Trong thống kê, một mẫu là một tập hợp con của một tập hợp được sử dụng để đại diện cho toàn bộ nhóm. Khi thực hiện nghiên cứu, thường không thực tế để khảo sát mọi thành viên của một dân số cụ thể vì số lượng người tuyệt đối chỉ đơn giản là quá lớn. Để đưa ra suy luận về đặc điểm của một quần thể, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng một mẫu ngẫu nhiên .
Tại sao các nhà nghiên cứu sử dụng mẫu?
Khi nghiên cứu một khía cạnh của tâm trí hoặc hành vi con người, các nhà nghiên cứu không thể thu thập dữ liệu từ từng cá nhân trong hầu hết các trường hợp. Thay vào đó, họ chọn một mẫu nhỏ hơn các cá thể đại diện cho nhóm lớn hơn. Nếu mẫu thực sự đại diện cho dân số được đề cập, các nhà nghiên cứu có thể lấy kết quả của họ và tổng quát chúng thành nhóm lớn hơn.
Các loại lấy mẫu
Trong nghiên cứu tâm lý và các loại nghiên cứu xã hội khác, các nhà thực nghiệm thường dựa vào một vài phương pháp lấy mẫu khác nhau.
1. Lấy mẫu xác suất
Xác suất xác suất có nghĩa là mọi cá nhân trong một quần thể đều có cơ hội được lựa chọn. Bởi vì lấy mẫu xác suất liên quan đến lựa chọn ngẫu nhiên, nó đảm bảo rằng tập con khác nhau của dân số có cơ hội bình đẳng được thể hiện trong mẫu. Điều này làm cho các mẫu xác suất có tính đại diện hơn, và các nhà nghiên cứu có thể tổng quát hóa các kết quả của họ với toàn bộ nhóm.
Có một vài loại lấy mẫu xác suất khác nhau:
- Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản , như tên cho thấy, loại lấy mẫu xác suất đơn giản nhất. Các nhà nghiên cứu lấy mọi cá nhân trong một quần thể và chọn ngẫu nhiên mẫu của họ, thường sử dụng một số loại chương trình máy tính hoặc bộ tạo số ngẫu nhiên.
- Phân tích mẫu ngẫu nhiên liên quan đến việc tách dân số thành các nhóm con và sau đó lấy một mẫu ngẫu nhiên đơn giản từ mỗi nhóm con này. Ví dụ, một nghiên cứu có thể phân chia dân số thành các nhóm nhỏ dựa trên chủng tộc, giới tính hoặc tuổi và sau đó lấy một mẫu ngẫu nhiên đơn giản của mỗi nhóm này. Lấy mẫu ngẫu nhiên được phân tầng thường cung cấp độ chính xác thống kê cao hơn so với lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản và giúp đảm bảo rằng các nhóm nhất định được biểu diễn chính xác trong mẫu.
- Lấy mẫu cụm liên quan đến việc phân chia dân số thành các cụm nhỏ hơn, thường dựa trên vị trí địa lý hoặc ranh giới. Một mẫu ngẫu nhiên của các cụm này sau đó được chọn và tất cả các đối tượng trong cụm được đo. Ví dụ, hãy tưởng tượng rằng bạn đang cố gắng thực hiện một nghiên cứu về hiệu trưởng trường học ở tiểu bang của bạn. Thu thập dữ liệu từ tất cả các nguyên tắc của một trường sẽ tốn kém và tốn thời gian. Sử dụng phương pháp lấy mẫu cụm, bạn chọn ngẫu nhiên năm quận từ tiểu bang của bạn và sau đó thu thập dữ liệu từ mọi chủ đề trong mỗi năm quận đó.
2. Lấy mẫu Nonprobability
Lấy mẫu không xác suất, mặt khác, liên quan đến việc lựa chọn những người tham gia bằng cách sử dụng các phương pháp mà không cung cấp cho mọi cá nhân trong một dân số có cơ hội bình đẳng được chọn.
Một vấn đề với loại mẫu này là tình nguyện viên có thể khác với một số biến nhất định so với những người không phải tình nguyện viên, điều này có thể gây khó khăn cho việc khái quát hóa kết quả cho toàn bộ dân số.
Ngoài ra còn có một vài loại khác nhau của lấy mẫu nonprobability:
- Lấy mẫu tiện lợi liên quan đến việc sử dụng những người tham gia trong một nghiên cứu vì chúng thuận tiện và có sẵn. Nếu bạn đã từng tình nguyện cho một nghiên cứu tâm lý học được thực hiện thông qua bộ phận tâm lý của trường đại học của bạn, sau đó bạn đã tham gia vào một nghiên cứu dựa trên một mẫu tiện lợi. Các nghiên cứu dựa vào việc yêu cầu các tình nguyện viên hoặc bằng cách sử dụng các mẫu lâm sàng có sẵn cho nhà nghiên cứu cũng là ví dụ về các mẫu tiện lợi.
- Lấy mẫu có mục đích bao gồm tìm kiếm các cá nhân đáp ứng các tiêu chí nhất định. Ví dụ, các nhà tiếp thị có thể quan tâm đến việc học cách các sản phẩm của họ được nhận thức bởi phụ nữ trong độ tuổi từ 18 đến 35. Họ có thể thuê một công ty nghiên cứu thị trường để thực hiện các cuộc phỏng vấn qua điện thoại cố ý tìm kiếm và phỏng vấn phụ nữ đáp ứng các tiêu chí về độ tuổi của họ.
- Lấy mẫu hạn ngạch liên quan đến việc cố ý lấy mẫu một tỷ lệ cụ thể của một phân nhóm trong một quần thể. Ví dụ, các cuộc thăm dò chính trị có thể quan tâm đến việc nghiên cứu ý kiến của một dân số về một vấn đề chính trị nào đó. Nếu họ sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, họ có thể bỏ lỡ một số tập con nhất định của dân số. Thay vào đó, họ thiết lập các tiêu chí rằng một tỷ lệ nhất định của mẫu phải bao gồm các nhóm con này. Trong khi mẫu kết quả có thể không thực sự đại diện cho tỷ lệ thực tế tồn tại trong quần thể, có hạn ngạch đảm bảo rằng các phân nhóm nhỏ hơn này được biểu diễn.
Tìm hiểu thêm về một số cách mà các mẫu xác suất và nonprobability khác nhau.
Lỗi lấy mẫu
Bởi vì lấy mẫu tự nhiên không thể bao gồm tất cả các cá nhân trong một quần thể, các lỗi có thể xảy ra. Sự khác biệt giữa những gì có mặt trong một quần thể và những gì có mặt trong một mẫu được gọi là lỗi lấy mẫu .
Mặc dù không thể biết chính xác sự khác biệt lớn giữa dân số và mẫu có thể là như thế nào, các nhà nghiên cứu có thể ước tính một cách thống kê kích thước của các lỗi lấy mẫu. Ví dụ, trong các cuộc thăm dò chính trị, bạn thường có thể nghe thấy mức độ sai sót được thể hiện bởi các mức độ tin cậy nhất định.
Nói chung, kích thước mẫu càng lớn thì mức lỗi càng nhỏ. Điều này đơn giản là vì khi mẫu trở nên gần hơn để đạt đến kích thước của tổng dân số, càng có nhiều khả năng nó sẽ nắm bắt chính xác tất cả các đặc tính của quần thể. Cách duy nhất để loại bỏ hoàn toàn lỗi lấy mẫu là thu thập dữ liệu từ toàn bộ tập hợp, thường đơn giản là quá chi phí và không tốn kém. Tuy nhiên, các lỗi lấy mẫu có thể được giảm thiểu bằng cách sử dụng phép thử xác suất ngẫu nhiên và kích thước mẫu lớn.
Tham khảo:
Goodwin, CJ (2010). Nghiên cứu Trong Tâm lý học: Phương pháp và thiết kế. Hoboken, NJ: John Wiley và con trai.
Nicholas, L. (2008). Giới thiệu về Tâm lý học . Báo chí UCT: Cape Town.