Добры агляд Дызайн даследаванні імкнецца паменшыць хібнасць выбаркі
Што такое даверны інтэрвал?
Даверны інтэрвал з'яўляецца хібнасцю , што даследчык будзе адчуваць , калі ён ці яна можа задаць канкрэтнае пытанне даследавання , скажам, кожны член мэтавай групы насельніцтва і атрымаць той жа адказ назад , што члены ўзору далі ў даследаванні.
Напрыклад, калі даследчык выкарыстаў даверны інтэрвал 4 і 60% удзельнікаў выбарачнага абследавання адказалі «Рэкамендаваў бы сябрам» , ён мог быць упэўнены , што паміж 54% і 64% сяброў ўсёй мэтавай групы насельніцтва будзе таксама сказаць, «рэкамендую сябрам», калі тое ж пытанне. Даверны інтэрвал, у гэтым выпадку складае +/- 4.
Што такое ўзровень даверу?
Узровень даверу з'яўляецца выразам , наколькі ўпэўнена даследчык можа быць з дадзеных , атрыманых з ўзору. Даверныя ўзроўні выяўляюцца ў працэнтах і паказваюць, як часта, што працэнт мэтавай групы насельніцтва дасць адказ, які ляжыць у межах давернага інтэрвалу. Найбольш часта выкарыстоўваецца ўзровень дакладнасці 95%. Роднасная канцэпцыя называецца статыстычнай значнасцю.
Упэўненасць даследчыка ў верагоднасці таго, што яго спроба сапраўды прадстаўнік мэтавай групы насельніцтва залежыць ад цэлага шэрагу фактараў.
упэўненасць даследчыка ў іх распрацоўцы даследаванні і рэалізацыі - і ўсведамленне яго абмежаванняў - у значнай ступені грунтуецца на трох важных зменных: памер выбаркі, частата адказу, і колькасці насельніцтва. Даследчыкі даўно пагадзіліся з тым, што гэтыя зменныя павінны быць старанна разгледжаны на этапе планавання даследавання.
- Памер выбаркі Наогул кажучы, больш буйныя ўзоры пастаўляюць дадзеныя , якія сапраўды адлюстроўваюць мэтавыя групы насельніцтва. Шырокі даверны інтэрвал сведчыць аб меншай ўпэўненасці ў дадзеных , таму што ёсць большы запас для памылак. Шырокі даверны інтэрвал, як хэджаванне вашы стаўкі. Хоць існуе ўзаемасувязь паміж даверным інтэрвалам і памер выбаркі, але гэта не лінейная залежнасць . Даследчык не можа скараціць узровень даверу ў два разы за кошт падваення аб'ёму выбаркі.
- Частата адказу Дакладнасць , з якой выбаркай дадзеныя адлюстроўваюць мэтавую групу насельніцтва , залежыць таксама ад адсотка рэспандэнтаў , якія далі канкрэтны адказ або адказалі пэўным чынам . Чым больш колькасць рэспандэнтаў, якія далі канкрэтны адказ, сказаць: «Вельмі рады," тым дакладней даследчык можа гэты адказ. Там будзе некаторая зменлівасць у працэнтах ў сярэдніх абласцях нармальнай крывой. Гэта значыць, калі даследчык 50% упэўнены , што члены мэтавых груп будуць рэагаваць ( у межах давернага інтэрвалу) , як членаў выбаркі насельніцтва, там, верагодна, будзе некаторае адхіленне ад гэтага ўзроўню 50%.
Гэта добра , каб памятаць , што выпадаючыя (дадзеныя , якія на далёкіх канцах, або хвасты, нармальнай крывой) , больш верагодна, адбываюцца прыкладна з той жа хуткасцю ў папуляцыі , як яны робяць ва ўзоры - там менш зменлівасць тут , таму што ніжэй частоты . (Падумайце , як шары ў Гальтона Box , як правіла, укладваюць у сярэдзіне на выставе Pacific Science Center? Толькі некалькі шароў адскокваюць ў хвасты.) Па гэтай прычыне, што лягчэй быць упэўненымі ў паўтаранасці экстрэмальных адказаў ,
- Колькасць насельніцтва не з'яўляецца важным фактарам у памеры выбаркі , калі даследчык не працуе з насельніцтвам , што вельмі мала , і , як вядома, яму ці ёй (напрыклад, досыць малы , каб усе члены групы насельніцтва могуць быць вызначаны даследчыкам).
Творчае Research Systems адзначае, што:
Матэматыкі верагоднасці даказвае колькасць насельніцтва не мае значэння , калі памер выбаркі не перавышае некалькі адсоткаў ад агульнай колькасці насельніцтва вы следчая. Гэта азначае , што ўзор 500 чалавека , у роўнай ступені карысны пры вывучэнні думкі аб стане 15000000 , як гэта будзе горадам 100,000.
Стварэнне рэпрэзентатыўнай выбаркі можа быць дарагім і працаёмкім працэсам. Даследчыкі заўсёды сутыкаюцца кампраміс паміж узроўнем даверу яны хацелі б атрымаць - або ступень дакладнасці, неабходнай для дасягнення - і ўзровень даверу яны могуць сабе дазволіць.
Памер выбаркі ў якасных даследаваннях, даследаванні
Якаснае даследаванне разведачных або апісальны характар і не факусуюць на лічбах або вымярэнні. Але асцярогі з нагоды памылкі выбаркі ў якасным даследаванні абследаванняў па-ранейшаму актуальныя. Як правіла, калі ўзор з'яўляецца прадстаўніком мэтавай сусвету, тэма або шаблоны, якія ўзнікаюць у ходзе даследавання будзе адлюстроўваць большую частку насельніцтва, якая ўяўляе цікавасць для даследчыка. Калі ўзор з'яўляецца адначасова прадстаўніком і складаецца з вялікага адсотка мэтавага насельніцтва, то ўпэўненасць у дакладнасці дадзеных, атрыманых з гэтага ўзору будзе мець тэндэнцыю быць высокімі.
Вызначэнне памеру выбаркі ў Surveys Research
Розныя правілы прымяняюцца да колькасным даследаваннях і якасныя даследаванні, калі гаворка ідзе аб вызначэнні памеру выбаркі. Наогул кажучы, каб быць упэўненым у дадзеных, атрыманых з дапамогай якасных даследаванняў абследавання, даследчык павінен мець дакладнае ўяўленне пра тое, як будуць выкарыстоўвацца дадзеныя. Гэтыя дадзеныя могуць служыць асновай для апісальных аповяду (як у даследаванні, або які-этнаграфічнага даследавання), ці ён можа служыць у якасці разведачны моды, каб вызначыць адпаведныя зменныя, якія ў далейшым могуць быць правераны на карэляцыі ў колькасным даследаванні.
Памер выбаркі ў колькасных даследаваннях даследаванняў
Колькасныя даследаванні часта ўключае ў сябе параўнанне паміж сегментамі рынку або падгрупамі мэтавага рынку. Паколькі колькаснае даследаванне колькасці кіраванага, вызначаючы зручны памер выбаркі можа быць даволі лёгка - для кожнай важнай групы або сегмента ў даследаванні, даследчык хацеў бы спадзявацца на абследаванне 100 удзельнікаў. Гэты лік з'яўляецца рэкамендацыяй і не з'яўляецца абсалютнай. Даследчык рынку будзе разгледжаны шэраг адпаведных зменных для вызначэння памеру выбаркі ў даследаванні абследаванняў.
Пры правядзенні даследаванняў даследаванні рынку, мэта складаецца ў тым, каб вывесці з ўзору , што, хутчэй за ўсё , каб быць праўдай мэтавай сусвету. Ўзор забяспечвае дадзеныя , якія можна назіраць ці вядомыя. З гэтага назіраных або вядомых дадзеных, даследчык можа ацаніць ступень , у якой невядомае значэнне або параметр можа быць знойдзена ў мэтавай папуляцыі.
Колькасныя даследаванні даследаванні грунтуецца на паняцці нармальнага, сіметрычнай крывой , якая ўяўляе сабой, у свядомасці даследчыка, мэта сусвету - насельніцтва , пра якую даследчык павінен ацаніць , а не на самай справе ведаць параметры. Тыповы ўзор дазваляе даследніку разлічыць - з дадзеных выбаркі - па ацэнках , дыяпазон значэнняў, якія могуць ўключаць у сябе невядомае значэнне або параметр, які ўяўляе цікавасць. Гэты меркаваны дыяпазон значэнняў ўяўляе сабой вобласць на нармальнай крывой, і, як правіла, выяўляецца ў выглядзе дзесятковага дробу або ў працэнтах.
Нармальная крывая і верагоднасці
Нармальны, сіметрычная крывая ўяўляе сабой візуальнае выраз верагоднасці. Давайце паглядзім на просты эўрыстыкі: дзейнасць ў навуковым цэнтры дазваляе вялікая колькасць шарыкаў трапляе паміж двух акрылавых лістоў, па адным за раз. Кожны шар падае праз тую ж адтуліну ў верхняй частцы дысплея, а затым падае паміж любым паралельнымі вертыкальнымі перагародкамі, якія аддзяляюць штабелі шароў, як толькі яны прыходзяць, каб адпачыць. Пасля некалькіх гадзін, шарыкі ўтварылі форму нармальнай крывой. Крывыя змены трохі, паколькі кожны ізноў уведзены мяч патрапіць у масу шарыкаў, якія прыбылі раней усіх. Але ў цэлым, сіметрычная крывая відавочная, і гэта адбылося, натуральна, не залежыць ад якіх-небудзь дзеянняў з боку назіральнікаў навуковага цэнтра або супрацоўнікаў. Выгнутая форма, форма шарыкаў адлюстроўвае верагоднасць таго, што большасць з шароў будзе падаць у цэнтр і застацца там. Меншая колькасць шарыкаў будзе рабіць гэта ў далёкіх канцах крывой - некаторыя непазбежна будуць, але яны нешматлікія.
Гэта нармальная крывая аналагічная канцэпцыі ўзору. Кожны раз, калі дысплей высыпаў і шары зноў могуць патрапіць у поле Гальтона, канфігурацыя штабелі шароў будзе толькі крыху па-іншаму. Але з цягам часу, форма крывой не зменіцца і карціна будзе справядліва.