¿Bajo qué circunstancias son aplicables las características del muestreo probabilístico y del muestreo no probabilístico?
El muestreo probabilístico es dentro de un grupo. Por ejemplo, es para investigar la condición física de los estudiantes de esta escuela. La unidad es que los estudiantes de esta escuela son un grupo.
El muestreo no probabilístico es adecuado para los centros comerciales. Toman muestras aleatorias de cosas para verificarlas y el propósito es obtener informes de mayor calidad del producto.
El muestreo probabilístico también se denomina muestreo aleatorio. El muestreo probabilístico se basa en la teoría de la probabilidad y principios aleatorios para seleccionar muestras, de modo que cada unidad de la población tenga una probabilidad conocida distinta de cero antes de ser seleccionada. en. La probabilidad de que se seleccione una unidad de población puede especificarse mediante el diseño de muestras y lograrse mediante algún tipo de operación de aleatorización. Aunque las muestras aleatorias generalmente no serán completamente consistentes con la población, se basan en la ley de los grandes números y pueden calcularse y calcularse. El error de muestreo controlado, por lo tanto, puede explicar correctamente en qué medida el valor estadístico de la muestra es adecuado para la población. Con base en los resultados de la encuesta por muestreo, se puede inferir cuantitativamente la población y la naturaleza y características de la población. También se puede explicar hasta cierto punto. El muestreo probabilístico se divide principalmente en muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo categórico, muestreo por conglomerados, muestreo multietapa y otros tipos. En la vida real, la mayoría de las encuestas por muestreo utilizan métodos de muestreo probabilístico para seleccionar muestras. .
Principios
El principio básico del muestreo probabilístico es: cuanto mayor es el tamaño de la muestra, menor es el error de muestreo y cuanto mayor es el tamaño de la muestra, mayor es el costo. De acuerdo con las leyes de la estadística matemática, cuando el tamaño de la muestra aumenta en línea recta (al duplicar el tamaño de la muestra, el costo también se duplica), el error de muestreo es solo una disminución en la raíz cuadrada de la tasa de crecimiento relativo del tamaño de la muestra. Por lo tanto, el diseño del tamaño de la muestra no es lo más grande posible y suele estar restringido por las condiciones económicas.
Principio
Método de investigación de mercado
A Método de estudio de caso de investigación documental B Muestreo no repetitivo C Método de lotería de muestreo de reinicio de encuesta de muestreo Prueba de retención de producto D Método de escalamiento multidimensional Método de investigación cuantitativa Método de investigación cualitativa Método de encuesta típico Encuesta telefónica Muestreo multietapa Muestreo equidistante Muestreo de cuota de control independiente Escala equidistante Escala equipoproporcional E Encuesta de datos secundarios Grupo focal bidireccional F Muestreo no probabilístico Muestreo estratificado Muestreo proporcional estratificado Muestreo óptimo estratificado G Método de observación Muestreo probabilístico Encuesta de punto de inflexión Muestreo de bola de nieve H Encuesta de reuniones J Método de entrevista de enfoque Método de juicio de experiencia Muestreo aleatorio Método de diario familiar Entrevista al distribuidor K Estudio de viabilidad L Método de análisis conjunto Encuesta de retención Método de encuesta de basura Escala de categorías M Método de entrevista a ciegas Medición Encuesta descriptiva P PPS Juicio Cuota de muestreo Muestreo Método de escala de equilibrio Escala de evaluación Escala de comparación pareada Q Q Método de clasificación R Muestreo arbitrario S Método de medición de capacidad Modelo SEM Método de entrevista en profundidad Muestreo doble Método de encuesta experimental Encuesta de campo Escala de asignación numérica Tabla de números aleatorios Escala secuencial T Técnica de proyección Método de estimación de ventas Investigación proyectiva Exploratorio investigación W Método de encuesta de literatura Encuesta por cuestionario Encuesta en línea Método de encuesta por copia Entrevista no preparada Encuesta en línea Método de probabilidad subjetiva, muestreo por conglomerados, encuesta clave, método de búsqueda casa por casa
La razón por la que el muestreo probabilístico puede garantizar la representatividad de La muestra a la población es que puede bien de acuerdo con las diversas características contenidas en la estructura interna de la población. La probabilidad de un evento aleatorio se utiliza para formar una muestra, haciendo de la muestra un microcosmos de la población.
Ventajas
⑴ El muestreo probabilístico incluye las siguientes ventajas:
Los investigadores pueden obtener información sobre las personas de diferentes edades y niveles que están siendo muestreados; se puede estimar el error de muestreo; Los resultados de la encuesta se pueden utilizar para hacer inferencias sobre la población. Por ejemplo, en una encuesta que utiliza muestreo probabilístico, si cinco encuestados dan una determinada respuesta, el investigador puede utilizar este porcentaje, combinado con el error de muestreo, para extrapolar a la situación general.
⑵ Por otro lado, el muestreo probabilístico también tiene algunas desventajas:
-En la mayoría de los casos, el muestreo probabilístico del mismo tamaño es más caro que el muestreo no probabilístico;
-El muestreo probabilístico requiere más tiempo para planificar e implementar que el muestreo no probabilístico;
-Los procedimientos que se deben seguir para la ejecución del plan de muestreo aumentarán significativamente el tiempo de recolección de datos.
Métodos
El muestreo probabilístico incluye muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático (muestreo equidistante), muestreo estratificado (muestreo tipo), muestreo por conglomerados, muestreo multietapa, muestreo PPS y muestreo de hogares. muestreo interno.
Muestreo equiespaciado
En las encuestas por muestreo cuantitativas, el muestreo equidistante a menudo reemplaza al muestreo aleatorio simple. Debido a que este método de muestreo es simple y práctico, se utiliza ampliamente. Las muestras obtenidas mediante muestreo equiespaciado son casi las mismas que las obtenidas mediante muestreo aleatorio simple. El método básico de muestreo a espacios iguales consiste en primero organizar y numerar las unidades de la población en un orden determinado, luego determinar un intervalo y seleccionar las unidades individuales que se investigarán en función de este intervalo. La distancia de muestra se puede determinar mediante la siguiente fórmula: Distancia de muestra = Número de unidades de población ∕ Número de unidades de muestra
Por ejemplo, suponga que utiliza una guía telefónica local y determina que la distancia de muestra es 100, entonces 1 de cada 100 constituirá la muestra. Esta fórmula garantiza la integridad de toda la lista.
El método de muestreo de espacios iguales utiliza un punto de partida aleatorio. Por ejemplo, si utiliza una guía telefónica como marco de muestreo, debe seleccionar un número al azar y decidir comenzar a leer desde esa página. Supongamos que comienza en la página 5. Elija otro número en esa página para comenzar en esa fila. Suponiendo que la selección comienza en la fila 3, esto determina dónde comienza realmente.
La principal ventaja del muestreo equiespaciado sobre el muestreo aleatorio simple es la economía. El muestreo equidistante es más sencillo, requiere menos tiempo y cuesta menos que el muestreo aleatorio simple. El mayor inconveniente de utilizar el muestreo equidistante es la disposición de las unidades generales. Algunas unidades de población pueden contener patrones ocultos o "muestras malas" que el investigador puede haber seleccionado inadvertidamente como muestras.
Muestreo estratificado
El muestreo estratificado en encuestas cuantitativas es un excelente método de muestreo probabilístico, que se ha utilizado a menudo en encuestas anteriores de AIA.
El procedimiento específico del muestreo estratificado consiste en dividir cada unidad de la población en dos o más grupos completos independientes (como hombres y mujeres), y seleccionar muestras de dos o más grupos. , y las muestras son independientes entre sí.
Las unidades generales están agrupadas según los símbolos principales, y los símbolos agrupados están relacionados con las características generales que nos interesan. Por ejemplo, estamos realizando una encuesta sobre el conocimiento de la marca de cerveza. Inicialmente se determinó que los hombres tienen diferentes conocimientos sobre la cerveza que las mujeres, por lo que el género debería ser un símbolo apropiado para dividir los niveles. Si el muestreo estratificado no se lleva a cabo de esta manera, el muestreo estratificado tendrá poco efecto y no importa cuánto tiempo, energía y materiales se gasten, será en vano.
Muestreo estratificado En comparación con el muestreo aleatorio simple, a menudo elegimos el muestreo estratificado debido a su importante efecto estadístico potencial. En otras palabras, si extraemos dos muestras de la misma población, una es una muestra estratificada y la otra es una muestra aleatoria simple, entonces el error de la muestra estratificada es relativamente menor. Por otro lado, si el objetivo es obtener un nivel definido de error de muestreo, entonces una muestra estratificada más pequeña logrará este objetivo.
En la práctica de las encuestas, en realidad hay que pagar un precio por mejorar la precisión de las muestras estratificadas. Por lo general, nuestro muestreo estratificado realista y correcto generalmente tiene tres pasos:
Primero, identificar las características demográficas destacadas (importantes) y las características de clasificación que están relacionadas con el comportamiento en estudio. Por ejemplo, al estudiar la tasa de consumo de un determinado producto, el sentido común supone que hombres y mujeres tienen diferentes tasas de consumo promedio. Para utilizar el género como un marcador significativo de estratificación, los investigadores deben poder producir datos que demuestren que los niveles de consumo de hombres y mujeres son significativamente diferentes. De esta manera se pueden identificar una variedad de características destacadas diferentes.
La encuesta muestra que, en términos generales, después de identificar seis características destacadas importantes, una identificación adicional de las características destacadas no es muy útil para mejorar la representatividad de la muestra.
En segundo lugar, determine la proporción de la población en cada nivel (si se ha determinado que el género es una característica significativa, ¿qué proporción de la población es masculina y qué proporción es femenina?). Utilizando esta relación, se puede calcular el número de personas que deben ser encuestadas en cada grupo (estrato) de la muestra.
Finalmente, el investigador debe extraer muestras aleatorias simples independientes de cada estrato.
Muestreo por conglomerados
Los diversos tipos de muestreo anteriores se seleccionan todos por unidad, es decir, según el número de unidades de muestra, se seleccionan una unidad a la vez. En el muestreo por conglomerados, la muestra se extrae de un grupo de unidades.
Hay dos pasos clave en el muestreo por conglomerados:
-La población homogénea se divide en subconjuntos más pequeños que son independientes entre sí.
- Selecciona aleatoriamente un subconjunto para formar una muestra.
Si el investigador observa todas las unidades de un subconjunto seleccionado, tenemos una muestra por conglomerados de primer nivel. Si seleccionamos probabilísticamente algunas observaciones unitarias del subconjunto seleccionado, tenemos una muestra de conglomerados de segundo nivel. Tanto el muestreo estratificado como el de conglomerados dividen a la población en subconjuntos completos e independientes. La diferencia entre ellos es que el muestreo estratificado extrae muestras de cada subconjunto, mientras que el muestreo por conglomerados extrae subconjuntos parciales.
El muestreo por áreas geográficas es una forma típica de muestreo por conglomerados. Los investigadores que van puerta por puerta para inspeccionar una ciudad específica pueden seleccionar algunas áreas al azar y entrevistar a algunos grupos de manera más intensiva, lo que reduce en gran medida el tiempo y los gastos de la visita. El muestreo por conglomerados se considera una técnica de muestreo probabilístico porque extrae aleatoriamente conglomerados y unidades. Vale la pena señalar que en el muestreo por conglomerados suponemos que las unidades dentro del conglomerado son tan heterogéneas como la población. Si las características de las unidades de un grupo son muy similares, si las diferencias dentro del grupo son pequeñas pero las diferencias entre grupos son grandes debido a diferentes entornos. En términos generales, este problema se puede resolver ampliando el número de grupos y luego seleccionando una pequeña cantidad de unidades de cada grupo para asegurar la representatividad de la muestra.