Statistika näitab, et proov on kogu elanikkonna alamhulk, mida kasutatakse kogu rühma tervikuna esindamiseks. Uuringute tegemisel on tihti ebamäärane uurida iga konkreetse elanikkonna liiget, kuna inimeste arv on lihtsalt liiga suur. Et teha järeldusi elanikkonna omaduste kohta, saavad teadlased kasutada juhuslikku valimit .
Miks uurijad kasutavad proove?
Uurides inimese vaimu või käitumise aspekti, ei suuda teadlased enamikel juhtudel andmete kogumist igast üksikisikust koguda . Selle asemel valivad nad väiksema üksikrühma, kes esindavad suuremat rühma. Kui valim on asjaomase elanikkonna jaoks tõeliselt representatiivne, saavad teadlased seejärel tulemusi ja üldistada need suurema rühma jaoks.
Proovivõtu liigid
Psühholoogilistes uuringutes ja teistes sotsiaalteaduslikes uurimustes tuginevad eksperimendid tavaliselt mõnele erinevale proovivõtumeetodile.
1. Tõenäosusproovide võtmine
Tõenäosusproovide võtmine tähendab seda, et iga elanikkonnale on valitud võrdne võimalus valida. Kuna tõenäosusproov hõlmab juhuslikku valikut, tagab see, et eri elanikkonna alamhulgadel on võrdne võimalus näidet esindada. See muudab tõenäosusproovid esinduslikumaks ja teadlased saavad paremini oma tulemusi üldiselt rühmitada.
On olemas mõned erinevat tüüpi tõenäosusproovid:
- Nagu nimigi ütleb, on lihtne juhuslik proovivõtt kõige lihtsam tõenäosusproovide liik. Teadlased kasutavad igaüks elanikkonnast ja valivad juhuvaliku oma valimi, kasutades tihti teatud tüüpi arvutiprogramme või juhuslike numbrite generaatorit.
- Stratifitseeritud randomiseeritud proovide võtmine hõlmab elanikkonna eraldamist alarühmadeks ja seejärel iga alamrühma abil lihtsa juhusliku valimi võtmist. Näiteks võib uurimus jagada elanike rühmadesse rassi, sugu või vanuse alusel alarühmad ja seejärel võtta iga rühma kohta lihtne juhuslik valim. Stratifitseeritud randomiseeritud proovid pakuvad tihti suuremat statistilist täpsust kui lihtne juhuslik valim ja aitab tagada, et teatud rühmad on valimis õigesti esindatud.
- Klasteriproovide võtmine hõlmab rahvastiku jagamist väiksemateks klastriteks, mis põhinevad sageli geograafilisel asukohal või piiridel. Seejärel valitakse nende klastrite juhuslik valim ja mõõdetakse kõiki klastris olevaid aineid. Näiteks, kujutan ette, et proovite teha oma riigi koolijuhtide kohta uuringut. Andmete kogumine igast kooli põhimõttest oleks kulutõhus ja aeganõudev. Kasutades klastrite valimimeetodit, valite juhuslikult viis maakonda oma riigist ja kogute andmeid igast neist viiest maakonnast igast teemast.
2. Mitteoluline proovide võtmine
Teisest küljest on ebatõenäoline proovivõtmine osalejate seas valimine meetodite abil, mis ei anna kõigile inimestele võrdset võimalust valida.
Sellise valimi üheks probleemiks on see, et vabatahtlikud võivad teatud muutujatel olla erinevad kui vabatahtlikud, mistõttu võib tulemuste üldine esitamine kogu elanikkonnale olla raske.
Samuti on paar erinevat tüüpi mittesisaldatavat proovivõtmist:
- Mugavuse valik hõlmab osalejate kasutamist uuringus, kuna need on mugavad ja kättesaadavad. Kui olete oma psühholoogia osakonna kaudu läbi viinud psühholoogilise uuringu kõik vabatahtlikud, siis olete osalenud uuringus, milles kasutati mugavuse valimit. Uuringud, mis tuginevad vabatahtlike palvele või uurija jaoks kättesaadavatele kliinilistele proovidele, on ka mugavusproovide näited.
- Otstarbekas proovivõtt hõlmab teatud kriteeriumidele vastavate isikute otsimist. Näiteks võivad turundajad olla huvitatud õppimisest, kuidas 18-35-aastased naised tajuvad oma tooteid. Nad võivad palgata turujärelevalveasutust telefonivestluste läbiviimiseks, mis kavatsevad otsida ja küsitleda naisi, kes vastavad vanusekriteeriumidele.
- Kvootide võtmine hõlmab tahtlikult valimi moodustamist konkreetses koguses alarühma. Näiteks võivad poliitilised küsitletutest huvitada teatud poliitilises küsimuses elanikkonna arvamuste uurimine. Juhul, kui nad kasutavad lihtsat juhuslikku valimit, võivad nad teatud rühmade hulka kuuluda juhuslikult. Selle asemel kehtestavad nad kriteeriumid, mille kohaselt teatud proovi protsent peab sisaldama neid alarühmi. Kuigi saadud valim ei pruugi tegelikkuses olla representatiivne elanikkonnale esinevate tegelike osakaalutega, tagab kvoot selle, et need väiksemad alarühmad on esindatud.
Lisateavet mõningate viiside kohta, kuidas tõenäosus ja mittenõuetekohased proovid on erinevad.
Valimi vead
Kuna proovide võtmine loomulikult ei saa hõlmata iga üksikut elanikkonnast, võib ilmneda vigu. Erinevused populatsioonis esinevate ja valimis sisalduvate näidete vahel on valimivead .
Kuigi pole võimalik täpselt teada, kui suur on rahvastiku ja valimi vaheline erinevus, on uurijatel võimalik statistiliselt hinnata valimivigade suurust. Näiteks võib poliitilistes küsitlustes sageli kuulda teatavate usaldustasemetega väljendatud veamäärasid.
Üldiselt, mida suurem on valimi suurus, seda väiksem on vea tase. See on lihtsalt seepärast, et kui valim läheneb kogu elanikkonna suuruse saavutamisele, siis tõenäolisemalt on see kõigi elanikkonna omaduste täpselt hõlmav. Ainuüksi proovivõtuvigade täielikuks kaotamiseks on koguda andmeid kogu elanikkonnast, mis on sageli lihtsalt liiga kulutõhus ja aeganõudev. Proovivõtmise vigu saab siiski minimeerida, kasutades randomiseeritud tõenäosuse testimist ja suurt valimi suurust.
Viited:
Goodwin, CJ (2010). Teadusuuringud psühholoogias: meetodid ja disain. Hoboken, NJ: John Wiley ja poisid.
Nicholas, L. (2008). Sissejuhatus psühholoogiasse. UCT Press: Kaplinn.