Optimale Probe: Definition und Faktoren

Nach dem Lesen dieses Artikels erfahren Sie mehr über die Definition und die Faktoren, die die optimale Probe für eine Studie beeinflussen.

Definition einer optimalen Probe:

Eine optimale Probe für eine Studie kann als die Probe definiert werden, die die Anforderungen an Effizienz, Repräsentativität, Zuverlässigkeit und Flexibilität erfüllt. Das heißt, die Probe sollte klein genug sein, um unnötigen Kosten vorzubeugen, und groß genug, um dem Forscher zu helfen, Probenfehler außerhalb der Toleranzgrenzen zu vermeiden.

Es sollte groß genug sein, um statistisch repräsentative und signifikante Ergebnisse in allen Tabellen aller Importe zu erzielen, aber es muss nicht so groß sein, dass Geld verschwendet wird, das Projekt verzögert wird und unnötig hohe Präzision erreicht wird. Die Probe sollte die gewünschten Schätzungen mit der erforderlichen Zuverlässigkeit bei minimalen Kosten liefern.

Es sollte daran erinnert werden, dass in der Praxis eine effiziente Probenahme die bestmögliche Nutzung der verfügbaren Ressourcen in Bezug auf Technik und Organisation der statistischen Daten sowie die Anpassung an die ursprünglich für die Studie auferlegten Begrenzungen von Zeit, Geld und Personal erfordert.

Darüber hinaus sollte es in einigen Fällen möglich sein, die Stichprobengröße zu erweitern oder zu verkürzen, um unvorhergesehene Anforderungen zu erfüllen, die sich im Verlauf der Studie ergeben. In bestimmten Situationen können Zuverlässigkeit und Effizienz verbessert werden, indem die gewünschten Änderungen in der Größe der Probe vorgenommen werden.

Auf der Ebene der Praxis können diese Ideale angesprochen, aber selten verwirklicht werden, so dass man nicht erwarten kann, die richtige Probengröße zu wählen.

Faktoren, die die optimale Probe beeinflussen:

Die Wahl der Stichprobengröße für eine gegebene Studie wird von mehreren Faktoren beeinflusst. Diese Faktoren sind miteinander verbunden und variieren in verschiedenen Studien in Bezug auf ihre relative Bedeutung bei der Bestimmung der Stichprobengröße.

(1) Die Art der Bevölkerung (homogen-heterogen):

Die Größe der Stichprobe in einer Studie hängt vom Homogenitätsgrad der Bevölkerung ab. Je homogener die Bevölkerung ist, desto weniger Fälle sind erforderlich, um eine zuverlässige Stichprobe davon zu erhalten, und desto heterogener ist die Bevölkerung, desto mehr Fälle sind erforderlich, um eine zuverlässige Stichprobe davon zu bilden.

Der für eine zufriedenstellende Untersuchung einer heterogenen Population erforderliche Stichprobenumfang kann durch die Einstufung der Population in Schichten verringert werden. Einige dieser Schichten sind homogener und andere weniger. Homogenere Schichten können durch kleinere Stichproben dargestellt werden als die relativ heterogenen.

Dies ist so, weil je homogener eine Schicht ist, desto besser kann eine Zufallsstichprobe einer gegebenen Größe sie repräsentieren, dh, je ähnlicher die Fälle in der Stichprobe sind, desto weniger variabel ist ihr Mittelwert.

(2) Komplexität der Tabellierung:

Bei der Entscheidung über die Größe der Stichprobe muss auch die Anzahl der Kategorien und Klassen berücksichtigt werden, in die die Ergebnisse gruppiert und analysiert werden sollen. Je größer die Anzahl der Kategorien ist, desto größer wäre die Gesamtstichprobe, die erforderlich ist, um zuverlässige statistische Messwerte zu erhalten.

Auch wenn eine Probe für die Haupttabelle ganz ausreichend erscheint, wird sich die Anzahl wahrscheinlich sehr schnell verringern, wenn detaillierte Tabellen erstellt werden.

Beispielsweise könnte eine Stichprobe von 1.000 Schülern als ausreichende Zahl für eine Umfrage erscheinen, mit der der Anteil der Schülern ermittelt werden sollte, die die Koedukation bevorzugen. Nehmen wir an, nur 25% sind dafür (250 Studenten).

Wenn der Forscher weitergehen und wissen wollte, welche Art von Studenten die Koedukation favorisierte, müsste er diese Befragten anhand der Dimensionen weiter klassifizieren, beispielsweise ob sie bereits Erfahrungen mit der koedukativen Einrichtung gemacht haben. Aus welcher sozialen Schicht kommen sie? Welchen familiären Hintergrund haben sie? Wie waren ihre Erfahrungen mit der koedukativen Institution (falls vorhanden)? Und so weiter.

Auf diese Weise kann der Forscher schließlich nur 10 oder 15 Fälle eines bestimmten Typs finden (d. H. Keine Erfahrung mit Koedukation, Mittelstand, orthodoxer Familienhintergrund usw.). Eine solche Probe kann nur eine sehr schwache Grundlage bieten, um signifikante und generalisierbare Schlussfolgerungen über die Beziehung zwischen Variablen zu ziehen.

Die Größe der ausgewählten Stichprobe sollte groß genug sein, um zuverlässige Messungen der kleinsten wichtigen Kategorien zu erhalten. Wenn Daten in immer kleinere Unterklassen unterteilt werden, wird die Anzahl der Fälle, die in verschiedene Zellen fallen, bald so klein, dass statistische Messwerte, die aus den Zelleneinträgen berechnet werden, wahrscheinlich unzuverlässig sind.

Die Tabulierungsintensität ist daher ein Faktor, der für die Entscheidung über die Stichprobengröße von Bedeutung ist.

(3) Probleme im Zusammenhang mit der Datenerfassung:

Normalerweise muss die Größe der Stichprobe innerhalb der numerischen Grenze der Fälle liegen, die mit gegebenem Geld und Zeit gesichert werden können. Die Datenmenge wird durch die Länge des Fragebogens / Zeitplans, die Anzahl der Außendienstmitarbeiter, die Verteilung oder Konzentration der Fälle in einem geografischen Gebiet, die Ablehnungsrate, die Fallverluste, die Art der Stichprobenauswahl und schließlich die Methode der Datenerhebung.

Die Transportkosten, die für das Umschalten von einer Adresse zur anderen und für Rückrufe (zweiter oder dritter Anruf) anfallen, müssen bei der Festlegung des Stichprobenumfangs berücksichtigt werden. Bei der Planung der Stichprobengröße muss der Forscher immer damit rechnen, dass er bei der Erfassung der für die Befragung zugewiesenen Nummer nicht ausreicht.

Menschen migrieren, sterben, können aufgrund von Krankheit keine Informationen geben, gehen in Urlaub oder auf Geschäftsreise, können nicht gefunden werden, sich weigern zu antworten, Adressen erweisen sich als falsch und so weiter.

Es ist eine gute Politik zu planen, Informationen aus jedem Fall der Stichprobe zu erhalten, wenn dies menschlich möglich ist. Dies bedeutet, dass wesentlich mehr Zeit erforderlich ist, als wenn nur zugängliche und kooperative Fälle erreicht würden. Es ist jedoch besser, eine kleinere Stichprobe ohne Verzerrung zu haben als eine große Stichprobe, die aus Unachtsamkeit für das Universum wahrscheinlich nicht repräsentativ ist.

(4) Art der Probenahme:

Im Allgemeinen reicht eine kleinere Probe aus, wenn eine Schichtung verwendet wird. Dies liegt daran, dass die Stratifizierung die relativ heterogene Gesamtheit in eine Anzahl von individuell homogenen Unterproben auflöst. Je heterogener die Bevölkerung ist, desto größer ist die Wirtschaftlichkeit der Fälle, die durch Stratifizierung möglich sind.

Bei der als Doppelstichprobe bezeichneten Stichprobe kombiniert der Forscher eine große Zufallsstichprobe (zum Sammeln einiger grundlegender Informationen) mit einer sehr kleinen kontrollierten oder geschichteten Stichprobe (von der detaillierte oder komplizierte Informationen gesichert werden).

Die Anforderung hier ist, dass die Größe der Stichprobe groß genug sein sollte, um zuverlässige Gewichtungen für die verschiedenen Schichten zu erhalten. Die geschichtete Stichprobe selbst fragt weniger Fälle im Vergleich zu einer einfachen Stichprobe ab, da die Stichprobe in jeder Schicht repräsentativ für diese Schicht und nicht für das "Universum" sein muss.

Ein wichtiger Faktor bei der Bestimmung der erforderlichen Anzahl von Fällen ist die Größe der Entnahmeeinheiten. Je größer die Probenahmeeinheit ist, desto mehr Fälle werden für die individuelle Tabellierung benötigt.