Een enkelvoudige aselecte steekproef (simple random sampling) is een willekeurig gekozen subset van een populatie. Bij deze steekproefmethode heeft ieder lid van de populatie een gelijke kans om geselecteerd te worden en in de steekproef te worden opgenomen.
Er zijn twee soorten steekproeven: de selecte en de aselecte steekproef. Een aselecte steekproef is gebaseerd op random sampling. Iedereen uit de populatie heeft evenveel kans om in de steekproef opgenomen te worden. Aselecte steekproeven worden vaak gebruikt bij kwantitatief onderzoek.
De formule van willekeurige steekproeven
(Nn/N-(n-1)) . Hier is P een waarschijnlijkheid, n is de steekproefomvang en N vertegenwoordigt de populatie. Als je nu 1-(Nn/n) weglaat, krijg je P = n/N. Bovendien is de kans nodig dat een steekproef meer dan eens wordt geselecteerd: P = 1-(1-(1/N)) n.
Er kan zowel een tweetrapssteekproef genomen worden als een drietrapssteekproef. Voorbeeld: bij een getrapte steekproef is er bijvoorbeeld een lijst waaruit in eerste instantie scholen worden getrokken, waarna vervolgens binnen die scholen leraren aselect worden geselecteerd.
Een vuistregel die je kunt gebruiken is dat bij continue data de steekproef minstens 30 tot 40 moet zijn.Bij discrete data (geheeltallig) moet de steekproefomvang minstens 100 zijn, waarbij er minimaal 5 defecten moeten zijn.
Een te kleine steekproef representeert of vertegenwoordigt de populatie niet goed, waardoor er een mogelijkheid ontstaat dat de betrouwbaarheid van het onderzoek niet genoeg toereikend is.
Sommige onderzoekers ondersteunen echter een vuistregel bij het gebruik van de steekproefomvang. Bijvoorbeeld, in regressieanalyse zeggen veel onderzoekers dat er ten minste 10 observaties per variabele moeten zijn. Als we drie onafhankelijke variabelen gebruiken, dan zou een duidelijke regel zijn om een minimale steekproefomvang van 30 te hebben.
Een enkelvoudige aselecte steekproef (simple random sampling) is een willekeurig gekozen subset van een populatie. Bij deze steekproefmethode heeft ieder lid van de populatie een gelijke kans om geselecteerd te worden en in de steekproef te worden opgenomen.
Bij multistage sampling kunt u waarschijnlijkheids- of niet-waarschijnlijkheidssteekproefmethoden gebruiken . Voor een waarschijnlijkheidssteekproef moet u in elke fase waarschijnlijkheidssteekproeven uitvoeren.
Bij een getrapte steekproef of meertrapssteekproef (multistage sampling) trek je een steekproef uit een populatie met in elke fase kleinere groepen (steekproefeenheden). Deze methode wordt vaak gebruikt om gegevens te verzamelen voor een grote, geografisch verspreide groep mensen.
Bij een aselecte steekproef heeft iedereen precies evenveel kans om deelnemer te worden van het onderzoek. Je onderzoekt bijvoorbeeld de mening van alle inwoners van Bos en Lommer over de publieke ruimte. De onderzoeksresultaten zijn dan wel representatief voor de hele populatie.
Sampling is de selectie van een subset van de populatie van interesse in een onderzoeksstudie . In de overgrote meerderheid van de onderzoeksinspanningen is de deelname van een hele populatie van interesse niet mogelijk, dus wordt er voor het verzamelen van gegevens een kleinere groep gebruikt.
Je deelt de populatiegrootte door de steekproefgrootte (N / n = k) en selecteert bijvoorbeeld elke ke persoon. Als de populatie 1000 mensen telt, en je wilt een steekproef van 100, dan selecteer je dus elke tiende persoon uit het bestand.
Een steekproef of monster, een begrip in de statistiek, of trekking in de kansrekening, is een selectie uit een totale populatie ten behoeve van een meting van bepaalde eigenschappen van die populatie.
Belangrijkste typen enquêtesteekproeven. Er zijn twee hoofdtypen steekproefmethoden: waarschijnlijkheidssteekproeven en niet-waarschijnlijkheidssteekproeven . Onder elk van deze emmers vallen vier extra typen enquêtesteekproeven. Laten we erin duiken.
Vergelijkbaarheid: een steekproef is representatief als de elementen in de steekproef vergelijkbaar zijn met de elementen in de populatie. Dit betekent bijvoorbeeld dat een steekproef van alleen vrouwen waarschijnlijk niet representatief zal zijn voor een populatie waar zowel mannen als vrouwen in voorkomen.
Cluster sampling heeft de voorkeur als de populatie homogeen is en de clusters geschikt zijn voor de dataverzameling. Multistage sampling heeft de voorkeur als de populatie complex is en het sampling frame onvolledig of niet beschikbaar is.
In het algemeen is een grotere steekproef statistisch significanter.Dit betekent dat de kans kleiner wordt dat uw resultaten toeval zijn. Wilt u weten of uw resultaten statistisch significant zijn? Bekijk dan onze calculator voor A/B-testen.
Bij time-sampling of ook wel interval- sampling, kan een duidelijke scheiding tussen gedragseenheden of een duidelijk patroon, niet gemaakt worden. In zulke gevallen neemt men een onnatuurlijker eenheid van observatie, te weten een tijdseenheid.
Convenience sampling wordt gedefinieerd als een methode die onderzoekers gebruiken om gegevens voor marktonderzoek te verzamelen uit een gemakkelijk beschikbare groep respondenten. Het is de meest gebruikte bemonstering omdat het ongelooflijk snel, ongecompliceerd en economisch is.
De beste beschrijving van een eenvoudige aselecte steekproef van grootte n uit de populatie van grootte N is dat elke steekproefmethode waarbij de kans even groot is dat elk individu wordt geselecteerd .
Samenvatting: 40 is de optimale steekproefomvang voor veel kwantitatieve UX-onderzoeken, waarmee een balans tussen precisie, risico en bruikbaarheid wordt gegarandeerd .
Waarom is 30 de minimale steekproefomvang? De vuistregel is gebaseerd op het idee dat 30 datapunten voldoende informatie moeten bieden om een statistisch verantwoorde conclusie te trekken over een populatie . Dit staat bekend als de wet van de grote aantallen, die stelt dat de resultaten nauwkeuriger worden naarmate de steekproefomvang toeneemt.
Veel experts zijn het er echter over eens dat het aantal gebruikte samples ten minste 30 moet zijn. De aanbeveling van een samplegrootte van ten minste 30 voor elementaire inferentiële statistieken zoals t-tests en betrouwbaarheidsintervallen wordt breed geaccepteerd in de statistische gemeenschap en wordt ondersteund door leerboeken.