דגימה אקראית היא תהליך המאפשר קבלת מדגם מאוכלוסיה, על סמך סבירות מסוימת לבחירה של האנשים המרכיבים אותו.
עם דגימה אקראית, אם כן, מה שאנחנו עושים זה להציע שיטת בחירה. שיטה שלוקחת בחשבון הסתברויות שונות. זה מבדיל אותו משיטות לא אקראיות בכך שהסובייקטיביות של החוקר היא זו שקובעת את בחירת המדגם.
בתורו, במקרה זה, המקרה משחק תפקיד משמעותי; כאשר אנו מסירים שיקול דעת.
מדוע להשתמש בדגימה אקראית?
סוג זה של דגימה הוא אחד הנפוצים ביותר בשיטה המדעית. הסיבות שונות, אך הרלוונטיות ביותר הן:
- ראשית, הוא היחיד שמאפשר ניתוח מאשר והסקת נתונים סטטיסטיים. למעשה, השנייה מבוצעת גם בדגימות לא אקראיות, אך לא נוכל לאשר את התוצאות. במקרה זה, החקירה היא חקרנית.
- מצד שני, הקשורים לסעיף הקודם, שיטה זו מפחיתה הטיה. כלומר, על ידי כך שיש סבירות מסוימת (ידועה) לבחור אדם מסוים מהאוכלוסייה, אנו נמנעים מהסובייקטיביות הטבועה בבחירה לא אקראית.
- לבסוף, הוא מאפשר שימוש בדגימות קטנות באוכלוסיות גדולות. כמובן שישנן נוסחאות לחישוב אותן דגימות מינימליות עם אוכלוסיות ידועות או לא ידועות.
איך לעשות את זה?
כמו כל טכניקה הנהוגה במדע, גם זו מתבצעת בעקבות תהליך. זה מאפשר לשכפל את הניסוי ומפחית הטיה וסובייקטיביות.
- השלב הראשון, והמכריע ביותר, הוא בחירת האוכלוסייה. למעשה, עלינו לקבל כמה שיותר מידע. מעל לכל, אנו מעוניינים בהרכבו על ידי משתנים סוציו-דמוגרפיים מסוימים כגון מין, גיל או מקצוע.
- אז אתה צריך לבחור מדגם אקראי ספציפי. בחלק הבא נראה את הרלוונטיים ביותר. ההחלטה תהיה תלויה במאפייני האוכלוסייה.
- לאחר שנבחרה השיטה, יש לחשב את המדגם המינימלי. לשם כך עלינו לקחת בחשבון האם אנו יודעים את גודל האוכלוסייה או לא. כפי שהערנו, יש נוסחאות לחישוב גודל המדגם הזה.
- לבסוף, אנו ממשיכים לקבל את המדגם ולבצע עליו את הניתוחים הסטטיסטיים הרלוונטיים. לאחר שנעשה זאת, נוכל לבצע בדיקת השערה או שיטות הסקה אחרות. המטרה היא להקצות את התוצאות לאוכלוסייה.
סוגי דגימה אקראית
ישנם מספר סוגים של דגימה אקראית בהתאם למאפייני האוכלוסייה.
בואו נראה את הרלוונטי ביותר:
- דגימה אקראית פשוטה: זה אחד הנפוצים ביותר. זה מורכב מהקצאת מספר אקראי לאוכלוסייה ואז, על סמך זה, בחירת המדגם. זה מאוד שימושי באוכלוסיות עם הומוגניות מסוימת. לדוגמא, הוא נמצא בשימוש נרחב בגיאולוגיה.
- דגימה מרובדת: במקרה זה עסקינן באוכלוסייה שלמרות שהיא הטרוגנית, ניתן להפריד אותה לקבוצות הומוגניות (מין, גיל וכו '). מדגם אקראי פשוט מתבצע בכל קבוצה. הוא נמצא בשימוש נרחב במדעי החברה, כגון פסיכולוגיה.
- דגימת אשכול: במקרה זה, המטרה היא ליצור סדרה של בלוקים או אשכולות. אלה נבחרים באופן אקראי מכל האוכלוסייה. במקרה זה, יש בתוכם הטרוגניות, כמו גם הומוגניות בחוץ. מחקר שוק משתמש לעתים קרובות בדגימה אקראית זו.
- דגימה שיטתית: במקרה זה, מספר הפרטים באוכלוסייה מחולק לאלה שבמדגם שאנו רוצים להשיג. לאחר מכן אנו בוחרים אחד באופן אקראי ואנחנו סופרים באמצעות ערך זה. הנושאים שנבחרו יהיו אלה שתואמים לספירה זו. סוג זה מצמצם את בעיית התאם האוטומטי.
דוגמא לדוגמא אקראית
בואו נדמיין שאנחנו רוצים ללמוד את הגובה הממוצע של סטודנטים מסוימים באוניברסיטה מסוימת. מדובר בנתונים פיקטיביים ונשתמש בדוגמה פשוטה. השלב הקודם הוא יצירת טבלה בגיליון האלקטרוני עם כלל האוכלוסייה וגבהיה.
אז נשתמש במתודולוגיית הדגימה האקראית הפשוטה:
- מימין נוכל להכניס את המספר האקראי, כפי שנראה בתמונה (אנו כוללים את הנוסחה).
- לאחר מכן, אנו משתמשים באפשרות המיון מהגבוהה לנמוכה ביותר, שאינה מזמינה אותם, אלא משנה אותם באופן אקראי.
- עם זאת, אנו בוחרים את המדגם (במקרה זה עשר) על סמך הגודל המחושב עבור סוג זה של דגימה אקראית.
