Steekproeftypen en steekproeffouten in onderzoek

In statistieken is een steekproef een subset van een populatie die wordt gebruikt om de gehele groep als geheel te vertegenwoordigen. Bij het doen van onderzoek is het vaak onpraktisch om elk lid van een bepaalde populatie te onderzoeken, omdat het aantal mensen gewoon te groot is. Om conclusies te trekken over kenmerken van een populatie, kunnen onderzoekers een willekeurige steekproef gebruiken .

Waarom gebruiken onderzoekers samples?

Wanneer onderzoekers een aspect van de menselijke geest of gedrag onderzoeken, kunnen ze in de meeste gevallen eenvoudigweg geen gegevens van elk individu verzamelen . In plaats daarvan kiezen ze een kleinere steekproef van individuen die de grotere groep vertegenwoordigen. Als de steekproef echt representatief is voor de betreffende populatie, kunnen onderzoekers hun resultaten opnemen en generaliseren naar de grotere groep.

Soorten sampling

In psychologisch onderzoek en andere vormen van sociaal onderzoek vertrouwen onderzoekers meestal op een paar verschillende bemonsteringsmethoden.

1. Waarschijnlijkheidssampling

Probability sampling betekent dat elk individu in een populatie staat en dezelfde kans heeft om te worden geselecteerd. Omdat probability sampling willekeurige selectie omvat, zorgt het ervoor dat verschillende deelverzamelingen van de populatie een gelijke kans hebben om in de steekproef te worden vertegenwoordigd. Dit maakt kanssteekproeven representatiever en onderzoekers zijn beter in staat om hun resultaten te generaliseren naar de groep als geheel.

Er zijn een paar verschillende soorten kanssteekproeven:

2. Niet-probabiliteitssampling

Bij het nemen van niet-waarschijnlijkheidsbemonsteringen worden deelnemers geselecteerd die methoden gebruiken die niet iedereen in een populatie een gelijke kans geven om te worden gekozen.

Een probleem met dit type steekproef is dat vrijwilligers op bepaalde variabelen anders kunnen zijn dan niet-vrijwilligers, wat het moeilijk kan maken om de resultaten te generaliseren naar de hele populatie.

Er zijn ook een aantal verschillende soorten niet-probabiliteitssteekproeven:

Meer informatie over enkele manieren waarop steekproeven voor kans- en niet-probabiliteit verschillen.

Bemonsteringsfouten

Omdat sampling natuurlijk niet elk individu in een populatie kan omvatten, kunnen er fouten optreden. Verschillen tussen wat aanwezig is in een populatie en wat aanwezig is in een monster zijn bekend als steekproeffouten .

Hoewel het onmogelijk is om precies te weten hoe groot het verschil tussen de populatie en het monster kan zijn, kunnen onderzoekers statistisch de omvang van de steekproeffouten schatten. In politieke peilingen bijvoorbeeld, hoor je vaak de foutenmarge die door bepaalde betrouwbaarheidsniveaus tot uitdrukking wordt gebracht.

Over het algemeen geldt dat hoe groter de steekproefgrootte, hoe kleiner het foutenpercentage. Dit komt simpelweg omdat het monster dichter bij het bereiken van de omvang van de totale populatie komt, des te waarschijnlijker het is om alle kenmerken van de populatie nauwkeurig vast te leggen. De enige manier om steekproeffouten volledig te elimineren, is door gegevens van de hele populatie te verzamelen, wat vaak gewoon te duur en tijdrovend is. Steekproeffouten kunnen echter worden geminimaliseerd door gebruik te maken van gerandomiseerde waarschijnlijkheidstests en een grote steekproefomvang.

Referenties:

Goodwin, CJ (2010). Onderzoek in psychologie: methoden en ontwerp. Hoboken, NJ: John Wiley and Sons.

Nicholas, L. (2008). Introductie tot psychologie . UCT Press: Kaapstad.