Dit is een sleutelfactor in wetenschappelijk onderzoek
Een representatieve steekproef is een groep die nauw aansluit bij de kenmerken van de bevolking als geheel. Met andere woorden, het monster is een vrij nauwkeurige weerspiegeling van de populatie waaruit het monster is getrokken.
Waarom doet dit er toe? Welke impact heeft een representatieve steekproef op onderzoek? Laten we eens een paar van de belangrijkste redenen bekijken waarom wetenschappers deze belangrijke techniek gebruiken in hun onderzoek.
Waarom een representatieve steekproef gebruiken?
Bij het verzamelen van gegevens voor psychologische onderzoeken verzamelen onderzoekers zelden informatie van elk lid van een bepaalde populatie. Er zijn enkele gevallen waarin het belangrijk is om gegevens van elk lid van een populatie te verzamelen (de US Census is een voorbeeld).
Hoewel het vrij eenvoudig klinkt, kan het verkrijgen van een echt representatieve steekproef behoorlijk uitdagend zijn en kost het veel tijd en moeite. Een van de eerste problemen waarmee onderzoekers worden geconfronteerd, is proberen een kleiner aantal deelnemers te krijgen dat echt weerspiegelt wat er speelt in de grotere populatie.
Hoe groter het monster is, hoe waarschijnlijker het is dat het accuraat weergeeft wat er in de populatie bestaat. Stel je bijvoorbeeld voor dat je probeerde een steekproef te maken die de volledige bevolking van de Verenigde Staten nauwkeurig vertegenwoordigde. Als uw steekproef te klein is, kunt u de verscheidenheid aan aanwezigen niet vertegenwoordigen.
Als u een echt representatief voorbeeld wilt krijgen, moet u mogelijk informatie verzamelen bij een redelijk grote groep individuen.
Hoe worden representatieve monsters verkregen?
In de psychologie is een representatieve steekproef een geselecteerd segment van een groep dat qua aantal belangrijke variabelen dicht bij de populatie als geheel ligt.
Uw steekproef zou dus variëren, afhankelijk van wat uw onderwerp van onderzoek of populatie van belang is.
Als bijvoorbeeld ongeveer de helft van de totale populatie van interesse vrouwelijk is, moet een steekproef uit ongeveer 50 procent vrouwen bestaan om representatief te zijn.
Willekeurige bemonstering wordt vaak gebruikt om een representatief monster uit een grotere groep te verkrijgen. Dit houdt in dat willekeurig wordt geselecteerd wie in de steekproef zal zijn. Elk lid van de bevolking staat op en heeft evenveel kans om geselecteerd te worden.
Voorbeelden van representatieve voorbeelden
Stel je voor dat onderzoekers willen kijken naar verschillen in oogkleur in de Verenigde Staten. Om een representatief monster te krijgen, moeten ze kijken naar welk percentage Amerikaanse burgers bepaalde kwaliteiten delen, zoals etnische achtergrond en geslacht, en ervoor zorgen dat hun steekproef deze aantallen nauwkeurig weergeeft.
Waarom zijn representatieve monsters zo belangrijk in gezondheidsonderzoek?
Stel je voor dat wetenschappers de prevalentie van een bepaalde ziekte bij de bevolking in het algemeen wilden bestuderen. Als ze zouden vertrouwen op een niet-representatieve steekproef, zouden ze conclusies kunnen trekken die niet nauwkeurig weergeven wat er echt in de wereld aan de hand is. Uiteindelijk kan dit uiteindelijk van invloed zijn op de hoeveelheid onderzoek die wordt besteed aan de studie van die ziekte en op de hoeveelheid geld die beschikbaar kan zijn voor aanvullend onderzoek naar preventie en behandeling.
> Bronnen:
Coon, D. & Mitterer, JO (2010). Inleiding tot de psychologie: toegangspoorten tot geest en gedrag met conceptkaarten. Belmont, CA: Wadsworth; 2010.
US Census Bureau. Snelle feiten: Verenigde Staten; 2015.