Mechanikus mintavétel - mintavételi módszer szociológiában
A legközelebb a tényleges véletlen minta olyan minta utasítás. Azonban ez is vezethet szisztematikus hibákat.
N - populáció mérete
N - minta mennyiségét.
Kiindulási kiválasztás véletlenszerűen kiválasztott belül a mintavételi lépés. Például, ha a mintavételi pályán egyenlő 20, akkor meg kell kezdeni a kiválasztását bármilyen szám 1 és 20 között.
Kiszámítása a mintavételi hibát.
Annak megállapítására, a hibahatáron ugyanazt képlet, mint a véletlen minta.
Meghatározása a minta méretét.
Ennek következtében, a meghatározó minta térfogata is használják ugyanazt a képlet, mint a véletlen minta.
Előnyei és hátrányai a mechanikus kiválasztás.
Eljárás a mintavétel kevésbé nehézkes mechanikusan, mint vezető véletlenszerű mintavétel. Bár a számítógépek használata gyakorlatilag megszünteti ezt az előnyt.
Mechanikus minta lehet mindkét pontosabb és kevésbé pontos, mint a véletlen minta. Ez jelezni fogja a következő példát.
Példa: [6, 51-52]. Ezeket az adatokat az 1. táblázat A megkérdezettek mechanikai felhívni minta kiválasztásával minden negyedik válaszadó, kezdve az első. Az 5. táblázat a négy lehetséges választás.
5. táblázat: Lehetséges minta mechanikai kiválasztása.
Ha számolunk a szórás négy minta az összes lehetséges minta közül véletlenszerűen kiválasztott, a mechanikai mintavételi lesz pontosabb (510 ellen 786) Ha van egy véletlenszerűen kiválasztott 495 lehetséges minták, míg a lakosság 12 fő, és a minta mérete 4 fő. A mi esetünkben (minta térfogata 3 fő), a számos lehetséges minták még.
Ha a kiválasztott minden harmadik személy, a számos lehetséges minták egyenlő lesz három. Úgy mutatja be az alábbi táblázat tartalmazza.
6. táblázat Lehetséges minta mechanikai kiválasztása.
A válaszadók beszorult a csoportban.
Itt mechanikai minta kevésbé pontos, mint a véletlen (szemben 642 1216).
Kézi mintavétel megtalálja a rendszer, hogy vezethet szisztematikus hibákat. A elfogadhatósága torzítás szemléltetik az alábbi példák.
Példa: Ha úgy dönt, a rossz mintavétel lépést, akkor kap egy súlyos torzulásának az eredményeket. Például, ha van egy lista a lakosok Moszkva, alfabetikus sorrendben, egy kis ízelítő lépés vezet a rendezési emberek utolsó kezdődő nevek a „A” betű, ha elkezdjük az elején a kiválasztási lista. És ha figyelembe vesszük, hogy a nevek kezdődnek „A” betű között gyakori örmények, van egy szelekciós torzítás (azaz az örmények a minta túl magas).
Ebből következik, hogy a mintavételi lépés nem vehető önkényesen, de kell támaszkodnia a fenti képlet. A mi esetünkben, akkor arányos minta bekerülni emberek nevei kezdődő bármely levelet. Azonban, még ha pontosan kiszámítani a mintavételi lépést nem tudja garantálni, hogy lehetetlen a szisztematikus hiba, mivel Már egy folyamat mechanikai szűrési rendszer fektetik. Ez illusztrálja a következő példa.
Példa: Például, van egy lista az összes lakói a város a szavazóhelyiségek. Aztán, ami a mechanikus kiválasztás minden lista megint toborozni túl sokan az utolsó név kezdődő „A”, mint Szokás Start válogatást a lista elején. [2, 169].
A helyzet orvoslása érdekében szükséges, hogy egyértelműen meghatározzák az elején a kiválasztás egyes szavazóhelyiség. Kezdve kiválasztás, például, ez lehet alábbi képlettel számítottuk ki: (k + 6) / 7, ahol a szavazóköri, hogy a számot (ebben a példában, 1-700).
Így, egyre több a szavazóköri, az elején a kiválasztás fog mozogni „mély” listán.
Azonban, ha azt feltételezzük, hogy a városrészek heterogén (áll központ luxus apartmanok és a külvárosok), a minta mérete nem túl nagy és kis kerületek, a mechanikus kiválasztás vezethet szisztematikus hiba. A minta reprezentativitása nem véletlenszerű kiválasztás
Ebből következik az alapvető következtetést, hogy az eltérést a elve véletlenszerűséget szükséges pontosan nyomon követni minden lehetőségét a torzítás.
Ha megtalálta a hibát a szövegben, jelölje ki a szót, és nyomja meg a Shift + Enter