laten we eerst het verschil bekijken tussen uw populatie en uw steekproef, omdat veel studenten deze termen vaak door elkaar halen. Uw steekproef is de groep van individuen die deelnemen aan uw studie. Dit zijn de personen die de gegevens voor uw onderzoek. Uw populatie is de bredere groep mensen die u probeert te generaliseren uw resultaten aan. Als je bijvoorbeeld de relatie wilt bepalen tussen dankbaarheid en werktevredenheid bij haaienbiologen, zou je steekproef kunnen bestaan uit 30-40 individuele haaienbiologen., Uw populatie zou kunnen zijn “haaienbiologen in de Verenigde Staten”, of, als de reikwijdte van uw onderzoek beperkter was, ” haaienbiologen in Florida.”
een representatieve steekproef is er een die uw populatie nauwkeurig weergeeft, weerspiegelt of “is als”. Een representatieve steekproef zou een onbevooroordeelde weerspiegeling moeten zijn van hoe de bevolking is. Er zijn vele manieren om representativiteit te evalueren—geslacht, leeftijd, sociaaleconomische status, beroep, opleiding, chronische ziekte, zelfs persoonlijkheid of huisdier eigendom., Het hangt allemaal af van hoe gedetailleerd u wilt krijgen, de omvang van uw studie, en welke informatie over uw populatie beschikbaar is.
dus, als de meeste haaienbiologen in de populatie vrouwen zijn, maar uw steekproef is allemaal Mannelijk, heeft u geen goede reden voor representativiteit omdat uw steekproef niet dezelfde kenmerken heeft als de grotere populatie. In dit geval kunt u de resultaten van uw studie niet veralgemenen naar de populatie (dwz, Maak een bredere verklaring over haaienbiologen op basis van uw resultaten), omdat uw steekproef bewijs heeft van grote verschillen met uw populatie.,
gebrek aan representativiteit komt vaak door steekproeffouten of vooroordelen. Een voorbeeld van een bemonsteringsfout is het uitvoeren van een onderzoek naar hoeveel mensen zuivelproducten eten door deelnemers te werven uit uw lokale populaire veganistische café. Een ander voorbeeld zou zijn het bestuderen van de drinkgewoonten van studenten, maar alleen bemonstering van leden van de broederschappen. In deze voorbeelden, is het gemakkelijk om te zien hoe de kenmerken van de steekproeven potentieel de resultaten kunnen vertekenen.
dus, hoe vermijd je een monsterfout en selecteer je een representatief monster?, Ten eerste, zorgvuldig overwegen uw sampling frame (uw mogelijke deelnemers) en wervingsprocedures. Vermijd alleen het werven van leden van een bepaalde subgroep van uw bevolking, zoals de broederschap leden of veganistische café-goers in de bovenstaande voorbeelden. Vervolgens is een goede manier om bias in sampling te verminderen door willekeurig een monster te nemen van je sample frame. Hierdoor minimaliseer je eventuele selectievooroordelen die zich kunnen voordoen, zoals vooringenomenheid door vrijwilligers. U kunt ook een stratificatieprotocol implementeren, zoals proportionele gestratificeerde sampling., Stel dat je onderzoek doet en erachter komt dat je populatie haaienbiologen voor 80% uit vrouwen bestaat. U kunt er dan voor zorgen dat 80% van uw steekproef uit vrouwen bestaat, zoals door quotasteekproeven. Een andere factor om te overwegen is de grootte van uw monster; grotere monsters zullen de neiging om meer representatief zijn (ervan uitgaande dat u het uitvoeren van willekeurige bemonstering).
ten slotte, houd er rekening mee dat het onwaarschijnlijk is dat elke steekproef perfect vergelijkbaar zal zijn met de populatie van belang. Er zal altijd een kleine steekproef fout in verband met een studie, tenzij je monster elk lid van uw populatie.