Dobrý prieskum výskumu hľadá zníženie odberu chyby
Čo je interval dôvery?
Interval spoľahlivosti je miera chybovosti, ktorú by mal výskumník, ak by mohol požiadať konkrétnu výskumnú otázku , napríklad o každom členovi cieľovej populácie, a dostať rovnakú odpoveď späť, ktorú členovia vzorky uviedli v prieskume.
Napríklad, ak výskumník použil interval spoľahlivosti 4 a 60% účastníkov vzorky prieskumu odpovedalo "odporučil by priateľom", mohol by si byť istý, že medzi 54% a 64% členov celej cieľovej populácie tiež povedať "Odporúčam priateľom", keď sa opýta na tú istú otázku. Interval spoľahlivosti v tomto prípade je +/- 4.
Čo je úroveň dôvery?
Úroveň dôvery je vyjadrením toho, ako môže byť výskumník presvedčený o údajoch získaných zo vzorky. Úrovne dôvery sú vyjadrené v percentách a naznačujú, ako často by percento cieľovej populácie poskytlo odpoveď, ktorá spadá do intervalu spoľahlivosti. Najčastejšie používaná úroveň spoľahlivosti je 95%. Súvisiaci koncept sa nazýva štatistická významnosť.
Dôvera výskumného pracovníka v pravdepodobnosti, že jeho vzorka je skutočne reprezentatívna pre cieľovú populáciu, je ovplyvnená množstvom faktorov.
Dôvera výskumného pracovníka v návrhu a realizácii štúdia - a uvedomenie si svojich obmedzení - je z veľkej časti založená na troch dôležitých premenných: veľkosť vzorky, frekvencia odozvy a veľkosť populácie. Výskumníci už dávno súhlasili, že tieto premenné sa musia starostlivo zvážiť počas fázy plánovania výskumu.
- Veľkosť vzorky Vo všeobecnosti väčšie vzorky poskytujú údaje, ktoré skutočne odrážajú cieľovú populáciu. Široký interval spoľahlivosti naznačuje menšiu dôveru v dáta, pretože existuje väčšia rezerva pre chyby . Široký interval spoľahlivosti je ako zaistenie vašich stávok. Hoci existuje vzťah medzi intervalom spoľahlivosti a veľkosťou vzorky, nie je to však lineárny vzťah . Výskumník nemôže znížiť úroveň spoľahlivosti na polovicu zdvojnásobením veľkosti vzorky.
- Frekvencia odpovede Presnosť, s akou údaje vzorky odrážajú cieľovú populáciu, závisí aj od percentuálneho podielu respondentov, ktorí poskytli konkrétnu odpoveď alebo reagovali špecifickým spôsobom . Čím väčší je počet respondentov, ktorí dali konkrétnu odpoveď, povedzte "Veľmi šťastný", tým istý výskumník môže byť touto odpoveďou. V percentách v stredných oblastiach normálnej krivky dôjde k nejakej variabilite. To znamená, že ak je výskumný pracovník 50% istý, že členovia cieľovej populácie budú reagovať (v intervale spoľahlivosti) ako členovia vzorovej populácie, je pravdepodobné, že budú mať určitú odchýlku od tejto 50% úrovne.
Je dobré pamätať na to, že odchýlky (dáta, ktoré sa nachádzajú na ďalekých koncoch alebo koncoch normálnej krivky) sa pravdepodobne vyskytujú približne rovnakou mierou v populácii ako vo vzorke - tu je menšia variabilita , pretože je nižšia frekvencia . (Zvážte, ako sa lopty v Galtonovej skrini zhromažďujú v strede na výstave Pacific Science Center? Len niekoľko loptičiek sa odrazí do chvostov.) Z tohto dôvodu je ľahšie byť si istý frekvenciou extrémnych odpovedí ,
- Veľkosť populácie nie je dôležitým faktorom vo veľkosti vzorky, pokiaľ výskumník nespolupracuje s populáciou, ktorá je veľmi malá a známa (napr. Dostatočne malá, aby výskumný pracovník identifikoval všetkých členov populácie).
Spoločnosť Creative Research Systems poukazuje na to, že:
Matematika pravdepodobnosti dokazuje, že veľkosť populácie je irelevantná, pokiaľ veľkosť vzorky nepresiahne niekoľko percent celkovej populácie, ktorú skúšate. Znamená to, že vzorka 500 ľudí je rovnako užitočná pri skúmaní názorov štátu vo výške 15 000 000, pretože by to bolo 100 000 miest.
Vytvorenie reprezentatívnej vzorky môže byť nákladným a časovo náročným procesom. Výskumníci vždy čelia kompromisu medzi úrovňou spoľahlivosti, ktorú chcú získať, alebo stupňom presnosti, ktorú musia dosiahnuť, a úrovňou spoľahlivosti, ktorú si môžu dovoliť.
Veľkosť vzorky vo výskume kvalitatívnych prieskumov
Kvalitatívny výskum má prieskumný alebo opisný charakter a nezameriava sa na čísla ani meranie. Ale obavy týkajúce sa chyby odberu pri výskume kvalitatívnych prieskumov sú stále platné. Vo všeobecnosti platí, že ak vzorka reprezentuje cieľový vesmír, témy alebo vzory, ktoré vyplynú z výskumu, odrážajú väčšiu populáciu, ktorá je pre výskumníka zaujímavá. Ak je vzorka reprezentatívna a pozostáva z veľkého percenta cieľovej populácie, dôvera v presnosť údajov získaných z tejto vzorky bude mať tendenciu byť vysoká.
Určovanie veľkosti vzorky vo výskume prieskumov
Rôzne pravidlá sa vzťahujú na kvantitatívny výskum a kvalitatívny výskum, pokiaľ ide o určenie veľkosti vzorky. Všeobecne povedané, aby si bol istý údajmi získanými z výskumu kvalitatívneho prieskumu, výskumník musí mať jasnú predstavu o tom, ako sa údaje budú používať. Údaje môžu tvoriť základ pre opisný príbeh (ako v prípadovej štúdii alebo niektorom etnografickom výskume), alebo môže slúžiť prieskumným spôsobom na identifikáciu relevantných premenných, ktoré sa neskôr môžu testovať na korelácie v kvantitatívnej štúdii.
Veľkosť vzorky pri výskume kvantitatívnych prieskumov
Kvantitatívny výskum často zahŕňa porovnanie medzi trhovými segmentmi alebo podskupinami cieľového trhu. Pretože kvantitatívny výskum je založený na číslach, určenie pohodlnej veľkosti vzorky môže byť pomerne jednoduché - pre každú dôležitú skupinu alebo segment v štúdii by mal výskumník dúfať, že zistí 100 účastníkov. Toto číslo je odporúčanie a nie absolútne. Výskumný pracovník trhu zváži množstvo relevantných premenných na určenie veľkosti vzorky vo výskume prieskumov.
Pri prieskume trhu prieskumu je cieľom odvodiť zo vzorky, čo pravdepodobne platí pre cieľový vesmír. Vzorka poskytuje údaje, ktoré možno pozorovať alebo známe. Z týchto pozorovaných alebo známych údajov môže výskumník odhadnúť mieru, do akej sa môže v cieľovej populácii nájsť neznáma hodnota alebo parameter .
Výskum kvantitatívnych prieskumov je založený na koncepte normálnej symetrickej krivky, ktorá v mysli výskumného pracovníka predstavuje cieľový vesmír - populáciu, o ktorej výskumník musí odhadnúť skôr než skutočne poznať parametre. Reprezentatívna vzorka umožňuje výskumníkovi vypočítať - zo vzorových údajov - odhadovaný rozsah hodnôt , ktoré pravdepodobne zahŕňajú neznámu hodnotu alebo parameter, ktorý je zaujímavý. Tento odhadovaný rozsah hodnôt predstavuje oblasť na normálnej krivke a vo všeobecnosti sa vyjadruje ako desatinná či percentuálna hodnota.
Normálna krivka a pravdepodobnosť
Normálna symetrická krivka je vizuálnym vyjadrením pravdepodobnosti. Poďme sa pozrieť na jednoduchý heuristický: Aktivita v vedeckom centre umožňuje veľký počet guľiek spadnúť medzi dva akrylové listy, jeden po druhom. Každá guľa prechádza cez ten istý otvor v hornej časti displeja a potom klesá medzi ľubovoľnými zvislými paralelnými deličmi, ktoré oddeľujú hromady loptičiek, keď sa zastavia. Po niekoľkých hodinách gule vytvorili tvar normálnej krivky. Krivka sa trochu mení, pretože každá novo zavedená guľa zasiahne hromadu loptičiek, ktoré prišli prvýkrát. Celkovo je však symetrická krivka evidentná a vyskytovala sa prirodzene nezávisle od akéhokoľvek konania pozorovateľov alebo zamestnancov Centra pre vedu. Zakrivený tvar, ktorý tvoria gule, odráža pravdepodobnosť, že väčšina guľôčok padne do stredu a zostane tam. Menej loptičiek sa dostane do ďalekých koncov krivky - niektoré to nevyhnutne budú, ale ich počet je len málo.
Táto normálna krivka je podobná koncepcii vzorky. Zakaždým, keď je displej vyprázdnený a loptičky sa opäť môžu dostať do Galtonovej skrinky, konfigurácia hromady loptičiek bude len trochu iná. Ale v priebehu času sa tvar krivky podstatne nezmení a vzor bude pravdou.