Выборка изучается в вероятностном разделе математики. Точно так же и в исследовательском методе выборка играет важную роль. Совершенно очевидно, что не все население может быть вовлечено в какое-либо наблюдение. Поэтому в соответствии с потребностью и процессом, вовлеченным в исследование, берется определенное количество людей, и это называется выборкой. У.Г. Кокран определил выборочные методы как наиболее эффективные при низком бюджете и высоких навыках наблюдения.
ВИДЫ ВЫБОРКИ
Существует две основные категории: вероятностная выборка и не вероятностная выборка. При вероятностной выборке существует справедливый шанс для каждой части населения. Это позволяет свободно проводить вероятности с похожими людьми. Это более предпочтительный метод, но в некоторых случаях подразумевается использование противоположного метода — не вероятностного. Например, в IIT требуются отличники, не каждый студент получает приоритет на обучение.
ТИПЫ ВЕРОЯТНОСТНОЙ ВЫБОРКИ
- Метод простой случайной выборки — это синоним метода проб и ошибок. В этом методе каждому человеку присваивается определенный номер, а затем он выбирается путем случайного выбора фишек, помещенных в шляпу или чашу.
- Систематическая случайная выборка: В этом случае абсолютная случайность отсутствует, так как выборка отбирается на основе какого-то заранее определенного критерия. Например, для выборки может быть отобрана каждая десятая часть населения.
- МЕТОД СТРАТИФИЦИРОВАННОЙ ВЫБОРКИ — это определенная модификация метода простой случайности с использованием метода Монте-Карло. В этом методе происходит разделение в соответствии с необходимым расположением. Например, группа из 1010-го и 1210-го Например, для выполнения требований к деталям экзаменационной комиссии требуется группа 10-го и 12-го стандарта, тогда будет две подгруппы, в которых количество учеников будет определяться случайным образом до тех пор, пока не закончится необходимость.
- КЛАСТЕРНЫЙ САМПЛИНГ — кластеры бывают пространственными или временными. Он может быть многоступенчатым, как в случае выборки на уровне штата, затем выборки на уровне района, затем выборки на уровне квартала и так далее. Этот метод специально разработан для экономии средств. Совершенно очевидно, что эксперимент с не заслуживающими внимания кандидатами будет менее эффективным и дорогостоящим. Таким образом, каждый кандидат будет опрошен и на основании полученных результатов будет проведен процесс выборки. Например, под эту выборку попадает работа.
НЕДОСТАТКИ ВЕРОЯТНОСТНОЙ ВЫБОРКИ: —
- Поскольку вероятностная выборка использует каждый элемент совокупности, она более трудоемкая и дорогая, чем не вероятностная выборка.
- Не обязательно, что каждый человек будет заинтересован в процессе исследования. Таким образом, меньшее количество откликов будет являться недостатком.
НЕПРОБАСТНЫЕ ВЫБОРКИ
Они, как правило, не являются предпочтительными по сравнению с предыдущим методом, но в некоторых случаях мы не можем вовлечь каждый элемент общества, поэтому становится важным использовать и этот метод. Некоторые из его типов следующие:-
- Случайная выборка — это наиболее удобная форма выборки, также известная как «выборка захвата». При этом методе отбирается небольшое количество людей в соответствии с необходимостью. Вся популяция не требуется, что делает его менее трудоемким.
- Целенаправленная выборка — этот метод называется судейской выборкой. Например, если исследователь хочет изучить, как люди ведут себя в компании друзей и в одиночку. Тогда он возьмет любого человека, независимо от его поведения. Весь анализ основывается на перспективе исследователя. Квотная выборка и выборка «снежного кома» являются по сути подтипами целенаправленной выборки.
- Квотная выборка — она прямо противоположна случайному методу. Исследователь четко определяет количество людей и ключевые факторы для отбора. Например, если футбольной команде требуется 4 мальчика и 4 девочки, то будут созданы подгруппы обоих полов, и будет проведена пробная сессия, пока не будет отобрано необходимое количество людей.
- Выборка снежного кома — эта выборка может быть связана с тем, как работает Интернет. Говоря простым языком, она подразумевает обращение к одной и той же категории людей после окончания эксперимента. Например, организуется футбольное соревнование и отбирается 16 участников. По окончании соревнований тренер или, скажем, исследователь обращается к любому спортсмену, занимающемуся каким-либо видом спорта. Находясь в одном жанре, это всегда помогает соответствующим образом определить размер выборки. Во многих случаях она может быть необъективной, поскольку в спортивном случае многие люди, хорошо играющие в игры, потеряют шанс выступить из-за меньшего контакта.
ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА РАЗМЕР ВЫБОРКИ
Мы хотим, чтобы процесс был более эффективным, менее затратным и более удобным. Рекомендуется, чтобы выборки были небольшими, потому что большее количество, чем требуется, будет препятствовать эффективности. Теперь мы рассмотрим факторы, которые могут повлиять на размер выборки.
- В разных местах проживает разное население. Таким образом, каждое место не является однородным. Выбор размера выборки будет напрямую зависеть от количества элементов.
- Подгруппа также является важным фактором. Разные анализы требуют разных подгрупп. Например, выборка национального уровня потребует большого размера выборки, в отличие от местного исследования, где размер выборки будет небольшим.
3. Вид исследования также имеет значение. Например, если период исследования большой, то одновременно увеличивается и размер выборки. Интенсивные исследования обычно включают в себя большой объем выборки.
4. Ключевыми факторами данного метода являются количество времени, квалифицированной рабочей силы и доступных денег. Если количество квалифицированной рабочей силы уменьшится, время увеличится, а значит, увеличится и объем выборки. Существует прямо пропорциональная зависимость между временем и размером выборки.
5. Если количество вопросов, задаваемых в исследовании, велико, то для экономии времени размер выборки должен быть небольшим. Например, если интервью состоит из 1 часа задавания вопросов, то количество назначенных участников будет меньше.
6. При определении размера выборки важен тип выборки. Например, при стратифицированном методе размер выборки будет небольшим из-за менее случайного характера.
ПРОЦЕДУРА ОТБОРА ВЫБОРКИ
Всегда предпочтительно выбирать выборку, которая может быть эффективно использована для обобщения общества. Выборка полностью не зависит от размера, но надежность и точность имеют значение. Шансы каждого попасть в выборку должны быть справедливыми и не предвзятыми. Структура отбора имеет значение. Например, если вы отберете меньшую группу с меньшим количеством наблюдений, она будет менее продуктивной. С другой стороны, если отобрать большую выборку при тщательном наблюдении, она будет более точной. Например, как универсальное множество включает в себя каждый элемент, важно, чтобы выборка была универсальным понятием.
Если выборка не учитывает справедливые шансы, то ее называют смещенной выборкой. Существует множество методов отбора выборки: простая случайная выборка, стратифицированная случайная выборка, регулярная интервальная выборка, выборка по площади и т. д. Эта процедура представляет собой интеграцию процессов, которые иногда требуют много времени.
ГИПОТЕЗА
Гипотезу можно рассматривать как простое предположение для дальнейшей методологии. Сначала принимаются во внимание предыдущие события, а затем устанавливается связь. Гипотеза обычно проверяется, чтобы проверить, может ли она быть сформулирована как теория или нет. Эта система является наиболее точным методом по сравнению с другими.
Сбор данных — это исходный материал для исследования.
Например, в научной лаборатории студенты могут предсказать величину тока, проходящего при нулевом положении гальванометра. Если гипотеза верна, то снимаются дальнейшие показания.
ФУНКЦИИ ГИПОТЕЗЫ
1. Поскольку количество фактов обсуждается подробно, то вряд ли есть шанс упустить какой-либо момент. Случай половинчатой информации ничтожно мал.
2. Информационная линия не сложная, поэтому она не увеличивает время на мелочи, наоборот, наблюдения и результаты напрямую связаны друг с другом.
3. Как уже упоминалось ранее, этот метод напрямую имеет дело с фактами, в отличие от случайного сбора выборки. Это уменьшает количество денег и времени одновременно.
4. Простой сбор данных, если он признан верным, приводит к появлению терминов и теорий, что обуславливает стандартизацию.
5. Нортроп рассматривал гипотезу как решение многих проблем. Пути прямые, и поэтому информация, полученная в результате гипотезы, сама может стать решением.
УСЛОВИЯ ДЛЯ ОБОСНОВАННОЙ ГИПОТЕЗЫ
- Гипотеза либо полностью математически определена, либо отвергнута. Не существует промежуточного варианта, потому что в этом случае она будет вести себя как предположение. Например, если мы рассматриваем гипотезу, то ее информация основана на чистых фактах.
- Гипотеза в основном создается для решения, поэтому если она не дает никакого результата, то процесс должен быть остановлен в любой момент.
- Иногда гипотеза может оказаться ложной, но это помогает найти новую гипотезу с изменениями. Например, если мы рассматривали возраст учащихся в 1010-м классе 14 лет, а средний возраст ученика — 15 лет, то мы поймем, что предположение неверно, и это поможет в модификации.
- Иногда у нас есть более одной гипотезы, и поэтому процесс выбора должен быть основан на весе гипотезы на основе весомых фактов и результатов.
- Бывают также случаи, когда в дело вступают две последовательные гипотезы, но тогда выбор основывается на простоте гипотезы. Простая гипотеза содержит меньше предположений, больше обобщающих терминов и меньше независимых переменных.
- Как правило, гипотеза стоит выше общепринятых знаний. Но в некоторых случаях общепринятые знания могут быть и ошибочными, поэтому обоснованная гипотеза устраняет ошибку с самого начала.
- Хотя гипотеза в начале работы — это всего лишь предположение. Но предположение не должно быть образом в воздушном замке. Предположение должно быть сделано для того, чтобы воспринять определенный мотив.
ФОРМУЛИРОВКА ГИПОТЕЗЫ
Не существует установленных норм, позволяющих решить, какая гипотеза должна быть принята во внимание для той или иной проблемы. Как правило, она формулируется на основе предыдущей неудачной гипотезы. Таким образом, неудачное предположение играет важную роль в успехе любой гипотезы. Взгляд Стеббинга на происхождение гипотезы — это собрание знаний и мудрости, которыми обладает группа грамотных людей. Существует научный подход к формулированию гипотезы, при котором интенсивно изучаются факты. В группе, в которой происходит формулирование гипотезы, важен каждый и каждый смысл переживания. Таким образом, это коллективный анализ. Например, процесс выборов в любой стране включает в себя совокупность людей, которые обдумывают все «за» и «против», а затем приходят к общему претенденту.
ПРОВЕРКА И ДОКАЗАТЕЛЬСТВО ГИПОТЕЗЫ
Проверка гипотезы простыми словами означает анализ истины с помощью фактов и теорий. Достоверность гипотезы зависит от точности умозаключений и фактов. Чем выше точность этих факторов, тем выше сила гипотезы. Существует два способа проверки достоверности гипотезы: прямой метод и косвенный метод. При косвенном методе происходит прямая передача наблюдений с теориями, и если они дополняют друг друга, то гипотеза проверяется. В косвенном методе прямой подход не идет на обеспечение достоверности гипотезы. В этом методе результаты проверяются на предмет того, что они не противоречат гипотезе или высказываемым предположениям.
Существует также одно условие, которое является очень важным. Если гипотеза строится из определенных фактов, то для каждого факта и вывода должна стоять единственная гипотеза. Никакие другие гипотезы не должны приниматься за достоверность.
Участие двух гипотез можно наблюдать во многих случаях, и тогда решение одной из них является решающим для дальнейшего расследования. Например, если в деле об ограблении замешаны две группы, то решение о том, какая из них была замешана, имеет решающее значение. Может быть вероятность того, что другая группа не присутствовала рядом с местом преступления, тогда это должно быть решающим звеном.
Как упоминалось ранее, гипотеза должна быть четкой и конкретно сформулированной. Гипотеза проходит два процесса, которые помогают определить, насколько точным или точным является предположение. Эти два процесса — валидность и надежность.
НАДЕЖНОСТЬ
Надежность простыми словами означает получение постоянных результатов независимо от того, сколько раз повторяется процедура. Например, если человек добросердечный, то если его 100 раз попросить о благотворительности, он не откажет. Это определяет надежность человека. В методике и анализе исследований надежность означает согласованность любого теста. Основное преимущество надежности заключается в том, что она обеспечивает качество процедуры.
НАДЕЖНОСТЬ ТЕСТ-РЕТЕСТ
Это самый простой способ проверки надежности. Например, если кто-то ездит на автомобиле четыре раза, и он работает без проблем, для этого человека автомобиль будет надежным, потому что он проверил его до полного удовлетворения. Точно так же и в интервью надежность человека постоянно проверяют, задавая ему один и тот же вопрос разными способами. Чем точнее ответы, тем надежнее человек.
ТРИАНГУЛЯЦИЯ
Методы смешиваются, чтобы проверить, насколько надежны измерения. Качественные и количественные подходы объединяются. Например, в древности уголь использовался как единственный источник для выработки электроэнергии, но современный мир пробует новые источники с добавлением угля. Этот метод можно назвать триангуляцией.
РАЗМЕР ВЫБОРКИ
Выбор размера выборки для любого метода играет самую важную роль. Способы выбора размера выборки основаны на многих предположениях и исходных материалах. Исходными материалами являются трудовые ресурсы, расходы на единицы выборки и доступная сумма. Эти три фактора согласованы друг с другом. Эти факторы будут меняться в зависимости от опросов и методов анализа. Основная цель этих факторов — создать схему, чтобы знать, какой результат по объему выборки ожидается.
Существуют и другие факторы, от которых зависит объем выборки.
1. Население или перепись населения является основным фактором. Население в разных местах разное, поэтому размер выборки также различается.
2. Объем предположений, которые могут быть оценены. Различные исследования допускают разное количество предположений.
3. Интенсивность, с которой проводится исследование.
также читайте →