Cercetare bună a cercetării de cercetare urmărește reducerea erorii de eșantionare
Ce este un interval de încredere?
Un interval de încredere este marja de eroare pe care un cercetător o va întâlni dacă ar putea să adreseze o anumită întrebare de cercetare , să spunem, fiecărui membru al populației țintă și să primească același răspuns înapoi pe care membrii eșantionului l- au dat în sondaj.
De exemplu, dacă cercetătorul a folosit un interval de încredere de 4 și 60% dintre participanții din eșantionul sondajului a răspuns: "Ar recomanda prietenilor", el ar putea fi sigur că între 54% și 64% dintre membrii întregii populații țintă spuneți, de asemenea, "Vă recomandăm prietenilor" când vi se adresează aceeași întrebare. Intervalul de încredere, în acest caz, este +/- 4.
Ce este un nivel de încredere?
Un nivel de încredere este o expresie a cât de încrezător poate fi un cercetător al datelor obținute dintr-un eșantion. Nivelurile de încredere sunt exprimate ca procent și indică cât de frecvent acest procent din populația țintă ar da un răspuns care se află în intervalul de încredere. Cel mai frecvent utilizat nivel de încredere este de 95%. Un concept înrudit se numește semnificație statistică.
Încrederea unui cercetător în probabilitatea ca eșantionul său să fie cu adevărat reprezentativ pentru populația țintă este influențat de o serie de factori.
Încrederea unui cercetător în proiectarea și implementarea studiului și conștientizarea limitărilor sale se bazează în mare măsură pe trei variabile importante: dimensiunea eșantionului, frecvența răspunsului și dimensiunea populației. Cercetătorii au convenit mult timp că aceste variabile trebuie să fie luate în considerare cu atenție în faza de planificare a cercetării.
- Dimensiunea eșantionului În general, eșantioanele mai mari furnizează date care reflectă cu adevărat populația țintă. Un interval mare de încredere indică o mai mică încredere în date deoarece există o marjă mai mare de eroare . Un interval mare de încredere este ca și cum ai asigura pariurile. Deși există o relație între intervalul de încredere și mărimea eșantionului, aceasta nu este o relație liniară . Un cercetător nu poate reduce nivelul de încredere la jumătate prin dublarea dimensiunii eșantionului.
- Frecvența răspunsului Precizia cu care datele de eșantion reflectă populația țintă depinde și de procentajul respondenților care au dat un răspuns special sau au răspuns într-un mod specific . Cu cât numărul respondenților care au dat un răspuns special este mai mare, spuneți "Foarte fericit", cu siguranță că cercetătorul poate fi de răspuns. Va exista o variabilitate a procentului în zonele medii ale curbei normale. Aceasta înseamnă că, dacă un cercetător are 50% de încredere că membrii populației țintă vor răspunde (într-un interval de încredere) ca membri ai populației eșantionului, este probabil să existe o anumită variație de la acel nivel de 50%.
Este bine să ne amintim că cele mai mari valori (datele care se află la capătul exterior sau cozile curbei normale) sunt mai susceptibile să apară la aproximativ aceeași rată în populație ca în cazul unui eșantion - aici există mai puțină variabilitate , deoarece există o frecvență mai mică . (Luați în considerare modul în care bilele dintr-o cutie de Galton tind să se așeze în mijloc la expoziția Centrului de Științe din Pacific? Doar câteva bile sări în cozi.) Din acest motiv, este mai ușor să fii încrezător în frecvența răspunsurilor extreme .
- Dimensiunea populației nu este un factor important în dimensiunea eșantionului, cu excepția cazului în care un cercetător lucrează cu o populație foarte mică și cunoscută de el (de exemplu, suficient de mică pentru ca toți membrii populației să poată fi identificați de către cercetător).
Sistemele de cercetare Creative subliniază că:
Matematica probabilității arată că mărimea populației este irelevantă, cu excepția cazului în care mărimea eșantionului depășește câteva procente din totalul populației pe care o examinați. Aceasta înseamnă că un eșantion de 500 de persoane este la fel de util în examinarea opiniilor unui stat de 15.000.000, deoarece ar fi un oraș de 100.000.
Generarea unui eșantion reprezentativ poate fi un proces costisitor și consumator de timp. Cercetătorii se confruntă întotdeauna cu un compromis între nivelul de încredere pe care ar dori să-l obțină - sau gradul de acuratețe pe care trebuie să-l atingă - și nivelul de încredere pe care îl pot permite.
Dimensiunea eșantionului în cercetarea calitativă a sondajelor
Cercetarea calitativă este de natură exploratorie sau descriptivă și nu se axează pe numere sau măsurători. Dar preocupările legate de eroarea de eșantionare în cercetarea calitativă a studiilor sunt încă valabile. Ca regulă generală, dacă un eșantion este reprezentativ pentru universul țintă, temele sau modelele care apar din cercetare vor reflecta populația mai mare care este de interes pentru cercetător. Dacă eșantionul este atât reprezentativ și constă într-un procent mare din populația țintă, atunci încrederea în precizia datelor derivate din acea probă va tinda să fie ridicată.
Determinarea mărimii eșantionului în cercetarea anchetelor
Diferite reguli se aplică cercetării cantitative și cercetării calitative atunci când este vorba despre determinarea mărimii eșantionului. În general, pentru a avea încredere în datele generate de cercetarea calitativă a anchetelor, un cercetător trebuie să aibă o idee clară despre modul în care datele vor fi utilizate. Datele pot forma baza pentru o narativă descriptivă (ca într-un studiu de caz sau o cercetare etnografică) sau pot servi într-o manieră exploratorie pentru a identifica variabile relevante care ar putea fi ulterior testate pentru corelații într-un studiu cantitativ.
Dimensiunea eșantionului în cercetarea cantitativă
Cercetarea cantitativă implică de multe ori comparații între segmentele de piață sau subgrupurile unei piețe țintă. Deoarece cercetarea cantitativă se bazează pe numere, determinarea unei mărimi confortabile a eșantionului poate fi destul de ușoară - pentru fiecare grup sau segment important dintr-un studiu, un cercetător ar spera să ancheteze 100 de participanți. Acest număr este o recomandare și nu este absolut. Un cercetător de piață va lua în considerare o serie de variabile relevante pentru a determina mărimea unui eșantion în cercetarea anchetelor.
Atunci când efectuează cercetări de piață în cadrul studiului, obiectivul este să deducem din eșantion ceea ce este probabil să fie adevărat pentru universul țintă. O mostră oferă date care pot fi observate sau cunoscute. Din aceste date observate sau cunoscute, un cercetător poate estima gradul în care poate fi găsită o valoare sau un parametru necunoscut într-o populație țintă.
Cercetările cantitative se bazează pe noțiunea unei curbe normale , simetrice, care reprezintă, în mintea cercetătorului, universul țintă - populația despre care cercetătorul trebuie să estimeze mai degrabă decât să știe de fapt parametrii. Un eșantion reprezentativ permite cercetătorului să calculeze - din datele eșantionului - un interval estimat de valori care ar putea include valoarea sau parametrul necunoscut care prezintă interes. Această gamă estimată de valori reprezintă o zonă a curbei normale și este, în general, exprimată ca zecimal sau procentual.
Curba normală și probabilitatea
O curbă normală, simetrică este o expresie vizuală a probabilității. Să ne uităm la un simplu euristic: o activitate la un centru științific permite ca un număr mare de bile să cadă între două foi acrilice, una câte una. Fiecare minge cade pe aceeași deschidere în partea superioară a ecranului și apoi cade între oricare dintre separatoarele verticale paralele care separă stivele de bile odată ce acestea se odihnesc. După câteva ore, bilele au format forma unei curbe normale. Curba se schimbă puțin, deoarece fiecare minge nou introdusă atinge masa de bile care sosesc mai întâi. Dar, în ansamblu, curba simetrică este evidentă și sa produs în mod natural, independent de orice acțiune a observatorilor sau a personalului Centrului Științific. Forma curbată pe care forma bilei o reflectă probabilitatea ca majoritatea bilelor să cadă în centru și să rămână acolo. Mai puține bile se vor transforma în capetele cele mai îndepărtate ale curbei - unele vor inevitabil, dar ele sunt puține în număr.
Această curbă normală este similară cu conceptul de eșantion. De fiecare dată când afișajul este golit și bilele din nou sunt lăsate să cadă în cutia Galton, configurația stivei de bile va fi puțin diferită. Dar, în timp, forma curbei nu se va schimba prea mult și modelul va rămâne adevărat.