Dalam statistik, sampel adalah subset dari populasi yang digunakan untuk mewakili seluruh kumpulan secara keseluruhan. Apabila melakukan penyelidikan, ia sering tidak praktikal untuk mengukur setiap ahli populasi tertentu kerana bilangan orang semata-mata adalah terlalu besar. Untuk membuat kesimpulan tentang ciri-ciri populasi, penyelidik boleh menggunakan sampel rawak .
Mengapa Pakar Menggunakan Sampel?
Apabila meneliti aspek minda atau tingkah laku manusia, penyelidik tidak dapat mengumpulkan data dari setiap individu dalam kebanyakan kes. Sebaliknya, mereka memilih sampel individu yang lebih kecil yang mewakili kumpulan yang lebih besar. Jika sampel itu benar-benar mewakili populasi yang dipersoalkan, para penyelidik kemudian boleh mengambil keputusan mereka dan menyebarkannya kepada kumpulan yang lebih besar.
Jenis Sampling
Dalam penyelidikan psikologi dan lain-lain jenis penyelidikan sosial, penguji biasanya bergantung pada beberapa kaedah pensampelan yang berbeza.
1. Sampling Kemungkinan
Persampelan kebarangkalian bermakna setiap individu dalam populasi berdiri dan peluang yang sama dipilih. Oleh kerana persampelan kebarangkalian melibatkan pemilihan rawak, ia menjamin bahawa subset populasi yang berbeza mempunyai peluang yang sama untuk diwakili dalam sampel. Ini menjadikan sampel kebarangkalian lebih mewakili, dan para penyelidik lebih baik untuk menyebarkan hasilnya kepada kumpulan secara keseluruhan.
Terdapat beberapa jenis persampelan kebarangkalian:
- Persampelan rawak mudah ialah, sebagai nama yang dicadangkan, jenis percampuran kebarangkalian yang paling mudah. Penyelidik mengambil setiap individu dalam populasi dan secara rawak memilih sampel mereka, sering menggunakan beberapa jenis program komputer atau penjana nombor rawak.
- Pensampelan rawak berstrata melibatkan pemisahan penduduk menjadi subkumpulan dan kemudian mengambil sampel rawak mudah dari setiap subkumpulan ini. Sebagai contoh, penyelidikan mungkin membahagikan populasi ke subkumpulan berdasarkan bangsa, jantina, atau umur dan kemudian mengambil sampel rawak mudah bagi setiap kumpulan ini. Pensampelan rawak berstrata sering memberikan ketepatan statistik lebih tinggi daripada persampelan rawak mudah dan membantu memastikan bahawa kumpulan-kumpulan tertentu telah diwakili dengan tepat dalam sampel.
- Pensampelan kluster melibatkan membahagikan populasi ke dalam kumpulan yang lebih kecil, selalunya berdasarkan lokasi atau sempadan geografi. Sampel rawak gugatan ini kemudian dipilih dan semua subjek dalam dalam kelompok diukur. Sebagai contoh, bayangkan bahawa anda cuba melakukan kajian mengenai pengetua sekolah di negara anda. Mengumpul data dari setiap prinsip sekolah tunggal akan menjadi larangan kos dan memakan masa. Menggunakan kaedah pensampelan cluster, anda secara rawak memilih lima daerah dari negara anda dan kemudian mengumpul data dari setiap subjek di setiap lima daerah tersebut.
2. Pensampelan bukan kebarangkalian
Pensyarah bukan kebarangkalian, sebaliknya, melibatkan memilih peserta menggunakan kaedah yang tidak memberi setiap individu dalam populasi peluang yang sama untuk dipilih.
Satu masalah dengan jenis sampel ini ialah sukarelawan mungkin berbeza pada pembolehubah tertentu daripada bukan sukarelawan, yang mungkin membuat kesimpulan umum kepada semua penduduk.
Terdapat juga beberapa jenis persampelan yang tidak berasas:
- Persampelan kemudahan melibatkan penggunaan peserta dalam kajian kerana mereka mudah dan tersedia. Jika anda mempunyai setiap sukarela untuk kajian psikologi yang dijalankan melalui jabatan psikologi universiti anda, maka anda telah mengambil bahagian dalam satu kajian yang bergantung pada sampel yang mudah. Kajian yang bergantung kepada meminta sukarelawan atau menggunakan sampel klinikal yang tersedia untuk penyelidik juga merupakan contoh sampel kemudahan.
- Pensampelan Purposif melibatkan mencari individu yang memenuhi kriteria tertentu. Sebagai contoh, pemasar mungkin berminat untuk mengetahui bagaimana produk mereka dilihat oleh wanita berumur antara 18 dan 35 tahun. Mereka mungkin mengupah firma penyelidikan pasaran untuk mengadakan temubual telefon yang sengaja mencari dan menemubual wanita yang memenuhi kriteria usia mereka.
- Persampelan kuota melibatkan sengaja merangkumi bahagian tertentu subkumpulan dalam populasi. Sebagai contoh, peninjau politik mungkin berminat untuk meneliti pendapat penduduk mengenai isu politik tertentu. Sekiranya mereka menggunakan persampelan rawak mudah, mereka mungkin melepaskan sebahagian kecil populasi secara kebetulan. Sebaliknya, mereka menetapkan kriteria bahawa peratusan tertentu sampel mesti termasuk subkumpulan ini. Walaupun sampel yang dihasilkan mungkin tidak mewakili bahagian sebenar yang wujud dalam populasi, mempunyai kuota memastikan subkumpulan kecil ini diwakili.
Ketahui lebih lanjut mengenai beberapa cara yang berbeza dan kebarangkalian contoh probabilitas.
Kesalahan Pensampelan
Oleh kerana persampelan secara semulajadi tidak boleh menyertakan setiap individu dalam populasi, ralat boleh berlaku. Perbezaan antara apa yang ada dalam populasi dan apa yang ada dalam sampel dikenali sebagai kesilapan sampelan .
Walaupun tidak mungkin untuk mengetahui betapa hebatnya perbezaan antara populasi dan sampel mungkin, para penyelidik dapat menganggarkan secara statistik saiz kesilapan sampel. Dalam pilihan raya politik, sebagai contoh, anda mungkin sering mendengar margin kesilapan yang dinyatakan oleh tahap keyakinan tertentu.
Secara umumnya, saiz sampel yang lebih besar semakin kecil tahap kesilapan. Ini semata-mata kerana sebagai sampel semakin dekat untuk mencapai saiz jumlah penduduk, semakin besar kemungkinannya untuk menangkap dengan tepat semua ciri-ciri populasi. Satu-satunya cara untuk menghapuskan kesilapan sampling sepenuhnya adalah untuk mengumpul data dari seluruh penduduk, yang biasanya hanya terlalu mahal dan memakan masa. Kesalahan pensampelan boleh dikurangkan, bagaimanapun, dengan menggunakan ujian kebarangkalian rawak dan saiz sampel yang besar.
Rujukan:
Goodwin, CJ (2010). Penyelidikan Dalam Psikologi: Kaedah dan Reka Bentuk. Hoboken, NJ: John Wiley and Sons.
Nicholas, L. (2008). Pengenalan kepada Psikologi. UCT Press: Cape Town.