Доброто истражување истражувачки дизајн има за цел да ја намали грешката при земање примероци
Што е Интервал за доверба?
Интервалот на доверба е маргината на грешка која истражувачот ќе ја доживее ако тој или таа може да побара одредено истражувачко прашање , на пример, за секој член на целната популација и истиот одговор ќе го добие истиот одговор што членовите на примерокот го дадоа во истражувањето.
На пример, ако истражувачот користи интервал на доверба од 4 и 60% од учесниците во примерокот на анкетата одговорил "Би му препорачал на пријателите", може да биде сигурен дека помеѓу 54% и 64% од членовите на целата целна популација би исто така велат: "Препорачувајте на пријатели" кога ќе го постават истото прашање. Интервалот на доверба, во овој случај, е +/- 4.
Што е ниво на доверба?
Нивото на доверба е израз на тоа колку е сигурен дека истражувачот може да биде од податоците добиени од примерок. Нивоата на доверба се изразени како процент и покажуваат колку често тој процент од целната популација ќе даде одговор кој лежи во интервалот на доверба. Најчесто користеното ниво на доверба е 95%. Поврзаниот концепт се нарекува статистичка важност.
Довербата на истражувачот во веројатноста дека неговиот примерок е вистински претставник на целната популација е под влијание на голем број фактори.
Довербата на истражувачот во нивниот дизајн и имплементација на студијата - и свеста за нејзините ограничувања - во голема мера се заснова на три важни варијабли: Големина на примерокот, фреквенција на одговор и големината на населението. Истражувачите веќе долго време се согласија дека овие варијабли мора внимателно да се разгледаат за време на фазата на планирање на истражувањето.
- Големина на примерокот Општо земено, поголемите примероци даваат податоци кои навистина ја рефлектираат целната популација. Широк интервал на доверба е показател за помало доверба во податоците, бидејќи има поголема маргина за грешка . Широк интервал на доверба е како хеџинг на вашите облози. Иако постои врска помеѓу интервалот на доверба и големината на примерокот, но тоа не е линеарна врска . Истражувачот не може да го намали нивото на доверба на половина со удвојување на големината на примерокот.
- Фреквенција на одговор Точноста со која податоците од примерокот ја рефлектира целната популација зависи исто така и од процентот на испитаници кои дале одреден одговор или одговорија на одреден начин . Колку е поголем бројот на испитаници кои дале одреден одговор, велат: "Многу среќен", што може да биде одговорен за истражувачот. Ќе има одредена варијабилност во процентот во средните области на нормалната крива. Тоа е, ако истражувачот е 50% уверен дека членовите на целните популации ќе одговорат (во интервал на доверба) како членови на популацијата на примерокот, веројатно има некои варијации од тоа ниво од 50%.
Добро е да се запамети дека изливите (податоците кои се на далечни краеви или опашки, од нормалната крива) се со поголема веројатност да се појават со приближно иста стапка кај населението како што тоа го прават во примерот - тука е помалку варијабилност , бидејќи има помала фреквенција . (Размислете како топките во Galton Box имаат тенденција да се складираат во средината на изложбата на Пацифичкиот научен центар? Само неколку топки отскокнуваат во опашки.) Поради оваа причина, полесно е да се биде сигурен за фреквенцијата на екстремни одговори .
- Големината на популацијата не е важен фактор во големината на примерокот, освен ако истражувачот не работи со популација што е многу мала и позната него (на пример, доволно мала, така што сите членови на популацијата можат да бидат идентификувани од страна на истражувачот).
Креативните истражувачки системи укажуваат дека:
Математиката на веројатност докажува дека големината на популацијата е ирелевантна, освен ако големината на примерокот не надминува неколку проценти од вкупното население кое го испитувате. Ова значи дека примерок од 500 луѓе е подеднакво корисно во разгледувањето на мислењата на држава од 15.000.000, бидејќи би бил град со 100.000.
Генерирањето на репрезентативен примерок може да биде скап и одземаат многу време процес. Истражувачите секогаш се соочуваат со компромис помеѓу нивото на доверба што би сакале да го добијат - или степенот на точност што треба да ја постигнат - и нивото на доверба што тие можат да си го дозволат.
Големина на примерокот во истражување на квалитативни истражувања
Квалитативните истражувања се прецизни или описни по природа и не се фокусираат на броеви или мерења. Но, загриженоста за грешките при земање мостри во истражувањето за квалитативни истражувања се уште важи. Како општо правило, ако примерок е претставник на целниот универзум, темите или обрасците кои произлегуваат од истражувањето ќе ја одразуваат поголемата популација што е од интерес за истражувачот. Ако примерокот е репрезентативен и се состои од голем процент од целната популација, тогаш довербата во точноста на податоците добиени од тој примерок ќе биде голема.
Утврдување на големината на примерокот во истражувањето на истражувањата
Различни правила важат за квантитативно истражување и квалитативно истражување кога станува збор за одредување на големината на примерокот. Општо земено, за да бидат сигурни во податоците генерирани со квалитативно истражување на истражувања, истражувачот треба да има јасна претстава за тоа како ќе се користат податоците. Податоците може да ја формираат основата за описен наратив (како во една студија на случај или некое етнографско истражување) или може да служат на истражувачки начин за да ги идентификуваат релевантните варијабли кои подоцна може да се тестираат за корелации во квантитативна студија.
Големина на примерокот во истражување на квантитативни истражувања
Квантитативните истражувања честопати вклучуваат споредби помеѓу пазарни сегменти или подгрупи на целниот пазар. Бидејќи квантитативното истражување е управувано со броеви, одредувањето на удобна големина на примерокот може да биде прилично лесно - за секоја важна група или сегмент во една студија, истражувачот ќе се надева дека ќе анкетира 100 учесници. Овој број е препорака, а не апсолутна. Истражувачот на пазарот ќе разгледа повеќе релевантни променливи за да ја одреди големината на примерокот во истражувањето.
При спроведување истражување на пазарот истражување, целта е да се заклучи од примерокот што е веројатно да биде точно на целната вселена. Во примерот се обезбедуваат податоци кои можат да бидат забележани или познати. Од овие забележани или познати податоци, истражувачот може да го процени степенот до кој може да се најде непозната вредност или параметар кај целната популација.
Истражувањата за квантитативни истражувања се темелат на поимот нормална , симетрична крива која во умот на истражувачот го претставува целниот универзум - популацијата за која истражувачот мора да процени, а не да знае параметри. Репрезентативен примерок му овозможува на истражувачот да пресмета - од податоците за примерокот - проценет опсег на вредности кои веројатно ќе ја вклучат непозната вредност или параметар што е од интерес. Овој проценет опсег на вредности претставува област на нормална крива и обично е изразена како децимала или процент.
Нормалната крива и веројатноста
Нормална, симетрична крива е визуелен израз на веројатност. Ајде да погледнеме во едноставна хеуристичка: активност во научниот центар овозможува голем број на топчиња да паѓаат помеѓу две акрилни листови, по еден по еден. Секоја топка паѓа низ истиот отвор на врвот на екранот, а потоа паѓа помеѓу било кој од вертикалните, паралелни разделници кои ги одвојуваат купиштата на топки откако ќе заминат. По неколку часа, топки формираа форма на нормална крива. Кривата се менува малку како што секоја новововедена топка ја погодува масата на топки кои пристигнале прво. Но, генерално, симетричната крива е очигледна и се појави природно, независно од каква било акција од страна на Набљудувачите на научниот центар или персоналот. Заоблената форма што обликува топки ја одразува веројатноста дека повеќето од топките ќе паднат во центарот и ќе останат таму. Помалку топки ќе го направат во далечните краеви на кривата - некои неизбежно ќе се, но тие се малку во број.
Оваа нормална крива е слична на концептот на примерок. Секогаш кога екранот се испразнува и на топките уште еднаш им е дозволено да паднат во полето за галтон, конфигурацијата на купиштата на топчиња ќе биде само малку поинаква. Но со текот на времето, обликот на кривата нема да се промени многу и моделот ќе се одржи точно.