De eigenschap van steekproeftrekking, waardoor de resultaten van een steekproefstudie het mogelijk maken conclusies te trekken over de algemene populatie en het empirische object als geheel, wordt genoemd representativiteit.

Representativiteit (representativiteit) van de steekproef is het vermogen van een steekproef om bepaalde kenmerken van de populatie binnen aanvaardbare fouten te reproduceren. Een steekproef wordt representatief genoemd als het resultaat van het meten van een bepaalde parameter voor een bepaald monster, rekening houdend met de toelaatbare fout, samenvalt met het bekende resultaat van het meten van de algemene populatie. Als een steekproefmeting meer dan een geselecteerd foutenniveau afwijkt van een bekende populatieparameter, wordt de steekproef als niet-representatief beschouwd.

De voorgestelde definitie stelt allereerst vast relatie tussen steekproef en populatie onderzoek. Het is de algemene populatie die door de steekproef wordt vertegenwoordigd, en alleen de algemene populatie kan worden uitgebreid tot de trends die in de steekproefstudie zijn geïdentificeerd. Het zou nu duidelijk moeten zijn waarom er eerder zoveel aandacht werd besteed aan de problemen van het correct definiëren van de populatie en het beschrijven ervan in onderzoeksdocumentatie en publicaties. De steekproef kan geen andere populatie vertegenwoordigen dan die waaruit de meeteenheden daadwerkelijk zijn geselecteerd. Als de onderzoeker zich vergist in de feitelijke grenzen van de populatie, zullen zijn conclusies onjuist zijn. Als hij per ongeluk of opzettelijk de grenzen van de bevolking verlegt of verdraait in rapportagemateriaal, publicaties of presentaties op basis van de resultaten van het onderzoek, misleidt dit gebruikers en kan dit worden beschouwd als vervalsing van de resultaten.

De representativiteitstest wordt uitgevoerd door individuele parameters van de steekproef en de algemene bevolking te vergelijken. Een veel voorkomende misvatting is dat er ‘helemaal’ representatieve steekproeven bestaan.

De representativiteit of niet-representativiteit van een steekproef kan uitsluitend worden bepaald in relatie tot individuele variabelen. Bovendien kan dezelfde steekproef in sommige opzichten representatief zijn en in andere niet-representatief.

In het professionele discours van sociologen wordt representativiteit in de regel gepresenteerd als een dichotome eigenschap: een steekproef is representatief of niet. Maar dit is niet een geheel correcte benadering. In werkelijkheid kan een steekproef sommige parameters van de populatie nauwkeuriger reproduceren, en andere minder nauwkeurig. Daarom is het juister (hoewel vanuit praktisch oogpunt en minder handig) om over te praten mate van representativiteit specifiek monster volgens specifieke parameters.

Net als bij het monster als geheel, kern bij het bepalen van de representativiteit van een steekproef is de rechtvaardiging van de fout waarbinnen de steekproef als representatief wordt beschouwd voor de doeleinden van het onderzoek. Het tegenovergestelde is ook mogelijk: het vaststellen van de omvang van feitelijke fouten en het vaststellen van het feit dat de steekproef de algemene bevolking vertegenwoordigt met bepaalde fouten. Ook hierbij speelt de aard van het gebruik van onderzoeksresultaten een sleutelrol. Bijgevolg kan dezelfde steekproef voor sommige doeleinden als voldoende representatief worden beschouwd (bijvoorbeeld om de opkomst bij komende verkiezingen te voorspellen), maar niet voldoende representatief voor andere doeleinden (bijvoorbeeld om de beoordelingen van kandidaten te bepalen en de stemresultaten te voorspellen).

Welke parameters moeten worden gebruikt om de representativiteit van het monster te controleren? Ten eerste zijn er in de meeste onderzoekssituaties weinig van dergelijke parameters. Het vergelijken van de resultaten van een steekproefmeting met gegevens over de algemene bevolking is immers alleen mogelijk als deze laatste beschikbaar zijn. En het onderzoek wordt uitgevoerd omdat er gewoon niet genoeg van dergelijke gegevens zijn. Daarom is het raadzaam om zelfs in de fase van objectmodellering en daaropvolgende ontwikkeling van hulpmiddelen te voorzien in de meting van een of meer controleparameters waarvoor gegevens beschikbaar zijn die de algemene bevolking karakteriseren. Dit zal de noodzakelijke empirische basis verschaffen voor het testen van de representativiteit.

Ten tweede moet men ernaar streven de representativiteit van de steekproef te controleren aan de hand van parameters die significant zijn voor het onderwerp van het onderzoek. IN moderne praktijk controle van de representativiteit aan de hand van fundamentele demografische parameters - geslacht, leeftijd, opleiding, enz. is wijdverspreid geworden. Deze gegevens zijn in de regel beschikbaar voor elk territoriaal object, aangezien ze worden geregistreerd tijdens volkstellingen en vervolgens opnieuw worden berekend door statistische instellingen met behulp van redelijke wiskundige modellen. Om deze reden is de verplichte opname van verschillende demografische variabelen in het gegevensblad een algemeen aanvaarde professionele norm geworden. Een dergelijke praktijk kan echter als naïef worden aangemerkt en onderhevig zijn aan terechte kritiek. Feit is dat fundamentele demografische parameters die publiekelijk ter vergelijking beschikbaar zijn, niet altijd de rol spelen van structurerende factoren met betrekking tot de onderwerpen van sociologisch onderzoek. Hun aard is op zichzelf niet sociaal en hun invloed op de onderzoeksobjecten is vaak tamelijk indirect. Daarom kunnen demografisch representatieve steekproeven daadwerkelijk aanzienlijke problemen verbergen in de vorm van systeemfouten en ongecontroleerde vooroordelen. Integendeel, de demografische representativiteit van steekproeven die effectief zijn vanuit het oogpunt van de doelstellingen van het onderzoek kan laag blijken te zijn.

Hier interessant voorbeeld uit de praktijk. In 2009 voerde een van de onderzoeksbedrijven die in de Oeral werkten een onderzoek uit in de stad Kizel, Perm Territory. Tijdens het veldwerk stuitten de onderzoekers op ernstige obstakels bij het rekruteren van de steekproef die in het onderzoeksplan was voorzien: het gebrek aan voldoende beschikbare respondenten, de achteruitgang weersomstandigheden. Blijkbaar was het onderzoeksbureau niet helemaal bereid om aan een dergelijk grootschalig project te werken. De productiefaciliteiten werkten op maximale capaciteit om ervoor te zorgen dat binnen een week 6.000 respondenten over een vrij groot gebied werden ondervraagd. Als gevolg hiervan was de feitelijke steekproef op veel enquêtelocaties, naar eigen zeggen van de onderzoekers, gevuld met iedereen die kon worden gerekruteerd om aan het onderzoek deel te nemen. De demografische quota die in het mandaat waren vastgelegd, werden in de meeste delen van het onderzoek geschonden. In sommige gebieden bedroeg de vertekening van de verhoudingen van de steekproef ten opzichte van de quotadoelstelling 2,5 keer zoveel voor bepaalde categorieën van de bevolking, wat feitelijk twijfel doet rijzen over het feit zelf dat quotasteekproeven worden gebruikt. Het leek erop dat de opdrachtgever van het onderzoek alle reden had om redelijke claims tegen de onderzoekers in te dienen.

Uit een in opdracht van het scheidsgerecht uitgevoerd onderzoek bleek echter dat dergelijke significante verstoringen van de quota en dienovereenkomstig de duidelijke niet-representativiteit van de resulterende steekproef in termen van fundamentele demografische parameters praktisch niet leidden tot vertekening van de onderzoeksgegevens! Door de datareeks opnieuw te wegen, verkregen experts het effect dat ze representatief waren gecontroleerde parameters monsters. Bijna alle frequentieverdelingen van door experts geteste gegevens vertoonden statistisch onbeduidende verschillen tussen de resultaten van de verwerking van de feitelijke en de opnieuw gewogen arrays. De facto betekent dit dat de onderzoekers, ondanks grove schendingen van de onderzoekstechnologie en praktische veronachtzaming van quotatoewijzingen, de klant dezelfde gegevens verschaften waarop hij had kunnen rekenen als de bemonsteringsprocedures volledig waren gevolgd en de demografische representativiteit was gewaarborgd.

Hoe kon dit gebeuren? Het antwoord is simpel: de demografische parameters die werden gebruikt om de representativiteit te controleren hadden vrijwel geen invloed (en dit werd bevestigd door correlatieanalyse) op de onderwerpvariabelen van het onderzoek - beoordelingen door de bevolking sociaal-economisch bepalingen en parameters van zijn sociaal-politieke activiteit. Bovendien was de steekproefomvang zeer groot in verhouding tot de algemene bevolking (in feite besloeg het onderzoek een kwart van de volwassen bevolking van het gemeentedistrict), wat als gevolg van de wet grote getallen leidde tot de stabilisatie van de waargenomen verdelingen lang voordat het vereiste aantal respondenten werd geïnterviewd.

De praktische implicatie van dit waarschuwende verhaal is dat inspanningen en middelen moeten worden gericht op het garanderen en controleren van de representativiteit met betrekking tot die steekproefparameters waarvan de onderzoeker verwacht dat ze een significante impact zullen hebben op het onderwerp van het onderzoek. Dit betekent dat parameters om de representativiteit te controleren specifiek voor elk moeten worden geselecteerd onderzoeksproject volgens de specificiteit van het onderwerp. Bijvoorbeeld beoordelingen van sociale economische situatie zijn altijd sterk gerelateerd aan het werkelijke welzijn van het gezin van de respondent, zijn positie op de arbeidsmarkt en in de zakenwereld. Het is daarom raadzaam om deze parameters te gebruiken om de representativiteit te controleren. Een ander ding is dat het moeilijk kan zijn om objectieve gegevens te verkrijgen die de algemene bevolking karakteriseren. Hier nodig creativiteit en wellicht een compromis. Het welzijnsniveau kan bijvoorbeeld worden gemonitord door de aanwezigheid van een auto in het gezin van de respondent, omdat er mogelijk statistieken beschikbaar zijn over geregistreerde auto's in de regio.

Interessant is dat onderzoeksrapporten en publicaties bijna altijd verwijzen naar representatieve steekproeven. Zijn niet-representatieve monsters werkelijk zo zeldzaam? Natuurlijk niet. Er zijn nogal wat steekproeven die problematisch zijn qua representativiteit voor bepaalde parameters in de onderzoekspraktijk. Integendeel, er zijn er zelfs meer dan steekproeven, waarvan de representativiteit niet formeel (aan de hand van demografische parameters), maar in essentie kan worden beoordeeld. Helaas is hun publieke vermelding in professionele sociologische kringen taboe. En geen van de onderzoekers is bereid toe te geven dat de representativiteit van zijn steekproef in termen van parameters die essentieel zijn voor het meetgebied problematisch of niet verifieerbaar is.

In feite is het ontdekken van tekenen van niet-representatieve steekproeven geen ramp. Ten eerste maken bestaande technologieën voor het ‘repareren’ (opnieuw wegen) van de steekproef het in veel gevallen mogelijk om het effect van niet-representativiteit met betrekking tot de parameter die voor de socioloog of zijn cliënt van belang is, volledig te elimineren. De essentie van de herwegingsmethode is het toekennen van bepaalde categorieën observaties (in het geval van een enquête: respondenten) wegingscoëfficiënten, ter compensatie van onvoldoende of overmatige feitelijke vertegenwoordiging van deze categorieën in de steekproef. Vervolgens wordt met deze gewichten rekening gehouden bij het uitvoeren van alle berekeningsbewerkingen met de data-array, wat het mogelijk maakt om verdelingen te verkrijgen die volledig overeenkomen met een gebalanceerde (overeenkomend met de berekeningsquota) data-array. Moderne statistische programma's, zoals BRvv, maken het mogelijk berekeningen te maken waarbij rekening wordt gehouden met wegingscoëfficiënten automatische modus, waardoor deze procedure vrij eenvoudig uit te voeren is.

Ten tweede: zelfs als het niet mogelijk is om een ​​“goede” representatieve steekproef te verkrijgen, kan een “matige” representativiteit voldoende zijn om veel onderzoeksproblemen op te lossen. Bedenk dat representativiteit eerder een maatstaf is voor de fit dan een dichotoom kenmerk. En alleen bepaalde onderzoekstaken - die voornamelijk verband houden met de nauwkeurige voorspelling van bepaalde gebeurtenissen - vereisen dat monsters een werkelijk hoge (statistisch bevestigde) representativiteit hebben.

Om bijvoorbeeld het marktaandeel van een nieuw product in marketingonderzoek te voorspellen, is een monster nodig dat dekt en representeert potentiële klanten. Meestal beschikken marketeers echter niet over voldoende gegevens over wie hun klantenkring feitelijk vormt, vooral potentiële klanten. In deze situatie is het over het algemeen onmogelijk om de representativiteit van het monster te controleren - het is immers niet bekend welke parameters het moet reproduceren. Niettemin worden veel marketingtaken met succes opgelost, omdat er geen statistisch representatieve monsters nodig zijn om de voorkeuren van klanten, reacties op reclamemateriaal te identificeren en beoordelingen van een nieuw product te analyseren - het is voldoende om de dekking van een typische klantenkring te garanderen, die gemakkelijk te vinden is direct in de winkels. Niet-representatieve steekproeven zijn zeer geschikt voor het oplossen van zoekproblemen, het identificeren van sterke trends, het analyseren van de specifieke kenmerken van individuele categorieën (weergegeven door kleine onafhankelijke substeekproeven), het vergelijken van dergelijke categorieën met elkaar (bivariate analyse), het analyseren van relaties tussen variabelen en andere taken waarbij de nauwkeurigheid van de verkregen statistische verdelingen is beperkt, van secundair belang.

Representativiteit van de steekproef

Het uiteindelijke doel van het bestuderen van een steekproefpopulatie is altijd het verkrijgen van informatie over de populatie. Hiervoor moet het steekproefonderzoek aan bepaalde voorwaarden voldoen. Een van de belangrijkste voorwaarden is representativiteit van de steekproef. Zoals eerder besproken is er sprake van kwalitatieve en kwantitatieve representativiteit.

Willekeurigheid, die de kwalitatieve (structurele) representativiteit van statistische onderzoeken garandeert, wordt bereikt door aan een aantal voorwaarden te voldoen voor de vorming van steekproefgroepen (populaties):

1. Elk lid van de populatie moet een gelijke kans hebben om in de steekproef te worden opgenomen.

2. De selectie van observatie-eenheden uit de algemene bevolking moet plaatsvinden ongeacht het onderzochte kenmerk. Als de selectie doelbewust wordt uitgevoerd, is het ook noodzakelijk om te voldoen aan de voorwaarden voor onafhankelijkheid van de verspreiding van het onderzochte kenmerk.

3. Selectie moet worden uitgevoerd uit homogene groepen.

Naleving van de voorwaarden die maximale nabijheid van de steekproef- en algemene populaties garanderen, wordt verzekerd door speciale selectiemethoden. Afhankelijk van de vormingsmethode worden de volgende monsters onderscheiden:

1. Steekproeven waarbij het niet nodig is de algemene bevolking in delen te verdelen (eigenlijk willekeurige herhaalde of niet-repetitieve steekproeven).

2. Steekproeven waarbij de algemene bevolking in delen moet worden verdeeld (mechanische, typische of typologische steekproeven, cohort, gepaarde steekproeven).

Eigenlijk wordt een willekeurige steekproef gevormd door willekeurige selectie – willekeurig. Willekeurige selectie is gebaseerd op mengen. Bijvoorbeeld: een bal kiezen in de sportlotto nadat alle ballen zijn gemengd, winnende lotnummers kiezen, willekeurig zieke kaarten selecteren voor onderzoek, enz. Soms worden willekeurige getallen gebruikt, verkregen uit willekeurige getallentabellen of met behulp van willekeurige getalgeneratoren. Volgens deze getallen worden observatie-eenheden met getallen die overeenkomen met de getrokken willekeurige getallen geselecteerd uit een vooraf genummerde reeks van de algemene bevolking.

Bij het samenstellen van een willekeurige steekproef, nadat een object is geselecteerd en alle benodigde gegevens daarover zijn vastgelegd, zijn er twee opties: het object kan wel of niet worden teruggegeven aan de populatie. Volgens dit het monster wordt resampling genoemd(het object wordt teruggegeven aan de populatie) of herhaalbaar(het object wordt niet teruggegeven aan de populatie). Omdat er in de meeste statistische onderzoeken vrijwel geen verschil bestaat tussen herhaalde en niet-repetitieve monsters, wordt de voorwaarde dat de steekproef wordt herhaald a priori aanvaard.

Analyse en beoordeling van de representativiteit van de steekproef
De steekproefanalyse werd uitgevoerd met behulp van randomisatie van de steekproefpopulatie vanwege de homogeniteit ervan en de afwezigheid van statistische fouten, en de representativiteit werd beoordeeld door de steekproef te vergelijken met de algemene populatie van werknemers, om te kijken naar de mogelijkheid en validiteit om de geïdentificeerde onderlinge afhankelijkheden uit te breiden naar het geheel. bevolking. Er moet echter worden opgemerkt dat kwesties die verband houden met de representativiteit van de steekproef niet voldoende zijn voor de toepasbaarheid van dit model, aangezien het succes van de toepassing van welk model dan ook niet alleen afhangt van de betrouwbaarheid ervan, maar ook van de gebruikte methode en omstandigheden. specifieke situatie.
De methoden voor het vormen van de steekproefpopulatie en de afwijking ervan ten opzichte van het willekeurige bepalen de systematische fout, waardoor de representativiteit van de steekproef afneemt. De betrouwbaarheid van de berekende gegevens en de geïdentificeerde onderlinge afhankelijkheden worden grotendeels bepaald door de representativiteit van de steekproefpopulatie, die op zijn beurt afhangt van de procedure voor het selecteren van de onderzochte eenheden: de werknemers zelf uit de algemene bevolking. In dit onderzoek werd de steekproefpopulatie gevormd uit medewerkers van moderne organisaties. Omdat motivatie als fenomeen op individueel niveau wordt beschouwd, bestond de steekproefpopulatie uit een verzameling werknemers uit verschillende organisaties. Het mechanisme en de procedure voor het bemonsteren van werknemers uit de algemene bevolking bestond uit meerdere fasen en was gecombineerd.
De meerfasige bemonstering verliep als volgt: de eerste fase was de selectie van organisaties; in deze fase overheerste de typische selectie, en de bemonstering was gebaseerd op de selectie van organisaties die verschillend waren qua type bedrijf en activiteitengebied, en qua technologie. gebruikt en maat. De tweede fase van de steekproeftrekking was de selectie van de functionele afdeling of werkgroep waarvan de werknemers werden ondervraagd. In dit stadium lag de selectiemethode dicht bij seriële selectie, waarbij steekproefpopulaties in kleine groepen werden gecombineerd. De derde fase van de steekproeftrekking is de selectie van de werknemers zelf die werden ondervraagd. In dit stadium probeerden de auteurs de steekproef dichter bij willekeurig te brengen, dat wil zeggen om werknemers gelijke kansen te bieden om aan de enquête deel te nemen. Dus in de steekproeffase zochten de auteurs

Tabel P10.1
Representativiteit van de steekproef en het vermogen om conclusies te generaliseren

	Verdeling van medewerkers per categorie	Selectief totaliteit %	Algemeen totaliteit" %
1.	Leidinggevenden/Managers	31	8,6
2.	Specialisten	32	29,3
3.	Werknemers/uitvoerder	37	59,1
4.	Andere specialiteiten	-	3,2
	Verdeling van de werknemers naar leeftijd	Selectief totaliteit %	Algemeen totaliteit %
1.	15-19 jaar oud	14	2,1
2.	20-24 jaar oud		9,9
3.	25-29 jaar oud	46	10,5
4.	30-39 jaar oud		31,4
5.	40-49 jaar oud	36	29,0
6.	59-54 jaar oud		6,4
7.	55-59 jaar oud	4	7,4
8.	60-72 jaar oud		3,3
	Verdeling van de werknemers naar opleidingsniveau	Selectief totaliteit %	Algemeen totaliteit %
1.	Geen opleiding	-	1,7
2.	Basis algemeen	10	11,8
3.	Gemiddeld totaal/gemiddeld		34,6
4.	Middelbare beroeps/technische school	22	33,1
5.	Hoger professioneel / hoger	68	18,8

' Volgens Staats Comité volgens de statistieken van 1997

breng de selectiemethode zo dicht mogelijk bij willekeurig, wat bijdraagt ​​aan de vorming van een representatieve, representatieve steekproef.
De meerfasige bemonstering helpt mogelijke systematische fouten weg te werken, en de willekeur van de bemonstering wordt bepaald in ruimere mate een steekproef rechtstreeks van de werknemers van moderne organisaties zelf.
Een vergelijking van de steekproefpopulatie met de algemene bevolking bracht enkele kenmerken aan het licht waarmee rekening moet worden gehouden bij het generaliseren van de in het onderzoek verkregen bevindingen.
Ten eerste viel de verdeling van de steekproefpopulatie naar leeftijd vrijwel samen met de algemene bevolking, wat een bewijs is van de willekeur van de steekproef van werknemers en de juistheid van het gekozen mechanisme en de procedure voor het selecteren van werknemers bevestigt.
Ten tweede is de verdeling van werknemers per categorie of positie in de steekproef vertekend: van de categorieën werknemers/leidinggevend naar de categorie managers/managers. Dit wordt deels verklaard door het feit dat de categorie managers zowel werknemers omvat die verantwoordelijk zijn voor het gehele proces als geheel (project- en procesmanagers), als werknemers aan wie andere werknemers ondergeschikt zijn (groepsleiders, voormannen, voormannen). .
Ten derde weerspiegelde het opleidingsniveau systematische fouten die verband hielden met het uitvoeren van dit onderzoek moderne organisaties Moskou, maar ook in organisaties die ‘open’ staan ​​voor onderzoek.
Het controleren van de representativiteit van de steekproef is gebaseerd op willekeur in het onderzoek onder de werknemers zelf, de omvang en representativiteit van de steekproef, en de correspondentie ervan met de algemene bevolking, terwijl systematische fouten worden toegestaan ​​bij de selectie van de organisaties zelf en afdelingen binnen organisaties.
Een ander hulpmiddel voor het beoordelen van de representativiteit en homogeniteit van de steekproef is randomisatie: een vertakte enquête die wordt gecontroleerd op veranderingen in de kwalitatieve inhoud van de steekproef en het verschil met de algemene bevolking.
Randomisatie
De gehele steekproef werd verdeeld in twee subgroepen, de statistische representativiteit van de subgroepen wordt bereikt door ze willekeurig te verspreiden, groep A - oneven, groep B - even serienummers van vragenlijsten. Door de representativiteit kunnen we de verkregen resultaten generaliseren naar de gehele populatie.
Het is belangrijk op te merken dat er kleine verschillen zijn in de samenstelling van de deelmonsters die tijdens de randomisatie zijn verkregen, wat de homogeniteit van het monster aangeeft.

Tabel P10.2

Indicatoren motivatie	MPB	UAR	PVZ	SVL	UU	ENZ	OF
Zelfs monster	120	68	117	99	112	77	80
Vreemd monster	121	75	113	103	98	81	82
Gehele selectie (224)	120	71	115	101	105	79	81
Verschil in % ten opzichte van het gemiddelde	0,5%	4,8%	1,7%	2,3%	6,6%	2,5%	0,8%
Standaardafwijking a
Zelfs monster	71	51	87	53	70	44	54
Vreemd monster	73	50	84	50	65	46	52
Gehele selectie (224)	77	55	96	54	70	46	56

en de willekeurige benadering van de selectieprocedure, aan de andere kant zijn er kleine verschillen in de betekenis van de overeenkomstige indicatoren van werkmotivatie. Op basis van de insignificantie van de discrepantie tussen de indicatoren, binnen 5% van de afwijkingen (zie Tabel B10.2), kunnen we concluderen dat de gekozen methode voor het selecteren van medewerkers correct was. Het corrigeren van de samenstelling van de steekproef zodat deze nauw aansluit bij de officiële statistieken zal geen significant verschil maken.
Tabel P10.3
Het beoordelen van de schatting van de homogeniteit van het monster

Vervolg van tabel A10.3

	Zelfs	Vreemd	D	Fout
ruim 55 jaar	5	/>2	43	3,0
Onderwijs
Gemiddeld	10	10	0	0,0
Technisch	24	19	12	5,0
Hoger	46	47	1	1,0
Bedrijfskundige opleidingen	15	16	3	1,0
Academische graad	5	8	23	3,0
Soort onderwijs
Humanitair	34	24	17	10,0
Technisch	55	57	2	2,0
Humanitair en technisch	11	9	10	2,0
Positie gehouden
Uitvoerder	34	40	8	6,0
Specialist	35	29	9	6,0
Manager	31	31	0	0,0
Lengte van het werk in positie
tot 0,5 jaar	29	24	8	4,5
van 0,5 tot 2 jaar	40	42	2	1,8
van 2 tot 5 jaar	17	21	12	4,5
van 5 tot 10 jaar	6	7	7	0,9
ruim 10 jaar	8	5	20	2,7
				3,1%

In deze studie is het ook belangrijk om mogelijke systematische fouten in de vorming van de steekproefpopulatie te onderzoeken, die niet afhankelijk zijn van het aantal herhalingen van het experiment, maar aanpassingen en beperkingen kunnen introduceren in de reikwijdte van de toepasbaarheid van het voorgestelde model.

De gemiddelde specifieke fout bedraagt ​​3,1%, wat minder is dan 5%. De resultaten van de randomisatie- en homogeniteitsanalyse van de steekproefpopulatie laten zien dat de geselecteerde steekproefmethode vrijwel willekeurig is.

Een van de belangrijkste componenten van een goed opgezet onderzoek is het identificeren van de steekproef en wat deze is. representatief monster. Het is net als het taartvoorbeeld. Je hoeft tenslotte niet het hele dessert op te eten om de smaak ervan te begrijpen? Een klein deel is voldoende.

De taart dus bevolking (dat wil zeggen: alle respondenten die in aanmerking komen voor de enquête). Het kan geografisch worden uitgedrukt, bijvoorbeeld alleen inwoners van de regio Moskou. Geslacht - alleen vrouwen. Of hebben leeftijdsbeperkingen - Russen ouder dan 65 jaar.

Het berekenen van de bevolking is lastig: je hebt gegevens nodig uit de volkstelling of voorlopige evaluatieonderzoeken. Daarom wordt de algemene bevolking meestal ‘geschat’, en op basis van het resulterende aantal berekenen ze steekproefpopulatie of steekproef.

Wat is een representatieve steekproef?

Steekproef– dit is een duidelijk gedefinieerd aantal respondenten. De structuur ervan moet zoveel mogelijk samenvallen met de structuur van de algemene bevolking in termen van de belangrijkste kenmerken van selectie.

Als potentiële respondenten bijvoorbeeld de gehele bevolking van Rusland vormen, waar 54% vrouw en 46% man is, dan zou de steekproef precies hetzelfde percentage moeten bevatten. Als de parameters samenvallen, kan het monster representatief worden genoemd. Hierdoor worden onnauwkeurigheden en fouten in het onderzoek tot een minimum beperkt.

De steekproefomvang wordt bepaald rekening houdend met de eisen van nauwkeurigheid en zuinigheid. Deze eisen zijn omgekeerd evenredig aan elkaar: hoe groter de steekproefomvang, hoe nauwkeuriger het resultaat. Bovendien geldt dat hoe hoger de nauwkeurigheid, des te meer kosten er nodig zijn om het onderzoek uit te voeren. En omgekeerd: hoe kleiner de steekproef, hoe minder kosten het kost, hoe minder nauwkeurig en willekeuriger de eigenschappen van de algemene populatie worden gereproduceerd.

Om het keuzevolume te berekenen, hebben sociologen daarom een ​​formule bedacht en gecreëerd speciale rekenmachine:

Waarschijnlijkheid van vertrouwen En vertrouwensfout

Wat betekenen de termen " waarschijnlijkheid van vertrouwen" En " vertrouwensfout"? De beis een indicator voor de meetnauwkeurigheid. En de vertrouwensfout is mogelijke fout onderzoeksresultaten. Met een populatie van meer dan 500.000 mensen (laten we zeggen die in Novokuznetsk wonen) zal de steekproef bijvoorbeeld uit 384 mensen bestaan ​​met een betrouwbaarheidskans van 95% en een fout van 5% OR (met Betrouwbaarheidsinterval 95±5%).

Wat volgt hieruit? Bij het uitvoeren van 100 onderzoeken met een dergelijke steekproef (384 personen) zullen de verkregen antwoorden, volgens de wetten van de statistiek, in 95 procent van de gevallen binnen ± 5% van het oorspronkelijke antwoord liggen. En we krijgen een representatieve steekproef met een minimale kans op statistische fouten.

Nadat de steekproefomvang is berekend, kunt u in de demoversie van het Vragenlijstpanel zien of er voldoende respondenten zijn. Hier vindt u meer informatie over het uitvoeren van een panelonderzoek.

Representativiteit van de steekproef

Parameternaam	Betekenis
Artikel onderwerp:	Representativiteit van de steekproef
Rubriek (thematische categorie)	Psychologie

Bemonsteringsvereisten

Er wordt een reeks op het monster toegepast verplichte eisen, in de eerste plaats bepaald door de doelstellingen van het onderzoek. Bij het plannen van een experiment moet rekening worden gehouden met zowel de steekproefomvang als een aantal kenmerken ervan. Bij psychologisch onderzoek is deze eis dus belangrijk uniformiteit monsters. Het betekent dat een psycholoog die bijvoorbeeld adolescenten bestudeert, geen volwassenen in dezelfde steekproef kan opnemen. Integendeel, een onderzoek dat wordt uitgevoerd met behulp van de methode van leeftijdssecties gaat fundamenteel uit van de aanwezigheid van proefpersonen van verschillende leeftijden. Tegelijkertijd moet in dit geval de homogeniteit van de steekproef in acht worden genomen, maar dan volgens andere criteria, voornamelijk zoals leeftijd en geslacht. De basis voor het vormen van een homogeen monster kan zijn verschillende kenmerken, zoals intelligentieniveau, nationaliteit, afwezigheid van bepaalde ziekten, enz., op basis van de doeleinden van het onderzoek.

In algemene statistieken is er een concept herhaald En niet herhalend monsters, oftewel monsters met en zonder retour. Als voorbeeld wordt in de regel de keuze gegeven voor een bal uit een container. Bij retourbemonstering gaat iedere geselecteerde bal terug naar de container en moet dus opnieuw geselecteerd worden. Bij niet-repetitieve selectie wordt de eenmaal geselecteerde bal terzijde gelegd en kan deze niet meer deelnemen aan de selectie. In psychologisch onderzoek kun je analogen vinden van dit soort methoden voor het organiseren van een steekproefonderzoek, omdat een psycholoog dezelfde onderwerpen vaak meerdere keren moet testen met dezelfde techniek. Bovendien wordt de testprocedure strikt genomen herhaald in dit geval. De steekproef van proefpersonen, met een volledige identieke samenstelling, zal in het geval van herhaalde onderzoeken altijd enkele verschillen vertonen vanwege de functionele en leeftijdsgebonden variabiliteit die inherent is aan alle mensen. Vanwege de aard van de procedure wordt een dergelijk monster herhaald, hoewel de betekenis van de term hier duidelijk anders is dan in het geval van ballen.

Het is belangrijk om te benadrukken dat alle vereisten voor elke steekproef neerkomen op het feit dat de psycholoog op basis daarvan de meest volledige, onvervormde informatie moet verkrijgen over de kenmerken van de algemene bevolking waaruit deze steekproef is getrokken. Met andere woorden: de steekproef moet de kenmerken van de bestudeerde populatie zo volledig mogelijk weerspiegelen.

De samenstelling van de experimentele steekproef moet de algemene bevolking representeren (modelleren), aangezien de conclusies die in het experiment worden verkregen naar verwachting vervolgens naar de gehele populatie zullen worden overgedragen. Om deze reden moet het monster een speciale kwaliteit hebben - representativiteit, waardoor de daaruit getrokken conclusies kunnen worden uitgebreid naar de gehele bevolking.

De representativiteit van de steekproef is erg belangrijk, maar om objectieve redenen is deze uiterst moeilijk te handhaven. Het is dus een bekend feit dat 70% tot 90% van alle psychologische onderzoeken naar menselijk gedrag in de jaren zestig van de twintigste eeuw in de Verenigde Staten werden uitgevoerd onder studenten, waarvan de meeste studentenpsychologen waren. Bij laboratoriumonderzoek op dieren zijn ratten het meest voorkomende onderzoeksonderwerp. Om deze reden is het geen toeval dat psychologie voorheen ‘de wetenschap van tweedejaarsstudenten en witte ratten’ werd genoemd. Studenten psychologie aan universiteiten vormen slechts 3% van de totale Amerikaanse bevolking. Het is duidelijk dat de steekproef van studenten niet representatief is als model dat beweert de gehele bevolking van het land te vertegenwoordigen.

Vertegenwoordiger sampling, of, zoals ze ook zeggen, vertegenwoordiger Een steekproef is een steekproef waarin alle hoofdkenmerken van de algemene bevolking in ongeveer dezelfde verhouding en met dezelfde frequentie voorkomen als waarmee een bepaald kenmerk in een bepaalde algemene bevolking voorkomt. Met andere woorden: een representatieve steekproef is een kleiner maar nauwkeurig model van de populatie die het moet weerspiegelen. Voor zover de steekproef representatief is, kan redelijkerwijs worden aangenomen dat conclusies op basis van het onderzoek van die steekproef gelden voor de gehele populatie. Deze verdeling van resultaten wordt meestal genoemd generaliseerbaarheid.

Idealiter zou een representatieve steekproef zodanig moeten zijn dat elk van de basiskenmerken, eigenschappen, persoonlijkheidskenmerken, enz. door een psycholoog wordt bestudeerd. zou daarin vertegenwoordigd zijn in verhouding tot dezelfde kenmerken in de algemene bevolking. Volgens deze vereisten moet de steekproefprocedure een interne logica hebben die de onderzoeker ervan kan overtuigen dat deze, vergeleken met de algemene bevolking, inderdaad representatief zal zijn.

In zijn specifieke activiteiten handelt de psycholoog als volgt: stelt een subgroep (steekproef) vast binnen de algemene bevolking, bestudeert deze steekproef in detail (voert er experimenteel werk mee uit) en breidt vervolgens, als de resultaten van statistische analyse dit toelaten, de bevindingen uit voor de gehele algemene bevolking. Dit zijn de belangrijkste fasen van het werk van een psycholoog met een monster.

De aspirant-psycholoog moet een vaak herhaalde fout in gedachten houden: telkens wanneer hij gegevens verzamelt, op welke manier dan ook en uit welke bron dan ook, komt hij altijd in de verleiding zijn conclusies te generaliseren naar de hele bevolking. Om een ​​dergelijke fout te voorkomen, heb je niet alleen gezond verstand nodig, maar vooral een goede beheersing van de basisconcepten van de wiskundige statistiek.

Representativiteit van het monster - concept en typen. Classificatie en kenmerken van de categorie "Representativiteit van de steekproef" 2017, 2018.