Razlika med verjetnostnim in neverjetnim vzorčenjem

Vzorčenje pomeni izbiro določene skupine ali vzorca, ki bo predstavljal celotno populacijo. Metode vzorčenja so v glavnem razdeljene na dve kategoriji verjetnostno vzorčenje in neverodostojno vzorčenje. V prvem primeru ima vsak član določeno, znano priložnost, da pripada vzorcu, medtem ko v drugem primeru ni posebne verjetnosti, da bi bil posameznik del vzorca.

Za laika sta ta dva pojma enaka, v resnici pa sta različna v smislu, da v verjetnostno vzorčenje vsak pripadnik populacije dobi pošteno možnost izbire, kar ni v primeru nejeverno vzorčenje. Druge pomembne razlike med verjetnostnim in neverjetnim vzorčenjem so zbrane v spodnjem članku.

Vsebina: Verjetnost Vs Neverjetnost

1. Primerjalna tabela
2. Opredelitev
3. Ključne razlike
4. Zaključek

Primerjalna tabela

Osnove za primerjavo	Verjetnostno vzorčenje	Neverodostojno vzorčenje
Pomen	Verjetnostno vzorčenje je tehnika vzorčenja, pri kateri preiskovanci dobijo enake možnosti, da so izbrani za reprezentativni vzorec.	Vzorčenje neprobabilnosti je metoda vzorčenja, pri čemer ni znano, kateri posameznik iz populacije bo izbran za vzorec.
Nadomestno znani kot	Naključno vzorčenje	Nenaključno vzorčenje
Osnove izbire	Naključno	Samovoljno
Priložnost izbire	Popravljeno in znano	Ni določeno in neznano
Raziskave	Zaključno	Raziskovalno
Rezultat	Nepristranski	Predsodki
Metoda	Cilj	Subjektivno
Sklepanja	Statistični	Analitični
Hipoteza	Preizkušeno	Generirano

Opredelitev verjetnostnega vzorčenja

V statistiki se verjetnostno vzorčenje nanaša na metodo vzorčenja, pri kateri imajo vsi člani populacije vnaprej določene in enake možnosti, da so del vzorca. Ta tehnika temelji na načelu randomizacije, kjer je postopek zasnovan tako, da ima vsak posameznik iz populacije enako možnost izbire. To pomaga zmanjšati možnost pristranskosti.

Statistični sklepi lahko opravijo raziskovalce s to tehniko, tj. Dobljeni rezultat lahko posplošimo iz anketiranega vzorca na ciljno populacijo. Spodaj so navedene metode verjetnostnega vzorčenja:

• Enostavno naključno vzorčenje
• Stratificirano vzorčenje
• Vzorčenje grozda
• Sistematično vzorčenje

Opredelitev neverodostojnega vzorčenja

Kadar v metodi vzorčenja vsi posamezniki vesolja ne dobijo enake možnosti, da bi postali del vzorca, naj bi bila metoda nejeverna vzorčenja. Pri tej tehniki kot takšni ni nobene verjetnosti, ki je vezana na enoto populacije, izbor pa se opira na subjektivno presojo raziskovalca. Zato ugotovitev vzorčevalca iz vzorca ni mogoče sklepati na celotno populacijo. Spodaj so navedene metode neverjetnega vzorčenja:

• Priročno vzorčenje
• Vzorčenje kvot
• Sodba ali namensko vzorčenje
• Vzorčenje snežne kepe

Ključne razlike med vzorčenjem verjetnosti in neverjetnostjo

Bistvene razlike med verjetnostnim in neverjetnim vzorčenjem

1. Tehnika vzorčenja, pri kateri preiskovanci dobijo enake možnosti, da so izbrani kot reprezentativni vzorec, je znana kot verjetnostno vzorčenje. Metoda vzorčenja, pri kateri ni znano, kateri posameznik iz populacije bo izbran za vzorec, se imenuje neprobabilno vzorčenje.
2. Osnova verjetnostnega vzorčenja je randomizacija ali slučajnost, zato je znana tudi kot Naključno vzorčenje. Nasprotno, pri ne-verjetnostnem vzorčenju se za izbiro vzorca ne uporablja tehnika randomizacije. Zato velja za nenaključno vzorčenje.
3. Pri verjetnostnem vzorčenju vzorčevalec izbere predstavnika, ki bo del vzorca naključno, medtem ko pri ne-verjetnostnem vzorčenju subjekt izbere poljubno, da raziskovalec pripada vzorcu.
4. Možnosti izbire pri verjetnostnem vzorčenju so določene in znane. V nasprotju z neverjetnim vzorčenjem je verjetnost izbire enaka nič, to pomeni, da ni določena niti ni znana.
5. Verjetno vzorčenje se uporablja, kadar je raziskava dokončne narave. Po drugi strani pa je treba pri raziskovanju uporabiti neprobabilno vzorčenje.
6. Rezultati, dobljeni z vzorčenjem verjetnosti, ne vključujejo pristranskosti, medtem ko so rezultati neverjetnega vzorčenja bolj ali manj pristranski.
7. Ko preiskovance naključno izbere raziskovalec pri verjetnostnem vzorčenju, je tako obseg, v katerem predstavlja celotno populacijo, večji v primerjavi z neprobabilnim vzorčenjem. Zato je možna ekstrapolacija rezultatov na celotno populacijo pri verjetnostnem vzorčenju, ne pa tudi pri neverjetnem vzorčenju.
8. Hipoteza preizkusa verjetnosti vzorčenja, vendar neprobabilnost vzorčenja to ustvarja.

Zaključek

Medtem ko vzorčenje verjetnosti temelji na načelu randomizacije, kjer ima vsak subjekt pošteno možnost, da je del vzorca, se neverodostojno vzorčenje opira na domnevo, da so značilnosti enakomerno porazdeljene znotraj populacije, zaradi česar vzorčevalec verjame, da tako izbran vzorec bi predstavljal celotno populacijo in izbrani rezultati bi bili točni.