Aanbevolen, 2019

Editor'S Choice

Verschil tussen waarschijnlijkheid en steekproefsgewijze niet-waarschijnlijkheid

Bemonstering betekent het selecteren van een bepaalde groep of steekproef om de gehele populatie weer te geven. Bemonsteringsmethoden zijn majorly verdeeld in twee categorie├źn probability sampling en non-probability sampling. In het eerste geval heeft elk lid een vaste, bekende mogelijkheid om tot het monster te behoren, terwijl in het tweede geval er geen specifieke kans is dat een individu deel uitmaakt van het monster.

Voor een leek zijn deze twee concepten hetzelfde, maar in werkelijkheid zijn ze verschillend in de zin dat bij kanssteekproeven elk lid van de populatie een eerlijke kans krijgt om te selecteren, wat niet het geval is bij steekproefsgewijze niet-waarschijnlijkheid . Andere belangrijke verschillen tussen waarschijnlijkheid en niet-waarschijnlijkheidsbemonstering worden in het onderstaande artikel samengevat.

Vergelijkingstabel

Basis voor vergelijkingKanssteekproevenNiet-waarschijnlijkheidssampling
BetekenisKansberekening is een samplingtechniek, waarbij de proefpersonen van de bevolking een gelijke kans krijgen om als representatief monster te worden geselecteerd.Niet-probabiliteitssteekproeven zijn een bemonsteringsmethode waarbij het niet bekend is welk individu uit de populatie als een monster zal worden geselecteerd.
Alternatief bekend alsWillekeurige steekproefNiet-willekeurige bemonstering
Basis van selectiewillekeurigWillekeurig
Gelegenheid tot selectieVast en bekendNiet opgegeven en onbekend
Onderzoekafdoendverkennende
Resultaatonpartijdigevooringenomen
MethodeDoelstellingSubjectief
inferentiesstatistischanalytisch
HypothesegetestVernieuwd

Definitie van probabiliteitssampling

In statistieken verwijst probabiliteitssteekproeven naar de steekproefmethode waarbij alle leden van de populatie een vooraf gespecificeerde en gelijke kans hebben om deel uit te maken van de steekproef. Deze techniek is gebaseerd op het randomisatieprincipe, waarbij de procedure zo is ontworpen dat wordt gegarandeerd dat elk individu van de populatie een gelijke selectiemogelijkheid heeft. Dit helpt de kans op bias te verkleinen.

Statistische gevolgtrekkingen kunnen worden gemaakt door de onderzoekers die deze techniek gebruiken, dwz het verkregen resultaat kan worden gegeneraliseerd van het onderzochte monster naar de doelpopulatie. De methoden voor probabiliteitssteekproeven worden hieronder gegeven:

  • Eenvoudige willekeurige bemonstering
  • Gestratificeerde steekproef
  • Cluster Sampling
  • Systematische bemonstering

Definitie van niet-waarschijnlijkheidssampling

Wanneer een bemonsteringsmethode wordt toegepast, worden aan alle individuen van het universum geen gelijke kansen geboden om deel uit te maken van het monster, de methode is niet-probabiliteitssteekproef. Onder deze techniek als zodanig is er geen waarschijnlijkheid verbonden aan de eenheid van de populatie en de selectie is afhankelijk van het subjectieve oordeel van de onderzoeker. Daarom kunnen de conclusies getrokken door de sampler niet worden afgeleid uit de steekproef naar de hele populatie. De methoden van niet-waarschijnlijkheidsbemonstering worden hieronder vermeld:

  • Gemaksbemonstering
  • Quotasteekproef
  • Oordeel of doelgerichte bemonstering
  • Sneeuwballen bemonsteren

Belangrijkste verschillen tussen waarschijnlijkheid en steekproefsgewijze niet-waarschijnlijkheid

De significante verschillen tussen waarschijnlijkheids- en niet-waarschijnlijkheidssteekproeven

  1. De steekproeftechniek, waarbij de proefpersonen van de bevolking een gelijke kans krijgen om te worden geselecteerd als een representatief monster, staat bekend als kanssteekproef. Een bemonsteringsmethode waarbij niet bekend is welk individu uit de populatie als een monster zal worden gekozen, wordt nonprobability sampling genoemd.
  2. De basis van waarschijnlijkheidsbemonstering is randomisatie of toeval, dus het is ook bekend als willekeurige bemonstering. In tegendeel, bij niet-waarschijnlijkheidsbemonstering wordt randomisatietechniek niet toegepast voor het selecteren van een monster. Daarom wordt het beschouwd als niet-willekeurige steekproeven.
  3. Bij probabiliteitssteekproeven kiest de sampler de representant om willekeurig deel uit te maken van het monster, terwijl bij bemonstering met niet-waarschijnlijkheid het subject willekeurig wordt gekozen om door de onderzoeker tot het monster te behoren.
  4. De kansen op selectie bij kansberekening zijn vast en bekend. In tegenstelling tot niet-waarschijnlijkheidsbemonstering, is de selectiekans nul, dwz het is niet gespecificeerd en niet bekend.
  5. Kansberekening wordt gebruikt wanneer het onderzoek sluitend van aard is. Aan de andere kant, wanneer het onderzoek verkennend is, moet gebruik worden gemaakt van steekproefsgewijze bemonstering.
  6. De resultaten die worden gegenereerd door probabiliteitssteekproeven, zijn vrij van vooroordelen, terwijl de resultaten van niet-waarschijnlijkheidsbemonstering min of meer vooringenomen zijn.
  7. Omdat de proefpersonen willekeurig door de onderzoeker worden geselecteerd in probabiliteitssteekproeven, is de mate waarin deze de gehele populatie vertegenwoordigt hoger dan in de steekproef met niet-probabiliteit. Dat is de reden waarom extrapolatie van resultaten naar de gehele populatie mogelijk is in de kanssteekproef, maar niet in probabiliteitssteekproeven.
  8. Waarschijnlijkheid bemonsteringstest-hypothese, maar niet-probabiliteitssteekproef genereert deze.

Conclusie

Hoewel kanssteekproeven gebaseerd zijn op het principe van randomisatie waarbij elke entiteit een eerlijke kans krijgt om deel uit te maken van de steekproef, is het niet-waarschijnlijkheidsmonster gebaseerd op de veronderstelling dat de kenmerken gelijkmatig binnen de populatie worden verspreid, waardoor de sampler gelooft dat de aldus geselecteerde steekproef zou de gehele populatie vertegenwoordigen en de getrokken resultaten zouden nauwkeurig zijn.

Top