Jean Maurice
Turkesterone kaufen auf turkester.one

Turkesterone kaufen auf turkester.one

Vorteile der Wahrscheinlichkeitsabtastung

Jean Maurice's photo
Jean Maurice
·Nov 23, 2022·

3 min read

Play this article

Unabhängig davon, ob Sie nach einem schnelleren und einfacheren Weg suchen, um Daten zu erhalten oder eine Stichprobe für die gesamte Bevölkerung zu erhalten, hat die Wahrscheinlichkeitsabtastung eine Reihe von Vorteilen. Es bietet ein Mittel zur schlüssigen Forschung und ermöglicht es Ihnen, kausale Schlussfolgerungen über die Auswirkungen einer Behandlung zu ziehen. Sie können auch die Antworten der Stichprobengruppe auf die Bevölkerung verallgemeinern. Der Prozess basiert auf der Wahrscheinlichkeitstheorie, die sicherstellt, dass jedes Mitglied der Bevölkerung eine faire Chance hat, ausgewählt zu werden.

Unter den verschiedenen Stichprobenmethoden wird häufig angenommen, dass die Wahrscheinlichkeitsabtastung die repräsentativste Stichprobe der Bevölkerung erzeugt. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass dies ein komplexerer Prozess ist. Es erfordert auch mehr Ressourcen und Zeit. Daher ist es teurer als eine nicht-wahrheitsgemäße Stichprobe. Wenn Sie eine große nationale Umfrage mit der von der Zentralregierung finanzierten Umfrage durchführen möchten, ist die Wahrscheinlichkeitsstichprobe wahrscheinlich die beste Wahl.

Die Wahrscheinlichkeitsabtastung beruht auf dem Randomisierungsprinzip. Wenn eine zufällige Auswahl verwendet wird, ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person ausgewählt wird, eine bekannte Wahrscheinlichkeit. Zum Beispiel wird die Chance, dass eine Person ausgewählt wird, wenn die Stichprobengröße 10 der 100 beliebtesten Horrorfilme beträgt, eins von zehn. Wenn ein Filmtitel aus einer Box herausgezogen wird, ist er auch eine zufällige Auswahl. Dieses Prinzip wird seit vielen Jahren von Menschen praktiziert, und selbst in Wissenschaft und Forschung wird dieses Prinzip verwendet.

Eine Nicht-Wahrscheinlichkeit wird dagegen in Situationen verwendet, in denen die Bevölkerung nicht bekannt ist. Es beruht auf der Annahme, dass die Merkmale der Bevölkerung gleichmäßig verteilt sind. Dies bedeutet jedoch nicht, dass jedes Mitglied der Bevölkerung die gleiche Wahrscheinlichkeit hat, ausgewählt zu werden.

Die Nicht-Wahrscheinlichkeitsabtastung ist eine Art von Stichprobenmethode, die keine Randomisierung verwendet. Es verwendet eine Kombination aus Annahmen und nicht zufälligen Auswahltechniken, um die Probe repräsentativ für die Bevölkerung zu machen. Dies bedeutet, dass die Ergebnisse der Stichprobe mehr oder weniger verzerrt sind. Dies ist jedoch immer noch eine bequeme Methode, um Daten zu erhalten.

Eine nicht-wahrheitsgemäße Probenahme kann zur Durchführung von explorativen Forschungen verwendet werden, und die Ergebnisse sind häufig weniger verzerrt als Wahrscheinlichkeitstichproben. Die Stichprobe ist jedoch nicht repräsentativ für die Bevölkerung, was es schwierig machen kann, die Repräsentativität der Ergebnisse zu messen.

Abgesehen von der Probenahme ohne Wahrscheinlichkeit gibt es andere Stichprobenmethoden, die verwendet werden können, einschließlich einfacher zufälliger Stichproben und Cluster-Stichproben. Einfache Zufallsstichproben ist die häufigste Methode zur Auswahl einer Zufallsstichprobe. Diese Methode umfasst zufällig die Auswahl einer Person aus der gesamten Bevölkerung. Es ist jedoch wichtig sicherzustellen, dass die Stichprobe die gesamte Bevölkerung umfasst.

Die Cluster-Probenahme hingegen ist eine Art mehrstufiger Abtastmethode. Ein Cluster ist eine Gruppe von Personen mit ähnlichen Eigenschaften, die durch die Analyse einer Stichprobe identifiziert werden. Danach wird eine Probe aus dem Cluster ausgewählt. Dies ähnelt dem Prozess, der bei der systematischen Stichprobe verwendet wird. Der Cluster wird dann unter Verwendung einer zufälligen Cluster-Stichprobe weiter in Sub-Cluster unterteilt. Dieser Prozess ist eine komplexe Technik, die hier nicht diskutiert wird.

Did you find this article valuable?

Support Jean Maurice by becoming a sponsor. Any amount is appreciated!

Learn more about Hashnode Sponsors
 
Share this