Ang simpleng random na sampling ay isang pamamaraan na ginamit upang ma-cull ang isang mas maliit na laki ng sample mula sa isang mas malaking populasyon at gamitin ito upang magsaliksik at gumawa ng mga generalization tungkol sa mas malaking grupo. Ito ay isa sa ilang mga pamamaraan na ginagamit ng mga istatistika at mga mananaliksik upang kunin ang isang sample mula sa isang mas malaking populasyon; iba pang mga pamamaraan ay kasama ang stratified random sampling at probability sampling. Ang mga bentahe ng isang simpleng random sample ay kasama ang kadalian ng paggamit at tumpak na representasyon ng mas malaking populasyon.
Paano Nabuo ang Isang Simpleng Random na Halimbawang
Ang mga mananaliksik ay bumubuo ng isang simpleng random sample sa pamamagitan ng pagkuha ng isang kumpletong listahan ng isang mas malaking populasyon at pagkatapos ay pumili, nang random, isang tiyak na bilang ng mga indibidwal na bumubuo ng sample. Sa isang simpleng random sample, ang bawat miyembro ng mas malaking populasyon ay may pantay na pagkakataon na mapili.
Ang mga mananaliksik ay may dalawang paraan upang makabuo ng isang simpleng random sample. Ang isa ay isang manu-manong pamamaraan ng loterya. Ang bawat miyembro ng mas malaking pangkat ng populasyon ay naatasan ng isang numero. Susunod, ang mga numero ay iguguhit nang random upang binubuo ang halimbawang pangkat. kung ang isang simpleng random sample ay dadalhin ng 100 mga mag-aaral sa isang high school na may populasyon na 1, 000, kung gayon ang bawat mag-aaral ay dapat magkaroon ng isa sa 10 pagkakataon na mapili.
Ang manu-manong pamamaraan ng loterya ay gumagana nang maayos para sa mas maliit na populasyon, ngunit hindi ito magagawa para sa mas malalaking mga. Sa mga sitwasyong ito, ginusto ng mga mananaliksik ang pagpili ng nabuong computer. Gumagana ito sa pamamagitan ng parehong prinsipyo, ngunit isang sopistikadong sistema ng computer, sa halip na isang tao, ay nagtatalaga ng mga numero at pinipili ang mga ito nang random.
Kuwarto para sa Error
Sa isang simpleng random sample, kailangang magkaroon ng silid para sa error na kinakatawan ng isang plus at minus na pagkakaiba-iba. Halimbawa, kung sa parehong high school ang isang survey ay dapat gawin upang matukoy kung gaano karaming mga mag-aaral ang naiwan, ang isang random na sampling ay maaaring matukoy na walong sa 100 na sampol ang naiwan. Ang konklusyon ay ang 8% ng populasyon ng mag-aaral ng high school ay kaliwa, kung sa katunayan ang average na pandaigdigan ay mas malapit sa 10%.
Ang parehong ay totoo anuman ang paksa. Ang isang survey sa porsyento ng populasyon ng mag-aaral na may berdeng mga mata o pisikal na walang kakayahan ay magreresulta sa isang mataas na posibilidad ng matematika batay sa isang simpleng random survey, ngunit palaging may isang plus o minus na pagkakaiba-iba. Ang tanging paraan upang magkaroon ng 100% na rate ng kawastuhan ay upang suriin ang lahat ng 1, 000 mga mag-aaral na, habang posible, ay hindi praktikal.
Mga Bentahe ng Random Sampling
Ang mga simpleng mga kalamangan sa random na sample ay nagsasama ng kadalian ng paggamit at katumpakan ng representasyon. Walang mas madaling pamamaraan na umiiral upang kunin ang isang sample ng pananaliksik mula sa isang mas malaking populasyon kaysa sa simpleng random sampling. Hindi na kailangang hatiin ang populasyon sa mga sub-populasyon o gumawa ng anumang mga hakbang nang higit pa kaysa sa pag-aagaw ng bilang ng mga paksa ng pananaliksik na kinakailangan nang random mula sa mas malaking grupo. Muli, ang mga kinakailangan lamang na ang randomness ay namamahala sa proseso ng pagpili at na ang bawat miyembro ng mas malaking populasyon ay may pantay na posibilidad ng pagpili.
Ang pagpili ng mga paksa nang ganap nang random mula sa mas malaking populasyon ay nagbibigay din ng isang sample na kinatawan ng pangkat na pinag-aralan. Kahit na ang mga laki ng sample na kasing liit ng 40 ay maaaring magpakita ng mababang error sa sampling kapag ang simpleng random sampling ay ginanap nang tama. Para sa anumang uri ng pananaliksik sa isang populasyon, ang paggamit ng isang sample na kinatawan upang gumawa ng mga inpormasyon at pangkalahatang pangkalahatan tungkol sa mas malaking pangkat ay kritikal; ang isang bias na sample ay maaaring humantong sa mga maling konklusyon na iginuhit tungkol sa mas malaking populasyon.
Ang simpleng random sampling ay kasing simple ng ipinapahiwatig ng pangalan nito, at tumpak ito. Ang dalawang katangian na ito ay nagbibigay ng simpleng random sampling ng isang malakas na bentahe sa iba pang mga pamamaraan ng pag-sample kapag nagsasagawa ng pananaliksik sa isang mas malaking populasyon.
