В продолжении предыдущих статей мы рассмотрим способы создания и составления выборки. А именно случайное распределение.
Случайное распределение как основной вид создания выборки.
В экспериментальных исследованиях популяции часто являются гипотетическими. Например, в эксперименте по сравнению эффективности нового антидепрессанта с плацебо нет реальной популяции лиц, принимающих препарат.
В этом случае определяется конкретная совокупность людей с той или иной степенью депрессии, и из этой совокупности отбирается случайная выборка. Затем выборка случайным образом делится на две группы: одна группа относится к состоянию лечения (наркотик), а другая - к состоянию контроля (плацебо).
Такое случайное разделение выборки на две группы называется случайным распределением. Случайное назначение имеет решающее значение для достоверности эксперимента.
Например, рассмотрим смещение, которое может возникнуть, если первые 20 человек, появившихся на эксперименте, будут отнесены к экспериментальной группе, а вторые 20 человек - к контрольной группе. Вполне возможно, что пациенты, которые появляются поздно, имеют тенденцию к большей депрессии, чем те, кто приходят раньше, что делает экспериментальную группу менее депрессивной, чем в контрольной группе, еще до начала лечения.
В экспериментальных исследованиях подобного рода неспособность случайно распределить субъектов по группам, как правило, является более серьезной, чем неслучайная выборка. Невозможность рандомизации (первая ошибка) делает результаты эксперимента недействительными. Неслучайная выборка (последняя ошибка) просто ограничивает возможность обобщения результатов.
Поскольку простая случайная выборка часто не обеспечивает репрезентативности, метод стратифицированной случайной выборки иногда используется для того, чтобы сделать её более репрезентативной для всей совокупности. Этот метод может быть использован, если население состоит из нескольких отдельных "слоев" или групп. При стратифицированной выборке сначала определяются члены вашей выборки, которые принадлежат к каждой группе.
Затем вы произвольно отбираете каждую из этих подгрупп таким образом, чтобы размеры подгрупп в выборке были пропорциональны их размерам в совокупности.
Расмотрим пример
Предположим, вас интересует мнение о смертной казни в городском университете. У вас есть время и ресурсы для проведения интервью с 200 студентами. Количество студентов различно по возрасту; многие люди старше работают днем и записываются на вечерние курсы (средний возраст 39 лет), в то время как молодые студенты обычно записываются на дневные курсы (средний возраст 19 лет).
Вполне возможно, что "ночные" студенты придерживаются иных взглядов на смертную казнь, чем "дневные". Если 70% учащихся были студентами которые учатся в первую смену , то имеет смысл убедиться, что 70% выборки составляли студенты дневного обучения. Таким образом, ваша выборка из 200 студентов будет состоять из 140 студентов дневного обучения и 60 студентов вечернего . Доля студентов первой смены в выборке и среди населения ( в нашем случае всего университета) была бы одинаковой. Таким образом, было бы более безопасным делать выводы в отношении всего контингента студентов университета.
Подводя итоги, в соответствии с проведенными исследованиями, мы видим что каждый метод составления выборки имеет свои определенные преимущества и недостатки. В каждом случае, разные методы работают по разному. Выбирая популяцию и группу, всегда очень важно обращать внимание что есть что. В конечно итоге, следует быть внимательным, не является ли наша выборка случайной и не составлена ли она из отдельных частей другой, независимой выборки.