Kansberekening: Wat het is, voorbeelden en stappen

Stel je voor dat je een bevolking hebt van 100 mensen. In dit scenario heeft elke persoon een kans van 1 op 100 om geselecteerd te worden. Kansberekening geeft u de beste kans om een steekproef samen te stellen die representatief is voor de populatie. Uit de ontvangen antwoorden zal het management nu weten of de werknemers in die organisatie blij zijn met de wijziging.

Deze steekproef maakt het mogelijk om op basis van de steekproef onpartijdige en representatieve conclusies te trekken over de populatie. Laten we het hebben over kansberekening.

Wat is kansberekening?

Kansberekening is een techniek waarbij de onderzoeker steekproeven neemt uit een grotere populatie volgens een methode die gebaseerd is op de waarschijnlijkheidstheorie. Wil een deelnemer als een kanssteekproef worden beschouwd, dan moet hij/zij met behulp van een aselecte selectie worden geselecteerd.

Deze statistische methode wordt gebruikt om een steekproef uit een populatie zodanig te selecteren dat elk lid van de populatie een bekende, niet-nul kans heeft om geselecteerd te worden. De belangrijkste voorwaarde voor kanssteekproeven is dat iedereen in uw populatie een bekende en gelijke kans heeft om geselecteerd te worden.

Kansberekening maakt gebruik van statistische theorie om willekeurig een kleine groep mensen (steekproef) te selecteren uit een bestaande grote populatie en dan te voorspellen dat al hun antwoorden zullen overeenkomen met de totale populatie.

Wat zijn de soorten kansberekening?

De selectie van het juiste monster is cruciaal voor het verkrijgen van nauwkeurige en betrouwbare resultaten. Een van de meest populaire en doeltreffende methoden om een steekproef te trekken is de kanssteekproef. Laten we de verschillende soorten kansberekening onderzoeken. Van eenvoudige aselecte steekproeven tot gestratificeerde aselecte steekproeven, wij zullen elke methode uiteenzetten om u te helpen bepalen welke de beste is voor uw onderzoeksproject.

Dit zijn enkele van de meest effectieve vormen van kansberekening:

1. Eenvoudige aselecte steekproeftrekking: Bij deze methode wordt een steekproef uit de populatie willekeurig en zonder enige vertekening geselecteerd. Het is de meest elementaire en eenvoudige vorm van kansberekening.
2. Gestratificeerde aselecte steekproeftrekking: Bij deze methode wordt de populatie in subgroepen of strata verdeeld en wordt uit elk stratum een aselecte steekproef getrokken. Deze techniek is nuttig wanneer de populatie heterogeen is en u ervoor wilt zorgen dat de steekproef representatief is voor verschillende subgroepen.
3. Clustersampling: Bij deze methode wordt de populatie in groepen of clusters verdeeld en worden vervolgens willekeurig enkele van die clusters geselecteerd. Deze techniek is nuttig wanneer de bevolking over een groot geografisch gebied is verspreid. Maar het is niet mogelijk of praktisch om iedereen te enquêteren.
4. Systematische steekproeftrekking: Bij deze methode wordt elk n-de lid van de populatie geselecteerd nadat een willekeurig beginpunt is gekozen.

Kansberekening wordt veel gebruikt in onderzoek. Dit garandeert dat de steekproef representatief is voor de populatie, stelt de onderzoekers in staat de mate van onzekerheid in de resultaten in te schatten en maakt het mogelijk de bevindingen te generaliseren naar de populatie.

1. Eenvoudige willekeurige steekproeven

Zoals de naam al zegt, is eenvoudige aselecte steekproef een volledig willekeurige methode om de steekproef te selecteren. Deze steekproefmethode is zo eenvoudig als het toekennen van nummers aan de individuen (steekproef) en dan het willekeurig kiezen uit die nummers via een geautomatiseerd proces. Tenslotte zijn de gekozen aantallen de leden die in de steekproef zijn opgenomen.

Er zijn twee manieren waarop onderzoekers bij deze steekproefmethode de steekproeven kiezen: Het loterijsysteem en het gebruik van nummergenererende software/ willekeurige getallentabel. Deze steekproeftechniek werkt meestal rond een grote populatie en heeft zijn voor- en nadelen.

2. Gestratificeerde steekproef

Gestratificeerde aselecte steekproeven betreft een methode waarbij de onderzoeker een grotere populatie verdeelt in kleinere groepen die elkaar meestal niet overlappen, maar de gehele populatie vertegenwoordigen. Rangschik deze groepen en trek vervolgens uit elke groep afzonderlijk een steekproef.

Een standaardmethode is het ordenen of classificeren naar geslacht, leeftijd, etniciteit en dergelijke. Proefpersonen verdelen in onderling uitsluitende groepen en vervolgens met behulp van eenvoudige aselecte steekproeven leden uit de groepen kiezen.

De leden van deze groepen moeten verschillend zijn, zodat elk lid van alle groepen gelijke kansen krijgt om te worden geselecteerd met behulp van eenvoudige waarschijnlijkheid. Deze steekproefmethode wordt ook wel “aselecte contingentsteekproef” genoemd.

3. 3. Clusterbemonstering

Clusterbemonstering is een manier om willekeurig deelnemers te selecteren die geografisch verspreid zijn. Als u bijvoorbeeld 100 deelnemers zou willen kiezen uit de gehele bevolking van de VS, is het waarschijnlijk onmogelijk om een volledige lijst van iedereen te krijgen. In plaats daarvan kiest de onderzoeker willekeurig gebieden (d.w.z. steden of provincies) en selecteert hij willekeurig uit die grenzen.

Clustersteekproeven analyseren gewoonlijk een bepaalde populatie waarbij de steekproef uit meer dan een paar elementen bestaat, bijvoorbeeld stad, gezin, universiteit, enz. Onderzoekers selecteren vervolgens de clusters door de populatie in verschillende kleinere delen te verdelen.

4. Systematische bemonstering

Systematische bemonstering is wanneer je elk “n-de” individu kiest om deel uit te maken van de steekproef. U kunt bijvoorbeeld elke 5e persoon in de steekproef opnemen. Systematische bemonstering is een uitgebreide uitvoering van dezelfde oude techniek waarbij elk groepslid op gezette tijden wordt geselecteerd om een steekproef . Bij deze steekproeftechniek heeft ieder lid van een populatie gelijke kansen om geselecteerd te worden.

Of u nu een enquête, een enquête of een onderzoek uitvoert, inzicht in de verschillende soorten kansberekening kan u helpen weloverwogen beslissingen te nemen en uw onderzoeksdoelen te bereiken.

Voorbeelden van kansberekening

Laten we een voorbeeld nemen om deze steekproeftechniek te begrijpen. De bevolking van de VS alleen al is 330 miljoen. Het is praktisch onmogelijk om een enquête om informatie te verzamelen. Gebruik kansberekening om gegevens te verzamelen, ook al verzamel je die uit een kleinere populatie.

Een organisatie heeft bijvoorbeeld 500.000 werknemers op verschillende geografische locaties. De organisatie wil bepaalde wijzigingen aanbrengen in haar personeelsbeleid, maar voordat ze de verandering uitrolt, willen ze weten of de werknemers er blij mee zullen zijn of niet. Alle 500.000 werknemers bereiken is echter een lastige opgave. Dit is waar kansberekening van pas komt. Er wordt een steekproef genomen uit een grotere populatie, namelijk uit 500.000 werknemers. Deze steekproef zal de populatie vertegenwoordigen. Zet nu een enquête uit naar de steekproef.

Uit de ontvangen antwoorden zal het management nu kunnen opmaken of de werknemers in die organisatie al dan niet tevreden zijn over de wijziging.

Waarschijnlijkheidssampling Stappen

Hier zijn enkele praktische stappen die u kunt volgen om te voeren:

1. Kies uw interessante populatie zorgvuldig: Denk zorgvuldig na en kies uit de populatie mensen waarvan u vindt dat hun mening moet worden verzameld. Neem ze vervolgens op in de steekproef .
2. Bepaal een geschikt steekproefkader: Uw kader moet bestaan uit een steekproef uit uw interessante populatie en niemand van buitenaf om nauwkeurige gegevens te verzamelen.
3. Selecteer uw steekproef en start uw enquête: Het kan soms een uitdaging zijn om de juiste steekproef te vinden en een geschikt steekproefkader te bepalen. Zelfs als alle factoren in uw voordeel zijn, kunnen er onvoorziene kwesties zijn zoals de kostenfactoren, de kwaliteit van de respondenten en de snelheid waarmee ze reageren. Een steekproef nauwkeurig laten reageren op een waarschijnlijkheidsonderzoek is moeilijk, maar mogelijk.

Maar in de meeste gevallen zal het trekken van een waarschijnlijkheidssteekproef u tijd, geld en veel frustratie besparen. U kunt waarschijnlijk niet iedereen een enquête sturen, maar u kunt altijd iedereen een kans geven om deel te nemen. Dit is waar het bij een waarschijnlijkheidssteekproef om gaat.

Wanneer kansberekening gebruiken?

Gebruik in deze gevallen kansberekening:

1. Wanneer u de steekproefbias wilt verminderen: Deze steekproefmethode wordt gebruikt wanneer de vertekening minimaal moet zijn. De steekproefselectie bepaalt grotendeels de kwaliteit van de conclusies van het onderzoek. De manier waarop onderzoekers hun steekproef selecteren bepaalt in grote mate de kwaliteit van de bevindingen van een onderzoeker. Kansberekening leidt tot bevindingen van hogere kwaliteit omdat het een onvertekende weergave van de populatie oplevert.

2. Wanneer de bevolking gewoonlijk divers is: Onderzoekers maken veelvuldig gebruik van deze methode, omdat zij hiermee steekproeven kunnen samenstellen die de populatie volledig vertegenwoordigen. Stel dat we willen weten hoeveel mensen de voorkeur geven aan medisch toerisme boven behandeling in eigen land. Met deze steekproefmethode kunnen steekproeven worden genomen uit verschillende sociaal-economische lagen, achtergronden, enz. die representatief zijn voor de bredere bevolking.

3. Om een nauwkeurig monster te maken: Kansberekening helpt onderzoekers nauwkeurige steekproeven van hun populatie te maken. Onderzoekers gebruiken beproefde statistische methoden om een precieze steekproefgrootte te trekken om goed gedefinieerde gegevens te verkrijgen.

Voordelen van kansberekening

Dit zijn de voordelen van kansberekening:

1. Het is kosteneffectief: Dit proces is kosten- en tijdbesparend. Er kan ook een grotere steekproef worden gekozen op basis van nummers die aan de steekproeven zijn toegekend. Dan kunt u willekeurige nummers kiezen uit de significantere steekproef.

2. Het is simpel en eenvoudig: Kansberekening is een gemakkelijke manier omdat er geen ingewikkeld proces aan te pas komt. Het is snel en bespaart tijd. De bespaarde tijd kan dus worden gebruikt om de gegevens te analyseren en conclusies te trekken.

3. Het is niet-technisch: Deze steekproefmethode vereist geen technische kennis vanwege haar eenvoud. Het vereist geen ingewikkelde expertise en duurt helemaal niet lang. U kunt ook steekproeffouten vermijden.

Wat is het verschil tussen waarschijnlijke en nietwaarschijnlijke steekproeven?

Dit is hoe je kanssteekproeven onderscheidt van niet-kanssteekproeven,

Kansberekening	Niet-probabiliteitssteekproeven
De monsters zijn willekeurig gekozen.	De steekproeven worden geselecteerd op basis van het subjectieve oordeel van de onderzoeker.
Iedereen in de populatie heeft een gelijke kans om geselecteerd te worden.	Niet iedereen heeft een gelijke kans om deel te nemen.
Onderzoekers gebruiken deze techniek wanneer zij steekproefbias in de gaten willen houden.	Steekproefbias is geen zorg voor de onderzoeker.
Nuttig in een omgeving met een diverse bevolking.	Nuttig in een omgeving met dezelfde eigenschappen.
Gebruikt wanneer de onderzoeker nauwkeurige steekproeven wil maken.	Deze methode helpt niet om de bevolking nauwkeurig weer te geven.
Het juiste publiek vinden is complex.	Een publiek vinden is heel eenvoudig.

Conclusie

Kansberekening is een waardevol instrument in de statistische analyse dat ervoor zorgt dat een representatieve steekproef wordt getrokken uit een grotere populatie. Het robuuste pakket onderzoekstools van QuestionPro biedt u alles wat u nodig hebt om onderzoeksresultaten af te leiden. Ons online enquêteplatform omvat aangepaste point-and-click-logica en geavanceerde vraagtypes.

Co-creëer met uw online gemeenschappen en verzamel kwalitatieve en kwantitatieve inzichten voor uw continue ontdekkingsproces. Kies uit meer dan 22 miljoen mobiele respondenten om lopende marktonderzoeken uit te voeren.