Konsep Dasar Of Sampling

Sampling adalah proses dimana inferensi dibuat untuk keseluruhan dengan memeriksa bagian.
Tujuan sampling adalah untuk menyediakan berbagai jenis informasi statistik yang bersifat kualitatif maupun kuantitatif tentang keseluruhan dengan memeriksa beberapa unit dipilih beberapa. Metode pengambilan sampel adalah prosedur ilmiah memilih unit sampling tersebut yang akan memberikan perkiraan yang diperlukan dengan margin yang terkait ketidakpastian, yang timbul dari memeriksa hanya sebagian dan bukan keseluruhan.

Metode pengambilan sampel diklasifikasikan sebagai probabilitas atau nonprobability. Dalam sampel probabilitas, setiap anggota populasi memiliki probabilitas non-nol dikenal untuk terpilih. Metode Probabilitas termasuk random sampling, sampling sistematik, dan stratified sampling. Dalam nonprobability sampling, anggotanya dipilih dari populasi dalam beberapa cara acak. Ini termasuk convenience sampling, judgement sampling, quota sampling, dan snowball sampling. Keuntungan dari probability sampling adalah bahwa kesalahan sampling dapat dihitung. Sampling error adalah sejauh mana sampel mungkin berbeda dari populasi. Ketika menyimpulkan untuk populasi, hasilnya dilaporkan ditambah atau dikurangi dengan sampling error. Dalam nonprobability sampling, sejauh mana sampel berbeda dari penduduk masih belum diketahui.
Random sampling adalah bentuk paling murni dari probability sampling. Setiap anggota dari populasi memiliki kesempatan yang sama dan dikenal untuk terpilih. Bila ada populasi yang sangat besar, seringkali sulit atau tidak mungkin untuk mengidentifikasi setiap anggota populasi, sehingga kolam mata pelajaran yang tersedia menjadi bias.
Sampling sistematik sering digunakan sebagai pengganti random sampling. Hal ini juga disebut sebagai teknik nama Nth seleksi. Setelah ukuran sampel yang diperlukan telah dihitung, setiap catatan Nth dipilih dari daftar anggota populasi. Selama daftar tidak berisi perintah tersembunyi, metode pengambilan sampel adalah sebagai baik sebagai metode random sampling. Satu-satunya keuntungan yang selama teknik random sampling adalah kesederhanaan. Sampling sistematik sering digunakan untuk memilih sejumlah tertentu dari catatan dari sebuah file komputer.
Stratified sampling umumnya digunakan metode probabilitas yang lebih unggul random sampling karena mengurangi kesalahan sampling. Sebuah strata adalah bagian dari populasi yang berbagi setidaknya satu karakteristik umum. Contoh stratums mungkin laki-laki dan perempuan, atau manajer dan non-manajer. Peneliti pertama mengidentifikasi stratums relevan dan representasi mereka yang sebenarnya dalam populasi. Random sampling kemudian digunakan untuk memilih dalam jumlah yang memadai mata pelajaran dari setiap strata. "Cukup" mengacu pada ukuran sampel yang cukup besar bagi kita untuk menjadi cukup yakin bahwa lapisan mewakili populasi. Stratified sampling sering digunakan ketika satu atau lebih dari stratums dalam populasi memiliki insiden rendah relatif terhadap stratums lainnya.
Convenience sampling yang digunakan dalam penelitian eksplorasi dimana peneliti adalah tertarik untuk mendapatkan perkiraan murah kebenaran. Seperti namanya, sampel dipilih karena mereka nyaman. Metode nonprobability sering digunakan selama upaya penelitian pendahuluan untuk mendapatkan perkiraan kotor hasil, tanpa menimbulkan biaya atau waktu yang dibutuhkan untuk memilih sampel acak.
Judgement sampling adalah metode nonprobability umum. Peneliti memilih sampel berdasarkan penilaian. Ini biasanya dan perpanjangan convenience sampling. Sebagai contoh, seorang peneliti dapat memutuskan untuk menarik seluruh sampel dari satu kota "perwakilan", meskipun penduduk mencakup semua kota. Bila menggunakan metode ini, peneliti harus yakin bahwa sampel yang dipilih benar-benar mewakili seluruh populasi.
Quota sampling adalah setara nonprobability sampling stratified. Seperti stratified sampling, peneliti terlebih dahulu mengidentifikasi stratums dan proporsi mereka karena mereka terwakili dalam populasi. Kemudian kenyamanan atau judgment sampling digunakan untuk memilih jumlah yang diperlukan subyek dari setiap strata. Ini berbeda dari stratified sampling, dimana stratums diisi oleh random sampling.
Snowball sampling adalah metode nonprobability khusus yang digunakan ketika karakteristik sampel yang diinginkan jarang. Ini mungkin sangat sulit atau biaya mahal untuk mencari responden dalam situasi ini. Snowball sampling bergantung pada arahan dari pelajaran awal untuk menghasilkan pelajaran tambahan. Sementara teknik ini secara dramatis dapat menurunkan biaya pencarian, ia datang dengan mengorbankan memperkenalkan bias karena teknik itu sendiri mengurangi kemungkinan bahwa sampel akan mewakili penampang baik dari populasi.