Transcript P7 Uzorkovanje

Literatura
Fajgelj: Metode istraživanja ponašanja
KOLOKVIJUM (str 103-274)
Elementi empirijskog istraživanja ponašanja
Vrste istraživanja
NE TREBA za kolokvijum: Izbor teorijske perspektive (103-109),
Dodeljivanje objekata u grupe (172-181), Utemeljena ili zasnovana
teorija, meta analiza (251-271)
ISPIT
Metode i tehnike merenja str 275-293; 306-380;
NE TREBA ZA ISPIT 294-305 psihološko testiranje
Primena statistike u istraživanju str 424 – 450, 460-475;
NE TREBA ZA ISPIT: Višestruka regresija i korelacija (455-460),
Grafičko prikazivanje rezultat, testiranje značajnosti nulte hipoteze,...
(475-501)
Uzorkovanje str 502-514; 525 -561
NE TREBA: 514 -525
Uzorkovanje
Šta je uzorkovanje?
•
Zašto je uzorkovanje potrebno? Da li možemo da ispitamo sve članove
neke populacije (npr. sve građane Srbije)?
•
Šta podrazumeva uzorkovanje?
–
•
•
Uzorak parfema, uzorak čokolade, uzorak pice.....
Statistički ideal biranja je da svi članovi populacije imaju jednaku šansu
biranja u uzorak (prosto slučajno biranje – sa ili bez vraćanja)
Pitanja za diskusiju
1.
Kakav uzorak dobro odražava strukturu populacije?
2.
Problem pristrasnosti u uzorkovanju
3.
Problem raznovrsnosti populacije i retkih članova
... Na predavanju ćemo pokušati da odgovorimo na postavljena pitanja
Osnovni pojmovi
•
POPULACIJA:
– Grupa ljudi koji poseduju određenu zajedničku karakteristiku
• Građani Crne Gore sa pravom glasa
• Učenici osnovnih škola
• Korisnici Interneta .........
– Grupa o kojoj želimo nešto da saznamo (na koju želimo da
generalizujemo nalaze)
•
UZORAK - deo populacije na kome vršimo ispitivanje
• Jedinice uzorkovanja: članovi populacije
• Teorijska i dostupna populacija (evidentirana populacija)
• Planirani i realizovani uzorak – kojih osoba ima uvek najmanje
u reprezentativnim uzorcima u istraživanjima javnog mnjenja
Uzorkovanje: osnovni principi
– Eliminacija sistematskih izvora pristrasnosti
•
•
Eliminacija svih poznatih razloga zbog kojih bi neki članovi imali veću šansu da budu izabrani
Teorija verovatnoće: najbolje je da se zasniva na slučajnosti (prosto slučajno biranje iz šešira
kada je populacija konačna, i svi njen članovi popisani i dostupni)
– Uz to, potrebno je da uzorak bude dovoljno veliki
•
•
Kako bi obuhvatio sve relevantne karakteristike populacije
Zavisi od raznovrsnosti i distribucije (zastupljenosti) karakteristike
Nepristrasnost + veličina = REPREZENTATIVNOST
• Reprezentativnost znači da uzorak verno odražava strukturu populacije
• Zašto je važno: da bi naše generalizacije sa uzorka na populaciju bile valjane
Međutim....
–
–
–
Uvek kada istražujemo uzorak, postoji izvestan rizik da nećemo dobro oceniti populaciju
Evaluacija procedure uzorkovanja
Statistički alati: najbolja moguća generalizacija (+ocena verovatnoće tačnosti)
Određivanje veličine uzorka
• Zavisi od :
– Varijabiliteta i distribucije svojstva koje ispitujemo
• Veća raznovrsnost i ređe pojavljivanje – veći uzorak
– Željenog intervala pouzdanosti (koliko želimo da imamo
preciznu procenu)
• Uži interval pouzdanosti (preciznija procena) – veći uzorak
– Broja poduzoraka (kontrolnih varijabli)
• Veći broj podgrupa – veći uzorak
• Statističke formule i tabele za određivanje veličine uzorka
Proces izbora uzorka
definisanje uzorka
određivanje veličine uzorka
izbor vrste uzorka
utvrđivanje uzoračkog okvira- „spisak“
članova populacije
identifikovanje ciljne populacije
Identifikovanje i opisivanje populacije
•
Identifikovanje ciljne populacije i njeno opisivanje na relevantnim
karakteristikama
•
Uzorački okvir – spisak članova populacije
•
Kako doći do njega?
– Ne postoji potpun i ažuran spisak populacije!
– Birački spiskovi: punoletne osobe sa pravom glasa
• Zakonski javno dostupni, ali ne uvek i praktično
• Nema puno podataka + neažurni
– Školska evidencija - omladina
– Evidencija drugih institucija (zdravstvenih institucija, preduzeća,
Elektrodistribucije...)
•
Statistički zavodi raspolažu relevatnim podacima koji su javno dostupni
– Podaci sa popisa
– Procene kretanja veličine populacije
Izbor vrste uzorka
•
Osnovno pravilo: biramo najbolji mogući uzorak koji možemo da
realizujemo
• SLUČAJNI (PROBABILISTIČKI) UZORAK
– Svaki član populacije mora imati jednaku verovatnoću izbora u uzorak
– Da bismo bili sasvim precizni: verovatnoću koja se može izračunati
• NESLUČAJNI (NEPROBABILISTIČKI) UZORAK
– Ne daje svim članovima populacije istu šansu da budu izabrani
• Varijante: namerni, kontrastni, višekratni
Slučajni uzorak - jednostavni
– Preduslov: popis ili registar svih članova
populacije (birački spiskovi, telefonski brojevi,
baze podataka motrnih vozila iz policije,
spiskovi škola iz Ministarstava...)
– Slučajan izbor: biramo ispitanike pomoću
tablica slučajnih brojeva ili kompjuterskih
generatora
– Uvek reprezentativan, ali teško izvodljiv!
Slučajni uzorak - sistematski
– Opet, neophodan spisak svih članova
populacije (okvir uzorkovanja)
– Određujemo interval uzorkovanja – k KORAK
(podelimo veličinu populacije željenom
veličinom uzorka)
– Slučajnim izborom odredimo broj manji od k –
početak niza
– Zatim, biramo svakog k-tog člana
• Na primer, svakog trećeg, desetog....
Slučajni uzorak - stratifikovani
• Procedura:
– Identifikujemo relevantne osobine populacije (pol, starost,
obrazovanje, socijalni status...)
– Identifikujemo njihove kategorije (stratume)
– Izračunavamo proporciju svakog stratuma u populaciji
– U odnosu na veličinu uzorka, računamo proporciju svakog
stratuma u uzorku
– Iz svakog stratuma biramo ispitanike slučajnim izborom
• Smatra se boljim od prostog biranja
– Kada je populacija heterogena
– Uzorak tačno odslikava zastupljenost stratuma u populaciji
– Sužavanje intervala poverenje (smanjenje standardne
greške)
Slučajni uzorak - klasterski
• Procedura:
–
–
–
–
Identifikujemo relevantne osobine populacije
Delimo populaciju u klastere (podgrupe)
Slučajnim izborom biramo jednu podgrupu – klaster
Ispitujemo sve članove izabrane podgrupe
– Klaster: grupa koja prirodno i fizički objedinjuje jedinice
posmatranja
• Primeri klastera: škole, preduzeća, geografske jedinice
– Veoma čest u primeni
• Nije neophodan spisak populacije
• Ali, nemamo kontrolu nad veličinom uzorka, stratumima - najčešće
u kombinaciji sa drugim metodama
Višeetapni uzorak
•
Kombinacija više tipova – najčešći u praksi, na primer...
Prva etapa
• Jedinica uzorkovanja: izborne jedinice/ opštine
• Tip uzorka: klaster (slučajan izbor odgovarajućeg broja opština,
proporcionalno broju stanovnika)
Druga etapa
• Jedinica uzorkovanja: naselje (mesna zajednica)
• Tip uzorka: klaster (slučajan izbor odgovarajućeg broja naselja,
proporcionalno tipu naselja)
Treća etapa
• Jedinica uzorkovanja: domaćinstva
• Tip uzorka: sistematski slučajni (slučajni korak)
• Npr. anketar dobija uputstvo da na svakoj raskrsnici skrene desno i da uđe u
svaku petu zgradu, pa svaki treći stan
Četvrta etapa
• Jedinica: članovi domaćinstva
• Tip uzorka: prosti slučajni (metod prvog rođendana; Kišove tablice)
Neslučajni uzorak - kvotni
•
Prati istu logiku kao stratifikovani
uzorak
– Definisanje relevantnih
svojstava i njihovih kombinacija
– Određivanje kvota: koliko
ispitanika treba da bude u
svakoj grupi
– Svojstva: obično sociodemografske varijable (pol,
starost, obrazovanje, SES)
•
Ključna razlika: nije slučajan
izbor ispitanika unutrar kvote
– Bira ih sam anketar (prigodno)
Primer kvota:
18-35
36-49
50+
M
100
100
100
Ž
100
100
100
Uzorkovanje – slučaj Literary
Digesta
• Poznati slučaj greške u predviđanju: izbori 1936. u SAD
• Ispitivanja predviđala jasnu pobedu Landona nad
Ruzveltom
• Američki predsednik je postao Ruzvelt
• Objašnjenje
– Uzorak ispitanika: registrovani birači iz telefonskih imenika,
automobilskih registracija i pretplaćenih na časopise
– Velika ekonomska kriza – uzorak pristrasan u smeru višeg
ekonomskog statusa
– Građani nižeg ekonomskog statusa glasali za Ruzvelta
(demokratu)
Neslučajni uzorak - prigodni
• Ispitanici su oni koji su dostupni, do kojih je lako doći
– Uzorak “slučajnih prolaznika”
• Poseban slučaj: dobrovoljački uzorak
– “Dobrovoljačka greška”
• Problematična reprezentativnost!
• U nekim situacijama prihvatljiv
– Za ispitivanje konkretnih grupa
– Za preliminarna istraživanja, pilotiranje instrumenata
Slučajni vs neslučajni uzorak
• Statističko zaključivanje ima smisla samo za slučajne
uzorke!
– Ovo je značajno zbog statističkih tehnika obrade podataka
– Većinsko stanovište: neslučajni uzorci prihvatljivi ako se
dokaže reprezentativnost
• Međutim, slučajni uzorak često ne bude adekvatno
realizovan:
– Odazivanje ispitanika (problem neodgovora, odbijanje na
sredini upitnika, neodgovaranje na pitanja) odbijanje
obično nije slučajno već korelira sa pojavom koja se
ispituje
– Ponašanje anketara
– Razlika planiranog i realizovanog uzorka...
Varijante istraživanja na uzorku
Namerni uzorak
– Biranje modalnih (“tipičnih”) članova
– Ekspertski uzorak
– Heterogeni uzorak – svi modaliteti određene karakteristike,
bez obzira na proporcije
Kontrastni uzorak
– Uzorci koji se međusobno najviše razlikuju u kritičnoj
osobini
– Primer: korisnici određenog proizvoda – korisnici konkurentskog
proizvoda, najimućniji – najsiromašniji...
Višekratna istraživanja