3.4 Anu nanya
Sampel Probabilitas jeung sampel non-probability teu nu beda dina praktekna; boh kasus, éta sadaya ngeunaan beurat.
Sampling nyaéta fundamental ka survey panalungtikan. Panalungtik ampir kungsi nanyakeun maranéhna pikeun dulur di populasi target maranéhanana. Dina hal ieu, survey teu unik. Kalolobaan panalungtikan, di hiji atawa jalan sejen, ngawengku sampling. Kadang-kadang sampling ieu dipigawé kuduna ku panalungtik; kali lain eta kajadian implicitly. Contona, panalungtik nu ngalir hiji percobaan laboratorium dina siswa sarjana di universitas nya ogé geus dicokot sampel. Ku kituna, sampling nyaeta masalah anu asalna nepi sapanjang buku ieu. Dina kanyataan, salah sahiji masalah paling umum mah ngadéngé ngeunaan sumber umur digital data nyaeta "maranehna teu wakil." Salaku bakal we tempo di Bagéan ieu, patalina jeung masalah ieu boh kurang serius jeung leuwih halus ti loba skeptics nyadar. Malah mah bakal ngajawab yén sakabeh konsep "representativeness" teu mantuan keur pamikiran ngeunaan probabilitas jeung non-probability sampel. Gantina, kenop pikeun mikir ngeunaan kumaha data ieu dikumpulkeun jeung kumaha wae biases di nu koleksi data bisa undone lamun nyieun perkiraan.
Ayeuna, nu dominan pendekatan teoritis ka ngagambarkeun nyaeta probability sampling. Lamun data dikumpulkeun jeung metoda sampling probability nu geus sampurna dieksekusi, panalungtik bisa beurat data maranéhanana dumasar kana cara anu maranéhanana dikumpulkeun nyieun perkiraan unbiased ngeunaan populasi target. Tapi, sampurna probability sampling dasarna kungsi kajadian di dunya nyata. Aya ilaharna dua masalah utama 1) béda antara populasi target jeung populasi pigura jeung 2) non-response (ieu persis masalah anu wrecked polling Literary Digest). Ku kituna, tinimbang mikir tina probability sampling salaku model realistis naon sabenerna kajadian di dunya, eta leuwih hade mikir probability sampling salaku mantuan, model abstrak, loba kawas jalan fisika mikir ngeunaan bal frictionless rolling turun an infinitely lila lamping.
Nu alternatif ka probability sampling téh non-probability sampling. Beda utama antara probabilitas jeung non-probability sampling nyaeta jeung probability sampling dulur di populasi mibanda probability dipikawanoh citakan. Aya, dina kanyataan, loba variétas non probability sampling, jeung métode ieu kumpulan data nu jadi beuki ilahar dina umur digital. Tapi, non-probability sampling ngabogaan reputasi dahsyat antara élmuwan sosial jeung statistikawan. Kanyataanna, non-probability sampling téh patali jeung sababaraha gagal paling dramatis peneliti survey, saperti fiasco Literary Digest (dibahas saméméhna) jeung prediksi salah ngeunaan pamilu présidén AS 1948 ( "Dewey ngéléhkeun Truman") (Mosteller 1949; Bean 1950; Freedman, Pisani, and Purves 2007) .
Tapi, waktu nu katuhu mikiran non-probability sampling dua alesan. Kahiji, salaku sampel probability geus jadi beuki hese mun di prakték, garis antara sampel probabilitas jeung sampel non-probability ieu blurring. Lamun aya ongkos luhur non-response (saperti aya di survey nyata ayeuna), kamungkinan sabenerna inclusions keur responden teu dipikawanoh, sahingga, sampel probabilitas jeung sampel non-probability teu jadi beda saloba panalungtik percaya. Kanyataanna, sakumaha nu ayeuna urang bakal tempo di handap, boh deukeut dasarna ngandelkeun metoda estimasi sarua: pos-stratifikasi. Kadua, aya geus loba kamajuan di koleksi jeung analisis sampel non-probability. métode ieu cukup béda ti metodeu nu disababkeun masalah dina jaman baheula nu Jigana ngajadikeun rasa mikir di antarana salaku "non-probability sampling 2.0." Urang teu kudu boga kahoream irasional ka métode non-probability alatan kasalahan anu lumangsung lila ka tukang.
Next, dina raraga nyieun argumen ieu leuwih beton, Abdi gé marios standar sampling probabilitas jeung weighting (Bagéan 3.4.1). Pamanggih konci nyaeta kumaha dikumpulkeun data Anjeun kudu dampak kumaha nyieun perkiraan. Dina hal sejen, lamun dulur teu boga kamungkinan sarua citakan, tuluy dulur kudu teu boga beurat anu sarua. Dina basa sejen, lamun sampling Anjeun teu demokratis, mangka estimations Anjeun kudu jadi teu demokratis. Sanggeus reviewing weighting, Abdi gé ngajelaskeun dua deukeut ka non-probability sampling: hiji museurkeun kana weighting nungkulan masalah data haphazardly dikumpulkeun (Bagéan 3.4.2), sarta hiji nu nyoba pikeun nempatkeun leuwih kontrol leuwih kumaha data ieu dikumpulkeun (Bagéan 3.4.3). Dalil dina téks utama bakal dipedar di handap jeung kecap jeung gambar; pamiarsa anu hoyong perlakuan leuwih matematik oge kudu ningali lampiran téhnis.
