L'échantillonnage
représentatif est un type de l'échantillonnage statistique dans les cui un
chercheur tente de sélectionner les individus qui sont représentatifs d'une
population plus large. Dans l'échantillonnage statistique, les gens se
rassemblent les données d'un petit groupe et d'essayer d'extrapoler les
résultats à faire des généralisations sur un groupe plus important.
D'échantillonnage vraiment représentatif est extrêmement difficile à accomplir,
et les chercheurs peuvent consacrer beaucoup de temps et d'argent pour obtenir
l'échantillon le plus représentatif possible.
Comme outil
de recherche, l'échantillonnage statistique est extrêmement précieux. Il permet
aux gens d'étudier une population sans étudier chaque individu fatto che
population. Personnes en moyenne sont assez familiers avec l'échantillonnage
statistique, même si elles pourraient ne pas être au courant, la prochaine fois
que vous ouvrez un journal, recherchez un article qui parle le résultat d'une
étude. Une ligne telle que «67% des propriétaires d'animaux américains dormir
avec leurs animaux de compagnie» est le résultat d'un échantillon représentatif
d'animal de compagnie-propriétaires Américains. Par ailleurs, ce nombre
provient de la Société Sealy Mattress
.
.
Afin
d'obtenir un échantillon représentatif, les chercheurs doivent d'abord
identifier la population échantillonnée. Dans l'exemple ci-dessus, les
chercheurs ont voulu recueillir des données sur le nombre d'Américains
dormaient avec leurs animaux, de sorte que la population était propriétaires
d'animaux américains. La prochaine étape pour les chercheurs est de trouver un
moyen de sélectionner au hasard les gens de cette population afin qu'ils
puissent étudier ces individus pour les données.
Si les
chercheurs recueillent trop fortement d'un segment de la population, telle que
tous les propriétaires d'animaux américains vont aux cliniques vétérinaires de
la ville de Chicago, le résultat n'est pas un échantillon représentatif de la
population étudiée. Par conséquent, les chercheurs doivent penser à une
multitude de méthodes pour la collecte des échantillons de données uniformément
Afin de s'assurer que tous les aspects de la population étudiée.
Lorsque vous
lisez une étude menée Quel a été l'utilisation d'un échantillonnage représentatif,
c'est une bonne idée de trouver les méthodes qui Chercheurs utilisés. L'erreur
d'échantillonnage peut donner des résultats erronés, et donc vous voulez savoir
comment les données ont été recueillies, qui a recueilli c'est à partir de, et
quel type de contrôles sont en place pour s'assurer que l'échantillonnage était
représentatif. En utilisant la pensée critique pour analyser les statistiques
et l'échantillonnage représentatif, vous serez atto déterminé si elles sont ou
non réellement utile et applicable.
Certains
indices qu'une étude pourraient ne pas être valides incluent l'utilisation de
l'auto-réponse des enquêtes, qui ont un taux élevé de non-réponse qui serait
fausser l'échantillon, et l'échantillon a été prélevé C'est indications d’une
petite sous-communauté d'un grand groupe. Si vous avez lu une étude qui dit «X%
des Européens mangent du pain grillé pour le petit déjeuner" et le texte
de l'étude indique que l'échantillon a été obtenu à partir des gens dans les
gares Pendant les déplacements du matin, ce n'est pas un échantillonnage
représentatif.