Olasılık ve Olasılıksız Örnekleme Arasındaki Fark

Örnekleme, tüm popülasyonu temsil etmek için belirli bir grup veya örnek seçmek anlamına gelir. Örnekleme yöntemleri büyük olasılıkla olasılık örneklemesi ve olasılık dışı örnekleme olmak üzere iki kategoriye ayrılır. İlk durumda, her üyenin numuneye ait olduğu bilinen, bilinen bir fırsatı vardır, ikinci durumda, bir bireyin numunenin bir parçası olma olasılığı yoktur.

Bir layman için, bu iki kavram aynıdır, ancak gerçekte, olasılık örneklemesi Nüfusun her üyesi, durum böyle olmayan adil bir seçim şansı elde eder. olasılık dışı örnekleme. Olasılık ve olasılık dışı örnekleme arasındaki diğer önemli farklılıklar aşağıdaki makalede derlenmiştir..

İçerik: Olasılık ve Olasılık Yok

1. Karşılaştırma Tablosu
2. Tanım
3. Temel Farklılıklar
4. Sonuç

Karşılaştırma Tablosu

Karşılaştırma Esası	Olasılık örneklemesi	Olasılıksız Örnekleme
anlam	Olasılık örneklemesi, nüfusun deneklerinin temsili bir örnek olarak seçilme fırsatını elde ettiği bir örnekleme tekniğidir..	Olasılıksız örnekleme, örnekleme yöntemidir; burada popülasyondan hangisinin örnek olarak seçileceği bilinmemektedir..
Alternatif olarak	Rasgele örnekleme	Rasgele olmayan örnekleme
Seçim esası	Rasgele	keyfi olarak
Seçim imkanı	Sabit ve bilinen	Belirtilmedi ve bilinmiyor
Araştırma	kesin	araştırma
Sonuç	Tarafsız	Önyargılı
Yöntem	Amaç	Öznel
çıkarımlar	istatistiksel	Analitik
Hipotez	test edilmiş	Oluşturulan

Olasılık Örneklemesinin Tanımı

İstatistiklerde, olasılık örneklemesi, nüfusun tüm üyelerinin önceden belirlenmiş ve örneğin bir parçası olmak için eşit şansa sahip olduğu örnekleme yöntemini ifade eder. Bu teknik, prosedürün, popülasyonun her bireyin eşit bir seçim fırsatına sahip olmasını garanti eden şekilde tasarlandığı randomizasyon prensibine dayanmaktadır. Bu önyargı olasılığını azaltmaya yardımcı olur.

İstatistiksel çıkarımlar bu teknik kullanılarak araştırmacılar tarafından yapılabilir, yani elde edilen sonuç, araştırılan örnekten hedef popülasyona genelleştirilebilir. Olasılık örnekleme yöntemleri aşağıda verilmektedir:

• Basit Rastgele Örnekleme
• Tabakalı örnekleme
• Küme örneklemesi
• Sistematik Örnekleme

Olasılıksız Örneklemenin Tanımı

Bir örnekleme yönteminde, evrenin tüm bireylerine örneklemin bir parçası olma konusunda eşit bir fırsat verilmediğinde, yöntemin Olasılıksız örnekleme olduğu söylenir. Bu teknik altında, nüfus birimine bağlı bir olasılık yoktur ve seçim araştırmacının öznel yargısına dayanmaktadır. Bu nedenle, örnekleyici tarafından çıkarılan sonuçlar numuneden tüm popülasyona çıkarılamaz. Olasılıksız örnekleme yöntemleri aşağıda listelenmiştir:

• Kolay Örnekleme
• Kota örnekleme
• Yargı veya Amaçlı Örnekleme
• Kartopu Örneklemesi

Olasılık ve Olasılıksız Örnekleme Arasındaki Temel Farklılıklar

Olasılık ve olasılık dışı örnekleme arasındaki önemli farklar

1. Nüfusun deneklerinin temsili bir örnek olarak seçilme fırsatını elde ettiği örnekleme tekniği olasılık örneklemesi olarak bilinir. Popülasyondan hangisinin örnek olarak seçileceği bilinmeyen bir örnekleme yöntemine olasılıksız örnekleme denir.
2. Olasılık örneklemesinin temeli rasgeleleştirme veya şanstır, bu nedenle Rasgele örnekleme olarak da bilinir. Aksine, olasılık olmayan örnekleme için örnekleme randomizasyon tekniği uygulanmaz. Bu nedenle rastgele olmayan örnekleme olarak kabul edilir..
3. Olasılık örneklemesinde, örnekleyici temsili numunenin bir parçası olmayı rastgele seçerken, olasılık olmayan örneklemede konu araştırmacı tarafından numuneye ait olmak üzere keyfi olarak seçilir..
4. Olasılık örneklemesinde seçim şansı sabittir ve bilinir. Olasılıksız örneklemenin aksine, seçim olasılığı sıfırdır, yani ne bilinmiyor ne de belirtilmiştir.
5. Olasılık örneklemesi, araştırma doğada kesin olduğunda kullanılır. Öte yandan, araştırma araştırmacı olduğunda, olasılıksız örnekleme kullanılmalıdır..
6. Olasılık örneklemesi ile üretilen sonuçlar önyargısızdır, olasılıksız örnekleme sonuçları az ya da çok yanlıdır.
7. Denekler olasılık örneklemesinde araştırmacı tarafından rastgele seçildiğinden, tüm popülasyonu temsil etme derecesi olasılık olmayan örnekleme ile karşılaştırıldığında daha yüksektir. Bu nedenle olasılık örneklemesinde sonuçların tüm popülasyona ekstrapolasyonu mümkündür, ancak olasılık dışı örneklemede mümkün değildir..
8. Olasılık örnekleme testi hipotezi, ancak olasılıksız örnekleme bunu üretir.

Sonuç

Olasılık örneklemesi, her bir işletmenin örneğin bir parçası olmak için adil bir şans elde ettiği rasgeleleştirme ilkesine dayanırken, olasılık dışı örnekleme, özelliklerin popülasyon içinde eşit olarak dağıtıldığı varsayımına dayanır ve bu da örnekleyicinin bu şekilde seçilen örnek tüm popülasyonu temsil eder ve çizilen sonuçlar doğru olur.