3.4 Kinsa sa pagpangutana

Kalagmitan sample ug non-kalagmitan sample dili nga lain-laing mga diha sa buhat; sa duha ka mga kaso, kini sa tanan bahin sa mga bato sa timbangan.

Sampling ang sukaranan sa pagsusi research. Tigdukiduki hapit dili gayud mangutana sa ilang mga pangutana ngadto sa tanan sa ilang target nga populasyon. Bahin niini, mga survey dili talagsaon. Kadaghanan sa research, sa usa ka paagi o sa lain, naglakip sampling. Usahay kini nga mga pananglitan ang gibuhat tin-aw pinaagi sa mga tigdukiduki; sa ubang mga higayon kini mahitabo bug-os. Pananglitan, ang usa ka tigdukiduki nga midagan ang usa ka laboratoryo eksperimento sa mga estudyante sa iyang unibersidad nga gikuha usab sa usa ka sample. Mao kini ang, sampling mao ang usa ka problema nga moabut sa tibuok niini nga basahon. Sa pagkatinuod, ang usa sa labing komon nga mga kabalaka nga makadungog ako mahitungod sa digital edad tinubdan sa data mao ang "dili sila representante." Samtang atong makita sa Seksiyon niini, kini nga kabalaka mao ang duha dili kaayo seryoso ug mas maliputon kay sa daghang mga maduhaduhaon makaamgo. Sa pagkatinuod, ako makiglalis nga ang bug-os nga konsepto sa "representativeness" dili makatabang sa sa paghunahuna mahitungod sa kalagmitan ug non-kalagmitan sample. Hinunoa, ang yawe mao ang paghunahuna kon sa unsang paagi nga ang mga datos nga nakolekta ug sa unsa nga paagi sa bisan unsa nga mga pagpihig sa nga koleksyon data nga mahimong gilaglag sa diha nga ang paghimo og mga banabana.

Sa pagkakaron, ang mga dominanteng theoretical paagi sa representasyon mao ang kalagmitan sampling. Sa diha nga ang mga datos nga nakolekta sa usa ka kalagmitan sampling pamaagi nga hingpit nga gipatay, tigdukiduki makahimo sa gibug-aton sa ilang mga data nga base sa paagi nga sila nakolekta sa paghimo sa patas nga banabana mahitungod sa target nga populasyon. Apan, ang hingpit nga kalagmitan sampling batakan dili gayud mahitabo sa tinuod nga kalibutan. Adunay kasagaran duha ka mga nag-unang problema sa 1) kalainan sa taliwala sa mga target nga populasyon ug sa frame populasyon ug 2) non-tubag (kini mao gayud sa mga problema nga nangaguba ang Literary Digest poll). Busa, kay sa paghunahuna sa kalagmitan sampling ingon sa usa ka realistiko nga modelo sa kon unsa ang tinuod nga mahitabo sa kalibutan, kini mao ang mas maayo nga sa paghunahuna sa kalagmitan sampling ingon sa usa ka makatabang, abstract nga modelo, sama sa paagi sa mga pisiko paghunahuna mahitungod sa usa ka magkabag-id nga bola rolling sa usa ka walay katapusang taas nga rampa.

Ang alternatibo sa kalagmitan sampling mao ang non-kalagmitan sampling. Ang nag-unang kalainan sa taliwala sa kalagmitan ug sa non-kalagmitan sampling mao nga sa kalagmitan sampling ang tanan sa populasyon adunay usa ka nailhan kalagmitan sa paglakip. Adunay, sa pagkatinuod, sa daghan nga mga matang sa mga dili-kalagmitan sampling, ug kini nga mga pamaagi sa koleksyon nga data nahimong mas komon sa digital edad. Apan, non-kalagmitan sampling adunay usa ka makalilisang nga dungog taliwala sa sosyal nga mga siyentipiko ug mga statisticians. Sa pagkatinuod, non-kalagmitan sampling ang nakig-uban sa pipila sa mga labing talagsaong mga kapakyasan sa survey tigdukiduki, sama sa Literary Digest isyu (gihisgotan sa sayo pa) ug sa mga sayop nga panagna mahitungod sa presidential elections sa 1948 ( "Dewey Gibuntog Truman") sa US (Mosteller 1949; Bean 1950; Freedman, Pisani, and Purves 2007) .

Apan, ang panahon katungod sa pag-usab sa mga dili-kalagmitan sampling sa duha ka mga rason. Una, sama sa kalagmitan mga sampol nahimong mas lisud nga sa pagbuhat sa diha sa buhat, sa linya tali sa kalagmitan sample ug non-kalagmitan sample ang blur. Sa diha nga adunay taas nga gidaghanon sa mga non-tubag (ingon nga adunay anaa sa tinuod nga survey karon), ang aktuwal nga kalagmitan sa mga nasikop sa mga respondents wala mailhi, ug sa ingon, kalagmitan sample ug non-kalagmitan mga sampol wala lain-laing mga nga ingon sa sa daghan nga mga tigdukiduki nagtuo. Sa pagkatinuod, sumala sa atong makita sa ubos, ang duha mga paagi paninugdan mosalig sa sa mao gihapon nga pamaagi pagbana-bana: post-stratification. Ikaduha, adunay daghan nga mga kalambuan sa koleksyon ug pagtuki sa mga dili-kalagmitan sample. Kini nga mga pamaagi mao ang mga lain-laing mga igo gikan sa mga pamaagi nga maoy hinungdan sa mga problema sa miagi nga sa akong hunahuna nga kini makahimo sa pagbati sa paghunahuna kanila ingon nga "non-kalagmitan sampling 2.0." Dili kita kinahanglan nga adunay usa ka irrational pag-ayad sa mga dili-kalagmitan mga pamaagi tungod sa mga sayop nga nahitabo sa usa ka hataas nga panahon ang milabay.

Sunod, aron sa paghimo niini nga argumento nga mas konkreto, ako pagribyu sa sumbanan nga kalagmitan sampling ug kabug-aton (Section 3.4.1). Ang yawe ideya mao nga sa unsang paagi nga ang inyong nahipos sa inyong mga data kinahanglan nga epekto kon sa unsang paagi nga kamo sa paghimo sa mga banabana. Sa partikular, kon ang tanan nga wala makabaton sa sama nga kalagmitan sa apil, nan, ang tanan dili makabaton sa sama nga gibug-aton. Sa laing mga pulong, kon ang imong sampling dili demokratiko nga, nan ang imong pagpabili kinahanglan dili demokratiko nga. Human sa pagsusi nga kabug-aton, ako paghulagway sa duha ka mga pamaagi sa mga dili-kalagmitan sampling: usa nga nag-focus sa kabug-aton sa pag-atubang sa mga problema sa sinalagma nga nakolekta nga data (Section 3.4.2), ug ang usa nga naningkamot sa pagbutang sa dugang nga kontrol sa unsa nga paagi nga ang mga datos mao ang nakolekta (Seksyon 3.4.3). Ang argumento sa mga nag-unang teksto nga gipatin-aw sa ubos sa mga pulong ug mga hulagway; mga magbabasa nga gusto sa usa ka labaw sa matematika pagtambal kinahanglan usab makakita sa teknikal nga apendiks.