Проучвания: Население и извадка

Количествените изследвания са широко използван метод за изследване, който има за цел систематично събиране на информация от респондентите, за да се предвидят и разберат различни аспекти от поведението на населението. Това включва съставяне на извадки, изготвяне на въпросници, провеждане на проучвания и анализ на данните. Различните видове проучвания включват лични и телефонни интервюта, омнибусни проучвания и самоадминистрирани въпросници.

Въпреки своята ефективност количествените изследвания имат някои ограничения. При него се събират предимно естествени количествени данни и те се анализират с помощта на математически методи. Въпреки това изследователите могат да използват измервателни инструменти, за да превърнат неколичествени явления, като например убеждения, в количествени данни. Много изследователи възприемат прагматичен подход и използват количествени методи, за да получат широко разбиране, да проверят хипотези или да изучат количествени явления.

Проучването се е превърнало в основна, ако не и основна, техника за изследване и задаване на един или повече въпроси на участниците относно техните нагласи, възприятия или поведение (Stockemer, 2019).

Проучването е широко използван количествен метод в социалните науки, образованието и здравеопазването. Той включва събиране на стандартизирани данни чрез серия от въпроси, зададени на участниците, които след това могат да бъдат анализирани статистически. Чрез този статистически анализ изследователите могат да направят заключение за по-широката популация, от която е взета извадката. Проучванията обикновено се използват по-добре, за да се разберат убежденията, нагласите и мненията на хората и да се докладва за техния опит и поведение. Въпреки че данните, събрани от проучванията, са субективни, по-обективни данни, като например възраст и място на раждане, могат да бъдат получени чрез други средства (Leavy, 2022).

Съществуват два основни методологически дизайна при проучванията.

Кръстосано проучване е метод за събиране на данни за група лица в определен момент от време. (Mtshweni, 2019). Такива проучвания често са легитимни от теоретична гледна точка, тъй като позволяват на изследователите да заключат връзката между независимите и зависимите променливи. Въпреки това, тъй като е наличен само един набор от данни за независимите и зависимите променливи, кръстосаните проучвания не могат да докажат причинно-следствената връзка. Изследователите трябва да разчитат на теорията, логиката и интуицията, за да подкрепят констатациите и заключенията, направени от кръстосаните проучвания. С други думи, изследователите трябва да използват данни от кръстосани сечения за проверка на теории само ако има ясна времева връзка между независимите и зависимите променливи. Проучването в напречно сечение може да бъде мощен инструмент за проверка на хипотези, когато има ясни теоретични предположения за връзката. Въпреки това емпиричните взаимоотношения само понякога са ясно изразени и може да бъде предизвикателство да се изведат причинно-следствени обяснения от кръстосани проучвания.

Продължителните проучвания са уникален вид изследвания, които се различават от проучванията на напречните сечения по това, че се провеждат многократно за продължителен период от време. Всяко проучване се състои от един и същ набор от въпроси, което позволява на изследователите да получат безценна информация за развитието на нагласите и поведението в рамките на дадена популация. Тези проучвания могат да бъдат класифицирани в три категории: тенденции, кохорти и панелни проучвания. (Leavy, 2022 г.; Stockemer, 2019 г.; Watson, 2015 г.).

• Проучването на тенденциите, често наричано многократно кръстосано проучване, включва провеждането на множество проучвания с различни групи лица през определен период от време. Проучванията включват едни и същи въпроси във всяка вълна, изцяло или частично. Този метод позволява на изследователите да установят значителни промени в нагласите и поведението с течение на времето.
• Кохортните проучвания имат по-тесен фокус, тъй като се фокусират върху определена група, а не върху цялото население. Подобно на проучванията на тенденциите, кохортните проучвания включват повтарящи се запитвания, насочени единствено към избрана група от хора с обща характеристика. Всяка итерация включва нова извадка от същата популация, което показва, че популацията остава постоянна, докато лицата, от които се вземат извадки, се променят. (Price & Lovell, 2018).
• И накрая, панелните проучвания са известни с това, че задават един и същ набор от въпроси на едни и същи лица в няколко вълни. Въпреки че тези проучвания могат да бъдат доста скъпи и трудни за провеждане, те се считат за най-ефективния начин за откриване на причинно-следствени връзки или промени в поведението на индивидите. В резултат на това панелните проучвания служат като мощен инструмент за идентифициране на такива връзки.

Извадката е ключов аспект на изследването, който позволява на изследователите да събират данни за популацията, която ги интересува. Основната цел на извадката е да се получат данни, представителни за цялата популация, което може да се окаже предизвикателство поради размера и разнообразието на популацията. За да се постигне представителна извадка, изследователите трябва да гарантират, че извадката се състои от лица със същите характеристики като популацията, която представлява интерес. Това може да бъде постигнато чрез различни техники за подбор на извадки, като случайна, целенасочена и квотна.

Представителната извадка се състои от лица със същите характеристики като тези на популацията. Например, да предположим, че изследователят знае, че 55% от населението, което възнамерява да изследва, са мъже, 18% са афроамериканци, 7% са бездомни, а 23% печелят повече от 100 000 евро. В този случай той трябва да се опита да съпостави тези характеристики в извадката, за да представлява населението.

Случайната извадка се използва, когато изследователите не могат да съпоставят характеристиките на популацията с тези на извадката. Рандомизацията помага да се компенсират смущаващите ефекти чрез случаен подбор на случаите. На фиг. 8 е представено графично изображение на популация (хора, събития, домакинства, институции или нещо друго), която е обект на изследване, извадкова рамка (набор от единици, от които ще бъде направена извадка: в случай на проста случайна извадка всички единици в извадковата рамка имат равен шанс да бъдат изтеглени и да попаднат в извадката) и извадка (подмножество на популацията, избрано за изследване или проучване).

Пристрастната извадка не е нито представителна, нито случайна. Нейните отговори не отразяват отговорите, получени от цялата популация. Отговорите на изследването могат да страдат от различни отклонения, като отклонение от подбора, отклонение от отговора и отклонение от отговора. Грешката на извадката винаги е налице поради статистическата неточност.

Удобната извадка е непроизволна техника за подбор, при която хората се избират, защото са лесно достъпни. При целенасочената извадка субектите се избират въз основа на предварително определени характеристики. Доброволците и "снежната топка" са други техники за непазарна извадка, които се използват при популации, които са трудни за достъп. Квотната извадка е техника, използвана при онлайн проучвания, при която извадката се прави въз основа на предварително установени критерии. Например много анкети имат подразбираща се квота, като например удовлетвореност на клиентите.

Изборът на оптимален размер на извадката е от решаващо значение за изследователите на количествени показатели, които се стремят да получат точни и прецизни резултати от тестовете за значимост. Определянето на размера на извадката включва различни методи, като статистически формули и електронни калкулатори за изчисляване на размера на извадката. Изследователите обаче трябва първо да установят подробностите за целевата популация, за да определят подходящия размер на извадката. Те трябва да вземат предвид важни фактори, като например размера на популацията, нивото на грешка, доверителния интервал и нивото на достоверност. Тези определящи фактори помагат при вземането на решение колко може да се отклонява средната стойност на извадката от средната стойност на популацията и колко сигурни искат да бъдат изследователите, че действителната средна стойност ще попадне в техния доверителен интервал. Доверителният интервал обикновено се определя на 90%, 95% или 99% достоверност.

Освен това изследователите трябва да отчитат и стандартното отклонение, за да предвидят вариациите между отговорите. Размерът на количествената извадка се оценява въз основа на силата на теста на хипотезата и качеството на изготвените оценки (Mwansa et al., 2022). Пет важни параметъра на дизайна на изследването, като критерий за значимост, минимална очаквана разлика, оценена вариабилност на измерването, желана статистическа сила и едно- или двупосочен статистически анализ, обикновено определят основния определящ фактор за размера на извадката при количествения дизайн.

Вероятностната извадка е метод, използван в проектите за количествени изследвания, който има за цел да гарантира, че всеки член на популацията има равен шанс да бъде включен в извадката. (Mwansa et al., 2022). Основната цел на този метод е да гарантира, че изследователите правят валидни заключения от своите констатации и че резултатите им представят цялата популация. За да постигнат тази цел, изследователите използват четири основни техники на извадката, които ще разгледаме по-долу.

Обикновената случайна извадка включва използването на напълно случайни техники или инструменти, като например генератори на случайни числа, за да се даде на всеки индивид в популацията равен шанс да бъде избран.

Систематичната извадка е като обикновената извадка, но определени лица се избират редовно. Важно е обаче да се гарантира, че списъкът не съдържа скрити модели, които биха могли да изкривят извадката (Mwansa et al., 2022).

Когато се прави извадка от населението, стратифицираната извадка включва разделянето му на различни субпопулации, които се различават значително една от друга. Всяка подгрупа е добре представена в извадката, а изследователите трябва да разделят населението на подгрупи въз основа на свързани характеристики, като пол, възрастова група, класа на доходите или функция. След това те избират на случаен принцип или систематично извадки от всяка подгрупа.

Клъстерната извадка включва разделяне на популацията на подгрупи с характеристики, сравними с тези на извадката като цяло, и случаен подбор на целите подгрупи. Този метод е подходящ, когато става въпрос за големи и разпръснати популации, но е по-вероятно да доведе до грешки в извадката, тъй като между клъстерите може да има значителни разлики.

От друга страна, извадката без вероятност е субективен подход за подбор на единици от популацията, което я прави бърз, лесен и евтин начин за получаване на данни. При него обаче се предполага, че извадката е представителна за популацията, което може да бъде рисковано предположение. Освен това елементите се избират произволно, поради което е невъзможно да се оцени вероятността всеки елемент да бъде включен в извадката или да се установи евентуално отклонение.

Удобната извадка, известна още като случайна извадка, използва най-лесно достъпните лица като участници в проучването.

При извадката "снежна топка", известна също като верижна или мрежова извадка, членовете на ранната извадка се молят да намерят и насочат допълнителни лица, които отговарят на изискванията за допустимост.

Квотната извадка включва определянето от изследователя на необходимия брой участници от всяка страта на населението и идентифицирането на стратите на населението.

И накрая, целевата извадка, известна също като извадка с преценка, се основава на идеята, че разбирането на изследователя за популацията може да подбере лицата за извадката.