Ankete: Populacija i uzorak

Kvantitativno istraživanje je široko korišćena metoda istraživanja koja ima za cilj sistematsko prikupljanje informacija od ispitanika kako bi se predvideli i razumeli različiti aspekti ponašanja stanovništva. Ovo uključuje uzorkovanje, kreiranje upitnika, sprovođenje anketa i analizu podataka. Različite vrste anketa uključuju lične i telefonske intervjue, omnibus ankete i upitnike koji se sami postavljaju.

Uprkos svojoj efikasnosti, kvantitativno istraživanje ima neka ograničenja. Prvenstveno prikuplja po prirodi kvantitativne podatke i analizira ih pomoću matematičkih metoda. Međutim, istraživači mogu koristiti merne instrumente za pretvaranje nekvantitativnih fenomena, kao što su verovanja, u kvantitativne podatke. Mnogi istraživači usvajaju pragmatičan pristup i koriste kvantitativne metode da bi stekli široko razumevanje, testirali hipoteze ili proučavali kvantitativne fenomene.

Istraživanje putem ankete postalo je glavna, ako ne i primarna tehnika za proučavanje i postavljanje učesnicima jednog ili više pitanja o njihovim stavovima, percepcijama ili ponašanju (Stockemer, 2019).

Istraživanje putem ankete je široko korišćena kvantitativna metoda u društvenim naukama, obrazovanju i zdravstvu. To podrazumeva prikupljanje standardizovanih podataka kroz niz pitanja koja se postavljaju učesnicima, koja se zatim mogu statistički analizirati. Kroz ovu statističku analizu, istraživači mogu izvesti zaključke za širu populaciju iz koje je uzorak uzet. Ankete se obično koriste za bolje razumevanje verovanja, stavova i mišljenja pojedinaca i za izveštavanje o njihovim iskustvima i ponašanju. Dok su podaci prikupljeni anketama subjektivni, objektivniji podaci kao što su starost i mesto rođenja mogu se dobiti na druge načine (Leavy, 2022).

Postoje dva primarna metodološka nacrta u istraživanju putem ankete.

Transverzalna anketa je metod prikupljanja podataka o grupi pojedinaca u određenom trenutku (Mtshweni, 2019). Takve ankete su često legitimne sa teorijskog stanovišta jer omogućavaju istraživačima da donesu zaključke o odnosu između nezavisnih i zavisnih varijabli. Međutim, pošto je dostupan samo jedan skup podataka za nezavisne i zavisne varijable, transverzalne ankete ne mogu dokazati kauzalnost. Istraživači se moraju osloniti na teoriju, logiku i intuiciju kako bi podržali nalaze i zaključke izvedene iz transverzalnih studija. Drugim rečima, istraživači treba da koriste transverzalne podatke za testiranje teorija samo ako postoji jasan vremenski odnos između nezavisnih i zavisnih varijabli. Transverzalna anketa može biti moćno sredstvo za testiranje hipoteza kada postoje eksplicitne teorijske pretpostavke o odnosu. Ipak, empirijski odnosi nisu uvek jasno definisani i može biti izazovno izvući kauzalna objašnjenja iz transverzalnih studija.

Longitudinalne ankete su jedinstven tip istraživanja koji se razlikuje od transverzalnih studija po tome što se sprovode više puta tokom dužeg vremenskog perioda. Svaka anketa se sastoji od istog skupa pitanja, što omogućava istraživačima da steknu neprocenjive uvide u evoluciju stavova i ponašanja unutar populacije. Ove ankete mogu se klasifikovati u tri kategorije: trend, kohortne i panel ankete (Leavy, 2022; Stockemer, 2019; Watson, 2015).

• Trend studija, često nazvana ponovljenom transverzalnom anketom, uključuje sprovođenje više anketa sa različitim grupama pojedinaca tokom vremena. Ankete sadrže ista pitanja u svakom talasu, potpuno ili delimično. Ovaj metod omogućava istraživačima da identifikuju značajne promene u stavovima i ponašanjima tokom vremena.
• Kohortne studije imaju uži fokus, jer se fokusiraju na određenu grupu, a ne na celu populaciju. Kao i trend studije, kohortne studije uključuju ponavljana istraživanja usmerena isključivo na odabranu grupu ljudi sa zajedničkom karakteristikom. Svaka iteracija uključuje novi uzorak iz iste populacije, što znači da populacija ostaje konstantna dok se pojedinci koji su uzorkovani razlikuju (Price & Lovell, 2018).
• Panel studije su poznate po tome što postavljaju isti skup pitanja istim pojedincima u više talasa. Iako ove ankete mogu biti prilično skupe i izazovne za sprovođenje, smatraju se najefikasnijim načinom za otkrivanje kauzalnih odnosa ili promena u ponašanju pojedinaca. Kao rezultat toga, panel studije služe kao moćno sredstvo za identifikaciju takvih odnosa.

Uzorkovanje je ključni aspekt istraživanja koji omogućava istraživačima da prikupe podatke o populaciji koja je predmet interesovanja. Primarni cilj uzorkovanja je dobijanje podataka koji su reprezentativni za celu populaciju, što može biti izazovno zbog veličine i raznolikosti populacije. Da bi postigli reprezentativan uzorak, istraživači moraju osigurati da uzorak sadrži pojedince sa istim karakteristikama kao populacija koja je predmet interesovanja. Ovo se može postići korišćenjem različitih tehnika uzorkovanja, kao što su slučajno uzorkovanje, neslučajno uzorkovanje i kvotno uzorkovanje.

Reprezentativan uzorak sastoji se od pojedinaca sa istim karakteristikama kao i populacija. Na primer, pretpostavimo da istraživač zna da 55% populacije koju namerava da proučava čine muškarci, 18% su Afroamerikanci, 7% su beskućnici, a 23% zarađuju više od 100.000 evra. U tom slučaju, on/ona bi trebalo da pokuša da uskladi ove karakteristike u uzorku kako bi reprezentovao populaciju.

Slučajno uzorkovanje se koristi kada istraživači ne mogu da usklade karakteristike populacije u uzorku. Randomizacija pomaže u neutralisanju zbunjujućih efekata nasumičnim odabirom slučajeva. Slika 8 prikazuje grafički prikaz populacije (ljudi, događaji, domaćinstva, institucije ili nešto drugo) koja je predmet istraživanja, okvira uzorka (skup jedinica iz kojeg će se uzorak izvući: u slučaju jednostavnog nasumičnog uzorka, sve jedinice u okviru uzorka imaju jednake šanse da budu izvučene i da se nađu u uzorku).

Neslučajan uzorak nije ni reprezentativan ni nasumičan. Njegovi odgovori ne odražavaju odgovore dobijene iz cele populacije. Odgovori u anketi mogu patiti od različitih pristrasnosti, kao što su pristrasnost u odabiru, pristrasnost zbog neodgovaranja i pristrasnost u odgovoru. Greška uzorkovanja je uvek prisutna zbog statističke nepreciznosti.

Prigodno uzorkovanje je neprobabilistička tehnika uzorkovanja gde se ljudi biraju jer su lako dostupni. U neslučajnom uzorkovanju, subjekti se biraju na osnovu unapred određenih karakteristika. Dobrovoljno i uzorkovanje putem snežne grudve su druge neprobabilističke tehnike uzorkovanja koje se koriste u populacijama kojima je teško pristupiti. Kvotno uzorkovanje je tehnika koja se koristi u onlajn anketama gde se uzorkovanje vrši na osnovu unapred utvrđenih kriterijuma. Na primer, mnoge ankete imaju implicitnu kvotu, kao što je zadovoljstvo kupaca.

Odabir optimalne veličine uzorka ključan je za kvantitativne istraživače koji žele precizne i tačne rezultate testova značajnosti. Određivanje veličine uzorka uključuje različite metode, kao što su statističke formule i elektronski kalkulatori za veličinu uzorka. Međutim, istraživači prvo moraju utvrditi detalje o ciljnoj populaciji kako bi identifikovali odgovarajuću veličinu uzorka. Moraju uzeti u obzir važne faktore poput veličine populacije, nivoa greške, intervala pouzdanosti i nivoa pouzdanosti. Ovi faktori pomažu u odlučivanju koliko se srednja vrednost uzorka može razlikovati od srednje vrednosti populacije i koliko su istraživači sigurni da će stvarna srednja vrednost biti unutar njihovog intervala pouzdanosti. Interval pouzdanosti obično se postavlja na 90%, 95% ili 99% pouzdanosti.

Takođe, istraživači moraju uzeti u obzir i standardnu devijaciju kako bi predvideli varijaciju između odgovora. Veličina kvantitativnog uzorka procenjuje se na osnovu snage testa hipoteza i kvaliteta proizvedenih procena (Mwansa i sar., 2022). Pet važnih parametara nacrta studije, kao što su kriterijum značajnosti, minimalno očekivana razlika, procenjena varijabilnost merenja, željena statistička snaga i jednostrano ili dvostrano statističko ispitivanje, obično određuju primarni faktor veličine uzorka u kvantitativnom dizajnu.

U kvantitativnim istraživačkim nacrtima, probabilističko uzorkovanje je metod koji ima za cilj da osigura da svaki član populacije ima jednaku šansu da bude uključen u uzorak (Mwansa i sar., 2022). Osnovni cilj ovog metoda je da istraživači izvuku validne zaključke iz svojih nalaza i da rezultati predstavljaju celu populaciju. Istraživači koriste četiri osnovne tehnike uzorkovanja kako bi to postigli, o kojima ćemo diskutovati u nastavku.

Prosto slučajno uzorkovanje: Ova tehnika podrazumeva korišćenje potpuno slučajnih tehnika ili alata, kao što su generatori slučajnih brojeva, kako bi svaki pojedinac u populaciji imao jednaku šansu da bude izabran.

Sistematsko uzorkovanje: Slično prostom uzorkovanju, ali specifični pojedinci se biraju redovno. Važno je osigurati da lista ne sadrži skrivene obrasce koji bi mogli iskriviti uzorak (Mwansa i sar., 2022).

Stratifikovano uzorkovanje: Kod ovog uzorkovanja populacija se deli na različite podpopulacije koje su značajno različite jedna od druge. Svaka podgrupa je dobro zastupljena u uzorku, a istraživači moraju podeliti populaciju na podgrupe na osnovu zajedničkih karakteristika, kao što su pol, starosna grupa, klasa prihoda ili uloga. Zatim, iz svake podgrupe se nasumično ili sistematski biraju uzorci.

Klastersko uzorkovanje: Ova tehnika podrazumeva deljenje populacije na podgrupe sa karakteristikama sličnim onima celog uzorka i nasumično biranje celih podgrupa. Ovaj metod je prikladan kada se radi sa velikim i raštrkanim populacijama, ali može uvesti greške uzorkovanja zbog značajnih razlika između klastera.

Nasuprot tome, neprobabilističko uzorkovanje je subjektivni pristup izboru jedinica iz populacije, što ga čini brzim, lakim i jeftinim načinom dobijanja podataka. Međutim, pretpostavlja se da je uzorak reprezentativan za populaciju, što može biti rizična pretpostavka. Dodatno, elementi se biraju proizvoljno, što onemogućava procenu verovatnoće da bilo koji element bude uključen u uzorak ili identifikaciju mogućih pristrasnosti.

Prigodno uzorkovanje: Ovo uzorkovanje koristi pojedince koji su najlakše dostupni kao učesnici u istraživanju.

Uzorkovanje snežne grudve: Ovo uzorkovanje, takođe poznato kao lančano ili mrežno uzorkovanje, traži od ranijih članova uzorka da pronađu i preporuče dodatne ljude koji ispunjavaju uslove za učešće.

Kvotno uzorkovanje: U ovom slučaju istraživač određuje potreban broj učesnika iz svakog stratuma populacije i identifikuje populacione stratume.

I konačno, svrsishodno uzorkovanje, poznato i kao uzorkovanje na osnovu racionalnog rasuđivanja, zasnovano je na ideji da istraživači razumeju populaciju i mogu izabrati pojedince za uzorak