Undersøkelser Forskning - Tillit Intervaller og Nivåer

I undersøkelsesforskning brukes statistikk til randomiserte prøver. Disse statistikkene representerer i hvilken grad en forsker kan være trygg på at prøven er rimelig gyldig og pålitelig.

Hva er et konfidensintervall?

A konfidensintervall er feilmarginen som en forsker ville oppleve hvis han eller hun kunne stille et bestemt forskningsspørsmål, si, for hvert medlem av målpopulasjonen og motta det samme svaret tilbake at medlemmer av prøven ga i undersøkelsen.

For eksempel, hvis forskeren brukte et konfidensintervall på 4 og 60% av deltakerne i undersøkelsen, svaret "Ville anbefale til venner," kunne han være sikker at mellom 54% og 64% av medlemmene av hele målpopulasjonen vil også si "Ville anbefale til venner" når de ble spurt det samme spørsmålet. Konfidensintervallet, i dette tilfellet, er +/- 4.

Hva er et konfidensnivå?

A konfidensnivå er et uttrykk for hvor sikker en forsker kan være av dataene hentet fra en prøve. Konfidensnivåer uttrykkes som en prosentandel og angir hvor ofte den prosentandelen av målpopulasjonen vil gi et svar som ligger innenfor konfidensintervallet. Det mest brukte konfidensnivået er 95%. Et tilhørende konsept kalles statistisk betydning.

En forskers tillit til sannsynligheten at hans prøve er virkelig representativ for målpopulasjonen, påvirkes av en rekke faktorer.

En forskers tillit til studieteknikk og implementering - og en bevissthet om begrensningene - er i stor grad basert på tre viktige variabler: Prøvestørrelse, responsfrekvens og populasjonsstørrelse. Forskere har lenge avtalt at disse variablene må vurderes nøye i forskningsplanleggingsfasen.

• Eksempelstørrelse Generelt gir større prøver data som virkelig reflekterer målpopulasjonen. Et bredt konfidensintervall indikerer mindre tillit til dataene fordi det er en større margin for feil . Et bredt konfidensintervall er som sikring av innsatsene dine. Selv om det er et forhold mellom konfidensintervall og prøvestørrelse, men det er ikke et lineært forhold. En forsker kan ikke kutte konfidensnivået i halv ved å fordoble prøvestørrelsen.
• Reaksjonsfrekvens Nøyaktigheten med hvilke prøvedata reflekterer målpopulasjonen, avhenger også av prosentandelen av respondenter som ga et bestemt svar eller reagerte på en bestemt måte. Jo større antall respondenter som ga et bestemt svar, sier "Veldig glad", jo mer sikker kan forskeren være av det svaret.Det vil være noen variabilitet i prosentandelen i de midtre områdene av normalkurven. Det vil si at hvis en forsker er 50% sikker på at medlemmer av målpopulasjonene vil svare (innenfor et konfidensintervall) som medlemmer av prøvepopulasjonen, er det sannsynlig at det vil være noen variasjon fra det 50% -nivået.

• Det er godt å huske at utjevninger (data som ligger i den fjerne enden eller haler, av den normale kurven) er mer sannsynlig å forekomme i omtrent samme hastighet i befolkningen som de gjør i en prøve - det er mindre variabilitet her, fordi det er lavere frekvens. (Tenk på hvordan kulene i en Galton-boks har en tendens til å stable seg opp i midten på Stillehavsforskningsenterets utstilling? Bare noen få baller hopper av i haler.) Derfor er det lettere å være trygg på frekvensen av ekstreme svar .

• Befolkningsstørrelse er ikke en viktig faktor i prøveformat, med mindre en forsker jobber med en populasjon som er svært liten og kjent for ham eller henne (f.eks. Lite nok til at alle medlemmene av befolkningen kan identifiseres av forskeren).

Kreative forskningssystemer påpeker at:

Sannsynligheten for matematikk viser at befolkningen er irrelevant, med mindre prøvenes størrelse overstiger noen få prosent av den totale befolkningen du undersøker. Dette betyr at en prøve på 500 personer er like nyttig for å undersøke meningene til en stat på 15 000 000 som det ville være en by på 100 000.

Generering av et representativt utvalg kan være en kostbar og tidkrevende prosess. Forskere møter alltid et avvei mellom det konfidensnivå de ønsker å oppnå - eller graden av nøyaktighet de trenger for å oppnå - og selvtilliten som de har råd til.

Eksempelstørrelse i kvalitative undersøkelser

Kvalitativ forskning er utforskende eller beskrivende i naturen, og fokuserer ikke på tall eller måling. Men bekymringer om prøvetaking feil i kvalitative undersøkelser forskning er fortsatt gyldig. Som en generell regel, hvis en prøve er representativ for måluniverset, vil de temaer eller mønstre som kommer fra forskningen gjenspeile den større befolkningen som er av interesse for forskeren.

Hvis prøven er både representativ og består av en stor prosentandel av målpopulasjonen, vil tillit til nøyaktigheten av data som er avledet fra denne prøven, være en tendens til å være høy.

Bestemme prøvestørrelse i undersøkelser

Ulike regler gjelder kvantitativ forskning og kvalitativ forskning når det gjelder å bestemme prøvestørrelsen. Generelt, for å være trygg på dataene som genereres av kvalitativ undersøkelsesforskning, må en forsker ha en klar ide om hvordan dataene skal brukes. Dataene kan danne grunnlag for en beskrivende fortelling (som i en case-studie eller noen etnografisk forskning), eller det kan fungere på en undersøkende måte for å identifisere relevante variabler som senere kan testes for korrelasjoner i en kvantitativ studie.

Eksempelstørrelse i kvantitativ undersøkelse

Kvantitativ forskning innebærer ofte sammenligninger mellom markedssegmenter eller undergrupper i et målmarked.Fordi kvantitativ forskning er nummerstyrt, kan det være ganske enkelt å bestemme en komfortabel utvalgsstørrelse. For hver viktig gruppe eller et segment i en studie ville en forsker håpe å undersøke 100 deltakere.

Dette nummeret er en anbefaling og ikke absolutt. En markedsundersøker vil vurdere en rekke relevante variabler for å bestemme størrelsen på en prøve i undersøkelsesforskning.

Eksempelstørrelse i kvantitativ undersøkelsesforskning

Når det gjennomføres undersøkelsesmarkedsundersøkelse, er målet å infer fra prøven hva som sannsynligvis vil være sant for måluniverset. En prøve gir data som kan være observert eller kjent. Fra denne observerte eller kjente data kan en forsker anslå i hvilken grad en ukjent verdi eller parameter kan bli funnet i en målpopulasjon.

Kvantitativ undersøkelsesforskning er basert på begrepet normal , symmetrisk kurve som representerer forskerens sinn, måluniverset - befolkningen som forskeren må estimere i stedet for faktisk > vet parametere. Et representativt utvalg lar en forsker beregne - fra prøvedataene - et

estimert verdiområde som sannsynligvis vil inkludere den ukjente verdien eller parameteren som er av interesse. Dette estimerte verdiområdet representerer et område på den normale kurven, og uttrykkes vanligvis som et desimal eller en prosentandel. Den normale kurven og sannsynligheten

En normal, symmetrisk kurve er et visuelt uttrykk for sannsynlighet. La oss se på en enkel heuristisk: En aktivitet på et vitenskapssenter gjør at et stort antall baller faller mellom to akrylplater, en om gangen. Hver ball faller gjennom samme åpning øverst på displayet, og faller deretter mellom noen av de vertikale, parallelle delene som adskiller stablene baller når de kommer til hvile. Etter flere timer har ballene formet en normal kurve. Kurven endrer seg litt ettersom hver nyinnført ball rammer massen av baller som kom først.

Men generelt er symmetrisk kurve tydelig, og det oppstod naturlig, uavhengig av noen handling fra observatørene eller personalet i Vitenskapssenteret. Den buede formen som ballene danner reflekterer sannsynligheten for at de fleste ballene vil falle inn i senteret og bli der. Færre baller vil gjøre det til den ytre enden av kurven - noe vil uunngåelig, men de er få i antall.

Denne normale kurven ligner konseptet med en prøve. Hver gang skjermen tømmes ut og ballene igjen får lov til å falle inn i Galton-boksen, vil konfigurasjonen av stablene av baller bare være litt annerledes. Men over tid vil formen på kurven ikke forandres mye, og mønsteret vil holde seg i orden.