Статистик тоо баримт дээр дээж нь нийт группийг бүхэлд нь төлөөлөхөд хэрэглэгддэг популяцийн нэг хэсэг юм. Судалгааны ажил хийхдээ тухайн хүн амын тоог цөөн тооны хүн хэтэрхий том учраас хүн болгонд судалгаа хийх нь ихэвчлэн боломжгүй байдаг. Хүн амын шинж чанарын талаархи дүгнэлт гаргахын тулд судлаачид санамсаргүй түүвэр хэрэглэж болно.
Судлаачид яагаад дээжийг ашиглах вэ?
Хүний оюун ухаан, зан үйлийн талаар судлахдаа судлаачид ихэнх тохиолдолд ганцхан хүнээс мэдээлэл цуглуулж чаддаггүй. Үүний оронд томоохон бүлгийг төлөөлж буй хувь хүмүүсээс илүү жижиг түүвэр сонгож авдаг. Хэрвээ дээж нь тухайн хүн амын бодит төлөөлөл юм бол судлаачид үр дүнгээ авч, том бүлэгт хуваадаг.
Дээж авах төрөл
Сэтгэл судлалын болон бусад төрлийн нийгмийн судалгаанд туршилт хийж буй хүмүүс хэд хэдэн янзын дээж авах аргад тулгуурладаг.
1. Магадлалын түүвэрлэлт
Магадлалын түүвэрлэлт гэдэг нь популяци бүрт хүн бүр сонгогдох тэгш боломжоор хангагдана гэсэн үг юм. Магадлалын түүвэрлэлт нь санамсаргүй түүвэрлэлтээс хамаардаг тул популяцийн өөр өөр хэсэг нь дээжинд төлөөлөх боломжтой байх боломжийг олгодог. Энэ нь магадлалын дээжийг илүү төлөөлөх боломжийг олгодог бөгөөд судлаачид үр дүнг бүхэлд нь бүлэгт илүү сайн хүргэж чаддаг.
Сорилтын хэд хэдэн төрөл байдаг.
- Энгийн санамсаргүй түүвэрлэлт нь магадгүй нэрнээс шалтгаалан магадлалын түүврийн хамгийн энгийн хэлбэр юм. Судлаачид хүн бүрт хүн бүрийг аваад санамсаргүй байдлаар дээж авахдаа зарим төрлийн компьютерийн програм эсвэл санамсаргүй тоон генераторыг ашиглан сонгон авдаг.
- Түүвэрлэсэн санамсаргүй түүврийн арга нь хүн амын тоог бүлэг болгон хувааж, дараа нь эдгээр дэд бүлгээс тус бүр энгийн санамсаргүй түүвэр авах явдал юм. Жишээлбэл, судалгаанд хүн амыг арьсны өнгө, хүйс, нас зэрэгт үндэслэн бүлэглэж хуваагаад эдгээр бүлгүүдийн санамсаргүй санамсаргүй түүврийг авч болно. Статистикийн санамсаргүй түүвэрлэлт нь энгийн санамсаргүй түүвэрлэлтээс илүү статистик нарийвчлалыг өгдөг бөгөөд тодорхой бүлгүүд нь дээжинд үнэн зөв төлөөлөхийг баталгаажуулахад тусалдаг.
- Кластерын түүвэрлэлт нь хүн амыг газарзүйн байршил, хил хязгаарыг үндэслэн жижиг класст хуваахыг хэлнэ. Эдгээр кластеруудын санамсаргүй түүврийг сонгож дараа нь кластер доторхи бүх сэдвийг хэмжинэ. Жишээлбэл, танай муж дахь сургуулийн захирал дээр судалгаа хийхийг хичээж байгаа гэж төсөөлөөд үз дээ. Сургуулийн бүх зарчмаас цуглуулсан мэдээллийг зардал багатай, цаг хугацаа их шаарддаг. Кластерын дээж авах аргыг ашиглан та өөрийн мужаас таван мужийг санамсаргүй байдлаар сонгож, дараа нь эдгээр таван муж тус бүрийн сэдэв бүрийн өгөгдлийг цуглуулах болно.
2. Таамаглалын бус түүвэрлэлт
Нөгөө талаас, магадлалын бус түүвэрлэлт нь оролцогчдыг сонгон авах тэгш боломжоор хангах аргуудыг оролцуулах замаар оролцуулах явдал юм.
Энэ төрлийн сорилтын нэг асуудал нь сайн дурынхан сайн дурын бус хүмүүстэй харьцуулахад тодорхой хувьсагчдаас ялгаатай байж болох бөгөөд энэ нь үр дүнг нийт хүн амд түгээхэд хүндрэлтэй байж болох юм.
Түүнээс гадна, олон төрлийн согоггүй түүвэрлэлтийн аргууд байдаг.
- Ая тухтай түүвэрлэлт нь судалгаанд оролцогчид ашиглахад тохиромжтой, боломжтой байдаг. Хэрэв та их сургуулийн сэтгэл судлалын тэнхимээр дамжуулан сэтгэлзүйн судалгаанд сайн дураар оролцсон бол танд ая тухтай дээж дээр тулгуурласан судалгаанд оролцсон. Судлаачдаас авах боломжтой эмнэлзүйн дээжийг сайн дурынхныг асуухад тулгуурласан судалгаа нь хялбар дээжийн жишээнүүд юм.
- Зорилго гэдэг нь тодорхой шалгуурыг хангасан хувь хүмүүсийг хайж олох явдал юм. Жишээ нь, зах зээлд оролцогчид тэдний бүтээгдэхүүнийг 18-35 насны эмэгтэйчүүд хэрхэн ойлгож байгааг мэдэх сонирхолтой байж магадгүй юм. Тэд зах зээлийн судалгааны компанийг хөгшрөлтийн шалгуурын дагуу санаатайгаар эрэлхийлж, ярилцлага хийх утсаар ярилцлага хийх зах зээлийн судалгааны компанийг ажиллуулж болох юм.
- Квотын түүвэрлэлт нь популяци дахь дэд бүлгүүдийн тодорхой хэсгийг бодитойгоор түүвэрлэх явдал юм. Жишээлбэл, улс төрийн үзэл бодол нь улс төрийн тодорхой асуудлаар хүн амын үзэл бодлыг судлах сонирхолтой байж болно. Хэрэв тэд санамсаргүй санамсаргуй түүвэрлэлт хэрэглэж байгаа бол тэд магадгүй популяцийн тодорхой дэд хэсгийг алдаж магадгүй юм. Үүний оронд дээжийн тодорхой хувь нь эдгээр дэд бүлгийг багтаах шалгуурыг тогтоодог. Үр дээж нь популяцид байдаг бодит хувь хэмжээг төлөөлөхгүй байж болох боловч квоттой байх нь эдгээр жижиг дэд бүлгүүдийг төлөөлнө.
Илүү магадлал болон ашгийн бус сорьцын ялгаатай аргуудын талаар дэлгэрэнгүй үзэх.
Дээж авах алдаа
Яагаад гэвэл түүвэрлэлт нь популяцид хүн бүрийг хамруулах боломжгүй, учир нь алдаа гардаг. Популяцид байгаа болон түүвэрт байгаа зүйлүүдийн хоорондын ялгааг түүвэрлэлтийн алдаа гэж нэрлэдэг.
Хэдийгээр популяци болон дээж хоорондын ялгаа хэр их болохыг мэдэх боломжгүй ч судлаачид түүвэрлэлтийн алдааны хэмжээг статистикийн хувьд тооцоолж чаддаг. Жишээ нь, улс төрийн санал асуулгаар та магадгүй итгэл үнэмшлээр тодорхойлсон алдааны хил хязгаарын талаар сонсдог байж болно.
Ерөнхийдөө түүврийн хэмжээ их байх тусам алдааны түвшин бага байна. Энэ нь дээжийг нийт хүн амын тоонд хүрэхэд ойртох тусам хүн амын бүх шинж чанарыг үнэн зөв тодорхойлох явдал юм. Түүвэрлэлтийн алдааг бүрэн арилгах цорын ганц арга бол нийт хүн амаас өгөгдлийг цуглуулах явдал юм. Энэ нь ихэвчлэн хэтэрхий зардал багатай, цаг хугацаа их шаарддаг. Санамсаргүй алдааны магадлалын сорилт болон том түүврийн хэмжээг ашиглан дээжлэлтийн алдааг багасгаж болно.
Ашигласан материал:
Гүүдвин, CJ (2010). Сэтгэл судлалын судалгаа: Аргаз ба дизайн. Hoboken, NJ: Жон Уайли ба хөвгүүд.
Николас, Л. (2008). Сэтгэл судлалын танилцуулга. UCT Хэвлэлийн: Кэйптаун хот.