研究人群：特征和抽样技术

你如何定义研究人群？ 研究需要特定的小组根据他们的结果得出结论并做出决定。 这个感兴趣的组被称为样本。 用于选择受访者的方法称为抽样。

什么是研究人群？

研究人群是考虑进行研究或统计推理的群体。 研究人群不仅限于人类。 它是一组具有共同点的方面。 它们可以是对象、动物、测量值等，在一个组内具有许多特征。

例如，假设您对 30 至 35 岁之间的人在服用特定类型的药物后从特定疾病中恢复所需的平均时间感兴趣。 在这种情况下，研究人群将是 30 至 35 岁之间的所有人。

一项医学研究检查了城市中流浪狗中特定疾病的传播情况。 在这里，属于该城市的流浪狗是研究人群。 此总体或样本代表您想要得出的结论的整个总体。

如何建立研究人群？

抽样是一种强大的技术，可以收集从特定群体中选择的广泛人群的意见，以从总体上了解更多关于整个群体的信息。

为了使任何研究有效，有必要选择真正代表整个人群的研究人群。 在开始您的研究之前，必须确定并同意目标人群。 通过提前指定和了解您的样本，任何被认为对研究无用的反馈都将在很大程度上消除。

如果您的调查旨在了解产品或服务的有效性，那么研究人群应该是使用过该产品或最适合其需求以及将使用该产品/服务的客户。

从目标市场的整个人群中收集数据既昂贵又耗时。 通过对您的研究人群进行准确抽样，可以使用结果中的趋势构建目标市场的真实图景。

从研究人群中选择准确的样本

选择合适的样本取决于几个关键因素。

• 首先，您决定要估计哪些总体参数。
• 不要期望从样本中得到的估计是准确的。 在根据样本结果做出假设时，始终期望有一定的误差范围。
• 了解抽样成本有助于我们确定我们的估计需要多精确。
• 了解您要衡量的人口的可变性。 如果研究人群很大，则无需假设需要大样本。
• 考虑到您的人口的响应率。 对于在线研究，20% 的响应率被认为是“好”的。

研究人群的抽样特征

• 抽样是一种无需调查整个目标人群即可收集数据的机制。
• 研究人群是您考虑进行研究的整个单位。 样本是代表总体的该组的子集。
• 抽样可减少调查疲劳，因为它用于防止民意测验人员进行过多调查，从而提高响应率。
• 此外，它比测量整个组更便宜，节省更多时间。
• 跟踪不同组的响应率模式将有助于确定选择多少受访者。
• 该研究不仅限于选定的部分，而是适用于整个目标人群。

针对您的研究人群的抽样技术

既然您了解由于各种因素而无法调查整个研究人群，您应该采用最适合您的研究的样本选择方法之一。

一般而言，可以应用两种方法：概率抽样和非概率抽样。

抽样技术：概率抽样

该方法用于根据概率论从总体中选择样本对象。 每个人都包含在样本中，并且被选中的机会均等。 这种类型的样本没有偏差。 人群中的每个人都有机会参与研究。

概率抽样可分为四种类型：

• 简单随机抽样：简单随机抽样是选择样本的最简单方法。 在这里，每个成员都有平等的机会成为样本的一部分。 该样本中的对象是随机选择的，每个成员被选中的概率完全相同。
• 整群抽样：整群抽样是将受访者分组的一种方法。 这些组可以根据年龄、性别、位置和人口统计参数来定义。
• 系统抽样：在系统抽样中，从总体中以相等的间隔选择个体。 选择一个起点，然后以预定义的样本间隔选择受访者。
• 分层抽样：分层随机抽样是将受访者划分为不同但预定义的参数的过程。 在这种方法中，受访者不重叠，而是共同代表整个人口。
• 抽样技术：非概率抽样

非概率抽样方法使用研究人员对样本选择的偏好。 这种抽样方法主要源于研究人员访问该样本的能力。 在这里，总体成员没有相同的机会成为样本的一部分。

非概率抽样可以进一步分为四种不同的类型：

• 便利抽样：顾名思义，便利抽样代表研究人员可以方便地接触到受访者。 研究人员无权选择样本，仅出于接近而非代表性的原因。
• 故意的、批判的或判断性的抽样：在这种类型的抽样中，研究人员根据研究的性质和对目标受众的理解来判断和发展他的样本。 只有符合研究标准和最终目标的人才能被选中。
• 雪球采样：当雪球加速时，它会在自身周围积累更多的雪。 同样，通过滚雪球抽样，一旦参与结束，受访者的任务是为研究提供参考或招募样本。
• 配额抽样：配额抽样是研究人员有权根据其层级选择样本的方法。 在这种方法中，两个人不能在两种不同的条件下存在。

在研究人群中抽样的优点和缺点

在大多数情况下，在整个研究人群中，只能从预定义的样本中获得感知。 这有其自身的优点和缺点。 下面列出了其中一些。

优点

• 高度准确 - 错误概率低（如果采样良好）
• 经济上可行，高度可靠
• 对不同调查的适应度高 与调查整个人口相比，花费更少的时间 减少资源部署
• 数据密集型和综合属性适用于更大的人群范围，当研究人群庞大时是理想的。

缺点

• 样本不足
• 偏见的可能性
• 精度问题（如果采样不佳）
• 难以获得典型样本
• 缺乏优质资源
• 犯错误的可能性。

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