It is incumbent on the researcher t

It is incumbent on the researcher to clearly define the target population. There are no strict rules to follow, and the researcher must rely on logic and judgment. The population is defined in keeping with the objectives of the study.

Sometimes, the entire population will be sufficiently small, and the researcher can include the entire population in the study. This type of research is called a census study because data is gathered on every member of the population.

Usually, the population is too large for the researcher to attempt to survey all of its members. A small, but carefully chosen sample can be used to represent the population. The sample reflects the characteristics of the population from which it is drawn.

Sampling methods are classified as either probability or nonprobability. In probability samples, each member of the population has a known non-zero probability of being selected. Probability methods include random sampling, systematic sampling, and stratified sampling. In nonprobability sampling, members are selected from the population in some nonrandom manner. These include convenience sampling, judgment sampling, quota sampling, and snowball sampling. The advantage of probability sampling is that sampling error can be calculated. Sampling error is the degree to which a sample might differ from the population. When inferring to the population, results are reported plus or minus the sampling error. In nonprobability sampling, the degree to which the sample differs from the population remains unknown.

Random sampling is the purest form of probability sampling. Each member of the population has an equal and known chance of being selected. When there are very large populations, it is often difficult or impossible to identify every member of the population, so the pool of available subjects becomes biased.

Systematic sampling is often used instead of random sampling. It is also called an Nth name selection technique. After the required sample size has been calculated, every Nth record is selected from a list of population members. As long as the list does not contain any hidden order, this sampling method is as good as the random sampling method. Its only advantage over the random sampling technique is simplicity. Systematic sampling is frequently used to select a specified number of records from a computer file.

Stratified sampling is commonly used probability method that is superior to random sampling because it reduces sampling error. A stratum is a subset of the population that share at least one common characteristic. Examples of stratums might be males and females, or managers and non-managers. The researcher first identifies the relevant stratums and their actual representation in the population. Random sampling is then used to select a sufficient number of subjects from each stratum. "Sufficient" refers to a sample size large enough for us to be reasonably confident that the stratum represents the population. Stratified sampling is often used when one or more of the stratums in the population have a low incidence relative to the other stratums.

Convenience sampling is used in exploratory research where the researcher is interested in getting an inexpensive approximation of the truth. As the name implies, the sample is selected because they are convenient. This nonprobability method is often used during preliminary research efforts to get a gross estimate of the results, without incurring the cost or time required to select a random sample.

Kết quả (Việt) 1:

Đó là đương nhiệm trên các nhà nghiên cứu để xác định rõ mục tiêu dân. Không có không có quy tắc nghiêm ngặt để làm theo, và các nhà nghiên cứu phải dựa trên logic và bản án. Dân số được xác định để phù hợp với các mục tiêu của nghiên cứu.Đôi khi, toàn bộ dân số sẽ là đủ nhỏ, và các nhà nghiên cứu có thể bao gồm toàn bộ cư dân trong nghiên cứu. Loại nghiên cứu được gọi là một nghiên cứu điều tra vì dữ liệu được thu thập trên mỗi thành viên của dân số.Thông thường, dân số là quá lớn đối với các nhà nghiên cứu để thử để khảo sát tất cả các thành viên của nó. Một mẫu nhỏ, nhưng cẩn thận lựa chọn có thể được sử dụng để đại diện cho dân. Các mẫu phản ánh đặc điểm của dân mà từ đó nó được rút ra.Phương pháp lấy mẫu được phân loại như là xác suất hay nonprobability. Trong mẫu xác suất, mỗi thành viên của dân số này có một xác suất-zero nổi tiếng của đang được chọn. Phương pháp xác suất bao gồm lấy mẫu ngẫu nhiên, Hệ thống lấy mẫu và lấy mẫu phân tầng. Lấy mẫu nonprobability, thành viên được lựa chọn từ dân trong một số cách thức nonrandom. Chúng bao gồm thuận tiện lấy mẫu, lấy mẫu bản án, hạn ngạch lấy mẫu và snowball mẫu. Lợi thế của lấy mẫu xác suất là rằng lấy mẫu các lỗi có thể được tính. Lấy mẫu lỗi là mức độ mà một mẫu có thể khác với dân. Khi suy luận cho người dân, kết quả báo cáo cộng thêm hoặc trừ đi các lỗi lấy mẫu. Trong nonprobability mẫu, mức độ mà các mẫu khác từ dân vẫn chưa được biết.Lấy mẫu ngẫu nhiên là dạng tinh khiết nhất của lấy mẫu xác suất. Mỗi thành viên của dân số có một cơ hội bình đẳng và được biết đến của đang được chọn. Khi có quần thể rất lớn, nó thường là khó khăn hoặc không thể xác định mỗi thành viên của dân, do đó, các hồ bơi của sẵn các đối tượng sẽ trở thành thiên vị.Mẫu hệ thống thường được sử dụng thay vì lấy mẫu ngẫu nhiên. Nó cũng được gọi là một kỹ thuật lựa chọn tên thứ n. Sau khi kích thước mẫu cần thiết được tính toán, mỗi hồ sơ thứ n được lựa chọn từ một danh sách các thành viên dân. Miễn là các danh sách không chứa bất kỳ thứ tự ẩn, phương pháp lấy mẫu này là tốt như các phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên. Lợi thế duy nhất của nó trên các kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên là đơn giản. Mẫu hệ thống thường được sử dụng để chọn một số quy định của bản ghi từ một tập tin máy tính.Lấy mẫu phân tầng là phương pháp thường được sử dụng xác suất là tốt hơn để lấy mẫu ngẫu nhiên bởi vì nó làm giảm mẫu lỗi. Một địa tầng là một tập hợp con của dân chia sẻ ít nhất một đặc tính thông thường. Các ví dụ của stratums có thể là nam giới và nữ giới, hoặc người quản lý và không quản lý. Các nhà nghiên cứu đầu tiên xác định stratums có liên quan và đại diện thực sự của mình trong dân số. Lấy mẫu ngẫu nhiên sau đó được sử dụng để chọn đủ số môn học từ mỗi tầng. "Đủ" đề cập đến một kích thước mẫu đủ lớn cho chúng tôi khá tự tin rằng địa tầng đại diện cho dân. Lấy mẫu phân tầng thường được sử dụng khi một hoặc nhiều stratums trong dân số có một tỷ lệ thấp so với stratums khác.Thuận tiện lấy mẫu được sử dụng trong nghiên cứu thăm dò mà các nhà nghiên cứu là quan tâm đến một xấp xỉ rẻ tiền của sự thật. Như tên ngụ ý, các mẫu được chọn bởi vì họ là thuận tiện. Nonprobability phương pháp này thường được sử dụng trong nghiên cứu sơ bộ những nỗ lực để có được một ước tính tổng của các kết quả, mà không incurring chi phí hay thời gian cần thiết để chọn một mẫu ngẫu nhiên.

Kết quả (Việt) 2:

Bổn phận của các nhà nghiên cứu để xác định rõ mục tiêu dân số. Không có quy tắc nghiêm ngặt để làm theo, và các nhà nghiên cứu phải dựa trên logic và phán xét. Dân số được xác định phù hợp với các mục tiêu của nghiên cứu này.

Đôi khi, toàn bộ dân sẽ đủ nhỏ, và các nhà nghiên cứu có thể bao gồm toàn bộ dân số trong nghiên cứu. Loại nghiên cứu này được gọi là một nghiên cứu điều tra dân số, vì dữ liệu được thu thập trên mỗi thành viên của dân số.

Thông thường, dân số là quá lớn đối với các nhà nghiên cứu để cố gắng điều tra tất cả các thành viên của nó. Một mẫu nhỏ, nhưng được lựa chọn cẩn thận có thể được sử dụng để đại diện cho dân số. Mẫu phản ánh các đặc tính của dân số mà từ đó nó được rút ra.

Phương pháp lấy mẫu được phân loại là xác suất hoặc nonprobability. Trong mẫu xác suất, mỗi người dân có một xác suất khác không biết được lựa chọn. Phương pháp xác suất bao gồm lấy mẫu ngẫu nhiên, chọn mẫu hệ thống, và lấy mẫu phân tầng. Trong mẫu nonprobability, các thành viên được lựa chọn của người dân trong một số cách không ngẫu nhiên. Chúng bao gồm lấy mẫu thuận tiện, lấy mẫu xét đoán, lấy mẫu hạn ngạch, và lấy mẫu quả bóng tuyết. Ưu điểm của việc lấy mẫu xác suất là lỗi lấy mẫu có thể được tính toán. Lấy mẫu lỗi là mức độ mà một mẫu có thể khác nhau từ người dân. Khi suy cho người dân, kết quả được báo cáo cộng hoặc trừ sai số mẫu. Trong mẫu nonprobability, mức độ mà mẫu khác với số dân còn chưa biết.

Lấy mẫu ngẫu nhiên là hình thức tinh khiết nhất của lấy mẫu xác suất. Mỗi thành viên của dân số có cơ hội bình đẳng và được biết đến được lựa chọn. Khi có rất đông dân cư, nó thường rất khó hoặc không thể xác định tất cả các thành viên của dân, do đó, các hồ bơi của các đối tượng có sẵn trở nên thiên vị.

Lấy mẫu hệ thống thường được sử dụng thay vì lấy mẫu ngẫu nhiên. Nó cũng được gọi là một kỹ thuật tên lựa chọn thứ N. Sau khi kích thước mẫu cần thiết đã được tính toán, mỗi bản ghi thứ N được chọn từ một danh sách các thành viên dân số. Miễn là danh sách không có thứ tự bất kỳ ẩn, phương pháp lấy mẫu này là tốt như các phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên. Lợi thế duy nhất của nó trên các kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên là sự đơn giản. Lấy mẫu hệ thống thường được sử dụng để chọn một số quy định của hồ sơ từ một tập tin máy tính.

Lấy mẫu phân tầng thường được sử dụng phương pháp xác suất mà là cấp trên để lấy mẫu ngẫu nhiên vì nó làm giảm sai số. Một tầng là một tập hợp con của các dân mà chia sẻ ít nhất một đặc điểm chung. Ví dụ về các địa tầng có thể là nam và nữ, hoặc người quản lý và không quản lý. Các nhà nghiên cứu đầu tiên xác định các địa tầng có liên quan và đại diện thực tế của họ trong dân số. Lấy mẫu ngẫu nhiên sau đó được sử dụng để chọn đủ số lượng các đối tượng từ mỗi tầng. "Đủ" dùng để chỉ một cỡ mẫu đủ lớn cho chúng tôi để được hợp lý tự tin rằng các tầng đại diện cho dân số. Lấy mẫu phân tầng thường được sử dụng khi một hoặc nhiều hơn các địa tầng trong quần thể có tỉ lệ mắc thấp so với các địa tầng khác.

Lấy mẫu thuận tiện được sử dụng trong nghiên cứu thăm dò, nơi các nhà nghiên cứu quan tâm đến việc nhận được một xấp xỉ tốn kém của sự thật. Như tên của nó, mẫu được lựa chọn vì chúng được thuận tiện. Phương pháp nonprobability này thường được sử dụng trong nỗ lực nghiên cứu sơ bộ để có được một ước tính tổng các kết quả, mà không phát sinh chi phí hay thời gian cần thiết để chọn một mẫu ngẫu nhiên.