Techniki i metody pobierania próbek

Geografia, zajmująca się relacją człowiek i środowisko, jest zasadniczo nauką społeczną. Jednym z głównych problemów, z jakimi spotykają się geografowie w prowadzeniu badań, jest duża ilość danych.

W rzeczywistości w ostatnich dziesięcioleciach "eksplozja danych" miała miejsce w każdej sferze życia, dostarczając ogromnego źródła cennych informacji w postaci liczbowych faktów do kwantyfikacji problemów społeczno-ekonomicznych w przestrzeni i czasie.

Zwiększona ilość danych, choć użyteczna do formułowania hipotez i ich testowania, spowodowała problemy z przetwarzaniem danych, ich wykreślaniem na mapach i analizie. Zadanie badaczy stało się zatem uciążliwe, kosztowne i czasochłonne.

Niemal wszystkie gałęzie geografii, np. Geomorfologia, klimatologia, oceanografia, pedologia, demografia, geografia gospodarcza, rolna i przemysłowa, planowanie przestrzenne obszarów miejskich i wiejskich, transport, osiedle miejskie, geografia wyborcza i medyczna, zwróciły się w stronę bardziej precyzyjnych danych liczbowych. w ich próbach uczynienia bardziej realistyczną i obiektywną oceną zjawisk geograficznych.

Co więcej, teraz geografowie coraz częściej współpracują z naukowcami z innych dyscyplin. Konieczne jest zatem zastosowanie do danych geograficznych rozsądnych i złożonych technik statystycznych.

"Pobieranie próbek" jest przydatną techniką przetwarzania danych. Jest często wykorzystywany przez geografów w swoich badaniach. Sampling danych sam w sobie jest żmudną pracą, która wymaga najwyższej staranności ze strony badacza, aby uzyskać wiarygodne wyniki.

Istota próbkowania polega na tym, że duża liczba pozycji, osób lub lokalizacji (populacja statystyczna) może, w określonych granicach prawdopodobieństwa statystycznego, być prezentowana przez mniejszą grupę pozycji (próbkę) wybranych z większej grupy ( populacja rodziców).

Spośród olbrzymiej populacji, jeśli ograniczony jest wybór przedmiotów lub przypadków, nazywa się to "próbką". Ograniczona "próba" jest ogólnie wystarczająca do uogólnienia całej populacji. W wielu przypadkach liczba osób w populacji, np. Średnia wydajność wszystkich działek w regionie rolniczym lub kamyków na plaży morskiej jest tak duża, że ​​pomiar wszystkich z nich byłby praktycznie niemożliwy z praktycznego punktu widzenia.

Jeśli jednak dzięki pobieraniu próbek ograniczony wybór pól do pomiaru plonów umożliwi obserwatorowi uzyskanie średniego plonu pól w całym regionie, podobnie ograniczony wybór kamyków na plaży morskiej będzie wystarczający do uogólnienie dotyczące kamyków na tym wybrzeżu.

Pobieranie próbek stanowi zatem bardziej efektywne wykorzystanie naszej energii, nadal pozwalając nam na rzetelne stwierdzenia dotyczące całej populacji. Sondaże opinii publicznej ogłaszają, w jaki sposób naród zamierza głosować lub analizować postawy ludzi w aktualnych sprawach, ale ich wnioski pochodzą z próby składającej się z kilkuset ankiet, a nie z konsultacji z wszystkimi w kraju. Pełne wyliczenie populacji w większości przypadków jest praktycznie niewykonalne.

Odpowiednie pobieranie próbek w badaniach geograficznych jest bardzo pożądane, ponieważ oszczędza czas, wysiłki i koszty w znaczący sposób oraz daje wiarygodne wyniki, które można wykorzystać do celów generalizacji i prognozowania. Problem wyboru odpowiedniej wielkości próbki jest jednak nieco bardziej skomplikowany.

Najprostszą zasadą jest to, że im większa jest wielkość próbki, tym bardziej prawdopodobne jest, że daje ona wiarygodny obraz populacji rodzicielskiej. Jako dalszą przybliżoną wskazówkę można powiedzieć, że wielkość próbki powinna wynosić co najmniej 5 procent do 15 procent całości dla uzyskania zadowalających wyników. Decyzje dotyczące określenia populacji macierzystej i wyboru najlepszej metody pobierania próbek zależą jednak w dużej mierze od zdrowego rozsądku.

Niektóre z powszechnie znanych i często stosowanych metod pobierania próbek to: losowe pobieranie próbek, celowe pobieranie próbek, systematyczne pobieranie próbek, warstwowe pobieranie próbek i wieloetapowe pobieranie próbek.

1. Losowe pobieranie próbek:

W losowym próbkowaniu jednostki losowe są wybierane losowo. Po zdefiniowaniu "populacji macierzystej" każdy element w tej populacji ma równe szanse na uwzględnienie w dowolnej próbce. W tej metodzie należy zadbać o to, aby próbki zostały wybrane losowo. Wiele razy prawdziwie losowy wybór może nie być możliwy.

Badacz powinien jednak dążyć do ideału doboru losowego tak ściśle, jak to możliwe. Korzystanie z loterii jest najprostszą metodą takiego pobierania próbek. Dość dobre próbki można również pobierać za pomocą losowych numerów próbek podanych w tabeli 6.2.

Pobieranie próbek za pomocą losowej tabeli próbkowania można zilustrować, przytaczając przykład. Załóżmy, że do badania użytkowania gruntów rolnych w regionie posiadającym 400 wsi, losowo wybranych zostanie tylko 15 wiosek. Przede wszystkim wioski będą numerowane seryjnie, np. 1, 2, 3, 4, 5 ...... .. 400.

Po uporządkowaniu wiosek w kolejności szeregowej, zostanie pobrana strona (tabela) losowej serii próbkowania. Zaczynając od dowolnej cyfry tej strony, cyfry występujące kolejno (w wierszach lub w kolumnach) będą zapisywane w blokach po trzy cyfry. Liczby 001 i 002 można przyjąć odpowiednio dla wioski 1 i wioski 2, a ostatecznie 400 będzie odpowiadać miejscowości 400.

Wszystkie trzycyfrowe liczby większe niż 400, a także 000 będą ignorowane. Jeżeli numer występujący wcześniej zostanie powtórzony, zostanie wprowadzona nowa cyfra, aż do uzyskania 15 różnych liczb trzycyfrowych (z których żadna nie powinna być większa niż 400). Poniższy przykład zilustrowany przy pomocy Tabeli 6.3 sprawiłby, że punkt byłby wyraźniejszy.

Tabela 6.2 podana jest w wartościach dziesiątek i jedynek. Po pierwsze, liczby te są ułożone w blokach po trzy, dając trzy liczby, ponieważ całkowita liczba wiosek badanego obszaru wzrasta do trzech cyfr (400). Następnie wybiera się wszystkie liczby, które mieszczą się w granicach 400, ignorując liczby, które przekraczają 400, a także 000. Zgodnie z tą techniką, 15 próbnych wiosek, pobranych przy pomocy tabeli 6.2, będzie wyglądało następująco: 201, 221, 162, 45, 327, 36, 174, 157, 291, 47, 239, 09, 39, 42 i 122. Rozmieszczone w szeregu wioski wybrane jako próbki będą 9, 36, 39, 42, 45, 47, 122, 157, 162, 174, 201, 221, 239 i 291, 327.

W takim przypadku liczby przekraczające 10000 i 0000 będą ignorowane podczas dokonywania selekcji. Losowa tabela próbkowania ułatwia pracę badaczy. Główna zaleta techniki losowego losowania polega na tym, że jest bezstronna, bardziej obiektywna i reprezentatywna dla całej księgi danych.

2. Purposive Sampling:

W celowej technice doboru próbek wybiera się próbki w określonym celu. Na przykład, jeśli ustalony zostanie standard żywienia ludności wiejskiej w regionie lub kraju, mając wegetariańskie nawyki żywieniowe, jako próbki do badań będą brane tylko wegetariańskie rodziny żywieniowe.

Podobnie, jeśli badana będzie zmiana poziomu życia robotników rolnych i rolników w danej jednostce w określonym przedziale czasu, próbki zostaną pobrane z odpowiednich kategorii, ignorując resztę populacji. Ta technika pobierania próbek ma wadę faworyzowania i nie daje reprezentatywnej próbki populacji.

3. Systematyczne pobieranie próbek:

W tej metodzie dokonuje się regularnego wyboru selekcji zamiast wybierania każdej osoby osobno. Ta metoda jest również znana jako quasi-losowa. Na przykład, jeśli badanie kombinacji upraw ma nastąpić w 2000 wioskach jednostki terenowej i wybranych zostanie 20 próbnych wiosek, wioski powinny otrzymać kolejność szeregową, zaczynając od 1 do 2000.

Po szeregowym uporządkowaniu wiosek wybiera się co setną wioskę z listy. Wymagane wioski próbne zostaną szybko osiągnięte. W przypadku sensownego stosowania systematyczne pobieranie próbek może być często wygodniejsze niż w przypadku rzeczywistego losowego pobierania próbek i może być równie skuteczne. Metoda ta, choć pomocna w szybkim i skutecznym próbkowaniu, cierpi z powodu porażki subiektywności, ponieważ każda wioska obszaru nie ma równych szans na uwzględnienie w próbie.

4. Uwarunkowane pobieranie próbek:

Gdy populacja jest heterogeniczna w odniesieniu do zmiennych będących przedmiotem badań i można ją podzielić na względnie homogeniczne grupy i podgrupy, można zastosować technikę warstwowego próbkowania. Ten rodzaj pobierania próbek stosuje się głównie wtedy, gdy istnieją znaczące grupy o znanym rozmiarze w "populacji macierzystej" i pożądane jest upewnienie się, że każda podgrupa jest reprezentowana w sposób sprawiedliwy w całej próbie. Załóżmy na przykład, że populacja wioski wynosi 10000 i na podstawie zmiennych dochodowych można ją podzielić na 10 grup, a następnie pobierana jest losowa próba dla każdej z podgrup reprezentująca dochód danej grupy.

Główną zaletą warstwowego próbkowania jest fakt, że można go łatwo podawać, a każda warstwa jest reprezentowana w próbce (co może nie mieć miejsca w przypadku losowego i celowego pobierania próbek), tak że w razie potrzeby można mieć oddzielne szacunki dla warstwy oznacza. Uwarstwione losowe pobieranie próbek jest szeroko stosowane w badaniach rolnictwa, przemyśle i zastosowaniach geograficznych.

5. Wielostopniowe pobieranie próbek:

Gdy wymagana jednostka próbkowania zostanie osiągnięta etapami, nazywana jest próbkowaniem wieloetapowym. Na przykład, jeśli 1000 rodzin zostanie wybranych do dzierżawy gruntów lub badania społeczno-gospodarczego regionu mezo lub makro, można to zrobić za pomocą próbkowania wieloetapowego, tj. Najpierw wybierając losowo kilka wsi jednostki powierzchniowej, a następnie wybór liczby rodzin z każdej z wybranych wiosek.

Ta metoda pobierania próbek jest szczególnie użyteczna w przypadku populacji obejmującej duże obszary, dla których wykaz osób nie jest łatwo dostępny lub nie można go łatwo skonstruować. Metoda jest ogólnie tańsza, ale mniej dokładna w porównaniu z odpowiednią próbką jednostopniową.

Opisane powyżej techniki statystyczne pobierania próbek są bardzo użyteczne dla naukowców, zajmujących się społeczno-ekonomicznymi problemami społeczeństwa, a także dla tych, którzy pracują w dziedzinie ewolucji form ziemi, klimatologii, hydrosfery itp.

Zastosowanie technik próbkowania w badaniach geograficznych ułatwia zadanie naukowcom, ponieważ oszczędzają one czas, wysiłek i kosztują znacznie oraz dają dość wiarygodne wyniki. W geografii, w której teoria grafów, korelacja, topologia i transformacja są na wschodzącym etapie, techniki próbkowania odgrywają istotną rolę w formułowaniu hipotezy, podejmowania decyzji, symulacji i prognozowania.