설문 조사 - 대표 샘플

일반적으로 이는 실용적이지 못하며 경제적입니다. 대신에 더 큰 인구 (우주)의 샘플이 생성됩니다. 샘플은 대상 우주에 대한 가정이 만들어지는 기초입니다. 또한 샘플은 타당하고 신뢰할 수있는 연구에 기여하는 기법과 전략을 사용하여 구성됩니다.

전통적인 시장 조사는 응답자의 대표 그룹 인 표본을 식별하고 액세스 할 수 있다는 아이디어를 기반으로합니다.

조사 연구의 대표 샘플

시장 조사에서

대표 샘플

은 다음을 참조합니다. 소비자 대상 계층의 구성원과 일치하는 소수의 소비자를 선택합니다. 대상 우주의 예는 20 세에서 30 세 사이의 스마트 폰 소유자 및 사용자가 될 수 있습니다.

• 견본과 우주 간의 일치 는 조사 결과에 영향을 줄 것으로 예상되는 모든 속성에 대해 강해야합니다.

샘플 - 우주 일치의 한 예는 젊은 여성 유명 인사가 고안 한 향수의 소비자 선택 일 수 있습니다. 이 경우 설문 조사 결과에 영향을 미칠 것으로 예상되는 속성은 18-28 세 여성으로 엔터테인먼트에 정통합니다. 속성의 2 차적인 집합은 다음과 같습니다 : 도시 거주, 대학 입학, 동해안 또는 서해안 거주, 임의 소득 (소득 수준).

• 관련 특성이 표본에 포함될 수있는 구성원의 비율은 대상 소비자 집단의 구성원 비율과 밀접하게 근사해야합니다. 예를 들어, 소비자 우주, 사업가, 대학생 및 노인이 포함 된 경우, 수요일 오후 대학 서점에서 유쾌한 학생들로부터 대표적인 견본을 만들 수 없습니다.
  • 설문 참여자에게 접근하기가 어려울 수 있습니다. 소비자의 전문 패널이 설문 조사에 자주 사용되는 주된 이유 중 하나입니다.
  • 또 다른 효과적인 전략은 연구원이 하위 집단에 대한 데이터를 추출하는 것을 돕는 층화 무작위 추출 절차를 사용하는 것이다.
  조사 연구에서의 표본 추출 표본의 구성원은 편견을 줄이기위한 여러 가지 방법으로 선택됩니다. 이는 유효한 연구 결론을 도출 할 확률이 증가한다는 것을 의미하며 결론은 목표 우주에 일반화 될 수 있습니다. 설문 조사 샘플은 랜덤 화 프로세스를 통해 선택되는 것이 바람직하다. 예를 들어, 데이터베이스에서 샘플 구성원을 선택하면 데이터베이스 목록의 세 x 째 구성원을 모두 선택할 수 있습니다. 경우에 따라 샘플의 구성원을 무작위로 선택하지 않고 할당해야 할 수도 있습니다.최상의 조건에서도 설문 조사는 기회와 관련이 있고 연구 설계와 관련이없는 표본 기반 부정확성의 대상이되므로 선호하는 방법이 아닙니다.
• Experimental Resources 에 의해 확인 된 유권자 전화 폴링 문제에서 수정 된 오류의 출처 목록을 살펴 보겠습니다. 이 목록에는 설문 조사 디자인, 설문 조사 구현 및 설문 데이터 분석에 대한 부정확 한 원인이 포함될 수 있습니다.
  • 데이터베이스 구성원에 대한 불완전한 정보로 인해 중요한 변수가 표본에서 제외됩니다.
  • 설문 조사에 참여할 수 있습니다.
  • 연구에 참여하는 것을 거부하는 샘플 회원은 참여에 동의하는 샘플 회원보다 연구의 중요한 변수와 다르다.

설문 조사 응답자는 설문 조사 질문에 대해 거짓 또는 불완전한 응답을 제공합니다.

전화 조사 목록에서

Experimental Resources 에 의해 다시 수정 된이 목록의 항목은 설문 조사 디자인과 관련이 있습니다. 무작위 화 과정이 사용되었지만, 우연히 너무 많은 이상 치를 선택합니다. *

• 설문 조사에 대한 질문은 잘못 표현되어 응답자를 혼란스럽게합니다.
• 설문에 대한 질서의 순서는 후속 질문의 응답에 과도하게 영향을 미친다.
• 조사 응답에 데이터가 왜곡되거나 가중치가 적용됩니다.

와 신뢰 구간 을 고려하여 시장 조사원이 샘플이 대상 인구를 대표하는 것이 합리적으로 편한 경우주의를 시선으로 바꿀 수 있습니다.

• Experiment Resources는 이상 치를 계산하고 제거하는 방법을 찾는 심리학 연구자가 만든 재미있는 웹 사이트입니다.