ANCHETE: POPULAȚIE ȘI EȘANTION

Cercetarea cantitativă este o metodă de cercetare prin sondaj utilizată pe scară largă, care are ca scop colectarea sistematică de informații de la respondenți pentru a prezice și înțelege diferite aspecte ale comportamentului populației. Aceasta implică eșantionarea, proiectarea chestionarelor, administrarea de anchete și analiza datelor. Diferite tipuri de sondaje includ interviuri în persoană și telefonice, sondaje omnibus și chestionare autoadministrate.

În ciuda eficienței sale, cercetarea cantitativă are unele limitări. În primul rând, colectează date cantitative în mod natural și le analizează folosind metode matematice. Cu toate acestea, cercetătorii pot folosi instrumente de măsurare pentru a converti fenomene non-cantitative, cum ar fi credințele, în date cantitative. Mulți cercetători adoptă o abordare pragmatică și folosesc metode cantitative pentru a obține o înțelegere largă, a testa ipoteze sau a studia fenomene cantitative.

Cercetarea prin sondaj a devenit o tehnică majoră, dacă nu primară, pentru studierea și adresarea participanților una sau mai multe întrebări despre atitudinile, percepțiile sau comportamentele lor (Stockemer, 2019).

Cercetarea prin sondaj este o metodă cantitativă utilizată pe scară largă în științe sociale, educație și asistență medicală. Aceasta presupune colectarea datelor standardizate printr-o serie de întrebări adresate participanților, care pot fi apoi analizate statistic. Prin această analiză statistică, cercetătorii pot concluziona populația mai largă din care a fost prelevat eșantionul. Sondajele sunt de obicei folosite mai bine pentru a înțelege convingerile, atitudinile și opiniile indivizilor și pentru a raporta experiențele și comportamentele acestora. În timp ce datele colectate din sondaje sunt subiective, date mai obiective, cum ar fi vârsta și locul nașterii, pot fi obținute prin alte mijloace (Leavy, 2022) .

Există două modele metodologice principale în cercetarea prin sondaj.

Sondajul transversal este o metodă de colectare a datelor despre un grup de indivizi la un anumit moment în timp (Mtshweni, 2019) . Astfel de anchete sunt adesea legitime din punct de vedere teoretic, deoarece permit cercetătorilor să concluzioneze relația dintre variabile independente și dependente. Cu toate acestea, deoarece un singur set de date este disponibil pentru variabile independente și dependente, anchetele transversale nu pot dovedi cauzalitatea. Cercetătorii trebuie să se bazeze pe teorie, logică și intuiție pentru a susține constatările și concluziile trase din studiile transversale. Cu alte cuvinte, cercetătorii ar trebui să utilizeze date transversale pentru a testa teoriile numai dacă există o relație temporală clară între variabilele independente și dependente. Un sondaj transversal poate fi un instrument puternic pentru testarea ipotezelor atunci când există ipoteze teoretice explicite despre relație. Cu toate acestea, relațiile empirice sunt doar uneori clare și poate fi dificil să se obțină explicații cauzale din studiile transversale.

Sondajele longitudinale sunt un tip unic de cercetare care diferă de studiile transversale prin faptul că sunt efectuate în mod repetat pe o perioadă lungă de timp. Fiecare sondaj constă din același set de întrebări, permițând cercetătorilor să obțină informații neprețuite asupra evoluției atitudinilor și comportamentelor în cadrul unei populații. Aceste sondaje pot fi clasificate în trei categorii: tendință, cohortă și panel (Leavy, 2022; Stockemer, 2019; Watson, 2015) .

• Un studiu Trend, numit adesea sondaj transversal repetat, implică efectuarea de sondaje multiple cu diferite grupuri de indivizi de-a lungul timpului. Sondajele includ aceleași întrebări în fiecare val, integral sau parțial. Această metodă le permite cercetătorilor să identifice schimbări semnificative în atitudini și comportamente în timp.
• Studiile de cohortă au un accent mai restrâns, deoarece se concentrează mai degrabă pe un anumit grup decât pe întreaga populație. La fel ca studiile de tendințe, studiile de cohortă implică anchete recurente îndreptate exclusiv către un grup selectat de persoane cu o caracteristică comună. Fiecare iterație implică un eșantion nou din aceeași populație, ceea ce indică faptul că populația rămâne constantă, în timp ce indivizii eșantionați variază (Price & Lovell, 2018) .
• În cele din urmă, studiile de grup sunt cunoscute pentru că pun același set de întrebări acelorași indivizi în mai multe valuri. Deși aceste sondaje pot fi destul de costisitoare și dificil de realizat, ele sunt considerate cea mai eficientă modalitate de a detecta relațiile cauzale sau schimbările în comportamentul individual. Ca rezultat, studiile de grup servesc ca un instrument puternic în identificarea unor astfel de relații.

Eșantionarea este un aspect crucial al cercetării care permite cercetătorilor să colecteze date despre o populație de interes. Obiectivul principal al eșantionării este obținerea de date reprezentative pentru întreaga populație, ceea ce poate fi o provocare din cauza dimensiunii și diversității populației. Pentru a obține un eșantion reprezentativ, cercetătorii trebuie să se asigure că eșantionul este format din indivizi cu aceleași caracteristici ca și populația de interes. Acest lucru poate fi realizat prin diferite tehnici de eșantionare, cum ar fi aleatoriu, cu scop și cotă.

Un eșantion reprezentativ este format din indivizi cu aceleași caracteristici ca și populația. De exemplu, să presupunem că un cercetător știe că 55% din populația pe care intenționează să o studieze este de sex masculin, 18% sunt afro-americani, 7% sunt fără adăpost și 23% câștigă mai mult de 100.000 de euro. În acest caz, el/ea ar trebui să încerce să corespundă acestor caracteristici în eșantion pentru a reprezenta populația.

Eșantionarea aleatorie este utilizată atunci când cercetătorii nu pot corespunde caracteristicilor populației din eșantion. Randomizarea ajută la compensarea efectelor confuze prin selectarea aleatorie a cazurilor. Fig. 8. prezintă o reprezentare grafică a unei populații (oameni, evenimente, gospodării, instituții, sau altceva) care face obiectul cercetării, un cadru de eșantion (set de unități din care se va extrage un eșantion: în cazul un eșantion aleator simplu, toate unitățile din cadrul de eșantionare au șanse egale de a fi extrase și de a apărea în eșantion) și un eșantion (subsetul populației alese pentru cercetare sau anchetă).

Un eșantion părtinitor nu este nici reprezentativ, nici aleatoriu. Răspunsurile sale nu le reflectă pe cele obținute de la întreaga populație. Răspunsurile la sondaj pot suferi de diferite prejudecăți, cum ar fi prejudecățile de selecție, părtinirea de non-răspuns și prejudecățile de răspuns. Eroarea de eșantionare este întotdeauna prezentă din cauza impreciziei statistice.

Eșantionarea convenabilă este o tehnică de eșantionare non-probabilistă în care oamenii sunt aleși pentru că sunt ușor disponibili. În eșantionarea intenționată, subiecții sunt selectați pe baza unor caracteristici predeterminate. Eșantionarea voluntară și bulgăre de zăpadă sunt alte tehnici de eșantionare non probabilistice utilizate în populațiile care sunt greu accesibile. Eșantionarea cotelor este o tehnică utilizată în sondajele online în care eșantionarea se face pe baza unor criterii prestabilite. De exemplu, multe sondaje au o cotă implicită, cum ar fi satisfacția clienților.

Selectarea dimensiunii optime a eșantionului este crucială pentru cercetătorii cantitativi care caută rezultate precise și exacte din testele de semnificație. Determinarea dimensiunii eșantionului implică diverse metode, cum ar fi formule statistice și calculatoare electronice pentru dimensiunea eșantionului. Cu toate acestea, cercetătorii trebuie să stabilească mai întâi detalii despre populația țintă pentru a identifica dimensiunea adecvată a eșantionului. Ei trebuie să ia în considerare factori importanți, cum ar fi dimensiunea populației, nivelul de eroare, intervalul de încredere și nivelul de încredere. Acești determinanți ajută la stabilirea cât de mult se poate abate media eșantionului de la media populației și cât de siguri vor să fie cercetătorii că media reală se va încadra în intervalul lor de încredere. Intervalul de încredere este de obicei setat la 90%, 95% sau 99% încredere.

În plus, cercetătorii trebuie să țină cont și de abaterea standard pentru a anticipa variația dintre răspunsuri. Mărimea eșantionului cantitativ este evaluată pe baza puterii unui test de ipoteză și a calității estimărilor produse (Mwansa et al., 2022) . Cinci parametri importanți de proiectare a studiului, cum ar fi criteriul de semnificație, diferența minimă așteptată, variabilitatea estimată a măsurătorilor, puterea statistică dorită și analiza statistică cu una sau două cozi, determină de obicei determinantul primar al mărimii eșantionului într-un design cantitativ.

Eșantionarea probabilă este o metodă folosită în proiectele de cercetare cantitativă care urmărește să asigure că fiecare membru al populației are șanse egale de a fi inclus în eșantion (Mwansa et al., 2022) . Obiectivul principal al acestei metode este de a se asigura că cercetătorii trag concluzii valide din constatările lor și că rezultatele lor reprezintă întreaga populație. Cercetătorii folosesc patru tehnici primare de eșantionare pentru a realiza acest lucru, despre care vom discuta mai jos.

Eșantionarea aleatorie simplă implică utilizarea unor tehnici sau instrumente complet aleatorii, cum ar fi generatoarele de numere aleatorii, pentru a oferi fiecărui individ din populație șanse egale de a fi selectat.

Eșantionarea sistematică este ca eșantionarea simplă, dar indivizi specifici sunt aleși în mod regulat. Cu toate acestea, este important să ne asigurăm că lista nu conține modele ascunse care ar putea denatura eșantionul (Mwansa și colab., 2022) .

La eșantionarea populației, eșantionarea stratificată implică împărțirea acesteia în diferite subpopulații care sunt semnificativ diferite unele de altele. Fiecare subgrup este bine reprezentat în eșantion, iar cercetătorii trebuie să împartă populația în subgrupuri pe baza caracteristicilor conexe, cum ar fi sexul, grupa de vârstă, clasa de venit sau funcția. Apoi, selectează în mod aleatoriu sau sistematic eșantioane din fiecare subgrup.

Eșantionarea în cluster presupune împărțirea unei populații în subgrupuri cu caracteristici comparabile cu cele ale eșantionului ca întreg și selectarea aleatorie a subgrupurilor întregi. Această metodă este adecvată atunci când se ocupă cu populații mari și dispersate, dar este mai probabil să introducă erori de eșantionare, deoarece pot exista diferențe semnificative între clustere.

Pe de altă parte, eșantionarea non-probabilă este o abordare subiectivă a selectării unităților dintr-o populație, făcându-l un mod rapid, ușor și ieftin de obținere a datelor. Cu toate acestea, se presupune că eșantionul este reprezentativ pentru populație, ceea ce poate fi o ipoteză riscantă. În plus, elementele sunt alese în mod arbitrar, ceea ce face imposibilă estimarea probabilității ca vreun element să fie inclus în eșantion sau identificarea posibilelor părtiniri.

Eșantionarea convenabilă, cunoscută și sub denumirea de eșantionare aleatorie, utilizează persoanele cel mai ușor accesibile ca participanți la studiu.

Eșantionarea bulgăre de zăpadă, cunoscută și sub denumirea de eșantionare în lanț sau eșantionare în rețea, solicită membrilor eșantionului timpuriu să găsească și să trimită persoane suplimentare care îndeplinesc cerințele de eligibilitate.

Eșantionarea cotelor implică cercetătorul să determine numărul necesar de participanți din fiecare strat de populație și să identifice straturile populației.

În cele din urmă, eșantionarea intenționată, cunoscută și sub denumirea de eșantionare judecatorească, se bazează pe ideea că înțelegerea de către cercetător a populației poate selecta indivizi pentru eșantion.