Apa itu Sampling Statistik?

Banyak kali peneliti ingin mengetahui jawaban atas pertanyaan yang memiliki cakupan luas. Sebagai contoh:

• Apa yang ditonton semua orang di negara tertentu di televisi tadi malam?
• Siapa yang melakukan pemilihan berniat untuk memilih dalam pemilihan mendatang?
• Berapa banyak burung yang kembali dari migrasi di lokasi tertentu?
• Berapa persentase tenaga kerja yang menganggur?

Pertanyaan-pertanyaan semacam ini sangat besar dalam arti bahwa mereka mengharuskan kita untuk melacak jutaan orang.

Statistik menyederhanakan masalah ini dengan menggunakan teknik yang disebut sampling. Dengan melakukan sampel statistik, beban kerja kami dapat sangat dikurangi. Daripada melacak perilaku miliaran atau jutaan, kita hanya perlu memeriksa perilaku ribuan atau ratusan. Seperti yang akan kita lihat, penyederhanaan ini ada harganya.

Populasi studi statistik adalah apa yang kami coba cari tahu tentang sesuatu. Terdiri dari semua individu yang sedang diperiksa. Suatu populasi benar-benar bisa apa saja. Warga California, Karibia, komputer, mobil, atau kabupaten semuanya dapat dianggap populasi, tergantung pada pertanyaan statistik. Meskipun sebagian besar populasi yang diteliti besar, mereka tidak harus seperti itu.

Salah satu strategi untuk meneliti populasi adalah dengan melakukan sensus. Dalam sensus, kami memeriksa setiap anggota populasi dalam penelitian kami. Contoh utama dari ini adalah Sensus A.S.. Setiap sepuluh tahun Biro Sensus mengirimkan kuesioner kepada semua orang di negara ini. Mereka yang tidak mengembalikan formulir dikunjungi oleh pekerja sensus

Sensus penuh dengan kesulitan. Mereka biasanya mahal dalam hal waktu dan sumber daya. Selain itu, sulit untuk menjamin bahwa semua orang dalam populasi telah tercapai. Populasi lain bahkan lebih sulit untuk melakukan sensus. Jika kita ingin mempelajari kebiasaan anjing liar di negara bagian New York, semoga berhasil semua dari gigi taring sementara.

Karena biasanya mustahil atau tidak praktis untuk melacak setiap anggota populasi, opsi selanjutnya yang tersedia adalah untuk sampel populasi. Sampel adalah sebagian dari suatu populasi, sehingga ukurannya bisa kecil atau besar. Kami ingin sampel yang cukup kecil dapat dikelola oleh kekuatan komputasi kami, namun cukup besar untuk memberikan kami hasil yang signifikan secara statistik.

Jika sebuah perusahaan pemungutan suara sedang mencoba untuk menentukan kepuasan pemilih dengan Kongres, dan itu ukuran sampel adalah satu, maka hasilnya akan menjadi tidak berarti (tetapi mudah didapat). Di sisi lain, meminta jutaan orang akan menghabiskan terlalu banyak sumber daya. Untuk mencapai keseimbangan, jajak pendapat jenis ini biasanya memiliki ukuran sampel sekitar 1000.

Tetapi memiliki ukuran sampel yang tepat tidak cukup untuk memastikan hasil yang baik. Kami ingin sampel yang mewakili populasi. Misalkan kita ingin mengetahui berapa banyak buku yang dibaca rata-rata orang Amerika setiap tahunnya. Kami meminta 2.000 mahasiswa untuk melacak apa yang mereka baca sepanjang tahun, kemudian memeriksa kembali setelah satu tahun berlalu. Kami menemukan bahwa jumlah rata-rata buku yang dibaca adalah 12, dan kemudian menyimpulkan bahwa rata-rata orang Amerika membaca 12 buku dalam setahun.

Masalah dengan skenario ini adalah dengan sampel. Mayoritas mahasiswa berusia antara 18-25 tahun dan diwajibkan oleh instruktur mereka untuk membaca buku teks dan novel. Ini adalah representasi yang buruk dari rata-rata orang Amerika. Sampel yang baik akan berisi orang-orang dari berbagai usia, dari semua lapisan masyarakat, dan dari berbagai wilayah negara. Untuk mendapatkan sampel seperti itu, kita perlu menyusunnya secara acak sehingga setiap orang Amerika memiliki probabilitas yang sama untuk berada di sampel.

Standar emas percobaan statistik adalah sampel acak sederhana. Dalam contoh ukuran n individu, setiap anggota populasi memiliki kemungkinan yang sama untuk dipilih untuk sampel, dan setiap kelompok n individu memiliki kemungkinan yang sama untuk dipilih. Ada berbagai cara untuk mengambil sampel populasi. Beberapa yang paling umum adalah:

• Contoh acak
• Sampel acak sederhana
• Sampel respons sukarela
• Sampel kenyamanan
• Sampel sistematis
• Sampel cluster
• Sampel bertingkat

Seperti kata pepatah, "Awal yang baik setengah dilakukan." Untuk memastikan bahwa studi statistik dan eksperimen kami memiliki hasil yang baik, kami perlu merencanakan dan memulainya dengan hati-hati. Sangat mudah untuk menghasilkan sampel statistik yang buruk. Baik sampel acak sederhana membutuhkan beberapa pekerjaan untuk didapatkan. Jika data kami diperoleh secara sembarangan dan dengan cara yang angkuh, maka betapapun canggihnya analisis kami, teknik statistik tidak akan memberi kami kesimpulan yang berharga.