Wenn Forscher eine repräsentative Stichprobe aus einer größeren Population auswählen müssen, verwenden sie häufig eine Methode, die als Zufallsauswahl bekannt ist. Bei diesem Auswahlverfahren hat jedes Mitglied einer Gruppe die gleichen Chancen, als Studienteilnehmer ausgewählt zu werden.
Zufällige Auswahl vs. zufällige Zuweisung
Wie unterscheidet sich die Zufallsauswahl von der Zufallszuweisung? Die zufällige Auswahl bezieht sich darauf, wie die Stichprobe aus der Gesamtbevölkerung gezogen wird, während sich die zufällige Zuordnung darauf bezieht, wie die Teilnehmer dann entweder der Experimental- oder der Kontrollgruppe zugeordnet werden.
Es ist sowohl eine zufällige Auswahl als auch eine zufällige Zuordnung in einem Experiment möglich. Stellen Sie sich vor, Sie verwenden eine Zufallsauswahl, um 500 Personen aus einer Population zur Teilnahme an Ihrer Studie zu ziehen.
Sie verwenden dann eine zufällige Zuordnung, um 250 Ihrer Teilnehmer einer Kontrollgruppe zuzuordnen (der Gruppe, die die Behandlung oder die unabhängige Variable nicht erhält) und Sie ordnen 250 der Teilnehmer der Experimentalgruppe (der Gruppe, die die Behandlung oder die unabhängige Variable erhält) zu. . Warum verwenden Forscher Zufallsauswahl? Ziel ist es, die Generalisierbarkeit der Ergebnisse zu erhöhen.
Durch das Ziehen einer Zufallsstichprobe aus einer größeren Grundgesamtheit besteht das Ziel darin, dass die Stichprobe für die größere Gruppe repräsentativ ist und weniger Verzerrungen ausgesetzt sind.
Beteiligte Faktoren
Stellen Sie sich vor, ein Forscher wählt Personen für die Teilnahme an einer Studie aus. Um Teilnehmer auszuwählen, können sie Personen mit einer Technik auswählen, die dem statistischen Äquivalent eines Münzwurfs entspricht.
Sie könnten mit einer zufälligen Auswahl beginnen, um geografische Regionen auszuwählen, aus denen Teilnehmer gezogen werden sollen. Sie könnten dann denselben Auswahlprozess verwenden, um Städte, Stadtteile, Haushalte, Altersgruppen und einzelne Teilnehmer auszuwählen.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist, dass größere Stichproben tendenziell repräsentativer sind, da selbst eine zufällige Auswahl zu einer verzerrten oder begrenzten Stichprobe führen kann, wenn die Stichprobengröße klein ist.1
Wenn die Stichprobengröße klein ist, kann ein ungewöhnlicher Teilnehmer einen unangemessenen Einfluss auf die Stichprobe als Ganzes haben. Die Verwendung einer viel größeren Stichprobengröße neigt dazu, die Auswirkungen ungewöhnlicher Teilnehmer abzuschwächen und zu verhindern, dass sie die Ergebnisse verzerren.