Садржај
- Случајност и репрезентативни узорци
- Лако у малој, дефинисаној популацији
- Потешкоће са великом популацијом
- Недостају сегменти становништва
Претпоставимо да сте директор маркетинга који покушава да смисли најбољи начин за рекламирање нове бомбонске траке. Имате три потенцијална слогана између којих желите да их тестирате. Очигледно је да пароле не можете тестирати на свима на свету, тако да морате одабрати тест популацију за тестирање. Једна уобичајена техника узорковања људи назива се „једноставно случајно узорковање“.
Случајност и репрезентативни узорци
Једноставно насумично узорковање значи да сваки члан популације има једнаке шансе да буде укључен у студију. У примјеру бомбона то значи да ако би опсег ваше студије био читав Сједињене Државе, тинејџер у Маинеу имао би исте шансе да буде укључен као бака у Аризони. То је велика предност, јер ће заиста случајни узорак бити репрезентативнији становништву. Ако одаберете насумично, постоји мања шанса за узорковање пристрасности. Врло је мало вероватно да бисте на крају разговарали само са белцима, што би могло довести до неправилних закључака о најбољем слогану.
Лако у малој, дефинисаној популацији
Ако сте директор маркетинга који је заинтересован да продате чоколадице само у једној одређеној средњој школи, једноставно насумично узорковање има још једну велику предност: биће то врло лако. Насумично узорковање је врло прикладно за рад са малом популацијом која је већ идентификована и наведена. У средњој школи, на пример, становништво би било основна листа уписаних ученика. Да бисте узели случајни узорак, све што требате је да нумерирате набројане студенте и користите генератор случајних бројева да бисте одабрали неколико њих за студију. Наравно, ваши резултати би вам само показали колико је добро функционирао слоган у тој средњој школи, а не широм земље.
Потешкоће са великом популацијом
Корисност једноставног случајног узорковања са малом популацијом је заправо недостатак код велике популације. Давање сваком члану популације једнаке шансе за укључивање у истраживање захтијева потпуни и тачан списак чланова популације, а то једноставно није могуће читавој нацији или свету. Чак и ако бисте имали савршени списак, било би врло тешко контактирати баке у Аризони и тинејџере у Маинеу. Сходно томе, једноставно насумично узорковање је ретко једноставно, а често захтева много и заморно.
Недостају сегменти становништва
Једноставно случајно узорковање може вам дати врло тачну слику о томе како ваш слоган делује са просечном особом, али неће вам дати детаљне информације о одређеним групама људи. На пример, претпоставимо да желите да знате како раде слогани вашег бомбона са тениским мушкарцима у доби од 18 до 45 година. Једноставан случајни узорак целокупне популације може обухватати само једног или два од њих, тако да вам неће рећи ништа. Да бисте добили те информације, потребна вам је другачија техника, попут наменског узорковања.