מהו מדגם מייצג?
הגדרת מדגם מייצג: מדגם מייצג מוגדר ככמות קטנה או תת-קבוצה של משהו גדול יותר. הוא מייצג את אותן תכונות ופרופורציות כמו של אוכלוסייה גדולה יותר.
לדוגמה, חשבו על מותג שעומד להשיק מוצר חדש בעיר בארה"ב. זה יהיה כמעט בלתי אפשרי לשלוח סקר כדי לאסוף תובנות על התכונות של המוצר מכל אדם בעיר. לכן, החוקרים אוספים מדגם קטן של אנשים שייצגו את אוכלוסיית העיר, וניתן לפרוס להם סקר לניהול המשוב שלהם על המוצר. מדגם זה נקרא מדגם מייצג.
מדגם מייצג יכול להיות אנשים או אפילו חומרים כימיים במחקרים מדעיים שניתן לבדוק במעבדה כדי לנתח את התוצאה של כל תגובה כימית מסוימת. עם זאת, בבלוג זה, נתרכז באנשים ונבין את החשיבות של מדגם אוכלוסייה מייצג במחקר שוק והיבטים מועילים אחרים.
מדוע חייבים להשתמש במדגם מייצג במחקר?
מדגם מייצג מאפשר לחוקרים לפשט את המידע שנאסף לאוכלוסייה גדולה יותר. רוב מחקרי השוק ומחקרי הפסיכולוגיה אינם מתאימים מבחינת זמן, כסף ומשאבים לאיסוף נתונים על כולם. זה כמעט בלתי אפשרי לאסוף נתונים מכל אדם, במיוחד עבור אוכלוסייה גדולה כגון מדינה שלמה.
החדשות הטובות הן, "אתה לא צריך לעשות את זה!". מה שחשוב יותר כאן הוא לקבל מדגם מייצג טוב, כך שהרוב המכריע של הזמן והאנרגיה שלך יושקעו בקבלת תגובות מקבוצה קטנה של אנשים שייצגו אוכלוסייה גדולה יותר.
פעם אחר פעם, מחקרים העסיקו קבוצה קטנה יותר של אנשים כדי לערוך מחקרים, לאסוף נתונים ולנתח את התוצאות. הבה נבין את חשיבותו של מדגם מייצג למחקרים משמעותיים.
למד על: דגימת סקר
חשיבותו של מדגם מייצג למחקרים מעשיים
- מדגם מייצג יעבוד לטובתך לבצע מחקר שוק מוצלח. האם אתם יכולים לדמיין את עצמכם צריכים לראיין את כל האנשים במדינה או אפילו בעיר? זה יישמע כמו תוכנית הכי לא מעשית, יהיה מסובך מדי, וייקח הרבה זמן.
- מדגם מייצג הוא מספר קטן של אנשים המשקפים קבוצה רחבה יותר בצורה מדויקת ככל האפשר. אז אנחנו יכולים ליישם, למשל, סקר מקוון למדגם של האוכלוסייה המחפש אותו להיות המייצג ביותר של אוכלוסיית היעד שלנו.
- לא יהיו לנו תוצאות טובות יותר אם, למשל, נשלח סקר מבלי לקחת בחשבון את הייצוגיות, ולא נדע מי עונה עליו ואם התוצאות מייצגות את דעת קהל היעד שלנו.
- אם לא תהיה לנו ייצוגיות, אכן, יהיו לנו נתונים שלא ישרתו אותנו כלל. עלינו להבטיח שהמדגם נושא את המאפיינים החשובים לנו לבדיקה.
- קחו בחשבון שתמיד תהיה לנו הטיה במדגם כי תמיד יהיו אנשים שלא יענו על הסקר מסיבות שונות או יענו עליו בצורה חלקית. במקרה זה, לא נוכל להשיג באופן מלא את הנתונים הדרושים לנו. עכשיו לגבי גודל המדגם , ככל שקביעת גודל המדגם גדולה יותר, סביר יותר שהוא ייצג את האוכלוסייה הרחבה יותר מקרוב.
- מדגם מייצג גדול נותן לנו ודאות גדולה יותר שהאנשים הכלולים הם אלה שאנחנו צריכים, ואנחנו גם מפחיתים כל הטיה אפשרית. לכן, אם אנחנו רוצים למנוע אי דיוק בסקרים שלנו, אנחנו חייבים מדגמים מייצגים ומאוזנים.
אם תרצה, תוכל גם ללמוד על הטיית הבחירה דרך הבלוג שלנו.
כיצד לבנות מדגם מייצג
החוקרים משתמשים בשתי שיטות לבניית דגימות מייצגות – דגימה הסתברותית ודגימה לא הסתברותית
1. דגימה הסתברותית: דגימה הסתברותית היא טכניקה שבה חוקר בוחר מדגם מאוכלוסייה גדולה יותר בשיטה המבוססת על תורת ההסתברות. כדי שמשתתף ייחשב למדגם הסתברותי, עליו להיבחר באמצעות בחירה אקראית.
אם נשתמש בדגימה הסתברותית כדי לקבל מדגם מייצג, אז דגימה אקראית פשוטה היא הבחירה הטובה ביותר. בחירת המדגם נעשית באקראי, מה שמבטיח שלכל חבר באוכלוסייה תהיה אותה הסתברות לבחירה ולהכללה בקבוצת המדגם.
2. דגימה לא הסתברותית: דגימה לא הסתברותית היא טכניקת דגימה שבה החוקר בוחר דגימות על סמך שיקול דעתו הסובייקטיבי של החוקר ולא על סמך בחירה אקראית. בדגימה לא הסתברותית, לא לכל חברי האוכלוסייה יש סיכוי להשתתף במחקר, בניגוד לדגימה הסתברותית, שבה לכל חבר באוכלוסייה יש סיכוי ידוע להיבחר.
למד על:
מסגרת הדגימה
הכרת המאפיינים הדמוגרפיים של המדגם הנבחר תסייע ללא ספק להגביל את פרופיל המדגם הרצוי ולהגדיר את המשתנים המעניינים אותנו, כגון מין, גיל, מקום מגורים וכו'. על ידי ידיעת קריטריונים אלה, לפני קבלת המידע, אנו יכולים לקבל את השליטה כדי ליצור מדגם מייצג יעיל. עלינו להימנע ממדגם שאינו משקף את אוכלוסיית היעד. הרעיון הוא לקבל את הנתונים המדויקים ביותר האפשריים להצלחת הפרויקט שלנו.
למידע נוסף: אוכלוסייה לעומת מדגם
הימנע משגיאות דגימה לקבלת ייצוג טוב יותר
כאשר הדגימה אינה מייצגת, תהיה לנו טעות דגימה המכונה מרווח הטעות. אם אנחנו רוצים שיהיה מדגם מייצג של 100 עובדים, אנחנו חייבים לבחור מספר דומה של גברים ונשים. לדוגמה, אם יש לנו מדגם נוטה לז'אנר מסוים, אז תהיה לנו שגיאה במדגם.
קביעת גודל המדגם היא חיונית, אך היא אינה מבטיחה שהיא מייצגת במדויק את האוכלוסייה שאנו זקוקים לה. יותר מגודל, ייצוגיות קשורה למסגרת הטיית הדגימה , כלומר, לרשימה שממנה נבחרים אנשים, למשל, חלק מסקר. לכן, עלינו לדאוג שאנשים מקהל היעד שלנו ייכללו ברשימה זו כדי לומר שמדובר במדגם מייצג.
דוגמה למדגם מייצג
קבוצת אזרחים המייצגת את המדינה כולה מוגדרת כמדגם ארצי מייצג. חוקרים משתמשים בו כדי לשקף ולהקרין את המציאות הלאומית. זה יכול להיות העדפות מכל סוג, התנהגות או פרופיל סוציו-דמוגרפי.
במיטבו, המדגם המייצג ייתן את הרושם של כלל האוכלוסייה, ללא קשר המראה שלה. מספר הגברים לעומת הנשים חייב להתאים לפרופורציות הארציות, האחוז בכל קבוצת גיל או בכל אזור יתאים בדיוק לאוכלוסייה וכו'. במדדים שאינם דמוגרפיים (כגון בעלות על מוצרים או פילוח פסיכוגרפי), המדגם חייב להתאים לאוכלוסייה.
ניקח את הדוגמה של הגיל: אם החוקר קובע מכסות של 16 עד 34, 35 עד 54, או יותר מ 55, המדגם יהיה מיוצג בתוך פרופורציות אלה. אבל אם הוא מנתח טווחי גילאים 16 עד 20, 21 א 30, 31 עד 40 וכו ', אין ערובה כי המדגם יישאר נכון.
המידה שבה בקרת מכסה במדגם אפשרית תלויה בגודל המדגם ובנתוני הייחוס הזמינים בסקר. שש תקופות גיל, שני סוגים ו-15 אזורים יוצרים רשת של 180 תאים. אם גודל המדגם הוא רק 100, לא ניתן למלא את כל התאים. גם עם מדגם גדול יותר, קטע עשוי לדרוש רק חצי אדם, ולכן לא יהיו בו הנתונים.
ניתן להשתמש בשקלול כדי להפוך מדגם למייצג יותר. כחלופה לתאים שזורים, תאי המכסה יכולים להיות מובנים באופן עצמאי. החיסרון כאן הוא שייתכנו "פערים" ניכרים במדגם. אם כל בני הנוער הם גברים, למשל, לא ניתן יהיה להשתמש בשקלול כדי לתקן את הפערים.
