Sampel representatif vs. Sampel acak: Apa bedanya?
Apa Sampel representatif vs. Sampel acak: Apa bedanya?
Saat melakukan analisis statistik, ekonom dan peneliti berusaha mengurangi bias pengambilan sampel ke tingkat yang hampir dapat diabaikan. Bahaya bias pengambilan sampel adalah bahwa hal itu dapat menghasilkan sampel populasi yang bias (atau faktor non-manusia) di mana semua individu, atau contoh, kemungkinannya tidak sama untuk dipilih.
Poin Penting
- Saat melakukan analisis statistik, ekonom dan peneliti berusaha mengurangi bias pengambilan sampel ke tingkat yang hampir dapat diabaikan.
- Bahaya bias pengambilan sampel adalah bahwa hal itu dapat menghasilkan sampel populasi yang bias (atau faktor non-manusia) di mana semua individu, atau contoh, kemungkinannya tidak sama untuk dipilih.
- Jika bias pengambilan sampel tidak diperhitungkan, hasil studi atau analisis dapat salah dikaitkan.
- Pengambilan sampel representatif dan pengambilan sampel acak adalah dua teknik yang digunakan untuk membantu memastikan data bebas dari bias.
- Sampel yang representatif adalah kelompok atau kumpulan yang dipilih dari populasi statistik yang lebih besar sesuai dengan karakteristik yang ditentukan.
- Sampel acak adalah kelompok atau kumpulan yang dipilih secara acak dari populasi yang lebih besar.
Untuk mengurangi kemungkinan sampel yang bias, ahli statistik dan ekonom biasanya mencoba untuk menjamin bahwa tiga kriteria dasar terpenuhi dalam setiap analisis atau studi sampel. Dengan cara ini, ahli statistik dan ekonom dapat membuat kesimpulan yang lebih percaya diri tentang populasi umum dari hasil yang diperoleh.
- Sampel tersebut harus mewakili populasi yang dipilih yang diteliti.
- Mereka harus dipilih secara acak, artinya setiap anggota populasi yang lebih besar memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih.
- Mereka harus cukup besar agar tidak mengganggu hasil. Ukuran optimal kelompok sampel bergantung pada tingkat kepercayaan yang tepat yang diperlukan untuk membuat kesimpulan.
Pengambilan sampel representatif dan pengambilan sampel acak adalah dua teknik yang digunakan untuk membantu memastikan data bebas dari bias. Teknik pengambilan sampel ini tidak eksklusif satu sama lain. Faktanya, mereka sering digunakan bersama-sama untuk mengurangi tingkat kesalahan pengambilan sampel dalam sebuah penelitian. Jika digabungkan, kedua metode ini memungkinkan kepercayaan yang lebih besar dalam membuat kesimpulan statistik dari sampel terkait dengan kelompok yang lebih besar.
Sampel Representatif
Sebuah sampel yang representatif adalah kelompok atau set dipilih dari populasi statistik yang lebih besar atau kelompok faktor atau contoh yang memadai mereplikasi kelompok yang lebih besar sesuai dengan apa karakteristik atau kualitas yang diteliti.
Sampel yang representatif sejajar dengan variabel dan karakteristik utama dari masyarakat yang lebih besar yang diteliti. Beberapa contoh termasuk jenis kelamin, usia, tingkat pendidikan, status sosial ekonomi (SES), atau status perkawinan. Ukuran sampel yang lebih besar mengurangi kemungkinan kesalahan pengambilan sampel dan meningkatkan kemungkinan sampel secara akurat mencerminkan populasi target.
Contoh acak
Sampel acak adalah kelompok atau kumpulan yang dipilih dari populasi yang lebih besar — atau sekelompok faktor kejadian — secara acak yang memungkinkan setiap anggota dari kelompok yang lebih besar memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih. Sampel acak dimaksudkan sebagai representasi yang tidak bias dari populasi yang lebih besar. Ini dianggap sebagai cara yang adil untuk memilih sampel dari populasi yang lebih besar (karena setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih).
Pertimbangan Khusus
Untuk para ekonom dan ahli statistik yang mengumpulkan sampel, mereka harus memastikan bahwa bias diminimalkan. Jika bias pengambilan sampel tidak diperhitungkan, hasil studi atau analisis dapat dianggap salah. Pengambilan sampel representatif adalah salah satu metode kunci untuk mencapai hal ini karena sampel tersebut mereplikasi sedekat mungkin elemen dari populasi yang lebih besar yang diteliti.
Namun, ini saja tidak cukup untuk membuat bias pengambilan sampel dapat diabaikan. Menggabungkan teknik pengambilan sampel acak dengan metode pengambilan sampel representatif mengurangi bias lebih lanjut karena tidak ada anggota tertentu dari populasi perwakilan yang memiliki peluang lebih besar untuk dipilih ke dalam sampel daripada yang lain.
Salah satu teknik yang paling efektif dikenal sebagai stratifikasi. Dengan stratifikasi, populasi yang lebih besar dipecah menjadi subkelompok — atau strata — yang sifatnya cukup homogen. Kemudian, jumlah anggota kelompok yang sama dipilih dari setiap strata.
Metode umum lainnya untuk mencapai sampel acak atau representatif disebut sebagai sampling sistematis. Dengan metode ini, untuk memulai, anggota — atau elemen — dari sebuah studi, dipilih dari titik awal acak. Kemudian, seleksi berlanjut pada interval periodik yang tetap.