Tiedot

Mitä satunnaisuuden lähteitä aivot käyttävät näytteenotossa?

Mitä satunnaisuuden lähteitä aivot käyttävät näytteenotossa?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Soveltavana matemaatikkona olen yhä kiinnostuneempi epävarmuuden esittämisen ja laskennan mekanismeista ihmisen aivoissa. Itse asiassa olen koonnut äskettäin luettelon aiheista. Mutta toistaiseksi en ole löytänyt monia papereita, jotka vastaavat perustavanlaatuiseen alakysymykseen:

Mitä satunnaisuuden lähteitä aivot käyttävät näytteenotossa?

Neurotieteilijä Dan Goodman ehdotti, että tutkin hermoston kohinaa. Neuronaalisen vaihtelevuuden näkökulma on varsin suosittu laskennallisten neurotieteilijöiden keskuudessa, ja "Bayesin johtopäätös todennäköisten populaatiokoodien kanssa" (2006) on esimerkki julkaisusta, joka osoittaa sen käytön:

Ensi silmäyksellä näyttää siltä, ​​että aivokuoren neuronien vasteiden suuri vaihtelevuus vaikeuttaisi tällaisen optimaalisen tilastollisen johtopäätöksen toteuttamista kortikaalipiireissä. Väitämme, että itse asiassa tämä vaihtelevuus merkitsee sitä, että neuronipopulaatiot edustavat automaattisesti todennäköisyysjakaumia ärsykkeen yli, sellaista koodia, jota kutsumme todennäköisyyspopulaatiokoodeiksi. Lisäksi osoitamme, että aivokuoren havaittu Poissonin kaltainen vaihtelu vähentää laajan Bayes -päättelyluokan yksinkertaisiin lineaarisiin hermoaktiivisuuden populaatioyhdistelmiin. Nämä tulokset pätevät mielivaltaisiin todennäköisyysjakaumiin ärsykkeen yli, mielivaltaisen muodon virityskäyrille ja realistiselle hermosolujen vaihtelevuudelle.

Äskettäin julkaistussa, vuonna 2018 julkaistussa julkaisussa [3] esitetään kuitenkin pakottavia vasta-argumentteja neuronaalisen kohinan hyödyllisyydestä näytteenotossa aivoissa.

Tekijät esittävät abstraktinaan erityisesti seuraavan tapauksen:

Koska hermotoiminnan tarkat tilastolliset ominaisuudet ovat tärkeitä tässä yhteydessä, monet mallit oletelevat ad hoc -lähteen hyvin käyttäytyneestä, selkeästä kohinasta joko yksittäisen neuronin dynamiikan tulo- tai lähtöpuolella, useimmiten olettaen riippumattoman Poissonin prosessi kummassakin tapauksessa. Nämä oletukset ovat kuitenkin hieman ongelmallisia: naapurina toimivat neuronit pyrkivät jakamaan vastaanottavia kenttiä, jolloin niiden panos ja ulostulo korreloivat; samalla neuronien tiedetään käyttäytyvän suurelta osin deterministisesti niiden kalvopotentiaalin ja johtavuuden funktiona.

Vaikka pidän [3]: n argumentteja pakottavina niiden perustavanlaatuisen luonteen vuoksi, tämä saa minut miettimään, onko tähän ongelmaan olemassa muita perustavanlaatuisia vaikutuksia, joita jätän huomiotta.

Huomautus: Cian O'Donnell jakoi äskettäin väitöskirjansa minulle Twitterissä [4]. Tämän kysymyksen hermomelu vs. ei hermomelun variantti on edelleen hyvin avoin ongelma.

Viitteet:

  1. Wei Ji Ma, J.Beck, P.Latham ja A.Pouget. Bayesin johtopäätös todennäköisten populaatiokoodien kanssa. Luonnon neurotiede. 2006.
  2. Andre Longtin. Neuronaalinen melu. Scholarpedia. 2013.
  3. D. Dold et ai. Stokastisuus toiminnasta - miksi Bayesin aivot eivät ehkä tarvitse melua. Arxiv. 2018.
  4. R. Cannon, C. O'Donnell, M. Nolan. Stokastinen ionikanavaportti dendriittisissä neuroneissa: morfologiariippuvuus ja dendriittisten piikkien todennäköinen synaptinen aktivointi. PLUS. 2010.

En ole varma ymmärsinkö kysymyksesi oikein. Kysyt kohinaa, jolla on luonnostaan ​​tiedonkäsittelytoiminto? Lisäisin vielä yhden näkökohdan meluun

Melu nousevana kiinteistönä

  1. A laajamittainen, kun valtava määrä neuroneja synkronoituu, voit havaita melun elektrodeilla, kuten EEG: n tapauksessa. EEG noudattaa 1/f² tai 1/f³ -lakia (brownian kohina, punainen melu, vaaleanpunainen kohina kirjallisuudesta riippuen). Tämä periaate löytyy kaikkialta maailmasta. Siinä todetaan, että korkeammilla taajuuksilla / nopeammin värähtelevillä signaaleilla on yhä pienemmät amplitudit, samanlaisia ​​kuin pienemmät ja suuret aallot merellä ja niin edelleen. Tässä tapauksessa melu on muiden (stokastisten) prosessien sivutuote.

  2. A pieni mittakaava, mitä todennäköisesti mitattaisit käyttämällä "kiinnitys" -tekniikkaa yksittäisille neuroneille. Neuronin (neuroni latautuu kemiallisesti, kunnes se saavuttaa kynnyksen, joka muuttuu kaikki tai ei mitään tapaukseksi) ampumisnopeus seuraa myös jotakin `` systemaattista satunnaisuutta '', jossa todennäköisyyspohjaiset, stokastiset ja meluisat ominaisuudet voivat olla hyödyllisiä kuvaamaan näitä prosessit. Tässä tapauksessa melu on ominaisuus, joka syntyy luonnollisista stokastisista yhden neuronin sytytysprosesseista.

Melu, joka syntyy tiettyihin signaaleihin liittyvistä signaaleista anatomisia lähteitä

  1. Sikäli kuin muistan (minulla ei ole siitä hyviä resursseja) hippokampus, joka on erittäin tärkeä muistojen kannalta, sillä on luonteenomaisesti vahva satunnaistaminen. Tämä saattaa olla lähinnä arvaukseni kysymykseesi ?!
  2. Toinen hyvin erottuva "stokastinen" prosessi, jonka Thalamus on luonut, suurelta osin hallitseva, vauhtia antava rytmi aivoissa.

Resurssi: Buszakin aivojen rytmit on mukavaa luettavaa eri aiheista

Kohinasta virheprosessina

Ehkä ymmärsin kysymyksesi hieman väärin, mutta ajattelemalla aivoja, jotka evoluution aikana osoittautuivat erittäin tehokkaiksi ja energiansäästöiksi, ei haluta melua, joka ei täytä mitään tarkoitusta. (Mutta kuten ymmärrän, kysymyksesi liittyi melun toiminnalliseen osaan.)


Mikä on näytteen jakelu?

Näytteenjako on yksi tärkeimmistä päättelytilastojen käsitteistä ja usein yhteiskuntatieteellisten kurssien alkeislaskennan kiiltävin käsite. Tässä artikkelissa esitellään otoksen keskiarvon otosjakauman perusideat sekä muutamia yleisiä tapoja käyttää otosjakaumaa tilastoissa. Kun teemme psykologian tutkimuksen, tämä sisältää melkein aina näytteen ottamisen ja jonkin näytteen jonkin piirteen tai ominaisuuden mittaamisen. Vaikka oletamme, että riittävän suuri otos edustaa populaatiota tarpeeksi tekemään tilastollisia johtopäätöksiä, samasta populaatiosta otettujen kahden eri näytteen välillä voi olla luonnollista vaihtelua. Tämä näytteenottomuunnelma on satunnainen, jolloin kahden eri näytteen keskiarvot voivat poiketa toisistaan. Näytteen keskiarvon otosjakauma mallintaa tämän satunnaisuuden.

Määritelmä Tilastollisessa ammattikielessä otoksen keskiarvon otosjakauma on kaikkien mahdollisten näytteen keskiarvojen todennäköisyysjakauma kaikista mahdollisista näytteistä (n).

Selkeänä englanniksi otantajakauma on se, mitä saisit, jos ottaisit joukon erillisiä näytteitä ja piirtäisit niiden keskiarvot (keskiarvo näytteestä 1, keskiarvo näytteestä 2 jne.) Ja katsoisit jakaumaa. Paitsi "nippu" näytteitä ovat todella KAIKKI näytteitä, ja tämän jakauman avulla voidaan päätellä todennäköisyys, että saat tietyn keskiarvon mistä tahansa näytteestä. Tuo viimeinen lause oli vähän hämmentävä? Tarkastellaan esimerkkiä selventämiseksi.

Esimerkki Oletetaan, että olet utelias College X: n opiskelijan keskimääräisestä pituudesta. Menet sitten kampukselle neljään satunnaiseen luokkahuoneeseen ja mittaat kaikki oppilaiden pituudet luokassa. Jokaisella luokkahuoneella on yksi otoskeskiarvo, mutta ne eroavat hieman toisistaan. Esimerkiksi neljän näytteen neljä keskiarvoa voivat olla seuraavat:

Luokan 1 keskimääräinen korkeus → 67 tuumaa

Luokan 2 keskikorkeus → 70 tuumaa

Luokan 3 keskimääräinen korkeus → 66 tuumaa

Luokan 4 keskimääräinen korkeus → 68 tuumaa

Jos piirtää nämä kohdat, se näyttää tältä:

Ei todellakaan paljon jakelua, eikö? Sanotaan nyt, että kävimme paljon enemmän luokkia, otimme oppilaiden korkeusmittaukset, laskimme heidän keskiarvonsa ja lisäsimme ne edellisiin neljään keskiarvoon. Se voisi näyttää tältä:

Itse asiassa, jos pystyisimme jotenkin ottamaan KAIKKI näytteitä College X: n opiskelijoiden koko populaatiosta, näet jotain tällaista:

Tämä viimeinen jakauma on näytteenottovälineiden otosjakauma. Se on jakelu, joka luodaan kaikilla mahdollisilla keskiarvoilla kaikista mahdollisista näytteistä. Ja jos olet jo huomannut, että se muistuttaa normaalia jakaumaa, niin olet oikeassa! Keskiraja -lauseen mukaan, jos kunkin jakauman keskiarvon luomiseen käytetyt näytteet ovat riittävän suuria, minkä tahansa riippumattoman satunnaisotoksen keskiarvon otantajakauma jakautuu normaalisti, vaikka populaatiojakauma ei ole täysin normaali.

Näytteen keskiarvon otosjakauma on erittäin hyödyllinen, koska se voi kertoa meille todennäköisyyden saada tietty keskiarvo satunnaisotannasta. Yksinkertaisemmin sanottuna voimme käyttää tätä jakaumaa kertoaksemme meille, kuinka kaukana oma otoskeskiarvomme on kaikista muista mahdollisista keinoista, ja käyttämään tätä tiedottaaksemme päätöksistä ja arvioista nollahypoteesin tilastollisessa testauksessa.

Keskiarvon vakiovirhe Yksi näkökohta, jota käytämme usein päättelytilastojen otantajakaumasta, on keskiarvon vakiovirhe (merkitty nimellä SE tai SEM). SEM on vaikea käsite monille ihmisille, mutta kun ymmärrät näytteen jakautumisen, se on itse asiassa melko yksinkertaista.

SEM on otantajakauman keskihajonta, joka lasketaan jakamalla keskihajonta näytteen koon (n) neliöjuurella tietylle näytteelle.

Käytämme usein keskiarvon vakiovirheen elementtejä, kun teemme johtopäätöksiä tilastoissa. Esimerkiksi t riippumattomien näytteiden tilastot t testi käyttää nimittäjänä SEM: ää.

Tässä mielessä tämän laskuri t tilasto on keskiarvon ero ryhmän 1 ja ryhmän 2 välillä, ja nimittäjä on kaikkien mahdollisten keskiarvojen keskihajonta kaikista mahdollisista näytteistä. Mitä t arvo edustaa sitä, kuinka erilaiset ryhmän 1 ja ryhmän 2 keskiarvot ovat vakioyksiköissä.

Lisäksi voit saada riippumattomien näytteiden keskiarvosi luottamusvälin t testi, käytät myös SEM: ää.

SEM: n avulla voit laskea keskiarvon luottamusvälin, koska se tuo mukanaan muuttuvan elementin missä tahansa otoksen keskiarvossa. Mitä suurempi näytteenottojakauman keskihajonta on, sitä suurempi on luottamusväli.

Johtopäätös Näytteen keskiarvon otosjakauma edustaa otosvälineiden näytteenottovaihtelun satunnaisuutta. Tämä jakauma on erottamaton osa monia päivittäisessä tutkimuksessamme käyttämiämme tilastoja, vaikka se ei saa paljon valokeilaa yhteiskuntatieteiden luokkahuoneiden perinteisissä johdantotilastoissa.

Jos haluat lisätietoja näytteenottojakaumista, käy seuraavilla verkkosivustoilla, joissa kerrotaan enemmän näytteenotosta.


Ositettu otanta

Tässä näytteenottaja jakaa tai "osittelee" kohderyhmän osiin, joista jokaisella on keskeinen ominaisuus, jonka pitäisi olla lopullisessa näytteessä. Sitten jokaisesta osasta otetaan näyte erikseen. Näin luotuun otokseen tulisi kuulua jäseniä jokaisesta avainominaisuudesta suhteessa kohdeväestöön.

Vahvuudet

Heikkoudet

  • Suunnittelu vie enemmän aikaa ja resursseja.
  • On huolehdittava siitä, että jokainen populaatiossa oleva keskeinen ominaisuus valitaan kerroksittain, muuten tämä muodostaa puolueellisen otoksen.

Miten edustavat näytteet saadaan?

Psykologiassa edustava otos on ryhmän valittu segmentti, joka vastaa läheisesti koko väestöä tarkasteltavien avainmuuttujien kannalta. Joten otoksesi vaihtelee sen mukaan, mikä tutkimusaiheesi tai kiinnostava väestösi on.

Jos esimerkiksi noin puolet kiinnostavasta väestöstä on naisia, otoksen tulisi muodostua noin 50 prosentista naisista, jotta se olisi edustava.

Satunnaista näytteenottoa käytetään usein edustavan näytteen saamiseksi suuremmasta ryhmästä. Tämä edellyttää otoksen satunnaista valintaa. Jokaisella väestön jäsenellä on samat mahdollisuudet tulla valituksi.


Suhteellinen ositettu satunnainen näyte

Suhteellisessa kerrostetussa satunnaisotannassa kunkin kerroksen koko on verrannollinen kerrosten populaation kokoon, kun sitä tutkitaan koko populaatiossa. Tämä tarkoittaa, että jokaisella kerroksella on sama näytteenotto -osa.

Oletetaan esimerkiksi, että sinulla on neljä kerrosta, joiden populaatiokoko on 200, 400, 600 ja 800. Jos valitset näytteenottofraktion ½, tämä tarkoittaa, että sinun on otettava satunnaisesti 100, 200, 300 ja 400 koehenkilöä kustakin kerroksesta. . Samaa näytteenottoa käytetään kullekin kerrokselle riippumatta kerrosten populaatiokokoeroista.


Tämä tekniikka jakaa populaation elementit keskeisiin alaryhmiin tai kerroksiin. Elementit valitaan satunnaisesti kustakin näistä kerroksista. Esimerkiksi alle 30 -vuotiaat, alle 30 -vuotiaat, 30 -vuotiaat ja sitä vanhemmat naiset ja 30 -vuotiaat ja sitä vanhemmat naiset. Oletetaan, että haluat saavuttaa 200 näytteen koon, ja voit valita 50 näytteen jokaisesta kerroksesta. Kunkin osion vaadittu otoskoko suunnitellaan joko vastaamaan tunnettuja väestöosuuksia tai yliedustamaan kiinnostavia keskeisiä alaryhmiä. Tarvitsemme ennakkotietoa väestöstä alaryhmien luomiseksi. Kerrostetun näytteenoton tärkein etu yksinkertaiseen satunnaisotantoon verrattuna on varmistaa, että otoskoko on hyvä keskeisissä alaryhmissä.

Samanlainen kuin ositettu satunnaisotanto, klusterinäytteenotto jakaa otoksen suureen joukkoon alaryhmiä. Sitten jotkut näistä alaryhmistä valitaan satunnaisesti, ja yksinkertaiset satunnaisnäytteet kerätään sitten näihin alaryhmiin. Näitä alaryhmiä kutsutaan klustereita.

Tyypillisesti tarkoitus klusterinäytteenotto tarkoituksena on vähentää tiedonkeruukustannuksia. Tämä saavutetaan määrittelemällä klusterit helppokäyttöisyyden mukaan (esim. Lähiö voi olla klusteri, jos näytteenotto ovelta ovelle tai kotitalous voi olla klusteri, jos haastatellaan puhelinta).


Jos sinulla tai tuntemallasi henkilöllä on mielisairaus, hän kamppailee emotionaalisesti tai hänellä on huolta mielenterveydestään, voit saada apua.

Hyvin kommunikointi lääkärisi tai muun terveydenhuollon tarjoajan kanssa voi parantaa hoitoa ja auttaa sinua tekemään hyviä valintoja terveydestäsi. Löydä vinkkejä, jotka auttavat valmistautumaan ja saamaan kaiken irti vierailustasi.

Jos olet välittömässä ahdingossa tai ajattelet loukkaavasi itseäsi, soita National Suicide Prevention Lifeline -puhelimeen maksutta numeroon 1-800-273-TALK (8255) tai maksuttomaan TTY-numeroon 1-800-799-4TTY (4889 ). Voit myös lähettää tekstiviestin kriisin tekstiriville (HELLO numeroon 741741) tai siirtyä National Suicide Prevention Lifeline -sivustolle.


Sisällysluettelo

Yksinkertaista satunnaisotantaa käytetään tilastollisten johtopäätösten tekemiseen populaatiosta. Se auttaa varmistamaan korkean sisäisen pätevyyden: satunnaistaminen on paras tapa vähentää mahdollisten sekoittavien muuttujien vaikutusta.

Lisäksi yksinkertaisella satunnaisotannalla on riittävän suuri otoskoko, ja sen ulkoinen pätevyys on korkea: se edustaa suuremman populaation ominaisuuksia.

Yksinkertainen satunnaisotanto voi kuitenkin olla haastavaa toteuttaa käytännössä. Tämän menetelmän käyttäminen edellyttää joitakin ehtoja:

  • Sinulla on täydellinen luettelo kaikista väestön jäsenistä.
  • Voit ottaa yhteyttä kaikkiin väestön jäseniin tai päästä heidän luokseen, jos heidät on valittu.
  • Sinulla on aikaa ja resursseja kerätä tietoja tarvittavasta otoskoosta.

Yksinkertainen satunnaisnäyte toimii parhaiten, jos sinulla on paljon aikaa ja resursseja tutkimuksen suorittamiseen tai jos opiskelet rajoitettua väestöä, josta voidaan helposti ottaa näyte.

Joissakin tapauksissa saattaa olla tarkoituksenmukaisempaa käyttää erilaista todennäköisyysnäytteenottoa:

    sisältää näytteen valitsemisen säännöllisen aikavälin perusteella eikä täysin satunnaisen valinnan sijaan. Sitä voidaan käyttää myös silloin, kun sinulla ei ole täydellistä luetteloa väestöstä. on tarkoituksenmukainen, kun haluat varmistaa, että tietyt ominaisuudet ovat suhteellisesti edustettuina otoksessa. Jaat väestön kerroksiin (esimerkiksi jaettuna sukupuolen tai rodun mukaan) ja valitset sitten satunnaisesti kustakin näistä alaryhmistä. on sopiva, kun et voi ottaa näytteitä koko populaatiosta. Jaat otoksen klustereiksi, jotka heijastavat suunnilleen koko populaatiota, ja valitset sitten otoksesi satunnaisesta valikoimasta näitä klustereita.

9 automaattista negatiivista ajattelumallia, joita kannattaa varoa

Kognitiiviset vääristymät ovat salaisia ​​tapoja, joilla mielesi vakuuttaa sinut jostakin, mikä ei ole totta.

Aivosi huijaavat sinua ajattelemaan, että negatiiviset ajatuksesi ovat tarkkoja ja loogisia, mutta todellisuudessa ne vain vahvistavat negatiivista ajattelua ja tunteita.

Psykologit tunnistavat kognitiivisten vääristymien puutteen.

Vääristymien määrä muuttuu viitatusta lähteestä riippuen, mutta olen nähnyt jopa 200 luetteloa! (13)

Useimmat ihmiset olisivat vaikeita oppia ne kaikki, mutta tohtori Beck ’: n ANT-lyhenteen avulla Dr. Amen tekee niistä helpot muistaa.

Hän nimittää yhdeksän yleisimpiä automaattisia negatiivisia ajattelumalleja erilaisiksi “lajeiksi ” ANT: ksi ja kutsuu tuhoisimpia “punaisia ​​ANT: ita. ”

Hän varoittaa, että muutamat ANT -lääkkeet eivät tuota paljon haittaa, mutta varoittaa “ANT -tartunnoista ” —, kun tuhannet negatiiviset ajatukset alkavat hallita ajatteluasi.

Hän väittää, että oppiminen tappaa ANT-lääkkeitä kehittämällä sisäinen ANT-syöjä voi olla yhtä tehokas kuin masennuslääkkeet ahdistuksen ja masennuksen hoitoon. (14)

(Kapteeni Snout, ei pitäisi tulla yllätyksenä, on muurahaiskarhu.)

ANT #1: Mustavalkoinen ajattelu

Sanojen, kuten “aina, ” “ koskaan, ” ja “joka ”, käyttäminen on tämän ANT: n tunnusmerkki.

Ota kiinni, kun seuraavan kerran sanot itsellesi “I ’m ei milloinkaan aiot laihtua, ja#8221 “ olet ’ aina myöhään, ” tai “Kaikki ymmärtää tämän paitsi minä. ”

ANT #2: Keskity negatiiviseen

Tämä ANT tarkoittaa hyvän hylkäämistä ja keskittymistä negatiiviseen.

Kuten joku kerran sanoi: "Voimme valittaa, koska ruusupensaissa on piikkejä, tai iloita siitä, että piikkeillä on ruusuja.”

Tämän lainauksen lähde on epävarma, mutta sen sisältämä viisaus ei ole. (15)

ANT #3: Ennustaminen

Emme puhu psyykeistä, jotka yrittävät kertoa tulevaisuudestasi kristallipallolla.

(Vaikka ne voivat olla tarkempia kuin ne, jotka ovat alttiita tälle yleiselle ANT: lle.)

Puhumme niistä ennustajista, jotka tietävät ”, että huonoin mahdollinen tulos kaikissa tilanteissa tahtoa esiintyä.

Jos polvillasi nykimäsi reaktio uuteen ideaan ei onnistu, voit kärsiä tästä yleisestä kognitiivisesta vääristymästä.

ANT #4: Ajatuksen lukeminen

Toinen aktiviteetti, joka on parasta jättää psyykkisille, on ajatusten lukeminen.

Tämän ANT: n kanssa luulet tietää mitä toinen ajattelee.

Oletat virheellisesti, että heidän ajatuksensa koskevat sinua, tietenkin, ja että he eivät ole hyviä.

Hanki ilmainen BRAIN POWERUP -OPAS.

ANT #5: Ajattelu tunteiden kanssa

Tämä tapahtuu, kun sinulla on negatiivisia tunteita kyseenalaistamatta niitä.

Saatat olla tilanteessa, jossa sinä tuntea tyhmä esimerkiksi.

Tämän tunteen on helppo muuttua ajatukseksi, että sinä ovat tyhmä, vaikka tämä ei ole totta.

ANT#6: “Shoulds ” hallitsee sinua

Tohtori Amen soittaa käyttämällä sanoja kuten pitäisi tai täytyy “ syyllisyydestä. ”

Syyllistyminen itseesi (tai muihin) muutokseen on harvoin tuottavaa.

ANT #7: Merkinnät

Poista sanastostasi negatiiviset merkit, kuten lihava, laiska, tyhmä tai häviäjä.

Älä merkitse muita ja älä myöskään itseäsi.

Tarroista voi tulla itsestään täyttyvä profetia ja ne voivat vahingoittaa suhteitasi muihin.

ANT #8: Asioiden ottaminen henkilökohtaisesti

Kun muut eivät kohtele sinua yhtä hyvin kuin sinä,#älä ota sitä henkilökohtaisesti.

Tätä saattaa olla vaikea kuulla, jos olet altis tälle ANT: lle, mutta maailma ei pyöri ympärilläsi.

Ihmiset eivät ajattele sinua niin paljon kuin kuvittelet!

Jos työtoverisi on pahantuulinen, se johtuu todennäköisesti siitä, että hänellä oli huono yö, hän on ylikuormittunut työstään tai on huolissaan jostakin, jolla ei ole mitään tekemistä kanssasi.

ANT #9: Syy

Tämä viimeinen on melko suoraviivainen.

Älä syytä muita omista ongelmistasi.

Ymmärrä, että olet vastuussa omista teoistasi, ajatuksistasi ja asenteistasi.

Ajattele selkeämmin, opi nopeammin ja muista enemmän.

Tohtori Pat | Ole Brain Fit


Kerrostetun satunnaisnäytteenoton edut

Kerrostetulla satunnaisotannalla on etuja verrattuna yksinkertaiseen satunnaisotantoon.

Heijastaa tarkasti tutkittua väestöä

Ositettu satunnaisnäyte heijastaa tarkasti tutkittavaa populaatiota, koska tutkijat stratifioivat koko populaation ennen satunnaisotantamenetelmien soveltamista. Lyhyesti sanottuna se varmistaa, että jokainen populaation alaryhmä saa asianmukaisen edustuksen otoksessa. Tämän seurauksena kerrostettu satunnaisotanto tarjoaa paremman kattavuuden väestöstä, koska tutkijat voivat hallita alaryhmiä varmistaakseen, että kaikki ovat edustettuina otannassa.

Yksinkertaisella satunnaisotannalla ei ole mitään takeita siitä, että jokin tietty alaryhmä tai henkilötyyppi valitaan. Aikaisemmassa esimerkissämme yliopisto -opiskelijoista yksinkertaisen satunnaisotannan käyttäminen 100: n otoksen hankkimiseksi väestöstä saattaa johtaa siihen, että vain 25 miesopiskelijaa tai vain 25% koko väestöstä valitaan. Lisäksi voitaisiin valita 35 jatko-opiskelijanaista (35% väestöstä), mikä johtaa miesopiskelijoiden aliedustamiseen ja jatko-opiskelijoiden yliedustukseen. Mahdolliset virheet populaation esityksessä voivat heikentää tutkimuksen tarkkuutta.


17 Satunnaisnäytteenoton edut ja haitat

Satunnaisotannan tavoite on yksinkertainen. Se auttaa tutkijoita välttämään tajuttomuutta, joka heillä saattaa olla, mikä heijastuisi heidän keräämiään tietoihin. Tätä etua kuitenkin kompensoi se, että satunnainen otanta estää tutkijoita käyttämästä aikaisemmin keräämiään tietoja.

Tämä tarkoittaa sitä, että satunnainen otanta mahdollistaa puolueettomien arvioiden luomisen, mutta tutkimusprosessin tehokkuuden kustannuksella.

Tässä on joitain satunnaisnäytteenoton muita etuja ja haittoja, jotka kannattaa ottaa huomioon.

Mitkä ovat satunnaisnäytteenoton edut?

1. Se tarjoaa mahdollisuuden suorittaa data -analyysiä, jossa on pienempi riski virheestä.
Satunnaisotannan avulla tutkijat voivat analysoida kerätyt tiedot pienemmällä virhemarginaalilla. Tämä on sallittua, koska näytteenotto tapahtuu tietyissä rajoissa, jotka sanelevat näytteenottoprosessin. Koska koko prosessi on satunnaistettu, satunnaisotos heijastaa koko väestöä ja tämän avulla tiedot voivat antaa tarkkoja näkemyksiä tietyistä aiheista.

2. Valinnan mahdollisuus on yhtä suuri.
Satunnaisotannan avulla kaikilla tai kaikilla määritellyllä alueella olevilla on yhtäläiset mahdollisuudet tulla valituksi. Tämä auttaa lisäämään kerättyjen tietojen tarkkuutta, koska jokaisella ja kaikella on mahdollisuus 50/50. Se on prosessi, joka rakentaa suoritettavaan tutkimukseen luontaisen "oikeudenmukaisuuden", koska tiedonkeruuprosessiin ei sisälly aiempia tietoja asianomaisista henkilöistä tai kohteista.

3. Tutkimuksen suorittaminen vaatii vähemmän tietoa.
Tutkijalla ei tarvitse olla erityistä tietoa kerättävistä tiedoista voidakseen työskennellä tehokkaasti. Tutkijat voisivat kysyä joltain mieluummin Yhdysvaltain seuraavaa presidenttiä tietämättä mitään Yhdysvaltain poliittisista rakenteista. Satunnaisessa näytteenotossa kysytään kysymys ja vastataan siihen. Kohde tarkistetaan tietyn ominaisuuden suhteen. Jos tutkija voi suorittaa tämän tehtävän ja kerätä tietoja, hän on tehnyt työnsä.

4. Se on yksinkertaisin tiedonkeruutapa.
Tämäntyyppiseen tutkimukseen kuuluu perustarkkailutaitoja ja tallennustaitoja. Se ei vaadi perusosaamista väestöpohjalta tai tutkittavilta kohteilta. Se poistaa myös kaikki luokitteluvirheet, joita saattaa esiintyä, jos käytetään muita tiedonkeruumuotoja. Vaikka yksinkertaisuus voi aiheuttaa joitain tahattomia ongelmia, kun otos ei ole todellinen heijastus tarkasteltavasta keskimääräisestä väestöstä, kerätyt tiedot ovat yleensä luotettavia ja tarkkoja.

5. Useita satunnaistyyppejä voidaan sisällyttää tutkijoiden harhan vähentämiseksi.
Satunnaisessa näytteenotossa käytetään kahta yleistä lähestymistapaa datan mahdollisen harhan rajoittamiseksi. Ensimmäinen on arpajaismenetelmä, johon kuuluu väestöryhmäpiirustus, josta nähdään, ketkä otetaan mukaan ja ketkä eivät. Tutkijat voivat myös käyttää satunnaislukuja, jotka on määritetty tietyille henkilöille, ja valita sitten satunnainen kokoelma niistä numeroista, jotka on valittu osaksi projektia.

6. Esimerkkiryhmien muodostaminen on helpompaa.
Koska satunnaisnäytteenotto vie muutaman suuren populaation, näyteryhmän muodostaminen suuremmasta kehyksestä on uskomattoman helppoa. Tämä mahdollistaa tiedonkeruuprosessin aloittamisen nopeammin kuin muut tiedonkeruutavat voivat sallia.

7. Tuloksia voidaan soveltaa koko väestöpohjaan.
Koska prosessit mahdollistavat satunnaisotannan, kerätyt tiedot voivat tuottaa tuloksia suuremmalle kehykselle, koska havainnoissa on niin vähän harhaa. Nykyinen yleinen esitys mahdollistaa tutkimustulosten yhtäläisen yleistämisen.

Mitkä ovat satunnaisnäytteenoton haitat?

1. Muita tietoja ei oteta huomioon.
Vaikka satunnaisnäyte poistaa olemassa olevan tiedostamattoman harhan, se ei poista tahallista harhaa prosessista. Tutkijat voivat valita satunnaisotannalle alueita, joilla he uskovat, että voidaan saada erityisiä tuloksia oman henkilökohtaisen ennakkoluulonsa tueksi. Satunnaisotannassa ei oteta huomioon lisätietoa, mutta tietoja keräävän tutkijan tarjoamaa lisätietoa ei aina poisteta.

2. Se on monimutkainen ja aikaa vievä tutkimusmenetelmä.
Satunnaisotannalla jokainen henkilö tai asia on haastateltava tai tarkistettava yksilöllisesti, jotta tiedot voidaan kerätä oikein. Kun yksilöt ovat ryhmissä, heidän vastauksiinsa vaikuttavat yleensä muiden vastaukset. Tämä tarkoittaa, että tutkijan on työskenneltävä jokaisen yksilön kanssa 1: 1-periaatteella. Tämä vaatii enemmän resursseja, vähentää tehokkuutta ja vie enemmän aikaa kuin muut tutkimusmenetelmät, kun se tehdään oikein.

3. Tutkijoilta edellytetään kokemusta ja korkeaa taitotasoa.
Tutkijalta ei ehkä vaadita erityisiä tietoja satunnaisotannan onnistumiseksi, mutta hänellä on oltava kokemusta tiedonkeruuprosessista. Tutkijan on oltava tietoinen suorittaessaan haastatteluja, että tarjotut tiedot ovat tarkkoja tai eivät. Tutkijalta vaaditaan korkeaa taitotasoa, jotta hän voi erottaa tarkat tiedot, jotka on kerätty virheellisistä tiedoista. Jos tätä taitoa ei ole, tarjottujen tietojen tekemien johtopäätösten oikeellisuus saattaa kyseenalaistua.

4. Prosessiin liittyy lisäkustannuksia.
Koska tutkimuksen on tapahduttava yksilötasolla, satunnaisotannasta aiheutuu lisäkustannuksia verrattuna muihin tiedonkeruumenetelmiin. On myös lisäkustannuksia, jotka on sisällytettävä tutkimusprosessiin. Tarkasti kerätyt tulokset voivat olla erittäin hyödyllisiä niille, jotka aikovat käyttää tietoja, mutta tutkimuksen rahalliset kustannukset voivat olla suurempia kuin todelliset hyödyt, jotka voidaan saada tiedoista luoduista ratkaisuista.

5. Ei voida taata, että tulokset ovat yleismaailmallisia.
Satunnainen otanta on suunniteltu edustamaan yhteisöä tai väestöryhmää, mutta ei ole takeita siitä, että kerätyt tiedot heijastavat yhteisöä keskimäärin. Yhdysvaltain politiikassa satunnainen otos voi kerätä 6 demokraattia, 3 republikaania ja 1 itsenäistä, vaikka todellinen väestöpohja voi olla 6 republikaania, 3 demokraattia ja 1 riippumaton jokaista yhteisön 10 ihmistä kohden. Kysyttäessä, keitä he haluavat olla presidenttinsä, olisi todennäköisesti demokraattiehdokas johtoon, kun koko yhteisö todennäköisesti suosisi republikaania.

6. Se edellyttää, että väestöryhmittely on tehokasta.
Jos tutkittava väestö on luonteeltaan ja sisällöltään monipuolinen tai se on hajallaan laajasti, kerätyt tiedot eivät välttämättä toimi tarkasti koko väestöstä. Nämä ongelmat vaikeuttavat myös yhteydenottoa tiettyihin ryhmiin tai ihmisiin saadakseen heidät mukaan tutkimukseen tai luetteloimaan tiedot oikein, jotta ne voivat palvella tarkoitustaan.

7. Tiedot on helppo saada väärin, samoin kuin ne ovat oikein.
Satunnaisotannan soveltaminen on tehokasta vain, kun kaikki mahdolliset vastaajat sisältyvät suureen otantakehykseen. Kaikki tai kaikki analysoitavaan väestöryhmään tai ryhmään kuuluvat on otettava mukaan, jotta satunnaisotanta olisi tarkka. Jos otantakehys on poissulkeva, jopa tahattomalla tavalla, tietojen tehokkuus voidaan kyseenalaistaa eikä tuloksia voida enää yleistää suuremmalle ryhmälle.

8. Suuri otoskoko on pakollinen.
Satunnaisotannan toimimiseksi on oltava suuri väestöryhmä, josta näytteenotto voidaan suorittaa. Olisi mahdollista tehdä johtopäätöksiä tuhannesta ihmisestä sisällyttämällä satunnainen otos 50. Ei olisi mahdollista tehdä johtopäätöksiä kymmenen ihmisen osalta valitsemalla satunnaisesti kaksi ihmistä. Suuri otoskoko on aina tarpeen, mutta joillakin väestötiedoilla tai ryhmillä ei ehkä ole tarpeeksi suurta kehystä tukemaan satunnaisotannan tarjoamia menetelmiä.

9. Liian suuri otoskoko on myös ongelmallinen.
Koska jokaisella jäsenellä on yhtäläiset mahdollisuudet osallistua satunnaisotannalla, liian suuri populaation koko voi olla yhtä ongelmallinen kuin liian pieni väestökoko. Suuremmat populaatiot vaativat suurempia kehyksiä, jotka vaativat edelleen tarkkuutta, mikä tarkoittaa, että virheet voivat hiipiä tietoihin kehyksen koon kasvaessa.

10. Tietojen laatu riippuu tutkijan laadusta.
Tämä mahdollinen negatiivinen tilanne on erityisen totta silloin, kun kerättävät tiedot tulevat henkilökohtaisten haastattelujen kautta. Huono haastattelija kerää vähemmän tietoja kuin kokenut haastattelija. Haastattelija, joka kieltäytyy pitämästä kiinni käsikirjoituksesta ja päättää olla freelancerina seurannassa, voi luoda puolueellisia tietoja ponnistelujensa kautta. Huonot tutkimusmenetelmät johtavat aina huonoon dataan.

Satunnaisnäytteenoton edut ja haitat osoittavat, että se voi olla varsin tehokas, jos se suoritetaan oikein. Satunnainen otanta poistaa tajuttoman harhan ja luo samalla tietoja, jotka voidaan analysoida tutkittavan yleisen väestö- tai väestöryhmän hyödyksi. Jos voidaan valvoa tietojen tarkoituksellista käsittelyä ja kompensoida muita mahdollisia negatiivisia vaikutuksia, satunnaisotanta on tehokas tutkimuksen muoto.


Ositettu otanta

Tässä näytteenottaja jakaa tai "osittelee" kohderyhmän osiin, joista jokaisella on keskeinen ominaisuus, jonka pitäisi olla lopullisessa näytteessä. Sitten jokaisesta osasta otetaan näyte erikseen. Näin luotuun otokseen tulisi kuulua jäseniä jokaisesta avainominaisuudesta suhteessa kohdeväestöön.

Vahvuudet

Heikkoudet

  • Suunnittelu vie enemmän aikaa ja resursseja.
  • On huolehdittava siitä, että jokainen populaatiossa oleva keskeinen ominaisuus valitaan kerroksittain, muuten tämä muodostaa puolueellisen otoksen.

Sisällysluettelo

Simple random sampling is used to make statistical inferences about a population. It helps ensure high internal validity: randomization is the best method to reduce the impact of potential confounding variables.

In addition, with a large enough sample size, a simple random sample has high external validity: it represents the characteristics of the larger population.

However, simple random sampling can be challenging to implement in practice. To use this method, there are some prerequisites:

  • You have a complete list of every member of the population.
  • You can contact or access each member of the population if they are selected.
  • You have the time and resources to collect data from the necessary sample size.

Simple random sampling works best if you have a lot of time and resources to conduct your study, or if you are studying a limited population that can easily be sampled.

In some cases, it might be more appropriate to use a different type of probability sampling:

    involves choosing your sample based on a regular interval, rather than a fully random selection. It can also be used when you don’t have a complete list of the population. is appropriate when you want to ensure that specific characteristics are proportionally represented in the sample. You split your population into strata (for example, divided by gender or race), and then randomly select from each of these subgroups. is appropriate when you are unable to sample from the entire population. You divide the sample into clusters that approximately reflect the whole population, and then choose your sample from a random selection of these clusters.

Proportionate Stratified Random Sample

In proportional stratified random sampling, the size of each stratum is proportionate to the population size of the strata when examined across the entire population. This means that each stratum has the same sampling fraction.

For example, let’s say you have four strata with population sizes of 200, 400, 600, and 800. If you choose a sampling fraction of ½, this means you must randomly sample 100, 200, 300, and 400 subjects from each stratum respectively. The same sampling fraction is used for each stratum regardless of the differences in population size of the strata.


If you or someone you know has a mental illness, is struggling emotionally, or has concerns about their mental health, there are ways to get help.

Communicating well with your doctor or other health care provider can improve your care and help you both make good choices about your health. Find tips to help prepare and get the most out of your visit.

If you are in immediate distress or are thinking about hurting yourself, call the National Suicide Prevention Lifeline toll-free at 1‑800‑273‑TALK (8255) or the toll-free TTY number at 1‑800‑799‑4TTY (4889). You also can text the Crisis Text Line (HELLO to 741741) or go to the National Suicide Prevention Lifeline website .


This technique divides the elements of the population into key subgroups or strata. The elements are randomly selected from each of these strata. For example, males under 30, females under 30, males 30 or over, and females 30 or over. Say you want to achieve a sample size of 200, then you can pick samples of 50 from each stratum. The required sample size for each stratum will be designed either to match the known population proportions or to over-represent key subgroups of interest. We need to have prior information about the population to create subgroups. The main benefit of stratified sampling over simple random sampling is making sure that you have good sample sizes in key subgroups.

Similar to stratified random sampling, cluster sampling divides the sample into a large number of subgroups. Then some of these subgroups are selected at random, and simple random samples are then collected within these subgroups. These subgroups are called clusters.

Typically, the purpose of cluster sampling is to reduce the costs of data collection. This is achieved by defining clusters according to the ease of access (e.g., a suburb may be a cluster if door-to-door sampling or a household may be a cluster if phone interviewing).


9 Automatic Negative Thought Patterns to Watch Out For

Cognitive distortions are sneaky ways your mind convinces you of something that isn’t really true.

Your brain fools you into thinking that your negative thoughts are accurate and logical, but, in reality, they serve only to reinforce negative thinking and emotions.

Psychologists recognize an abudance of cognitive distortions.

The number of distortions changes depending on the referenced source, but I’ve seen lists with as many as 200! (13)

Most people would be hard-pressed to learn all of them, but by elaborating on Dr. Beck’s ANTs acronym, Dr. Amen makes them easy to remember.

He labels nine of the most common automatic negative thought patterns as different “species” of ANTs and calls the most destructive ones “red ANTs.”

He warns that a few ANTs won’t do much harm, but warns against “ANT ­infestations” — when thousands of negative thoughts start to dominate your thinking.

He claims that learning how to kill ANTs by developing an internal ANT-eater can be as effective as antidepressant medications to treat anxiety and depression. (14)

(Captain Snout, it should come as no surprise, is an anteater.)

ANT #1: Black and White Thinking

Using words like “always,” “never,” and “every” is the hallmark of this ANT.

Catch yourself the next time you say to yourself “I’m ei milloinkaan going to lose weight,” “You’re aina late,” or “Everyone understands this but me.”

ANT #2: Focusing on the Negative

This ANT involves dismissing the good and focusing on the negative.

As someone once said, “We can complain because rose bushes have thorns, or rejoice because thorns have roses.”

The source of this quote is in doubt, but the wisdom contained within is not. (15)

ANT #3: Fortune Telling

We’re not talking about psychics who try to tell your future with a crystal ball.

(Although they may be more accurate than those prone to this common ANT.)

We’re talking about those fortune-telling folks who “know” that the worst possible outcome in any situation tahtoa occur.

If your knee-jerk reaction to any new idea is “that’s not going to work,” you may suffer from this common cognitive distortion.

ANT #4: Mind Reading

Another activity best left to the psychics is mind reading.

With this ANT, you think you tietää what another person is thinking.

You wrongly assume their thoughts are about you, of course, and that they aren’t good.

Get our BRAIN POWERUP GUIDE, free.

ANT #5: Thinking With Your Feelings

This occurs when you have negative feelings without questioning them.

You may be in a situation where you tuntea stupid, for example.

It’s easy for that feeling to morph into the thought that you ovat stupid, though this is not true.

ANT #6: Being Ruled by “Shoulds”

Dr. Amen calls using words like pitäisi tai have to “guilt beatings.”

Guilting yourself (or others) into changing is rarely productive.

ANT #7: Labeling

Eliminate negative labels like fat, lazy, stupid, or loser from your vocabulary.

Don’t label others and don’t label yourself either.

Labels can become a self-fulfilling prophecy for you and can damage your relationships with others.

ANT #8: Taking Things Personally

When others don’t treat you as well as you’d like, don’t take it personally.

This might be hard to hear if you are prone to this ANT, but the world doesn’t revolve around you.

People are not thinking about you as much as you imagine!

If a co-worker is grumpy, it’s probably because he had a bad night, is overwhelmed with work, or is worrying about something that has nothing to do with you.

ANT #9: Blame

This last one is rather straightforward.

Don’t blame others for your own problems.

Realize that you are responsible for your own actions, thoughts, and attitudes.

Think more clearly, learn faster, and remember more.

Dr. Pat | Be Brain Fit


Advantages of Stratified Random Sampling

Stratified random sampling has advantages when compared to simple random sampling.

Accurately Reflects Population Studied

Stratified random sampling accurately reflects the population being studied because researchers are stratifying the entire population before applying random sampling methods. In short, it ensures each subgroup within the population receives proper representation within the sample. As a result, stratified random sampling provides better coverage of the population since the researchers have control over the subgroups to ensure all of them are represented in the sampling.

With simple random sampling, there isn't any guarantee that any particular subgroup or type of person is chosen. In our earlier example of the university students, using simple random sampling to procure a sample of 100 from the population might result in the selection of only 25 male undergraduates or only 25% of the total population. Also, 35 female graduate students might be selected (35% of the population) resulting in under-representation of male undergraduates and over-representation of female graduate students. Any errors in the representation of the population have the potential to diminish the accuracy of the study.


What is a Sampling Distribution?

The sampling distribution is one of the most important concepts in inferential statistics, and often times the most glossed over concept in elementary statistics for social science courses. This article will introduce the basic ideas of a sampling distribution of the sample mean, as well as a few common ways we use the sampling distribution in statistics. When we conduct a study in psychology, this almost always includes taking a sample and measuring some aspect or characteristic about that sample. While we assume that a large enough sample will represent the population enough to make statistical inferences, there can be natural variation between two different samples taken from the same population. This sampling variation is random, allowing means from two different samples to differ. The sampling distribution of the sample mean models this randomness.

Määritelmä In statistical jargon, a sampling distribution of the sample mean is a probability distribution of all possible sample means from all possible samples (n).

In plain English, the sampling distribution is what you would get if you took a bunch of distinct samples, and plotted their respective means (mean from sample 1, mean from sample 2, etc.) and looked at the distribution. Except a “bunch of” samples is really ALL samples, and this distribution can be used to infer the probability you got a specific mean from any sample. That last sentence was a bit confusing right? Let’s look at an example to clarify.

Esimerkki Say you are curious about the average height for a college student at College X. You then go to four random classrooms on campus, and measure all of the students’ heights in the class. Each classroom has one sample mean, but they slightly differ. For example, the four means from the four samples could be as follows:

Class 1 mean height → 67 inches

Class 2 mean height → 70 inches

Class 3 mean height → 66 inches

Class 4 mean height → 68 inches

If you plot these points, it looks like this:

Not really much of a distribution, right? Now let’s say we went to a lot more classes, took students’ height measurements, calculated their means and added them to our previous four means. It could look something like this:

In fact, if we somehow were able to take ALL samples from the entire population of college students at College X, you would see something like this:

This last distribution is the sampling distribution of sample means. It is a distribution created by every possible mean from every possible sample. And if you already noted that it resembles a normal distribution, well then you would be correct! According to the Central Limit Theorem, if the samples used to create each mean of the distribution are large enough, the sampling distribution of the mean of any independent random sample will be normally distributed, even if the population distribution is not perfectly normal.

The sampling distribution of the sample mean is very useful because it can tell us the probability of getting any specific mean from a random sample. Put more simply, we can use this distribution to tell us how far off our own sample mean is from all other possible means, and use this to inform decisions and estimates in null hypothesis statistical testing.

Standard Error of the Mean One aspect we often use from the sampling distribution in inferential statistics is the standard error of the mean (noted as SE, or SEM). The SEM is a hard concept to grasp for many individuals, but once you understand the sampling distribution it’s actually quite simple.

The SEM is the standard deviation of the sampling distribution, calculated by dividing the standard deviation by the square root of the sample size (n) for a given sample.

We often use elements of the standard error of the mean when we make inferences in statistics. For example, the t statistic for an independent samples t test uses the SEM as the denominator.

In this sense, the numerator of this t statistic is the difference in means between group 1 and group 2, and the denominator is the standard deviation of all possible means from all possible samples. What the t value then represents is how different the means of group 1 and group 2 are in standard units.

Further, to get a confidence interval of your mean estimate for an independent samples t test, you also use the SEM.

Using the SEM allows you to calculate a confidence interval of the mean estimate because it brings in the element of variability in any given sample mean. The larger the standard deviation of the sampling distribution is, the larger your confidence interval will be.

Johtopäätös The sampling distribution of the sample mean represents the randomness of sampling variation of sample means. This distribution is an integral part to many of the statistics we use in our everyday research, though it doesn’t receive much of the spotlight in traditional introductory statistics for social science classrooms.

If you would like to learn more about sampling distributions, visit the follow websites which talk more about sampling distributions.


How Are Representative Samples Obtained?

In psychology, a representative sample is a selected segment of a group that closely parallels the population as a whole in terms of the key variables under examination. So your sample would vary depending on what your topic of research or population of interest is.

For example, if roughly half of the total population of interest is female, a sample should be made up of approximately 50 percent of women in order to be representative.

Random sampling is often used to obtain a representative sample from a larger group.   This involves randomly selecting who will be in the sample. Every member of the population stands an equal chance of being selected.


17 Advantages and Disadvantages of Random Sampling

The goal of random sampling is simple. It helps researchers avoid an unconscious bias they may have that would be reflected in the data they are collecting. This advantage, however, is offset by the fact that random sampling prevents researchers from being able to use any prior information they may have collected.

This means random sampling allows for unbiased estimates to be created, but at the cost of efficiency within the research process.

Here are some of the additional advantages and disadvantages of random sampling that worth considering.

What Are the Advantages of Random Sampling?

1. It offers a chance to perform data analysis that has less risk of carrying an error.
Random sampling allows researchers to perform an analysis of the data that is collected with a lower margin of error. This is allowed because the sampling occurs within specific boundaries that dictate the sampling process. Because the whole process is randomized, the random sample reflects the entire population and this allows the data to provide accurate insights into specific subject matters.

2. There is an equal chance of selection.
Random sampling allows everyone or everything within a defined region to have an equal chance of being selected. This helps to create more accuracy within the data collected because everyone and everything has a 50/50 opportunity. It is a process that builds an inherent “fairness” into the research being conducted because no previous information about the individuals or items involved are included in the data collection process.

3. It requires less knowledge to complete the research.
A researcher does not need to have specific knowledge about the data being collected to be effective at their job. Researchers could ask someone who they prefer to be the next President of the United States without knowing anything about US political structures. In random sampling, a question is asked and then answered. An item is reviewed for a specific feature. If the researcher can perform that task and collect the data, then they’ve done their job.

4. It is the simplest form of data collection.
This type of research involves basic observation and recording skills. It requires no basic skills out of the population base or the items being researched. It also removes any classification errors that may be involved if other forms of data collection were being used. Although the simplicity can cause some unintended problems when a sample is not a genuine reflection of the average population being reviewed, the data collected is generally reliable and accurate.

5. Multiple types of randomness can be included to reduce researcher bias.
There are two common approaches that are used for random sampling to limit any potential bias in the data. The first is a lottery method, which involves having a population group drawing to see who will be included and who will not. Researchers can also use random numbers that are assigned to specific individuals and then have a random collection of those number selected to be part of the project.

6. It is easier to form sample groups.
Because random sampling takes a few from a large population, the ease of forming a sample group out of the larger frame is incredibly easy. This makes it possible to begin the process of data collection faster than other forms of data collection may allow.

7. Findings can be applied to the entire population base.
Because of the processes that allow for random sampling, the data collected can produce results for the larger frame because there is such little relevance of bias within the findings. The generalized representation that is present allows for research findings to be equally generalized.

What Are the Disadvantages of Random Sampling?

1. No additional knowledge is taken into consideration.
Although random sampling removes an unconscious bias that exists, it does not remove an intentional bias from the process. Researchers can choose regions for random sampling where they believe specific results can be obtained to support their own personal bias. No additional knowledge is given consideration from the random sampling, but the additional knowledge offered by the researcher gathering the data is not always removed.

2. It is a complex and time-consuming method of research.
With random sampling, every person or thing must be individually interviewed or reviewed so that the data can be properly collected. When individuals are in groups, their answers tend to be influenced by the answers of others. This means a researcher must work with every individual on a 1-on-1 basis. This requires more resources, reduces efficiencies, and takes more time than other research methods when it is done correctly.

3. Researchers are required to have experience and a high skill level.
A researcher may not be required to have specific knowledge to conduct random sampling successfully, but they do need to be experienced in the process of data collection. There must be an awareness by the researcher when conducting 1-on-1 interviews that the data being offered is accurate or not. A high skill level is required of the researcher so they can separate accurate data that has been collected from inaccurate data. If that skill is not present, the accuracy of the conclusions produced by the offered data may be brought into question.

4. There is an added monetary cost to the process.
Because the research must happen at the individual level, there is an added monetary cost to random sampling when compared to other data collection methods. There is an added time cost that must be included with the research process as well. The results, when collected accurately, can be highly beneficial to those who are going to use the data, but the monetary cost of the research may outweigh the actual gains that can be obtained from solutions created from the data.

5. No guarantee that the results will be universal is offered.
Random sampling is designed to be a representation of a community or demographic, but there is no guarantee that the data collected is reflective of the community on average. In US politics, a random sample might collect 6 Democrats, 3 Republicans, and 1 Independents, though the actual population base might be 6 Republicans, 3 Democrats, and 1 Independent for every 10 people in the community. Asking who they want to be their President would likely have a Democratic candidate in the lead when the whole community would likely prefer the Republican.

6. It requires population grouping to be effective.
If the population being surveyed is diverse in its character and content, or it is widely dispersed, then the information collected may not serve as an accurate representation of the entire population. These issues also make it difficult to contact specific groups or people to have them included in the research or to properly catalog the data so that it can serve its purpose.

7. It is easy to get the data wrong just as it is easy to get right.
The application of random sampling is only effective when all potential respondents are included within the large sampling frame. Everyone or everything that is within the demographic or group being analyzed must be included for the random sampling to be accurate. If the sampling frame is exclusionary, even in a way that is unintended, then the effectiveness of the data can be called into question and the results can no longer be generalized to the larger group.

8. A large sample size is mandatory.
For random sampling to work, there must be a large population group from which sampling can take place. It would be possible to draw conclusions for 1,000 people by including a random sample of 50. It would not be possible to draw conclusions for 10 people by randomly selecting two people. A large sample size is always necessary, but some demographics or groups may not have a large enough frame to support the methodology offered by random sampling.

9. A sample size that is too large is also problematic.
Since every member is given an equal chance at participation through random sampling, a population size that is too large can be just as problematic as a population size that is too small. Larger populations require larger frames that still demand accuracy, which means errors can creep into the data as the size of the frame increases.

10. The quality of the data is reliant on the quality of the researcher.
This potential negative is especially true when the data being collected comes through face-to-face interviews. A poor interviewer would collect less data than an experienced interviewer. An interviewer who refuses to stick to a script of questions and decides to freelance on follow-ups may create biased data through their efforts. Poor research methods will always result in poor data.

The advantages and disadvantages of random sampling show that it can be quite effective when it is performed correctly. Random sampling removes an unconscious bias while creating data that can be analyzed to benefit the general demographic or population group being studied. If controls can be in place to remove purposeful manipulation of the data and compensate for the other potential negatives present, then random sampling is an effective form of research.


Katso video: Población y Muestra - Ejemplos y Ejercicios Resueltos (Saattaa 2022).