För att få information om stora populationer använder forskare fyra sannolikhetsprovtagningsmetoder: enkel slumpmässig, systematisk, stratifierad och kluster. Alla i en given befolkning har en känd och lika chans att bli utvalda i sannolikhetsprovtagning, och viktigast av allt är människor väljas slumpmässigt.
Sannolikhetsprov Användbarhet

Föreställ dig hur svårt och dyrt det skulle vara för en företag att undersöka alla i USA varje gång det vill veta något om amerikanerna. Om ett prov skapas slumpmässigt och alla hade chans att delta, skulle provets resultat vara nära resultatet av en folkräkning, som undersöker alla. Sannolikhetsprovtagning är ett viktigt, tidsbesparande och mycket billigare sätt att få information från samhället än en folkräkning, eftersom dess resultat kan spegla en stor befolkning trots att det undersöker ett litet antal personer. Om ett prov inte skapades slumpmässigt, vilket är en sannolikhetsprovtagning, är det osannolikt att resultaten speglar hela befolkningen.
Enkelt slumpmässigt och systematiskt provtagning

Vid enkel slumpmässig provtagning väljs människor slumpmässigt från en fullständig befolkningslista. Typiskt ges varje person eller hushåll i befolkningen ett tal och en dator genererar slumptal som indikerar vem som är vald för provet. Lotterier är ett rent slumpmässigt prov. Alla biljettinnehavare är i lotteri, men bara ett fåtal är slumpmässigt utvalda.
Sciencing Video Vault
Skapa den (nästan) perfekta konsolen: Så här skapar du den (nästan) perfekta konsolen: Här är hur

Systematisk provtagning liknar enkel slumpmässig provtagning med en skillnad: ett mönster för valet av deltagare. Till exempel kan en forskare starta en slumpmässig punkt och ta varje 100: e namn som han hittar i Atlanta, Georgia, telefonboken. Denna provtagningsmetod används i stor utsträckning för konsumentpost och telefonsamtal.
Stratified och Cluster Sampling

Stratifierad provtagning är användbar när man jämför olika delar av en befolkning. Forskare dela upp eller segmentera befolkningen på ett sätt som är relevant för deras behov och ta ett enkelt slumpmässigt urval i varje segment. Segmenten heter subpopuleringar eller strator. Om du vill jämföra hur tusen kvinnor och män känner till vården, kan du segmentera eller stratifiera befolkningen efter kön och slumpmässigt välja 500 män och 500 kvinnor. Du kan segmentera eller stratifiera en befolkning på många sätt, inklusive ålder, utbildning, inkomst och plats.

Klusterprovtagning innehåller två slumpmässiga processer. Det första steget är att dela upp befolkningen i specifika grupper och välj sedan slumpmässigt grupper, inte specifika personer. Därefter kör forskare bara ett enkelt slumpmässigt prov i varje valda grupp. Forskare använder ofta postnummer eller stora stadsdelar för att skapa en grupp.
Fyra exempel

En forskare kanske vill veta hur alla amerikaner känner till vården genom att kartlägga 520 personer. Om han har en lista över alla amerikanska och slumpmässigt väljer 520 personer från hela landet, så är det enkelt slumpmässigt urval. Om han istället börjar på en slumpmässig punkt på listan över varje amerikanska och väljer varje 700 000: e person, då är det systematiskt provtagning.

Om han delar upp listan över alla amerikaner i 50 stater och slumpmässigt drar 10 personer från varje stat, då använder han stratifierad provtagning. Om han slumpmässigt väljer 26 stater från de 50 staterna och sedan slumpmässigt drar 20 personer från var och en av de 26 staterna använder han clusterprovtagning.