Was ist Datenstichprobe? Wie man das größere Bild sieht

Wenn Sie eine Antwort benötigen und sie schnell brauchen, wäre es nicht schön, alle Menschen auf der Welt zu fragen, die helfen könnten, eine Antwort zu finden? Während dies großartig wäre, würde es wahrscheinlich auch eine obszöne Menge an Zeit in Anspruch nehmen und ziemlich teuer sein. Stattdessen ist es besser, Ihre Daten zu sammeln, indem Sie eine ausgewählte Anzahl von Personen fragen, die die benötigten Informationen haben. Diese Methode ist als Datensampling bekannt. Für Hilfe beim Datensampling verwenden Sie statistische Analysesoftware, die nicht nur bei der Bestimmung der Stichprobengröße und der Analyse der Daten helfen kann, sondern auch bei der Entwicklung verschiedener Schlussfolgerungen und Hypothesen, sobald das Sampling abgeschlossen ist. Was ist Datensampling? Datensampling ist eine gängige statistische Technik zur Analyse von Mustern und Trends in einem Teil der Daten, der repräsentativ für einen größeren Datensatz ist, der untersucht wird. Mit repräsentativen Stichproben können Datenwissenschaftler und Analysten schnell Modelle erstellen, während sie die Genauigkeit beibehalten und die Menge und Häufigkeit der Datenerfassung bestimmen. Datensampling ist eine komplexe Form der statistischen Analyse, die sehr schiefgehen kann, wenn sie nicht korrekt durchgeführt wird. Es kann auch umfangreiche Recherchen erfordern, bevor das Sampling beginnen kann. Arten des Samplings Verschiedene Sampling-Methoden können verwendet werden, um Stichproben aus Daten zu extrahieren, wobei der effektivste Ansatz vom Datensatz und Kontext abhängt. Diese Datensampling-Methoden werden im Allgemeinen als Wahrscheinlichkeitssampling und Nicht-Wahrscheinlichkeitssampling kategorisiert. Wahrscheinlichkeitssampling Beim Wahrscheinlichkeitssampling hat jeder Aspekt der Population die gleiche Chance, ausgewählt zu werden, um untersucht und analysiert zu werden. Diese Methoden bieten in der Regel die beste Chance, eine Stichprobe zu erstellen, die so repräsentativ wie möglich ist. 1. Einfaches Zufallssampling Wie der Name schon sagt, ist die einfache Methode des Datensamplings zufällig. Jede Person wird zufällig ausgewählt, und jedes Mitglied der Population oder Gruppe hat die gleiche Chance, ausgewählt zu werden. Diejenigen, die diesen Weg gehen, können sogar Software verwenden, um zufällig auszuwählen, da sie verwendet wird, wenn keine vorherigen Informationen über die Zielpopulation vorliegen. Ein Beispiel: Angenommen, Ihr Unternehmen hat ein Marketingteam von 50 Personen und benötigt 10 von ihnen für ein neues Projekt, das bald startet. Jedes Teammitglied hat eine gleiche Chance, ausgewählt zu werden, mit einer Wahrscheinlichkeit von 5%. Ein Vorteil der Verwendung des einfachen Zufallssamplings ist, dass es der direkteste Weg ist, um Wahrscheinlichkeitssampling durchzuführen. Andererseits können diejenigen, die einfaches Zufallssampling verwenden, feststellen, dass die ausgewählten Personen nicht die Merkmale haben, die sie untersuchen möchten. 2. Systematisches Sampling Systematisches Sampling ist etwas komplizierter. Bei dieser Methode wird die erste Person zufällig ausgewählt, während andere mit einem „festen Sampling-Intervall“ ausgewählt werden. Daher wird eine Stichprobe erstellt, indem ein Intervall festgelegt wird, das Daten aus der größeren Population ableitet. Ein Beispiel für systematisches Datensampling wäre, die erste Person zufällig auszuwählen und dann jede dritte Person für die Stichprobe auszuwählen. Einige klare Vorteile der Verwendung des systematischen Samplings sind, dass es einfach auszuführen und zu verstehen ist, Sie die volle Kontrolle über den Prozess haben und es ein geringes Risiko der Datenkontamination gibt. 3. Geschichtetes Sampling Geschichtetes Sampling ist eine Methode, bei der Elemente der Population in kleine Untergruppen, sogenannte Schichten, basierend auf ihren Ähnlichkeiten oder einem gemeinsamen Faktor unterteilt werden. Stichproben werden dann zufällig aus jeder Untergruppe gesammelt. Diese Methode erfordert vorherige Informationen über die Population, um den gemeinsamen Faktor zu bestimmen, bevor die Schichten erstellt werden. Diese Ähnlichkeiten können alles sein, von der Haarfarbe bis zum Jahr, in dem sie das College abgeschlossen haben, der Art des Hundes, den sie haben, und Nahrungsmittelallergien. Ein Vorteil des geschichteten Samplings ist, dass diese Methode eine größere Präzision als andere Methoden bieten kann. Aufgrund dessen können Sie sich entscheiden, eine kleinere Stichprobe zu testen. 4. Clustersampling Die Clustermethode teilt die gesamte Population oder den großen Datensatz in Cluster oder Abschnitte basierend auf einem bestimmenden Faktor. Dann werden die Cluster zufällig ausgewählt, um in die Stichprobe aufgenommen und analysiert zu werden. Angenommen, jedes Cluster basiert darauf, in welchem Stadtteil von Chicago die Personen leben. Diese Personen werden nach Wrigleyville, Lincoln Park, River North, Wicker Park, Lakeview und Fulton Market gruppiert. Dann wird die Stichprobe der Personen zufällig ausgewählt, um durch diejenigen vertreten zu werden, die in Wicker Park leben. Diese Sampling-Methode ist auch schnell und kostengünstig und ermöglicht es, eine große Stichprobe von Daten zu untersuchen. Clustersampling, das speziell für große Populationen entwickelt wurde, kann auch viele Datenpunkte aus einer vollständigen demografischen oder Gemeinschaft ermöglichen. 5. Mehrstufiges Sampling Mehrstufiges Sampling ist eine kompliziertere Form des Clustersamplings. Im Wesentlichen teilt diese Methode die größere Population in viele Cluster. Die Cluster der zweiten Stufe werden dann basierend auf einem sekundären Faktor weiter unterteilt. Dann werden diese Cluster gesampelt und analysiert. Das „Staging“ im mehrstufigen Sampling setzt sich fort, da mehrere Untergruppen identifiziert, gruppiert und analysiert werden. Nicht-Wahrscheinlichkeitssampling Die Datensampling-Methoden in der Kategorie der Nicht-Wahrscheinlichkeit haben Elemente, die keine gleiche Chance haben, ausgewählt zu werden, um in die Stichprobe aufgenommen zu werden, was bedeutet, dass sie nicht auf Randomisierung beruhen. Diese Techniken verlassen sich auf die Fähigkeit des Datenwissenschaftlers, Datenanalysten oder wer auch immer auswählt, die Elemente für eine Stichprobe auszuwählen. Aufgrund dessen besteht bei diesen Methoden das Risiko, eine nicht repräsentative Stichprobe zu erzeugen, was eine Gruppe ist, die die Stichprobe nicht wirklich repräsentiert. Dies könnte zu einer verallgemeinerten Schlussfolgerung führen. 1. Bequemlichkeitssampling Beim Bequemlichkeitssampling, manchmal auch als zufälliges oder Verfügbarkeitssampling bezeichnet, werden Daten von einer leicht zugänglichen und verfügbaren Gruppe gesammelt. Personen werden basierend auf ihrer Verfügbarkeit und Bereitschaft, an der Stichprobe teilzunehmen, ausgewählt. Diese Datensampling-Methode wird typischerweise verwendet, wenn die Verfügbarkeit einer Stichprobe selten und teuer ist. Sie ist auch anfällig für Verzerrungen, da die Stichprobe möglicherweise nicht immer die spezifischen Merkmale repräsentiert, die untersucht werden müssen. Kehren wir zu dem Beispiel zurück, das wir für das einfache Zufallssampling verwendet haben. Sie benötigen immer noch 10 Mitglieder des Marketingteams, um bei einem bestimmten Projekt zu helfen. Anstatt Teammitglieder zufällig auszuwählen, wählen Sie die 10 aus, die am bereitwilligsten sind, zu helfen. Diese Methode hat den Vorteil, dass sie relativ kostengünstig und schnell durchzuführen ist. Sie ermöglicht auch das Sammeln nützlicher Daten und Informationen aus einer weniger formellen Liste, wie die Methoden, die im Wahrscheinlichkeitssampling verwendet werden. Bequemlichkeitssampling ist die bevorzugte Methode für Pilotstudien und Hypothesengenerierung. 2. Quotensampling Wenn die Quotenmethode im Datensampling verwendet wird, werden Elemente basierend auf vorbestimmten Merkmalen ausgewählt. Der Datensampling-Forscher stellt sicher, dass alle Untergruppen innerhalb des Datensatzes oder der Population gleichmäßig in der Stichprobe vertreten sind. Quotensampling hängt vom voreingestellten Standard ab. Zum Beispiel besteht die zu analysierende Population zu 75% aus Frauen und zu 25% aus Männern. Da die Stichprobe denselben Prozentsatz an Frauen und Männern widerspiegeln sollte, werden nur 25% der Frauen ausgewählt, um in der Stichprobe zu sein, um die 25% der Männer zu entsprechen. Quotensampling ist ideal für diejenigen, die Bevölkerungsanteile berücksichtigen und gleichzeitig kosteneffektiv bleiben. Sobald die Charaktere bestimmt sind, ist das Quotensampling auch einfach zu verwalten. 3. Urteils-Sampling Urteils-Sampling, auch als selektives Sampling bekannt, basiert auf der Einschätzung von Experten auf dem Gebiet, wenn es darum geht, zu entscheiden, wen man in die Stichprobe aufnehmen soll. In diesem Fall nehmen wir an, Sie wählen aus einer Gruppe von Frauen im Alter von 30-35 Jahren aus, und die Experten entscheiden, dass nur die Frauen mit einem Hochschulabschluss am besten geeignet sind, in die Stichprobe aufgenommen zu werden. Dies wäre Urteils-Sampling. Urteils-Sampling nimmt weniger Zeit in Anspruch als andere Methoden, und da es sich um einen kleineren Datensatz handelt, sollten Forscher Interviews und andere praktische Erhebungstechniken durchführen, um sicherzustellen, dass die richtige Art von Fokusgruppe vorhanden ist. Da Urteils-Sampling bedeutet, dass Forscher direkt zur Zielpopulation gehen können, gibt es eine erhöhte Relevanz der gesamten Stichprobe. 4. Schneeball-Sampling Das Schneeball-Sampling, manchmal auch als Referral-Sampling oder Ketten-Referral-Sampling bezeichnet, wird verwendet, wenn die Population selten und unbekannt ist. Dies wird typischerweise durchgeführt, indem eine oder eine kleine Gruppe von Personen basierend auf spezifischen Kriterien ausgewählt wird. Die ausgewählte(n) Person(en) werden dann verwendet, um weitere Personen zu finden, die analysiert werden sollen. Betrachten Sie eine hochsensible Situation oder ein Thema, wie das Erkranken an einer ansteckenden Krankheit. Diese Personen sprechen möglicherweise nicht offen über ihre Situation oder nehmen an Umfragen teil, um Informationen über die Krankheit zu teilen. Da nicht alle Menschen mit dieser Krankheit auf gestellte Fragen antworten werden, kann der Forscher wählen, Personen zu kontaktieren, die er kennt, oder diejenigen mit der Krankheit können andere kontaktieren, die sie kennen und die sie auch haben, um die benötigten Informationen zu sammeln. Diese Methode wird als Schneeball-Sampling bezeichnet, weil, da bestehende Personen gebeten werden, Personen zu nominieren, die in die Stichprobe aufgenommen werden sollen, die gleiche Größe wie ein rollender Schneeball zunimmt. Schneeball-Sampling ermöglicht es einem Forscher, eine spezifische Population zu erreichen, die mit anderen Methoden schwer zu sampeln wäre, während die Kosten niedrig gehalten werden. Aufgrund der kleineren Stichprobengröße erfordert es auch wenig Planung und eine kleinere Belegschaft. Daten-Resampling Sobald Sie eine Datenstichprobe haben, kann diese verwendet werden, um die Population zu schätzen. Da dies jedoch nur eine einzige Schätzung liefert, gibt es keine Variabilität oder Sicherheit in der Schätzung. Aus diesem Grund schätzen einige Forscher die Population mehrmals aus einer Datenstichprobe, was als Daten-Resampling bezeichnet wird. Jede neue Schätzung wird als Unterstichprobe bezeichnet, da sie aus der ursprünglichen Datenstichprobe stammt. Jede Stichprobe, die die Population aus dem Resampling schätzt, ist ihr eigenes statistisches Werkzeug, um ihre Genauigkeit zu quantifizieren. Datensampling-Prozess Der gesamte Prozess des Datensamplings ist eine statistische Analysemethode, die hilft, Schlussfolgerungen über Populationen aus Stichproben zu ziehen. Der erste Schritt beim Datensampling besteht darin, die Population zu identifizieren und zu definieren, die Sie analysieren möchten. Dies kann durch Umfragen, Meinungsumfragen, Beobachtungen, Fokusgruppen, Fragebögen oder Interviews erfolgen. Dieser Schritt kann auch als Datenerfassung bezeichnet werden. Parameter müssen festgelegt werden, ob entschieden wird, nur Frauen im Alter von 18 bis 35 Jahren oder Männer, die 2010 im Bundesstaat Vermont das College abgeschlossen haben, zu befragen. Als nächstes wählen Sie den Stichprobenrahmen aus, der die Liste der Elemente oder Personen ist, die eine Population bilden, aus der die Stichprobe entnommen wird. Zum Beispiel könnte ein Stichprobenrahmen die Namen der Personen sein, die in einer bestimmten Stadt leben, für eine Umfrage zur Familiengröße in dieser Stadt. Dann wird eine Stichprobenmethode gewählt. Abhängig von den Merkmalen des Datensatzes und den Forschungszielen können Sie eine der in den vorherigen Abschnitten genannten Datensampling-Methoden wählen. Der vierte Schritt besteht darin, die Stichprobengröße zu bestimmen, die analysiert werden soll. Beim Datensampling ist die Stichprobengröße die genaue Anzahl der Stichproben, die gemessen werden, damit eine Beobachtung gemacht werden kann. Angenommen, Ihre Population wird Männer sein, die 2010 im Bundesstaat Vermont das College abgeschlossen haben, und diese Zahl beträgt 40.000, dann wird die Stichprobengröße 40.000 betragen. Je größer die Stichprobengröße, desto genauer wird die Schlussfolgerung sein. Schließlich ist es an der Zeit, Daten aus der Stichprobe zu sammeln. Basierend auf den Daten werden Sie entweder eine Entscheidung, eine Schlussfolgerung oder einen umsetzbaren Plan treffen. Häufige Datensampling-Fehler Beim Sampling von Daten müssen die Beteiligten statistische Schlussfolgerungen über die Population aus einer Reihe von Beobachtungen ziehen. Da diese Beobachtungen oft aus Schätzungen oder Verallgemeinerungen stammen, sind Fehler unvermeidlich. Die drei Hauptarten von Fehlern, die beim Datensampling auftreten, sind: 1. Auswahlverzerrung: Die Verzerrung, die durch die Auswahl von Personen in die Stichprobe eingeführt wird, die nicht zufällig ist. Daher kann die Stichprobe nicht die Population repräsentieren, die analysiert werden soll. 2. Stichprobenfehler: Der statistische Fehler tritt auf, wenn der Forscher keine Stichprobe auswählt, die die gesamte Datenpopulation repräsentiert. Wenn dies geschieht, repräsentieren die in der Stichprobe gefundenen Ergebnisse nicht die Ergebnisse, die aus der gesamten Population erhalten worden wären. Der einzige Weg, die Chance eines Stichprobenfehlers zu 100% zu eliminieren, besteht darin, 100% der Population zu testen. Natürlich ist dies normalerweise unmöglich. Je größer jedoch die Stichprobengröße in Ihren Daten ist, desto weniger extrem wird die Fehlermarge sein. 3. Nicht-Antwort-Fehler: Dieser Fehler tritt auf, wenn ausgewählte Personen nicht an einer Umfrage oder Studie teilnehmen. Er entsteht durch Faktoren wie mangelndes Interesse, Schwierigkeiten, Teilnehmer zu erreichen, oder Umfragemüdigkeit und beeinflusst die Genauigkeit der gesammelten Daten. Vorteile des Datensamplings Es gibt einen Grund, warum Datensampling so beliebt ist, da es viele Vorteile gibt. Zum einen ist es nützlich, wenn der Datensatz, der untersucht werden muss, zu groß ist, um als Ganzes analysiert zu werden. Ein Beispiel dafür ist Big Data Analytics, das versucht, rohe, massive Datensätze zu untersuchen, um Trends aufzudecken. In diesen Fällen ist es effizienter und kostengünstiger, eine repräsentative Stichprobe von Daten zu identifizieren und zu analysieren, als die gesamte Population oder den gesamten Datensatz zu befragen. Zusätzlich zu den niedrigen Kosten dauert die Analyse einer Stichprobe von Daten weniger Zeit als die Analyse der gesamten Datenpopulation. Es ist auch eine großartige Option, wenn Ihr Unternehmen über begrenzte Ressourcen verfügt. Die Untersuchung der gesamten Datenpopulation würde Zeit, Geld und unterschiedliche Ausrüstung erfordern. Wenn die Mittel begrenzt sind, ist Datensampling eine geeignete Strategie, die in Betracht gezogen werden sollte. Herausforderungen des Datensamplings Einige Herausforderungen oder Nachteile des Datensamplings könnten während des Prozesses auftreten. Ein wichtiger Faktor, der berücksichtigt werden muss, ist die Größe der erforderlichen Stichprobe und die Möglichkeit, einen Stichprobenfehler zu erleben, zusätzlich zur Stichprobenverzerrung. Beim Eintauchen in das Datensampling könnte eine kleine Stichprobe die wichtigsten Informationen liefern, die aus einem Datensatz benötigt werden. In anderen Fällen kann jedoch die Verwendung einer großen Stichprobe die Wahrscheinlichkeit erhöhen, den Datensatz als Ganzes genau zu repräsentieren – auch wenn die erhöhte Größe der Stichprobe die Manipulation und Interpretation dieser Daten beeinträchtigen kann. Aufgrund dessen könnten einige Schwierigkeiten haben, eine wirklich repräsentative Stichprobe für zuverlässigere und genauere Ergebnisse auszuwählen. Es gibt keine kostenlosen Proben Zumindest nicht, wenn es um Ihre Daten geht. Egal, welche Methode Sie wählen, es wird Zeit und Mühe kosten. Begrenzen Sie die Größe der Population, die Sie analysieren möchten, krempeln Sie die Ärmel hoch und legen Sie los. Die soliden Zahlen, die Ihr Unternehmen benötigt, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, sind nur eine Stichprobe entfernt! Sie haben Ihre Daten, Stichprobe und Analyse. Möchten Sie eine klarere Sicht? Erkunden Sie Datenvisualisierungstools für bessere Einblicke. Dieser Artikel wurde ursprünglich im Jahr 2020 veröffentlicht. Er wurde mit neuen Informationen aktualisiert.