Berapa persentase populasi yang Anda butuhkan dalam sampel representatif? – (Keuangan)

Secara teknis, hanya memerlukan persentase yang diperlukan untuk mereplikasi sedekat mungkin kualitas atau karakteristik yang dipelajari atau dianalisis. Misalnya, dalam populasi 1.000 yang terdiri dari 600 pria dan 400 wanita yang digunakan dalam analisis tren pembelian menurut gender, sampel yang representatif dapat terdiri dari hanya lima anggota, tiga pria dan dua wanita, atau 0,5 persen dari populasi. Namun, meskipun sampel ini secara nominal mewakili populasi yang lebih besar, kemungkinan besar akan menghasilkan tingkat tinggi saat membuat kesimpulan mengenai populasi yang lebih besar karena jumlahnya sangat kecil.

sampel yang representatifpopulasi statistikkesalahan pengambilan sampel yang

Kesalahan pengambilan sampel adalah konsekuensi yang tidak dapat dihindari dari penggunaan sampel untuk menganalisis kelompok yang lebih besar. Memperoleh data dari mereka adalah proses yang terbatas dan tidak lengkap pada dasarnya. Tetapi karena seringkali diperlukan mengingat ketersediaan sumber daya yang terbatas, analis ekonomi menggunakan metode yang dapat mengurangi kesalahan pengambilan sampel ke tingkat yang dapat diabaikan secara statistik. Meskipun pengambilan sampel representatif adalah salah satu metode paling efektif yang digunakan untuk mengurangi kesalahan, seringkali tidak cukup melakukannya sendiri.

Salah satu strategi yang digunakan dalam kombinasi dengan sampling representatif adalah memastikan bahwa sampel cukup besar untuk mengurangi kesalahan secara optimal. Dan sementara, secara umum, semakin besar subkelompok, semakin besar kemungkinan kesalahan dikurangi, pada titik tertentu, pengurangan menjadi sangat minimal sehingga tidak membenarkan biaya tambahan yang diperlukan untuk membuat sampel lebih besar.

Sama seperti penggunaan sampel yang secara teknis representatif tetapi kecil tidak cukup untuk mengurangi kesalahan pengambilan sampel sendiri, hanya memilih kelompok besar tanpa mempertimbangkan representasi dapat menyebabkan hasil yang lebih cacat daripada menggunakan sampel perwakilan kecil. Kembali ke contoh di atas, sekelompok 600 pria secara statistik tidak berguna dengan sendirinya saat menganalisis perbedaan gender dalam tren pembelian.

Anehnya, fraksi pengambilan sampel tidak ada hubungannya dengan kesalahan hasil saat pengambilan sampel acak digunakan. Penentu utama kesalahan adalah ukuran sampel absolut, bukan ukuran sampel relatif terhadap ukuran populasi.

Artikel terkait