Statistika adalah cabang matematika terapan yang membantu kita belajar tentang kumpulan data besar dengan mempelajari peristiwa atau objek yang lebih kecil. Sederhananya, Anda dapat membuat kesimpulan tentang populasi besar dengan memeriksa sampel yang lebih kecil.
Analisis statistik umumnya digunakan untuk mengidentifikasi tren di berbagai bidang, termasuk bisnis dan keuangan. Individu dapat menggunakan temuan dari penelitian statistik untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang uang, bisnis, dan investasi mereka.
Peneliti sering memulai dengan sampel acak sederhana. Hal ini memungkinkan mereka untuk secara statistik mengukur subset individu yang dipilih dari kelompok atau populasi yang lebih besar untuk memperkirakan tanggapan dari seluruh kelompok.
Metode penelitian ini memiliki kelebihan dan kekurangan. Kami menyoroti pro dan kontra ini dalam artikel ini, bersama dengan ikhtisar pengambilan sampel acak sederhana.
Ringkasan:
- Sampel acak sederhana adalah salah satu metode yang digunakan peneliti untuk memilih sampel dari populasi yang lebih besar.
- Metode ini berhasil jika ada peluang yang sama bahwa salah satu subjek dalam suatu populasi akan terpilih.
- Peneliti memilih simple random sampling untuk membuat generalisasi tentang suatu populasi.
- Keuntungan utama termasuk kesederhanaan dan kurangnya bias.
- Di antara kelemahannya adalah sulitnya mendapatkan akses ke daftar populasi yang lebih besar, waktu, biaya, dan bias itu masih bisa terjadi dalam keadaan tertentu.
Sampel Acak Sederhana: Gambaran Umum
Seperti disebutkan di atas, pengambilan sampel acak sederhana melibatkan pemilihan subset yang lebih kecil dari populasi yang lebih besar. Ini dilakukan secara acak.
Tapi tangkapannya di sini adalah bahwa ada peluang yang sama bahwa salah satu sampel dalam subset akan dipilih. Peneliti cenderung memilih metode pengambilan sampel ini ketika mereka ingin membuat generalisasi tentang populasi yang lebih besar.
Simple random sampling dapat dilakukan dengan menggunakan:
- Metode lotere. Metode ini melibatkan pemberian nomor untuk setiap anggota kumpulan data kemudian memilih satu set nomor yang ditentukan dari anggota tersebut secara acak.
- Teknologi.
Menggunakan program perangkat lunak seperti Excel membuatnya lebih mudah untuk melakukan pengambilan sampel secara acak. Peneliti hanya perlu memastikan bahwa semua formula dan input ditata dengan benar.
Agar pengambilan sampel acak sederhana berhasil, peneliti harus mengetahui ukuran total populasi.
Mereka juga harus dapat menghilangkan semua petunjuk bias karena pengambilan sampel acak sederhana dimaksudkan sebagai pendekatan yang sepenuhnya tidak bias untuk mengumpulkan tanggapan dari kelompok besar. Perlu diingat bahwa ada ruang untuk kesalahan dengan sampling acak.
Ini dicatat dengan menambahkan varian plus atau minus ke hasil. Untuk menghindari kesalahan, peneliti harus mempelajari seluruh populasi, yang untuk semua maksud dan tujuan, tidak selalu memungkinkan.
Untuk memastikan bias tidak terjadi, peneliti harus memperoleh tanggapan dari jumlah responden yang memadai, yang mungkin tidak dapat dilakukan karena keterbatasan waktu atau anggaran.
Keuntungan Sampel Acak Sederhana
Pengambilan sampel acak sederhana mungkin sederhana untuk dilakukan (seperti namanya) tetapi tidak sering digunakan. Tapi bukan berarti tidak boleh digunakan.
Selama dilakukan dengan benar, ada beberapa keuntungan tersendiri dari metode pengambilan sampel ini.
Kurangnya Bias
Penggunaan pengambilan sampel acak sederhana menghilangkan semua petunjuk tentang bias—atau setidaknya seharusnya begitu. Karena individu yang membentuk subset dari kelompok yang lebih besar dipilih secara acak, setiap individu dalam kumpulan populasi yang besar memiliki probabilitas yang sama untuk dipilih.
Dalam kebanyakan kasus, ini menciptakan subset seimbang yang membawa potensi terbesar untuk mewakili kelompok yang lebih besar secara keseluruhan. Inilah cara sederhana untuk menunjukkan bagaimana seorang peneliti dapat menghilangkan bias ketika melakukan pengambilan sampel acak sederhana.
Katakanlah ada 100 bola bingo dalam mangkuk, dari mana peneliti harus memilih 10. Untuk menghilangkan bias, individu harus menutup mata atau mengalihkan pandangan saat memilih bola.
Kesederhanaan
Seperti namanya, menghasilkan sampel acak sederhana jauh lebih rumit daripada metode lainnya. Tidak ada keahlian khusus yang terlibat dalam penggunaan metode ini, yang dapat memberikan hasil yang cukup andal.
Ini berbeda dengan metode pengambilan sampel lainnya seperti stratified random sampling. Metode ini melibatkan membagi kelompok yang lebih besar menjadi subkelompok yang lebih kecil yang disebut strata.
Anggota dibagi menjadi grup-grup ini berdasarkan atribut apa pun yang mereka bagikan. Seperti disebutkan, individu dalam subset dipilih secara acak dan tidak ada langkah tambahan.
Pengetahuan yang Dibutuhkan Lebih Sedikit
Kami telah menetapkan bahwa pengambilan sampel acak sederhana adalah metode pengambilan sampel yang sangat sederhana untuk dieksekusi. Tapi ada juga manfaat lain yang serupa: Ini membutuhkan sedikit atau tidak ada pengetahuan khusus.
Ini berarti bahwa individu yang melakukan penelitian tidak perlu memiliki informasi atau pengetahuan apa pun tentang populasi yang lebih besar agar dapat melakukan pekerjaannya secara efektif. Pastikan subset sampel dari grup yang lebih besar cukup inklusif.
Sampel yang tidak cukup mencerminkan populasi secara keseluruhan akan menghasilkan hasil yang miring.
Kerugian dari Sampel Acak Sederhana
Meskipun ada keuntungan yang berbeda untuk menggunakan sampel acak sederhana, itu memang memiliki kekurangan yang melekat. Kelemahan ini termasuk waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan daftar lengkap dari populasi tertentu, modal yang diperlukan untuk mengambil dan menghubungi daftar tersebut, dan bias yang dapat terjadi ketika kumpulan sampel tidak cukup besar untuk mewakili seluruh populasi secara memadai.
Kami masuk ke detail lebih lanjut di bawah ini.
Kesulitan Mengakses Daftar Populasi Lengkap
Ukuran statistik yang akurat dari populasi yang besar hanya dapat diperoleh dalam pengambilan sampel acak sederhana ketika daftar lengkap seluruh populasi yang akan dipelajari tersedia. Pikirkan daftar mahasiswa di universitas atau sekelompok karyawan di perusahaan tertentu.
Masalahnya terletak pada aksesibilitas daftar ini. Dengan demikian, mendapatkan akses ke seluruh daftar dapat menghadirkan tantangan.
Beberapa universitas atau perguruan tinggi mungkin tidak ingin memberikan daftar lengkap mahasiswa atau fakultas untuk penelitian. Demikian pula, perusahaan tertentu mungkin tidak mau atau tidak dapat menyerahkan informasi tentang kelompok karyawan karena kebijakan privasi.
Memakan waktu
Ketika daftar lengkap populasi yang lebih besar tidak tersedia, individu yang mencoba melakukan sampling acak sederhana harus mengumpulkan informasi dari sumber lain. Jika tersedia untuk umum, daftar subset yang lebih kecil dapat digunakan untuk membuat ulang daftar lengkap dari populasi yang lebih besar, tetapi strategi ini membutuhkan waktu untuk diselesaikan.
Organisasi yang menyimpan data tentang siswa, karyawan, dan konsumen individu sering memaksakan proses pencarian yang panjang yang dapat menghambat kemampuan peneliti untuk mendapatkan informasi yang paling akurat tentang seluruh kumpulan populasi.
Biaya
Selain waktu yang diperlukan untuk mengumpulkan informasi dari berbagai sumber, proses tersebut dapat membebani perusahaan atau individu dengan modal yang besar. Mengambil daftar lengkap populasi atau daftar subset yang lebih kecil dari penyedia data pihak ketiga mungkin memerlukan pembayaran setiap kali data disediakan.
Jika sampel tidak cukup besar untuk mewakili pandangan seluruh populasi selama putaran pertama pengambilan sampel acak sederhana, membeli daftar atau basis data tambahan untuk menghindari kesalahan pengambilan sampel bisa menjadi penghalang.
Bias Pemilihan Sampel
Meskipun pengambilan sampel acak sederhana dimaksudkan untuk menjadi pendekatan survei yang tidak bias, bias pemilihan sampel dapat terjadi. Ketika satu set sampel dari populasi yang lebih besar tidak cukup inklusif, representasi dari seluruh populasi menjadi miring dan memerlukan teknik pengambilan sampel tambahan.
Kualitas Data Bergantung pada Kualifikasi Peneliti
Keberhasilan setiap metode pengambilan sampel bergantung pada kesediaan peneliti untuk melakukan pekerjaannya secara menyeluruh. Seseorang yang tidak mau mengikuti aturan atau menyimpang dari tugas yang ada tidak akan membantu mendapatkan hasil yang dapat diandalkan.
Misalnya, mungkin ada masalah jika peneliti tidak mengajukan pertanyaan yang tepat atau mengajukan pertanyaan yang salah. Ini bisa menciptakan bias implisit, berakhir dengan studi miring.
Pengertian Pengambilan Sampel Acak Sederhana?
Istilah pengambilan sampel acak sederhana mengacu pada bagian yang lebih kecil dari populasi yang lebih besar. Ada peluang yang sama bahwa setiap anggota dari bagian ini akan dipilih.
Untuk alasan ini, pengambilan sampel acak sederhana dimaksudkan agar tidak bias dalam representasi kelompok yang lebih besar. Biasanya ada ruang untuk kesalahan dengan metode ini, yang ditunjukkan dengan varian plus atau minus.
Ini dikenal sebagai kesalahan pengambilan sampel.
Bagaimana Pengambilan Sampel Acak Sederhana Dilakukan?
Pengambilan sampel acak sederhana melibatkan studi populasi yang lebih besar dengan mengambil bagian yang lebih kecil. Subkelompok ini dipilih secara acak dan dipelajari untuk mendapatkan hasil yang diinginkan.
Agar metode pengambilan sampel ini berhasil, peneliti harus mengetahui ukuran populasi yang lebih besar. Pemilihan subset harus tidak bias.
Apa 4 Jenis Sampling Acak?
Ada empat jenis pengambilan sampel acak. Pengambilan sampel acak sederhana melibatkan studi yang tidak bias dari subset yang lebih kecil dari populasi yang lebih besar.
Stratified random sampling menggunakan kelompok yang lebih kecil yang berasal dari populasi yang lebih besar yang didasarkan pada kesamaan karakteristik dan atribut. Pengambilan sampel sistematis adalah metode yang melibatkan anggota tertentu dari kumpulan data yang lebih besar.
Sampel ini dipilih berdasarkan titik awal acak menggunakan interval periodik tetap. Jenis terakhir dari random sampling adalah cluster sampling, yang mengambil anggota dari kumpulan data dan menempatkan mereka ke dalam kelompok berdasarkan karakteristik bersama.
Peneliti kemudian secara acak memilih cluster untuk dipelajari.
Kapan Sebaiknya Menggunakan Pengambilan Sampel Acak Sederhana?
Itu selalu merupakan ide yang baik untuk menggunakan pengambilan sampel acak sederhana ketika Anda memiliki kumpulan data yang lebih kecil untuk dipelajari. Ini memungkinkan Anda untuk menghasilkan hasil yang lebih baik yang lebih mewakili populasi secara keseluruhan.
Perlu diingat bahwa metode ini mengharuskan setiap anggota populasi yang lebih besar diidentifikasi dan dipilih secara individual, yang seringkali menantang dan memakan waktu.
Kesimpulan
Mempelajari populasi besar bisa sangat sulit. Mendapatkan informasi dari setiap anggota dapat memakan biaya dan waktu.
Itu sebabnya para peneliti beralih ke pengambilan sampel acak untuk membantu mencapai kesimpulan yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan penting, apakah itu berarti membantu menyediakan layanan yang dibutuhkan penduduk, membuat keputusan bisnis yang lebih baik, atau melaksanakan perubahan dalam portofolio investor. Pengambilan sampel acak sederhana relatif mudah dilakukan selama Anda menghapus setiap dan semua petunjuk bias.
Melakukan hal itu berarti Anda harus memiliki informasi tentang setiap anggota populasi yang lebih besar sebelum Anda melakukan penelitian. Ini bisa relatif sederhana dan membutuhkan sedikit pengetahuan.
Namun perlu diingat bahwa prosesnya bisa mahal dan mungkin sulit untuk mendapatkan akses ke informasi tentang semua anggota populasi.