Apa itu Sampling Probabilitas? Definisi, Metode
Diterbitkan: 2021-11-22Riset itu bisa bermacam-macam, seperti riset pasar, riset ilmiah, dll. Dan ketika akan dilakukan riset, salah satu hal penting yang diperlukan adalah data. Data terbukti bermanfaat karena mengarah pada pemahaman informasi rahasia dari subjek apa pun. Seringkali data dikumpulkan dari sumber yang berbeda dan orang yang berbeda. Jika penelitian difokuskan pada sekelompok orang, maka mengumpulkan data dari semua orang bukanlah tugas yang mungkin. Dalam kasus seperti itu, sampel orang dipilih untuk mewakili kelompok dan membantu dalam proses penelitian.
Sampel yang dipilih harus mewakili kelompok dengan baik untuk memastikan penarikan kesimpulan yang efektif dari hasil. Oleh karena itu, keputusan untuk memilih metode pengambilan sampel cukup penting dalam penelitian. Secara garis besar, ada dua cara pengambilan sampel, yaitu probability sampling dan non-probability sampling.
Metode pengambilan sampel probabilitas melibatkan pemilihan sampel secara acak, sedangkan dalam kasus metode pengambilan sampel non-probabilitas, metode pemilihan non-acak digunakan untuk pengambilan sampel.
Artikel ini akan fokus pada metode pengambilan sampel probabilitas .
Sebelum memahami konsep metode pengambilan sampel, yang terbaik adalah mendapatkan gambaran tentang apa yang dimaksud dengan sampel dan populasi.
- Populasi mengacu pada seluruh kelompok individu yang peneliti ingin menarik kesimpulan tertentu.
- Sampel mengacu pada sekelompok orang atau individu tertentu yang dikumpulkan dari populasi dan data dikumpulkan.
- Berbagai karakteristik dipertimbangkan saat mendefinisikan suatu populasi, seperti usia, lokasi geografis, pendapatan, dll.
- Berdasarkan penelitian penelitian, populasi sasaran harus didefinisikan dengan baik.
- Sampel yang baik yang mewakili populasi menjadi sulit dibentuk ketika ukuran populasi dianggap terlalu besar.
- Istilah yang digunakan dalam Metode Pengambilan Sampel
Beberapa istilah banyak digunakan dalam metode pengambilan sampel, seperti kerangka sampel dan ukuran sampel.
- Ukuran sampel : Ukuran sampel mengacu pada ukuran sampel. Ini berarti jumlah individu yang dipertimbangkan dalam sampel. Memasukkan orang dalam sampel tergantung pada berbagai faktor, seperti variabilitas dan ukuran populasi. Itu juga tergantung pada desain penelitian.
- Kerangka sampel: Ini didefinisikan sebagai daftar individu yang akan membentuk sampel sebenarnya.
Daftar isi
Pengambilan Sampel Probabilitas
Metode pengambilan sampel yang memilih sampel dari populasi disebut sebagai sampling probabilitas. Artinya sampel dipilih secara acak atau kebetulan. Proses pengambilan sampel jenis ini lebih memakan waktu dan biaya.
Dalam pengambilan sampel probabilitas, karena sampel dipilih secara acak secara kebetulan, setiap anggota atau individu dari setiap populasi memiliki peluang untuk menjadi bagian dari sampel. Artinya setiap anggota mempunyai peluang untuk terpilih menjadi sampel.
Misalkan ada pengguna atau peneliti yang ingin melakukan penelitian terhadap sekelompok individu yang akan mewakili karakteristik populasi secara keseluruhan. Dalam hal ini, metode sampling probabilitas dianggap sebagai pilihan terbaik.
Jenis Metode Probabilitas Sampling
Metode pengambilan sampel probabilitas diklasifikasikan lebih lanjut ke dalam lima jenis metode pengambilan sampel yang berbeda.
1. Pengambilan sampel acak sederhana
Metode pengambilan sampel kelompok pertama adalah metode simple random sampling. Dalam metode pengambilan sampel ini, anggota dalam suatu populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih.
Kerangka sampling harus seluruh populasi yang sebenarnya.
Alat yang dapat Anda gunakan dalam metode pengambilan sampel ini adalah generator bilangan acak atau alat lain yang mempertimbangkan teknik berdasarkan kebetulan.
- Contoh pengambilan sampel acak sederhana
Misalkan sampel 100 karyawan akan dipilih dari sekelompok karyawan dalam suatu organisasi. Dalam hal ini, angka dari 1 hingga 100 dapat dibagikan secara acak kepada karyawan. Kemudian, melalui generator nomor acak, 100 nomor dipilih dari nomor yang didistribusikan.
2. Pengambilan sampel sistematis
Proses metode pengambilan sampel mirip dengan simple random sampling. Namun, metode ini dianggap sebagai proses yang lebih mudah daripada metode yang disebutkan sebelumnya. Dalam metode ini, setiap anggota dalam suatu populasi terdaftar dengan entitas numerik. Namun, nomor yang diberikan kepada individu tidak dipilih secara acak. Sebaliknya, mereka diberi nomor secara berkala.
- Contoh pengambilan sampel sistematis
Misalkan 20 jumlah individu akan dipilih dari kelompok yang terdiri dari 100 orang. Dalam kasus seperti itu, ketika kita menerapkan sampling sistematis, angka-angka tersebut diberikan kepada individu-individu secara sistematis. Saat memilih individu, nomor acak dipilih di awal. Setelah nomor awal ditentukan, nomor berikutnya berjalan pada interval tertentu, seperti 8, 18, 28, dll. Demikian juga, 20 orang dapat dipilih secara sistematis.
Saat menggunakan teknik sampling sistematis, perlu diperhatikan bahwa tidak boleh ada pola tersembunyi yang ada dalam daftar individu.
3. Pengambilan sampel bertingkat
Berbeda dengan metode yang dibahas sebelumnya, dalam metode ini, populasi pada awalnya dibagi menjadi sub-populasi. Ketika populasi terpecah, kelompok-kelompok kecil ini menjadi penting dalam beberapa hal. Pengambilan sampel bertingkat membantu dalam mendapatkan kesimpulan yang lebih spesifik terkait dengan penelitian. Ini karena metode ini memastikan bahwa setiap subkelompok terwakili dengan tepat dalam sampel yang dipertimbangkan saat pengambilan sampel.
Prosesnya dimulai dengan pembagian populasi menjadi subkelompok atau strata tertentu. Sub-kelompok ini dapat dibentuk berdasarkan karakteristik seperti usia, pekerjaan, gaji, dll. Setelah dibagi, berdasarkan populasi yang diteliti, metode pengambilan sampel apa pun dapat diterapkan untuk membentuk sampel yang mewakili setiap sub-populasi.
4. Pengambilan sampel klaster
Metode cluster sampling meliputi pembentukan subpopulasi dari populasi yang lebih besar. Satu-satunya perbedaan antara stratified sampling dan cluster sampling adalah bahwa setiap subkelompok yang dihasilkan harus memiliki karakteristik yang mirip satu sama lain. Karena karakteristik serupa hadir di setiap sub-grup, Anda dapat memilih seluruh sub-grup secara acak alih-alih mengambil sampel individu dari sub-grup. Untuk pengurangan biaya, jenis metode ini dapat dipilih oleh ahli statistik.
Sampel cluster membentuk "kantong" untuk unit sampel daripada menyebarkan sampel ke seluruh populasi. Ini mengurangi biaya untuk operasi yang terlibat dalam pengumpulan. Mungkin ada alasan lain mengapa cluster sampling harus digunakan. Ini karena, dalam kasus metode pengambilan sampel lainnya, daftar unit untuk populasi mungkin tidak tersedia. Di sisi lain, dalam kasus cluster sampling, daftar cluster dapat dibuat dengan mudah atau tersedia.
Namun, cluster sampling memiliki kelemahan karena kurang efisien dibandingkan dengan metode simple random sampling. Oleh karena itu, survei sebaiknya dilakukan untuk sejumlah besar klaster dengan ukuran lebih kecil daripada mensurvei sejumlah kecil klaster dengan ukuran lebih besar. Kelemahan lain dari metode cluster sampling yang telah dilaporkan adalah bahwa tidak ada kontrol pada ukuran akhir sampel.
5. Pengambilan sampel multi-tahap
Metodenya hampir mirip dengan metode cluster sampling. Namun, perbedaannya terletak pada pembentukan sampel di mana sampel dipilih dari setiap cluster daripada keseluruhan cluster. Ada dua tahapan yang ada dalam metode sampling ini. Pada tahap pertama, sejumlah besar cluster diidentifikasi dan kemudian dipilih. Tahap kedua dari metode ini meliputi pemilihan unit dari cluster yang dibuat. Ini dapat dilakukan melalui penggunaan salah satu jenis metode pengambilan sampel probabilitas. Oleh karena itu, dalam proses penyaringan multi-tahap, cluster yang terbentuk adalah unit sampling utama, yaitu PSU.
Sebaliknya, unit yang ada di dalam cluster disebut unit sekunder sampling. Lebih banyak tahapan pengambilan sampel dapat hadir dalam jenis metode pengambilan sampel ini. Dalam kasus tersebut, unit sampling tersier dipilih, dan proses berlanjut sampai sampel akhir terbentuk.
Keuntungan Pengambilan Sampel Probabilitas
Metode pengambilan sampel probabilitas terdiri dari berbagai teknik yang memberikan manfaat berbeda. Metode tunggal memiliki keunggulan yang unik. Daftar keuntungan telah disebutkan di bawah ini .
- Metode cluster sampling cukup mudah digunakan dan nyaman.
- Metode simple random sampling mengarah pada penciptaan sampel yang dapat mewakili seluruh populasi.
- Metode stratified sampling mengarah pada penciptaan lapisan populasi yang mewakili seluruh populasi.
- Sampel dapat dengan mudah dibentuk tanpa menggunakan alat apa pun untuk menghasilkan bilangan acak dalam metode pengambilan sampel sistematik.
Kesimpulan
Probability sampling adalah jenis metode pengambilan sampel yang membantu memilih sampel dari suatu populasi. Salah satu tujuan penting dalam memilih sampel melalui sampling probabilitas adalah untuk meminimalkan kesalahan sampling untuk estimasi. Selain itu, perlu dicatat bahwa biaya survei harus dikurangi seiring dengan waktu yang dibutuhkan untuk melakukan survei. Pada artikel ini, kami membahas berbagai metode yang termasuk dalam pengambilan sampel probabilitas.
Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang kecerdasan buatan & pembelajaran mesin, lihat Program Pembelajaran Mesin & AI Online IIIT-B & upGrad yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan yang ketat, 30+ studi kasus & tugas, Status Alumni IIIT-B, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.
