Dalam pembentukan populasi sampel, peran penting dimainkan dengan menentukan volumenya dan memastikan keterwakilannya.

“Jika jenis sampel menunjukkan bagaimana orang masuk ke dalam sampel, maka ukuran sampel menunjukkan berapa banyak orang yang sampai di sana.” Artinya, ukuran sampel adalah jumlah unit yang termasuk dalam sampel. Dan sangat penting bahwa sampelnya representatif, yaitu tidak mendistorsi gagasan tentang populasi umum secara keseluruhan. “Persyaratan keterwakilan sampel berarti bahwa, menurut parameter (kriteria) yang dipilih, komposisi yang diperiksa harus mendekati proporsi yang sesuai dalam populasi umum.”

Salah satu masalah utama yang biasanya dihadapi seorang sosiolog, memutuskan apakah akan mempercayai data yang diperoleh selama itu atau tidak, adalah berapa banyak orang yang harus diwawancarai untuk mendapatkan informasi yang benar-benar representatif. Sayangnya, formula tunggal dan jelas, yang dapat digunakan untuk menghitung ukuran sampel yang optimal, tidak ada di alam. Dan ini dijelaskan dengan sangat sederhana. Faktanya adalah bahwa menentukan ukuran populasi sampel bukanlah masalah statistik yang berarti.

Dengan kata lain, ukuran populasi sampel tergantung pada banyak faktor, yang utama adalah sebagai berikut:

• 1. biaya pengumpulan informasi, termasuk waktu;
• 2. keinginan untuk keandalan statistik tertentu dari hasil, yang peneliti harapkan untuk diterima;
• 3. nilai dan kebaruan informasi yang diperoleh sebagai hasil survei.

Ukuran sampel ditentukan oleh tingkat homogenitas atau heterogenitas populasi umum, jumlah fitur yang mencirikannya. Homogen adalah himpunan di mana atribut yang dikendalikan, misalnya tingkat literasi, didistribusikan secara merata, yaitu tidak membentuk kekosongan dan kondensasi, kemudian dengan mewawancarai hanya beberapa orang, kita dapat menyimpulkan bahwa sebagian besar orang melek huruf. Semakin homogen populasinya, semakin kecil ukuran sampelnya. Misalnya, "katakanlah kita memilih dari populasi 2.000 orang, mengontrol komposisi populasi sampel berdasarkan" jenis kelamin "": 70% pria dan 30% wanita. Menurut teori probabilitas, dapat diasumsikan bahwa di antara setiap sepuluh responden yang dipilih akan ada tiga wanita. Jika kita ingin mewawancarai setidaknya 90 wanita, maka berdasarkan rasio di atas, kita harus memilih setidaknya 300 orang. Sekarang anggaplah bahwa populasi umum adalah 90% laki-laki dan 10% perempuan. Dalam hal ini, untuk mendapatkan 90 wanita menjadi sampel, setidaknya harus dipilih 900 orang.” Dapat dilihat dari contoh bahwa ukuran sampel tergantung pada hamburan fitur (dispersi), dan itu harus dihitung berdasarkan fitur, varians dari nilai-nilai yang terbesar.

“Tingkat homogenitas suatu objek sosial pada dasarnya bergantung pada seberapa detail kita ingin mempelajarinya. Hampir semua, objek yang paling "dasar" ternyata sangat kompleks. Hanya dalam analisis kami menyajikannya sebagai relatif sederhana, menyoroti satu atau lain sifat-sifatnya. Semakin teliti dan rinci analisisnya, semakin banyak properti dari objek tertentu yang ingin kami perhitungkan dalam kombinasinya, dan tidak dalam isolasi, semakin besar ukuran sampelnya.”

Dalam sampel yang representatif, semua elemen dari populasi umum diwakili dalam proporsi yang sama. Tetapi tidak peduli seberapa hati-hati Anda mengikuti prinsip ini, masih akan ada kesalahan acak. Kami memiliki kemampuan untuk menentukan kesalahan keterwakilan. Kesalahan keterwakilan, sebagai suatu peraturan, disebut "perbedaan antara dua set - yang umum, yang menjadi tujuan minat teoretis sosiolog dan gagasan tentang sifat-sifat yang ingin ia dapatkan pada akhirnya, dan sampel, di mana minat praktis sosiolog diarahkan, yang bertindak secara bersamaan sebagai objek pemeriksaan dan sarana untuk memperoleh informasi tentang populasi umum. Penting untuk mempertimbangkan bahwa dengan bantuan metode pengambilan sampel tidak pernah mungkin untuk mendapatkan penilaian yang benar-benar akurat dari sifat yang diamati, selalu ada kemungkinan kesalahan, tetapi jika kemungkinan kesalahan kecil, maka kemungkinan besar akan terjadi. kemungkinan besar tidak akan terjadi. Dalam literatur Rusia, bersama dengan istilah "kesalahan keterwakilan" ada istilah lain - "kesalahan pengambilan sampel". Mereka biasanya digunakan secara bergantian, tetapi kesalahan pengambilan sampel secara kuantitatif lebih tepat daripada kesalahan keterwakilan. Sampling error adalah “penyimpangan karakteristik rata-rata populasi sampel dari karakteristik rata-rata populasi umum. Dalam prakteknya, ditentukan dengan membandingkan karakteristik yang diketahui dari populasi umum dengan rata-rata sampel.

Keterwakilan sampel ditentukan oleh dua komponen: kesalahan sistematis dan acak. Kesalahan acak dikaitkan "dengan kesalahan statistik (bergantung pada dinamika fitur yang dipelajari) dan pelanggaran tak terduga dari prosedur pengumpulan informasi (kesalahan prosedural yang dibuat selama pendaftaran fitur)". Kesalahan acak berkurang dengan meningkatnya ukuran sampel. Kesalahan acak dapat diukur dengan metode statistik matematika, jika prinsip keacakan diamati selama pembentukan populasi sampel, yang disediakan oleh aturan yang ditentukan secara ketat yang membentuk metode pembentukan populasi sampel, dan dihilangkan.

Dalam praktiknya, sangat sulit untuk mengamati prinsip keacakan, dan kadang-kadang tidak mungkin, yang mengarah pada munculnya kesalahan sistematis yang muncul “karena objektivitas yang tidak lengkap dari sampel populasi umum (kurangnya informasi tentang populasi umum, pemilihan elemen yang paling "nyaman" dari populasi umum untuk penelitian), serta karena inkonsistensi sampel dengan maksud dan tujuan penelitian. Terkadang kesalahan seperti itu disebut kesalahan offset. Mereka muncul selama berbagai survei televisi, ketika presenter TV mengundang pemirsa untuk menelepon nomor telepon tertentu, mengirim pesan SMS dan mengungkapkan pendapat mereka tentang suatu masalah. Secara alami, kita tidak dapat mengatakan bahwa orang-orang ini mencerminkan pendapat seluruh penduduk negara, dan bahkan pemirsa TV. Kemungkinan besar, jajak pendapat semacam itu melibatkan orang-orang yang lebih berpendidikan dan aktif daripada populasi umum, sehingga jajak pendapat televisi mana pun mengandung distorsi sistematis dan dangkal.

Tetapi kesalahan sistematis juga terjadi selama survei yang diatur dengan benar. Misalnya di jalan, hanya mereka yang tidak terburu-buru menjawab pertanyaan dari pewawancara. Distorsi dapat dihindari jika prinsip-prinsip pemilihan acak diikuti dan, misalnya, setiap sepuluh pejalan kaki diwawancarai.

Penyebab kesalahan sistematis:

• 1. “selama penelitian, kerangka pengambilan sampel tidak disusun dengan benar (data yang digunakan sudah usang, tidak lengkap atau tidak ada statistik tentang beberapa karakteristik yang penting untuk pengambilan sampel),
• 2. metode yang dipilih tidak berhasil untuk memilih unit pengamatan,
• 3. Beberapa responden “keluar” dari survei karena berbagai alasan (absen, menolak menjawab) dan sebagainya.”

Dengan bantuan sarana matematika, kesalahan seperti itu tidak dapat dihilangkan, oleh karena itu, perlu untuk melakukan analisis logis tentang penyebab kesalahan sistematis dan mengembangkan tindakan yang dapat menghilangkannya. “Praktis tidak mungkin menentukan besarnya kesalahan bias menggunakan rumus matematika, sehingga secara otomatis dipindahkan ke hasil dan kesimpulan penelitian. Kesalahan offset biasanya disebabkan oleh:

• - data statistik awal yang salah tentang parameter tanda-tanda kontrol populasi umum;
• - ukuran sampel terlalu kecil (secara statistik tidak signifikan);
• - penerapan metode pemilihan unit analisis yang salah (misalnya, pemilihan dari daftar yang disusun secara tidak benar, pilihan tempat dan waktu survei yang tidak berhasil)” .

Ada batasan tertentu dari kesalahan pengambilan sampel, yang tergantung pada tujuan penelitian. Proyeksi ekonomi dan demografi, seperti sensus penduduk, membutuhkan peningkatan keandalan dan akurasi. Untuk prakiraan seperti itu, kesalahan yang signifikan berubah menjadi jutaan kerugian sumber daya material dan salah perhitungan dalam prakiraan dan perencanaan. Tetapi lebih sering, studi sosiologis dilakukan untuk memperjelas tren umum, orientasi umum di bidang sosial, yang tidak memerlukan keandalan seratus persen. Ada perkiraan kasar tentang keandalan hasil studi: “peningkatan keandalan memungkinkan kesalahan pengambilan sampel hingga 3%. Biasa - hingga 3-10%, perkiraan - lalu 10 hingga 20%, perkiraan - dari 20 hingga 40%, dan perkiraan - lebih dari 40%.

Jadi, ada beberapa cara untuk menghindari kesalahan:

• setiap elemen dari populasi umum harus memiliki probabilitas yang sama untuk dimasukkan dalam sampel;
• populasi umum sebaiknya homogen;
• perlu memiliki informasi tentang struktur populasi umum dan ciri-ciri karakteristiknya;
• saat menyusun populasi sampel, pertimbangkan kesalahan acak dan sistematis terlebih dahulu.

Misalnya, jika, setelah mewawancarai 380 orang di sebuah pemukiman di mana total populasi pelarut adalah 10 ribu orang, kami menemukan bahwa 36% pembeli yang disurvei lebih menyukai produk dalam negeri, maka dengan tingkat probabilitas 95 persen kita dapat mengatakan bahwa 46 ± 5 % terus-menerus membeli produk dalam negeri (yaitu, dari 41 hingga 51%) dari penduduk pemukiman ini.

Banyak keadaan yang memperumit masalah penghitungan sampel dan seringkali dapat mengarah pada fakta bahwa sampel yang secara statistik representatif ternyata tidak representatif secara kualitatif.

Kualitas sampel dievaluasi dengan dua indikator: keterwakilan dan keandalan. Keterwakilan sudah dibahas di atas. Dan untuk membuat sampel yang andal, perlu membangun basisnya dengan benar. Untuk ini, persyaratan berikut dipenuhi:

• 1. Kelengkapan sampel, yang mensyaratkan adanya semua elemen populasi dalam kerangka sampel. Jika sampel tidak mencakup banyak unit pengamatan, terutama yang membawa ciri-ciri esensial dan ciri-ciri objek, maka hasil penelitian tidak akan lengkap dan berat sebelah.
• 2. Tidak adanya duplikasi, yang berarti tidak dapat diterimanya pencantuman kembali sampel unit pengamatan yang sama (misalnya, seorang siswa pindah ke sekolah lain, ia dimasukkan dalam daftar baru tanpa menghapusnya dari yang lama, jadi dia dimasukkan dalam sampel dua kali).
• 3. Keakuratan informasi sampel, dengan asumsi mengecualikan unit pengamatan yang tidak ada dari kerangka sampling. Misalnya, dalam daftar pemilih yang sedang dipersiapkan untuk pemilihan deputi berikutnya di berbagai tingkatan, orang mati atau penghuni rumah yang dibongkar seringkali tetap ada.
• 4. Kecukupan, yang berarti bahwa dasar sampel yang disusun harus dikorelasikan dengan solusi dari tugas-tugas yang ditetapkan dalam penelitian. Misalnya, daftar lengkap semua siswa di sekolah merupakan dasar yang baik untuk pengambilan sampel ketika mempelajari masalah pencapaian akademik secara keseluruhan. Tetapi jika kita tertarik dengan sikap siswa sekolah menengah atas disiplin akademik utama, maka daftar ini hanya dapat digunakan untuk membentuk kerangka sampel baru - daftar siswa sekolah menengah.
• 5. Kenyamanan bekerja dengan kerangka sampel, di mana perlu untuk secara jelas memberi nomor semua elemen yang termasuk di dalamnya, dan menyimpan daftar yang dikompilasi secara terpusat.

“Ada dua pendekatan utama untuk mendukung keterwakilan sampel:

• 1. Dengan pendekatan statistik, keterwakilan dipastikan dengan metode sampling probabilistik khusus. Untuk menggeneralisasi hasil penelitian ke populasi umum, digunakan prosedur inferensi statistik induktif yang ketat, kesalahan pengambilan sampel diperkirakan dengan probabilitas tertentu.
• 2. Pembenaran non-statistik untuk keterwakilan melibatkan bukti teoretis bahwa sampel mewakili populasi dengan cukup baik. Saat menggunakan pendekatan ini, estimasi statistik kesalahan pengambilan sampel tidak dilakukan.

Sepintas, tampaknya tidak mungkin untuk memastikan sampel yang representatif dalam praktik, tetapi pada kenyataannya semuanya tergantung pada tujuan program dan tujuan penelitian.

Jika kita melakukan survei dengan kepentingan publik yang besar, yang pada akhirnya akan perlu untuk menarik kesimpulan tentang seluruh populasi, maka perlu untuk secara ketat mengikuti semua persyaratan prosedur pengambilan sampel yang representatif, karena kesalahan dalam penelitian semacam itu adalah tidak dapat diterima.

Jika kita dihadapkan dengan tugas yang lebih sederhana dan tingkat keandalan kesimpulan dapat diturunkan dengan aman, maka perlu untuk mengikuti semua persyaratan untuk representasi kualitatif dari populasi sampel. Jika kita memilih untuk menekankan keandalan statistik data, maka kita akan menyesatkan orang-orang yang terbiasa percaya pada perhitungan matematis. Kita tidak boleh lupa bahwa informasi yang kita terima melalui survei dan metode lainnya hanya diterjemahkan secara kondisional ke dalam indikator kuantitatif. Dan tidak jarang indikator kuantitatif hanya secara kurang lebih mencerminkan esensi proses sosial. “Oleh karena itu, upaya yang ditujukan pada ketelitian pembenaran statistik hasil menjadi bermakna hanya di bawah kondisi analisis kualitatif yang serius dari masalah, studi yang bermakna.”

Harus diingat bahwa seorang sosiolog harus memusatkan perhatiannya secara tepat pada esensi masalah sosial, melibatkan spesialis lain, praktisi dan ahli teori dalam pekerjaan, mempelajari literatur di bidang ekonomi, psikologi, sosiologi dengan cermat pada subjek penelitian. Dan untuk menyelesaikan masalah statistik, mengenai jenis dan ukuran sampel, pertama-tama ia harus merumuskan dengan jelas pertanyaan spesifik yang perlu dipecahkan, dan baru kemudian beralih ke perhitungan yang sesuai dari berbagai statistik.

Konsep keterwakilan sering ditemukan dalam pelaporan statistik dan dalam penyusunan pidato dan laporan. Mungkin, tanpa itu, sulit membayangkan jenis penyajian informasi apa pun untuk ditinjau.

Keterwakilan - apa itu?

Keterwakilan mencerminkan bagaimana objek atau bagian yang dipilih sesuai dengan konten dan makna kumpulan data dari mana mereka dipilih.

Definisi lain

Konsep keterwakilan dapat dikembangkan dalam konteks yang berbeda. Tetapi dalam artinya, keterwakilan adalah korespondensi fitur dan properti unit yang dipilih dari populasi umum, yang secara akurat mencerminkan karakteristik seluruh basis data umum secara keseluruhan.

Juga, keterwakilan informasi didefinisikan sebagai kemampuan data sampel untuk mewakili parameter dan sifat populasi yang penting dari sudut pandang studi yang sedang berlangsung.

Sampel Perwakilan

Prinsip pengambilan sampel adalah memilih yang paling penting dan secara akurat mencerminkan sifat-sifat dari kumpulan data total. Untuk ini, berbagai metode digunakan yang memungkinkan untuk memperoleh hasil yang akurat dan gambaran umum hanya menggunakan bahan selektif yang menggambarkan kualitas semua data.

Dengan demikian, tidak perlu mempelajari keseluruhan materi, tetapi cukup mempertimbangkan keterwakilan sampel. Apa ini? Ini adalah pilihan data individu untuk mendapatkan gambaran tentang massa total informasi.

Tergantung pada metodenya, mereka dibedakan sebagai probabilistik dan tidak mungkin. Probabilistik adalah sampel yang dibuat dengan menghitung data yang paling penting dan menarik, yang selanjutnya mewakili populasi umum. Ini adalah pilihan yang disengaja atau pilihan acak, bagaimanapun, dibenarkan oleh isinya.

Luar biasa - ini adalah salah satu varietas pengambilan sampel acak, disusun sesuai dengan prinsip lotere biasa. Dalam hal ini, pendapat orang yang membuat sampel seperti itu tidak diperhitungkan. Hanya lot buta yang digunakan.

Sampling probabilitas

Sampel probabilitas juga dapat dibagi menjadi beberapa jenis:

• Salah satu prinsip yang paling sederhana dan paling mudah dipahami adalah non-representative sampling. Misalnya, metode ini sering digunakan dalam survei sosial. Pada saat yang sama, peserta survei tidak dipilih dari kerumunan dengan alasan tertentu, dan informasi diperoleh dari 50 orang pertama yang mengikutinya.
• Sampel yang disengaja berbeda dalam hal mereka memiliki sejumlah persyaratan dan kondisi dalam pemilihan, tetapi masih mengandalkan kebetulan acak, tidak mengejar tujuan mencapai statistik yang baik.
• Pengambilan sampel berbasis kuota adalah variasi lain dari pengambilan sampel non-probabilistik yang sering digunakan untuk memeriksa kumpulan data yang besar. Ini menggunakan banyak syarat dan ketentuan. Objek dipilih yang harus sesuai dengan mereka. Artinya, dengan menggunakan contoh survei sosial, dapat diasumsikan bahwa 100 orang akan diwawancarai, tetapi hanya pendapat sejumlah orang tertentu yang memenuhi persyaratan yang akan diperhitungkan saat menyusun laporan statistik.

sampel probabilitas

Untuk sampel probabilistik, sejumlah parameter dihitung bahwa objek dalam sampel akan sesuai dengan, dan di antara mereka, dengan cara yang berbeda, fakta dan data yang akan disajikan sebagai keterwakilan data sampel dapat dipilih. Cara menghitung data yang diperlukan seperti itu dapat berupa:

• Sebuah sampel acak sederhana. Ini terdiri dari fakta bahwa di antara segmen yang dipilih, metode lotre yang sepenuhnya acak memilih jumlah data yang diperlukan, yang akan menjadi sampel yang representatif.

• Pengambilan sampel secara sistematis dan acak memungkinkan untuk menyusun sistem untuk menghitung data yang diperlukan berdasarkan segmen yang dipilih secara acak. Jadi, jika bilangan acak pertama yang menunjukkan nomor urut data yang dipilih dari total populasi adalah 5, maka data berikutnya yang akan dipilih dapat berupa, misalnya 15, 25, 35, dan seterusnya. Contoh ini dengan jelas menjelaskan bahwa bahkan pilihan acak dapat didasarkan pada perhitungan sistematis dari data masukan yang diperlukan.

Contoh konsumen

Pengambilan sampel yang disengaja adalah metode yang terdiri dari mempertimbangkan setiap segmen individu, dan berdasarkan penilaiannya, suatu populasi disusun yang mencerminkan karakteristik dan sifat database secara keseluruhan. Dengan cara ini, lebih banyak data dikumpulkan yang memenuhi persyaratan sampel yang representatif. Sangat mudah untuk memilih sejumlah opsi yang tidak akan dimasukkan dalam jumlah total, tanpa kehilangan kualitas data yang dipilih yang mewakili total populasi. Dengan cara ini, keterwakilan hasil penelitian ditentukan.

Ukuran sampel

Bukan masalah terakhir yang akan dibahas adalah ukuran sampel untuk representasi representatif dari populasi. Ukuran sampel tidak selalu bergantung pada jumlah sumber dalam populasi umum. Namun, keterwakilan populasi sampel secara langsung tergantung pada berapa banyak segmen hasil yang harus dibagi. Semakin banyak segmen seperti itu, semakin banyak data yang masuk ke sampel yang dihasilkan. Jika hasil memerlukan notasi umum dan tidak memerlukan kekhususan, maka dengan demikian sampel menjadi lebih kecil, karena tanpa merinci informasi yang disajikan lebih dangkal, yang berarti pembacaannya akan bersifat umum.

Konsep kesalahan keterwakilan

Kesalahan keterwakilan adalah ketidaksesuaian khusus antara karakteristik populasi dan data sampel. Ketika melakukan studi sampel apa pun, tidak mungkin untuk mendapatkan data yang benar-benar akurat, seperti dalam studi populasi umum yang lengkap dan sampel yang diberikan hanya dengan sebagian informasi dan parameter, sementara studi yang lebih rinci hanya mungkin dilakukan ketika mempelajari seluruh populasi. Dengan demikian, beberapa kesalahan dan kesalahan tidak dapat dihindari.

Jenis kesalahan

Ada beberapa kesalahan yang terjadi saat menyusun sampel yang representatif:

• Sistematis.
• Acak.
• Disengaja.
• Tak disengaja.
• Standar.
• Membatasi.

Alasan munculnya kesalahan acak mungkin karena sifat studi populasi umum yang terputus-putus. Biasanya, kesalahan acak keterwakilan memiliki ukuran dan sifat yang dapat diabaikan.

Sedangkan kesalahan sistematik muncul ketika aturan pemilihan data dari total populasi dilanggar.

Kesalahan rata-rata adalah perbedaan antara rata-rata sampel dan populasi yang mendasarinya. Itu tidak tergantung pada jumlah unit dalam sampel. Berbanding terbalik, maka semakin besar volumenya maka semakin kecil nilai rata-rata errornya.

Marginal error adalah selisih terbesar yang mungkin antara nilai rata-rata sampel yang dibuat dengan total populasi. Kesalahan seperti itu dicirikan sebagai kesalahan maksimum yang mungkin terjadi dalam kondisi tertentu dari kemunculannya.

Kesalahan keterwakilan yang disengaja dan tidak disengaja

Kesalahan offset data bisa disengaja atau tidak disengaja.

Kemudian alasan munculnya kesalahan yang disengaja adalah pendekatan pemilihan data dengan metode penentuan tren. Kesalahan yang tidak disengaja terjadi bahkan pada tahap persiapan pengamatan sampel, membentuk sampel yang representatif. Untuk menghindari kesalahan tersebut, perlu dibuat kerangka sampling yang baik untuk membuat daftar unit sampling. Itu harus sepenuhnya sesuai dengan tujuan pengambilan sampel, dapat diandalkan, mencakup semua aspek penelitian.

Validitas, reliabilitas, keterwakilan. Perhitungan Kesalahan

Perhitungan kesalahan keterwakilan (Mm) dari mean aritmatika (M).

Standar deviasi: ukuran sampel (>30).

Kesalahan representatif (Mr) dan (R): ukuran sampel (n>30).

Dalam kasus ketika Anda harus mempelajari populasi yang jumlah sampelnya sedikit dan kurang dari 30 unit, maka jumlah pengamatan akan berkurang satu unit.

Besarnya kesalahan berbanding lurus dengan ukuran sampel. Keterwakilan informasi dan perhitungan tingkat kemungkinan membuat ramalan yang akurat mencerminkan sejumlah kesalahan marjinal.

Sistem representasi

Tidak hanya sampel yang representatif yang digunakan dalam proses evaluasi penyajian informasi, tetapi orang yang menerima informasi itu sendiri menggunakan sistem perwakilan. Dengan demikian, otak memproses beberapa dengan membuat sampel yang representatif dari seluruh aliran informasi untuk mengevaluasi data yang dikirimkan secara kualitatif dan cepat dan memahami esensi masalah. Jawab pertanyaan: "Keterwakilan - apa itu?" - pada skala kesadaran manusia cukup sederhana. Untuk melakukan ini, otak menggunakan semua subjek, tergantung pada jenis informasi apa yang perlu diisolasi dari arus umum. Dengan demikian, mereka membedakan:

• Sistem representasi visual, di mana organ-organ persepsi visual mata terlibat. Orang yang sering menggunakan sistem seperti itu disebut visual. Dengan bantuan sistem ini, seseorang mengolah informasi yang datang berupa gambar.
• sistem representasi pendengaran. Organ utama yang digunakan adalah pendengaran. Informasi yang diberikan dalam bentuk file suara atau ucapan diproses oleh sistem khusus ini. Orang yang mempersepsikan informasi lebih baik melalui telinga disebut auditori.
• Sistem representasi kinestetik adalah pemrosesan aliran informasi dengan mempersepsikannya melalui saluran penciuman dan taktil.

• Sistem representasi digital digunakan bersama-sama dengan yang lain sebagai sarana untuk memperoleh informasi dari luar. persepsi dan pemahaman dari data yang diterima.

Jadi, keterwakilan - apa itu? Pilihan sederhana dari banyak atau prosedur integral dalam pemrosesan informasi? Kita dapat dengan pasti mengatakan bahwa keterwakilan sangat menentukan persepsi kita tentang aliran data, membantu mengisolasi yang paling signifikan dan signifikan darinya.

Sampel Perwakilan

Sampel Perwakilan

Sampel representatif adalah sampel yang memiliki distribusi karakteristik relatif yang sama dengan populasi umum.

Dalam Bahasa Inggris: sampel yang representatif

Lihat juga: Populasi sampel

Kamus Finam Keuangan.

Lihat apa itu "Contoh Representatif" di kamus lain:

Sampel Perwakilan- Sekelompok partisipan yang kurang lebih mewakili komposisi populasi yang diteliti. Sampel dapat mencerminkan distribusi menurut karakteristik usia dan jenis kelamin, serta karakteristik lain yang memengaruhi hasil eksperimen dalam hal ... ...

sampel yang representatif- — [Glosarium bahasa Inggris-Rusia istilah dasar tentang vaksinologi dan imunisasi. Organisasi Kesehatan Dunia, 2009] Topik Vaccinology, Immunization EN representatif sampling … Buku Pegangan Penerjemah Teknis

SAMPEL PERWAKILAN- (sampel representatif) sampel yang (atau dianggap) merupakan cerminan sebenarnya dari populasi induk, yaitu memiliki profil ciri yang sama, misalnya struktur umur, struktur kelas, tingkat pendidikan. Perwakilan ... ... Kamus sosiologis penjelas besar

SAMPEL PERWAKILAN- Lihat perwakilan sampel... Kamus Penjelasan Psikologi

SAMPEL PERWAKILAN- sampel di mana semua fitur utama dari populasi umum dari mana sampel ini diambil diwakili dalam proporsi yang kira-kira sama atau dengan frekuensi yang sama dengan fitur ini muncul dalam populasi umum ini ... Kamus Ensiklopedis Psikologi dan Pedagogi

Sampel Perwakilan- ini adalah sampel di mana semua fitur utama dari populasi umum dari mana sampel ini diekstraksi diwakili kira-kira dalam proporsi yang sama atau dengan frekuensi yang sama dengan mana fitur ini muncul dalam umum ini ... ... Kamus Sosiologi Socium

Sampel Perwakilan- (sampel representatif). Sampel yang secara akurat mencerminkan keadaan dan sifat seluruh populasi... Psikologi perkembangan. Kamus per buku

sampel yang representatif- (sampel representatif) sampel yang dibuat menurut aturan, yaitu sedemikian rupa sehingga mencerminkan kekhasan populasi umum baik dari segi komposisi maupun karakteristik individu dari subjek yang disertakan. Kamus psikolog praktis. G.: AST, ... ... Ensiklopedia Psikologi Hebat

Bahasa inggris pengambilan sampel, perwakilan; Jerman Stichprobe, perwakilan. Sampel yang pada dasarnya memiliki distribusi karakteristik relatif yang sama dengan populasi. Antinazi. Ensiklopedia Sosiologi, 2009 ... Ensiklopedia Sosiologi

Sampel representatif Sampel yang memiliki distribusi karakteristik relatif yang sama dengan populasi Kosa kata istilah bisnis. Akademik.ru. 2001 ... Daftar istilah bisnis

Sebenarnya, kita akan mulai dengan bukan hanya satu, tetapi tiga pertanyaan: apa itu sampel? kapan representatif? apa yang dia wakili?

Agregat - ini adalah sekelompok orang, organisasi, acara yang menarik bagi kami, yang ingin kami tarik kesimpulannya, dan kejadian, atau objek, - elemen apa pun dari koleksi semacam itu 1 .Sampel – setiap subkelompok dari kumpulan kasus (objek) yang dipilih untuk analisis. Jika kita ingin mempelajari aktivitas pengambilan keputusan legislator negara bagian, kita dapat memeriksa aktivitas tersebut di legislatif negara bagian Virginia, Carolina Utara, dan Carolina Selatan, dan tidak di semua lima puluh negara bagian, dan, berdasarkan ini, mendistribusikan data yang diperoleh pada populasi dari mana tiga negara bagian dipilih. Jika kita ingin menyelidiki sistem preferensi pemilih Pennsylvania, kita dapat melakukannya dengan mewawancarai 50 pekerja AS. S. Steele di Pittsburgh dan membagikan hasil polling kepada semua pemilih di negara bagian tersebut. Demikian juga, jika kita ingin mengukur kecerdasan mahasiswa, kita dapat menguji semua pemain bertahan yang terdaftar di Ohio State pada musim sepak bola tertentu dan kemudian memperluas hasilnya ke populasi di mana mereka menjadi bagiannya. Dalam setiap contoh, kami melanjutkan sebagai berikut: kami membuat subkelompok dalam populasi umum, cukup kami mempelajari subkelompok ini, atau sampel, secara rinci, dan memperluas hasil kami ke seluruh populasi. Ini adalah tahapan utama pengambilan sampel.

Namun, tampaknya cukup jelas bahwa masing-masing sampel ini memiliki kelemahan yang signifikan. Misalnya, sementara badan legislatif Virginia, Carolina Utara, dan Carolina Selatan adalah bagian dari konstelasi badan legislatif negara bagian, mereka, karena alasan sejarah, geografis, dan politik, cenderung beroperasi dengan cara yang sangat mirip dan sangat berbeda dari badan legislatif yang berbeda tersebut. .negara bagian seperti New York, Nebraska dan Alaska. Meskipun lima puluh pekerja baja di Pittsburgh mungkin memang pemilih Pennsylvania, mereka, berdasarkan status sosial ekonomi, pendidikan, dan pengalaman hidup, mungkin memiliki pandangan yang berbeda dari pandangan banyak orang lain yang juga pemilih. Demikian juga, meskipun pemain sepak bola Ohio State adalah mahasiswa, mereka mungkin berbeda dari siswa lain karena berbagai alasan. Dengan kata lain, meskipun masing-masing subkelompok ini memang sampel, anggota dari masing-masing subkelompok secara sistematis berbeda dari sebagian besar anggota populasi lainnya dari mana mereka dipilih. Sebagai kelompok yang terpisah, tidak satu pun dari mereka yang khas dalam hal distribusi fitur pendapat, motif perilaku, dan karakteristik dalam populasi umum yang terkait dengannya. Dengan demikian, para ilmuwan politik akan mengatakan bahwa tidak satu pun dari sampel ini yang representatif.

Sampel Perwakilan - ini adalah sampel di mana semua fitur utama dari populasi umum dari mana sampel ini diambil diwakili dalam proporsi yang kira-kira sama atau dengan frekuensi yang sama dengan fitur ini muncul dalam populasi umum ini. Jadi, jika 50% dari semua legislatif negara bagian bertemu hanya sekali setiap dua tahun, sekitar setengah dari sampel perwakilan legislatif negara bagian harus dari jenis ini. Jika 30% pemilih Pennsylvania adalah kerah biru, sekitar 30% dari perwakilan sampel untuk pemilih ini (bukan 100% seperti pada contoh di atas) harus kerah biru. Dan jika 2% dari semua mahasiswa adalah atlet, kira-kira proporsi yang sama dari sampel representatif mahasiswa harus menjadi atlet. Dengan kata lain, sampel yang representatif adalah mikrokosmos, model populasi yang lebih kecil namun akurat yang ingin diwakilinya. Sejauh sampel tersebut representatif, kesimpulan berdasarkan studi sampel ini dapat dianggap aman untuk diterapkan pada populasi asli. Distribusi hasil inilah yang kita sebut generalisasi.

Mungkin ilustrasi grafis akan membantu memperjelas hal ini. Misalkan kita ingin mempelajari pola keanggotaan kelompok politik di antara orang dewasa AS. Gambar 5.1 menunjukkan tiga lingkaran yang dibagi menjadi enam sektor yang sama besar. Gambar 5.1a mewakili seluruh populasi yang dipertimbangkan. Anggota populasi diklasifikasikan menurut kelompok politik (seperti partai dan kelompok kepentingan) di mana mereka berasal. Dalam contoh ini, setiap orang dewasa menjadi anggota setidaknya satu dan tidak lebih dari enam kelompok politik; dan enam tingkat keanggotaan ini sama-sama umum secara agregat (oleh karena itu sektor-sektor yang sama). Misalkan kita ingin menyelidiki motif orang untuk bergabung dengan suatu kelompok, pilihan kelompok, dan pola partisipasi, tetapi karena keterbatasan sumber daya, kita hanya dapat memeriksa satu dari setiap enam anggota populasi. Siapa yang harus dipilih untuk analisis?

Beras. 5.1. Pembentukan sampel dari populasi umum

Salah satu sampel yang mungkin dengan ukuran tertentu diilustrasikan oleh area yang diarsir pada Gambar 5.1b, tetapi jelas tidak mencerminkan struktur populasi. Jika kita menggeneralisasi dari sampel ini, kita akan menyimpulkan: (1) bahwa semua orang dewasa Amerika termasuk dalam lima kelompok politik dan (2) bahwa semua perilaku kelompok Amerika bertepatan dengan perilaku mereka yang secara tepat termasuk dalam lima kelompok tersebut. Namun, kita tahu bahwa kesimpulan pertama tidak benar, dan ini dapat menyebabkan kita meragukan validitas kesimpulan kedua. Lewat sini, sampel yang ditunjukkan pada Gambar 5.1b tidak representatif karena tidak mencerminkan distribusi properti populasi tertentu (sering disebut sebagai parameter ) menurut distribusi sebenarnya. Contoh seperti itu dikatakan bergeser ke arah anggota dari lima kelompok atau bergeser dari semua model keanggotaan kelompok lainnya. Berdasarkan pengambilan sampel yang bias seperti itu, kita biasanya sampai pada kesimpulan yang salah tentang populasi.

Hal ini paling jelas ditunjukkan oleh contoh bencana yang menimpa majalah Literary Digest pada 1930-an, yang menyelenggarakan jajak pendapat publik tentang hasil pemilu. The Literary Digest adalah majalah berkala yang mencetak ulang editorial surat kabar dan opini lainnya; majalah ini sangat populer di awal abad ini. Mulai tahun 1920, majalah tersebut melakukan survei nasional yang luas di mana surat suara dikirimkan ke lebih dari satu juta orang meminta mereka untuk menandai kandidat pilihan mereka untuk pemilihan presiden mendatang. Selama beberapa tahun, hasil jajak pendapat majalah itu begitu akurat sehingga jajak pendapat September tampaknya membuat pemilihan November tidak relevan. Dan bagaimana bisa terjadi kesalahan dengan sampel sebesar itu? Namun, pada tahun 1936, inilah yang terjadi: dengan mayoritas suara (60:40), kemenangan diprediksi oleh kandidat Partai Republik Alf Landon. Dalam pemilihan, Landon kalah dari orang cacat - Franklin D. Roosevelt - dengan hasil yang hampir sama dengan yang seharusnya dia menangkan. Kredibilitas The Literary Digest sangat dirusak sehingga majalah itu segera tidak dicetak lagi. Apa yang terjadi? Ini sangat sederhana: polling Digest menggunakan sampel yang bias. Kartu pos dikirim ke orang-orang yang namanya diambil dari dua sumber: direktori telepon dan daftar registrasi mobil. Meskipun metode pemilihan ini sebelumnya tidak jauh berbeda dari metode lainnya, sekarang cukup berbeda, selama Depresi Hebat tahun 1936, ketika pemilih yang kurang mampu, yang kemungkinan besar menjadi andalan Roosevelt, tidak mampu membeli telepon, apalagi mobil. Jadi, faktanya, sampel yang digunakan dalam jajak pendapat Digest itu bias terhadap mereka yang kemungkinan besar akan mencalonkan diri untuk Partai Republik, dan masih mengejutkan bahwa Roosevelt mendapatkan hasil yang begitu baik.

Bagaimana cara mengatasi masalah ini? Kembali ke contoh kita, mari kita bandingkan sampel pada Gambar 5.1b dengan sampel pada Gambar 5.1c. Dalam kasus terakhir, seperenam dari populasi juga dipilih untuk analisis, tetapi masing-masing jenis utama populasi diwakili dalam sampel dalam proporsi yang diwakilinya di seluruh populasi. Sampel seperti itu menunjukkan bahwa satu dari setiap enam orang dewasa Amerika termasuk dalam satu kelompok politik, satu dari enam hingga dua, dan seterusnya. Sampel seperti itu juga akan mengungkapkan perbedaan lain di antara anggotanya yang dapat dikaitkan dengan partisipasi dalam jumlah kelompok yang berbeda. Dengan demikian, sampel yang disajikan pada Gambar 5.1c adalah sampel yang representatif untuk populasi yang dipertimbangkan.

Tentu saja, contoh ini adalah penyederhanaan setidaknya dalam dua cara yang sangat penting. Pertama, sebagian besar populasi yang menarik bagi ilmuwan politik lebih beragam daripada yang ada di contoh. Orang, dokumen, pemerintah, organisasi, keputusan, dll. berbeda satu sama lain bukan dalam satu, tetapi dalam jumlah karakteristik yang jauh lebih besar. Oleh karena itu, sampel yang representatif harus sedemikian rupa sehingga setiap dari area utama, berbeda adalah disajikan secara proporsional dengan bagiannya dalam agregat. Kedua, situasi di mana distribusi sebenarnya dari variabel, atau item yang ingin kita ukur, tidak diketahui sebelumnya jauh lebih umum daripada sebaliknya - mungkin tidak diukur dalam sensus penduduk sebelumnya. Dengan demikian, sampel yang representatif harus dirancang sedemikian rupa sehingga dapat secara akurat mencerminkan distribusi yang ada bahkan ketika kita tidak dapat secara langsung menilai validitasnya. Prosedur pengambilan sampel harus memiliki logika internal yang mampu meyakinkan kita bahwa, jika kita mampu membandingkan sampel dengan sensus, memang akan representatif.

Agar dapat secara akurat mencerminkan organisasi kompleks dari populasi tertentu, dan untuk memiliki tingkat keyakinan tertentu bahwa prosedur yang diusulkan mampu melakukannya, peneliti beralih ke metode statistik. Dalam melakukannya, mereka beroperasi dalam dua arah. Pertama, dengan menggunakan aturan tertentu (logika internal), peneliti memutuskan objek tertentu mana yang akan dipelajari, apa sebenarnya yang akan dimasukkan dalam sampel tertentu. Kedua, menggunakan aturan yang sangat berbeda, mereka memutuskan berapa banyak objek yang akan dipilih. Kami tidak akan mempelajari banyak aturan ini secara rinci, kami hanya akan mempertimbangkan perannya dalam penelitian ilmu politik. Mari kita mulai dengan strategi untuk memilih objek yang membentuk sampel yang representatif.

Sebenarnya, kita akan mulai dengan bukan hanya satu, tetapi tiga pertanyaan: apa itu sampel? kapan representatif? apa yang dia wakili?

Agregat- ini adalah sekelompok orang, organisasi, acara yang menarik bagi kami, yang ingin kami tarik kesimpulannya, dan kejadian, atau objek, - elemen apa pun dari koleksi semacam itu.

Sampel- setiap subkelompok dari kumpulan kasus (objek) yang dipilih untuk analisis.

Jika kita ingin mempelajari aktivitas pengambilan keputusan legislator negara bagian, kita dapat memeriksa aktivitas tersebut di legislatif negara bagian Virginia, Carolina Utara, dan Carolina Selatan, dan tidak di semua lima puluh negara bagian, dan, berdasarkan ini, mendistribusikan data yang diperoleh pada populasi dari mana tiga negara bagian dipilih. Jika kita ingin menyelidiki sistem preferensi pemilih Pennsylvania, kita dapat melakukannya dengan mewawancarai 50 pekerja AS. S. Steele di Pittsburgh dan membagikan hasil polling kepada semua pemilih di negara bagian tersebut.

Demikian pula Jika kita ingin mengukur kecerdasan mahasiswa, kita bisa menguji semua pemain bertahan yang terdaftar di Ohio State pada musim sepak bola tertentu dan kemudian memperluas hasilnya ke populasi di mana mereka menjadi bagiannya. Dalam setiap contoh, kami melanjutkan sebagai berikut: kami menetapkan subkelompok dalam populasi, mempelajari subkelompok ini, atau sampel, dalam beberapa detail, dan memperluas hasil kami ke seluruh populasi. Ini adalah tahapan utama pengambilan sampel.

Namun tampaknya Sangat jelas bahwa masing-masing sampel ini memiliki kelemahan yang signifikan. Misalnya, sementara badan legislatif Virginia, Carolina Utara, dan Carolina Selatan adalah bagian dari konstelasi badan legislatif negara bagian, mereka, karena alasan sejarah, geografis, dan politik, cenderung beroperasi dengan cara yang sangat mirip dan sangat berbeda dari badan legislatif yang berbeda tersebut. .negara bagian seperti New York, Nebraska dan Alaska. Meskipun lima puluh pekerja baja di Pittsburgh mungkin memang pemilih Pennsylvania, mereka, berdasarkan status sosial ekonomi, pendidikan, dan pengalaman hidup, mungkin memiliki pandangan yang berbeda dari pandangan banyak orang lain yang juga pemilih.

Demikian juga, meskipun pemain sepak bola Ohio State adalah mahasiswa, mereka mungkin berbeda dari siswa lain karena berbagai alasan. Dengan kata lain, meskipun masing-masing subkelompok ini memang sampel, anggota dari masing-masing subkelompok secara sistematis berbeda dari sebagian besar anggota populasi lainnya dari mana mereka dipilih. Sebagai kelompok yang terpisah, tidak satu pun dari mereka yang khas dalam hal distribusi fitur pendapat, motif perilaku, dan karakteristik dalam populasi umum yang terkait dengannya. Dengan demikian, para ilmuwan politik akan mengatakan bahwa tidak satu pun dari sampel ini yang representatif.

Sampel Perwakilan- ini adalah sampel di mana semua fitur utama dari populasi umum dari mana sampel yang diberikan diambil disajikan kira-kira dalam proporsi yang sama atau dengan frekuensi yang sama dengan fitur ini muncul dalam populasi umum ini. Jadi, jika 50% dari semua legislatif negara bagian bertemu hanya sekali setiap dua tahun, sekitar setengah dari sampel perwakilan legislatif negara bagian harus dari jenis ini. Jika 30% pemilih Pennsylvania adalah kerah biru, sekitar 30% dari sampel yang representatif dari pemilih tersebut (bukan 100% seperti pada contoh di atas) harus kerah biru.

Dan jika 2% dari semua mahasiswa adalah atlet, kira-kira proporsi yang sama dari sampel representatif mahasiswa harus menjadi atlet. Dengan kata lain, sampel yang representatif adalah mikrokosmos, model populasi yang lebih kecil namun akurat yang ingin diwakilinya. Sejauh sampel tersebut representatif, kesimpulan berdasarkan studi sampel ini dapat dianggap aman untuk diterapkan pada populasi asli. Distribusi hasil inilah yang kita sebut generalisasi.

Mungkin ilustrasi grafis akan membantu memperjelas hal ini. Misalkan kita ingin mempelajari pola keanggotaan kelompok politik di antara orang dewasa AS. Gambar 5.1 menunjukkan tiga lingkaran yang dibagi menjadi enam sektor yang sama besar. Gambar 5.1a mewakili seluruh populasi yang dipertimbangkan. Anggota populasi diklasifikasikan menurut kelompok politik (seperti partai dan kelompok kepentingan) di mana mereka berasal.

Dalam contoh ini setiap orang dewasa menjadi anggota setidaknya satu dan tidak lebih dari enam kelompok politik; dan enam tingkat keanggotaan ini sama-sama umum secara agregat (oleh karena itu sektor-sektor yang sama). Misalkan kita ingin menyelidiki motif orang untuk bergabung dengan suatu kelompok, pilihan kelompok, dan pola partisipasi, tetapi karena keterbatasan sumber daya, kita hanya dapat memeriksa satu dari setiap enam anggota populasi. Siapa yang harus dipilih untuk analisis?

Beras. 5.1. Pembentukan sampel dari populasi umum

Salah satu sampel yang mungkin dari ukuran tertentu diilustrasikan oleh area yang diarsir pada Gambar. 5.1b, bagaimanapun, itu jelas tidak mencerminkan struktur populasi.

Jika kita membuat generalisasi berdasarkan sampel ini, kita akan menyimpulkan:

1) bahwa semua orang dewasa Amerika termasuk dalam lima kelompok politik dan

2) bahwa seluruh perilaku kelompok orang Amerika bertepatan dengan perilaku mereka yang secara tepat termasuk dalam lima kelompok.

Namun, kita tahu bahwa kesimpulan pertama tidak benar, dan ini dapat menyebabkan kita meragukan validitas kesimpulan kedua.

Dengan demikian, sampel yang ditunjukkan pada Gambar 5.1b tidak representatif karena tidak mencerminkan distribusi properti populasi tertentu (sering disebut parameter) menurut distribusi sebenarnya. Contoh seperti itu dikatakan bergeser ke arah anggota dari lima kelompok atau bergeser dari semua model keanggotaan kelompok lainnya. Berdasarkan pengambilan sampel yang bias seperti itu, kita biasanya sampai pada kesimpulan yang salah tentang populasi.

Hal ini paling jelas ditunjukkan oleh contoh bencana yang menimpa majalah Literary Digest pada 1930-an, yang menyelenggarakan jajak pendapat publik tentang hasil pemilu. “ Intisari Sastra” adalah terbitan berkala yang mencetak ulang tajuk rencana dari surat kabar dan materi lain yang mencerminkan opini publik; majalah ini sangat populer di awal abad ini.

Sejak 1920. Majalah itu mengadakan jajak pendapat nasional yang luas di mana lebih dari satu juta orang dikirimi surat suara meminta mereka untuk menandai kandidat pilihan mereka untuk pemilihan presiden mendatang. Selama beberapa tahun, hasil jajak pendapat majalah itu begitu akurat sehingga jajak pendapat September tampaknya membuat pemilihan November tidak relevan.

Dan bagaimana bisa terjadi kesalahan dengan sampel sebesar itu? Namun, pada tahun 1936, inilah yang terjadi: dengan mayoritas suara (60:40), kemenangan diprediksi oleh kandidat Partai Republik Alf Landon. Dalam pemilihan, Landon kalah dari orang cacat - Franklin D. Roosevelt- praktis dengan hasil yang sama dengan yang seharusnya dia menangkan. Kredibilitas The Literary Digest sangat dirusak sehingga majalah itu segera tidak dicetak lagi. Apa yang terjadi? Ini sangat sederhana: polling Digest menggunakan sampel yang bias. Kartu pos dikirim ke orang-orang yang namanya diambil dari dua sumber: direktori telepon dan daftar registrasi mobil.

Meskipun metode pemilihan ini sebelumnya tidak jauh berbeda dari metode lainnya, sekarang cukup berbeda, selama Depresi Hebat tahun 1936, ketika pemilih yang kurang mampu, yang kemungkinan besar menjadi andalan Roosevelt, tidak mampu membeli telepon, apalagi mobil. Jadi, faktanya, sampel yang digunakan dalam jajak pendapat Digest itu bias terhadap mereka yang kemungkinan besar akan mencalonkan diri untuk Partai Republik, dan masih mengejutkan bahwa Roosevelt mendapatkan hasil yang begitu baik.

Bagaimana cara mengatasi masalah ini? Kembali ke contoh kita, mari kita bandingkan sampel pada Gambar. 5.1b dengan pilihan pada gambar. 5.1c. Dalam kasus terakhir, seperenam dari populasi juga dipilih untuk analisis, tetapi masing-masing jenis utama populasi diwakili dalam sampel dalam proporsi yang diwakilinya di seluruh populasi. Sampel seperti itu menunjukkan bahwa satu dari setiap enam orang dewasa Amerika termasuk dalam satu kelompok politik, satu dari enam hingga dua, dan seterusnya. Sampel seperti itu juga akan mengungkapkan perbedaan lain di antara anggotanya yang dapat dikaitkan dengan partisipasi dalam jumlah kelompok yang berbeda. Dengan demikian, sampel yang disajikan pada Gambar 5.1c adalah sampel yang representatif untuk populasi yang dipertimbangkan.

Tentu saja, contoh ini adalah disederhanakan dari setidaknya dua sudut pandang yang sangat penting. Pertama, sebagian besar populasi yang menarik bagi ilmuwan politik lebih beragam daripada yang ada di contoh. Orang, dokumen, pemerintah, organisasi, keputusan, dll. berbeda satu sama lain bukan dalam satu, tetapi dalam jumlah karakteristik yang jauh lebih besar. Oleh karena itu, sampel yang representatif harus sedemikian rupa sehingga setiap dari inti, wilayah yang berbeda diwakili secara proporsional dengan bagiannya dalam populasi.

Kedua, situasi di mana sebaran sebenarnya dari variabel-variabel, atau karakteristik yang ingin kita ukur, tidak diketahui sebelumnya, jauh lebih umum daripada sebaliknya - mungkin tidak diukur dalam sensus penduduk sebelumnya. Dengan demikian, sampel yang representatif harus dirancang sedemikian rupa sehingga dapat secara akurat mencerminkan distribusi yang ada bahkan ketika kita tidak dapat secara langsung menilai validitasnya. Prosedur pengambilan sampel harus memiliki logika internal yang mampu meyakinkan kita bahwa, jika kita mampu membandingkan sampel dengan sensus, memang akan representatif.

Untuk memberikan kesempatan refleksi akurat dari organisasi kompleks dari populasi tertentu dan tingkat kepercayaan tertentu bahwa prosedur yang diusulkan mampu melakukan ini, para peneliti beralih ke metode statistik. Dalam melakukannya, mereka beroperasi dalam dua arah. Pertama, dengan menggunakan aturan tertentu (logika internal), peneliti memutuskan objek tertentu mana yang akan dipelajari, apa sebenarnya yang akan dimasukkan dalam sampel tertentu. Kedua, menggunakan aturan yang sangat berbeda, mereka memutuskan berapa banyak objek yang akan dipilih. Kami tidak akan mempelajari banyak aturan ini secara rinci, kami hanya akan mempertimbangkan perannya dalam penelitian ilmu politik. Mari kita mulai dengan strategi untuk memilih objek yang membentuk sampel yang representatif.