Kattava opas todennäköisyysotantojen tekemiseen: määritelmä, tyypit, vaiheet ja vinkit
Todennäköisyysotanta on kyselytutkimusten tuloksia parantava otantastrategia. Lue, kuinka voit saada luotettavia tuloksia tällä otantamenetelmällä.
Todennäköisyysotantaa käytettäessä jokaisella populaation jäsenellä on yhtäläinen mahdollisuus tulla valituksi. Näin voit saada tarkkoja ja puolueettomia tuloksia. Tässä artikkelissa kerromme, kuinka todennäköisyysotanta toimii ja milloin sitä kannattaa käyttää. Selitämme myös todennäköisyysotannan ja harkinnanvaraisen otannan erot.
Todennäköisyysotanta
Todennäköisyysotanta on otantamenetelmä, jossa suuresta populaatiosta valitaan satunnaisesti pieni ihmisjoukko (otos). Sitten tutkijat arvioivat, millä todennäköisyydellä otoksen vastaukset edustavat koko populaation vastauksia.
Oletetaan vaikka, että haluat mitata kuluttajien mielipidettä siitä, että brändisi laajentuu tietylle alueelle. Kyselytutkimusta ei voida mitenkään lähettää kaikille alueen asukkaille, sillä otoskoosta tulisi yksinkertaisesti liian suuri. Todennäköisyysotannalla voit selvittää populaation mielipiteen tutkimalla pienempää joukkoa.
Todennäköisyysotannan määritelmä ja vaatimukset
Todennäköisyysotanta on otantamenetelmä, jota käytettäessä jokaisella populaation jäsenellä on yhtäläinen ja tunnettu mahdollisuus tulla valituksi. Satunnaisvalinta varmistaa, että otos kuvastaa tarkasti populaation monimuotoisuutta. Tämä vähentää valinnan puolueellisuutta, joten tutkijat voivat tehdä populaatiosta tilastollisia päätelmiä.
Todennäköisyysotannan onnistuminen edellyttää kolmea asiaa.
- Jokaisella otantakehikon jäsenellä on oltava yhtäläinen mahdollisuus tulla valituksi.
- Sinun on tiedettävä, kuinka todennäköisesti kukin ihminen valitaan. Voit esimerkiksi määrittää, että 100 ihmisen populaatiossa jokaisen ihmisen todennäköisyys saada kyselytutkimus on yksi sadasta.
- Otannan on oltava satunnainen, jotta otos edustaa varmasti koko populaatiota.
Oikeanlaisella otoksella voidaan saada tuloksia, jotka ovat yhtä arvokkaita kuin laajemman kyselytutkimuksen tulokset. Otokseen kuuluvien henkilöiden mieltymyksistä voidaan vetää käyttökelpoisia johtopäätöksiä, joiden perusteella voidaan toimia koko populaation kannalta mielekkäällä tavalla.
Esimerkki todennäköisyysotannan käytöstä
Todennäköisyysotanta sopii parhaiten määrällisiin tutkimuksiin, joissa on tarkoitus tehdä johtopäätöksiä suuresta populaatiosta. Tutkijat voivat kerätä tällä otantastrategialla edustavaa dataa, kun kyselytutkimuksen tekeminen kokonaiselle populaatiolle olisi liian vaikeaa tai kallista.
Otetaan esimerkki, jossa kansallinen kahvilaketju haluaa laajentaa kanta-asiakasohjelmaansa. Ennen suurten muutosten tekemistä ketjun on selvitettävä markkinatutkimuksella, kuinka sen asiakkaat reagoisivat. Konseptien testausta ei kuitenkaan ole mahdollista järjestää kaikkien asiakkaiden kesken.
Todennäköisyysotannalla yritys voi poimia asiakaskunnastaan edustavan otoksen. Erityyppisillä otantamenetelmillä, kuten ositetulla tai ryväsotannalla, voidaan varmistaa, että otos edustaa populaation osajoukkoja.
Kattavasta otoksesta saadut vastaukset edustavat tarkasti suurempaa populaatiota. Näin kahvilaketjun tuotekehitystiimi voi luoda asiakkaita miellyttävän kanta-asiakasohjelman, ja markkinointitiimi voi saattaa ohjelman markkinoille asianmukaisella tavalla.
Ymmärrä markkinoitasi, kehitä brändiäsi
Tee havaintoja tekoälyä hyödyntämällä ja hanki dataa, jota tarvitset yrityksesi suunnan määrittämiseen.
Neljä todennäköisyysotannan menetelmää
Koska ensisijaista tutkimusta voidaan hyödyntää monin tavoin, eri tavoitteita varten on käytettävissä erilaisia otantamenetelmiä. Todennäköisyysotannan eri menetelmiä ovat yksinkertainen satunnaisotanta, ositettu otanta, ryväsotanta ja systemaattinen otanta.
1. Yksinkertainen satunnaisotanta
Yksinkertaisen satunnaisotannan tärkeimmät piirteet:
- Yksinkertaista satunnaisotantaa käytettäessä jokaisella populaation jäsenellä on yhtäläinen mahdollisuus tulla valituksi.
- Valinta tehdään satunnaisesti. Tutkijat voivat esimerkiksi valita osallistujia populaatiosta erilaisilla työkaluilla, kuten satunnaislukugeneraattorilla.
- Yksinkertaisessa satunnaisotannassa voi esiintyä otantaharhoja. Mitä pienempi otoskoko on verrattuna populaatioon, sitä pienemmällä todennäköisyydellä otos on täysin sattumanvarainen.
2. Ositettu satunnaisotanta
Monet populaatiot voidaan jakaa pienempiin joukkoihin tiettyjen ominaisuuksien mukaan niin, että ominaisuudet eivät ole päällekkäisiä, mutta edustavat koko populaatiota. Näin saadaan yleensä tarkempia tuloksia kuin yksinkertaisella satunnaisotannalla.
Ositetun satunnaisotannan tärkeimmät piirteet:
- Ositettua otantaa käytettäessä kustakin joukosta (tai ositteesta) valitaan erillinen otos. Näin varmistetaan, että kukin osajoukko on edustettuna.
- Usein populaatiot jaotellaan esimerkiksi sukupuolen, iän, tuloluokan tai etnisen taustan perusteella.
- Ositteiden on oltava tarkkoja ja toisensa poissulkevia eli tietty populaation jäsen voi olla vain yhdessä joukossa kerrallaan.
- Kun olet jakanut populaation ositteisiin, valitse satunnaisesti kustakin joukosta ihmisiä niin, että valittujen ihmisten määrä on suhteessa populaation kokoon. Kokoa lopuksi valituista henkilöistä yksi otos.
3. Ryväsotanta
Ositetun otannan tavoin myös ryväsotantaa käytettäessä populaatio jaetaan osajoukkoihin eli ryppäisiin. Siihen menetelmien yhtäläisyydet tosin loppuvatkin.
Ryväsotannassa
- kullakin ryppäällä pitäisi olla samanlaiset ominaisuudet kuin populaatiolla. Sen sijaan, että jokaisesta ryppäästä valitaan yksittäisiä ihmisiä, valitaan satunnaisesti kokonaisia ryppäitä.
- lopulliseen otokseen mahdutetaan jokainen ihminen kustakin valitusta ryppäästä. Jos ryppäät ovat liian suuria, valitse kustakin ryppäästä yksittäisiä ihmisiä satunnaisesti.
- tutkijat käyttävät ryppäinä usein ennalta määritettyjä ja helposti saatavilla olevia joukkoja. Ne perustuvat yleensä maantieteellisiin alueisiin, kuten kaupunkeihin tai kuntiin, mutta ne voidaan valita myös esimerkiksi oppilaitosten tai toimipaikkojen mukaan.
Tutkijat käyttävät ryväsotantaa säästösyistä tutkittaessa suuria tai maantieteellisesti laajalla alueella sijaitsevia populaatioita. Ryväsotannan käyttäminen lisää kuitenkin otosvirheen riskiä. Kunkin ryppään on tarkoitus edustaa koko populaatiota, mutta sen varmistaminen voi olla vaikeaa.
4. Systemaattinen otanta
Systemaattista otantaa kutsutaan myös tasaväliseksi otannaksi, ja se muistuttaa yksinkertaista satunnaisotantaa.
Systemaattisessa otannassa
- kullekin populaation jäsenelle annetaan numero, ja otos muodostetaan valitsemalla jäseniä tasaisin välein. Toisin sanoen populaatiosta valitaan otokseen joka n:s jäsen.
- on tärkeää varmistaa, ettei otantakehikossa piile kaavamaisuuksia, jotka vaikuttaisivat valinnan satunnaisuuteen. Jos dataa on manipuloitu, otos vääristyy ja siinä voi esiintyä liikaa tai liian vähän tiettyjä ominaisuuksia.
Systemaattinen otanta on muita menetelmiä yksinkertaisempi, koska valitseminen tapahtuu selkeällä tavalla ilman satunnaislukugeneraattoria. Toisaalta otanta ei välttämättä ole yhtä satunnainen kuin generaattoria käytettäessä.
Esimerkki: Haluat tehdä kyselytutkimuksen tietyn organisaation työntekijöille, ja heidät on lueteltu aakkosjärjestyksessä. Käytät systemaattista otantaa ja valitset otokseen joka neljännen työntekijän. Entä jos luettelo onkin järjestetty myös tiimin ja virkaiän mukaan? Saatat valita liikaa tai liian vähän johtotehtävissä olevia työntekijöitä, jolloin otoksesi vääristyy.
Minkätyyppistä otantaa kannattaa käyttää?
Otannan suunnittelu on tärkeää, jotta tulokset olisivat käyttökelpoisia. Valitsemalla tutkimuksesi tavoitteisiin sopivan otantamenetelmän varmistat, että otos edustaa tarkasti kohdepopulaatiota.
Ota otantamenetelmää valitessasi huomioon seuraavat seikat:
- Tutkimuksen tavoitteet: on tärkeää suunnitella otanta tavoitteiden mukaan.
- Kohdepopulaatio: populaation koko ja monimuotoisuus on tunnettava, jotta voidaan varmistaa, että otos edustaa sitä riittävän tarkasti.
- Otantakehikko: tarkan datan hankkiminen edellyttää, että käytettävissä on luotettava ja kattava luettelo tai tietokanta populaatiosta.
- Otoskoko: Otoskokoa valittaessa on löydettävä tasapaino tilastollisen voiman ja käytännöllisyyden välillä. Voit käyttää apuna otoskoon laskinta.
- Datan kerääminen: datankeräysmenetelmät (esimerkiksi kyselytutkimukset ja haastattelut) voivat vaikuttaa otantamenetelmän valintaan.
- Toteutettavuus ja resurssit: mieti, kuinka käytännöllistä on yrittää tavoittaa ja rekrytoida osallistujia, kuinka paljon resursseja on käytettävissä ja mikä on tutkimuksen budjetti ja aikataulu.
Jos tutkijoilla on käytettävissään niukasti resursseja tai aikaa, heidän on mahdollisesti turvauduttava harkinnanvaraiseen otantaan. Tutustutaan siihen seuraavaksi.
Todennäköisyysotannan ja harkinnanvaraisen otannan erot
Yksinkertainen satunnaisotanta, ositettu otanta, ryväsotanta ja systemaattinen otanta ovat kaikki todennäköisyysotantamenetelmiä. Otantamenetelmien toinen ääripää on harkinnanvarainen otanta.
Tutkijat käyttävät harkinnanvaraista otantaa kartoittavassa ja laadullisessa tutkimuksessa. Kohdepopulaatio koostuu usein ihmisistä, joilla on tiettyä osaamista tai tiettyjä kokemuksia tai näkemyksiä.
Tätä otantamenetelmää käytettäessä otantaharhojen mahdollisuus on suurempi kuin todennäköisyysotannassa, sillä otos ei ole satunnainen. Populaation jäsenillä ei ole yhtäläiset mahdollisuudet tulla valituksi otokseen. Itse asiassa joillakin populaation jäsenillä ei ole minkäänlaista mahdollisuutta tulla valituksi. Kyselytutkimuksen käyttötarkoituksen vuoksi otoskoon ja tulosten ei tosin tarvitsekaan edustaa koko populaatiota.
Mitä eroa todennäköisyysotannalla ja harkinnanvaraisella otannalla sitten on?
Voi olla vaikeaa saada ihmiset vastaamaan todennäköisyysotantaan perustuvaan kyselytutkimukseen, jos aihe ei kiinnosta heitä tai he haluavat osallistumisesta korvauksen. Todennäköisyysotannan tekeminen voi myös viedä aikaa ilman työkaluja, jotka etsivät vastaajat ja valitsevat osallistujat satunnaisesti.
Harkinnanvarainen otanta ratkaisee monet näistä ongelmista. Siinäkin hyödynnetään todennäköisyyksiä ja otantateorioita valittaessa kyselytutkimukseen sopivaa otosta.
Neljä harkinnanvaraisen otannan menetelmää
Tutkijoilla on useita vaihtoehtoja harkinnanvaraisen otannan tekemiseen.
- Kiintiöotanta: Ositetun otannan tavoin kiintiöotannassa populaatio jaetaan osajoukkoihin tunnettujen ominaisuuksien, piirteiden tai kiinnostuksen kohteiden mukaan. Suosiotaan tutkiva siivousyritys voi esimerkiksi jakaa populaation iän ja sukupuolen mukaan. Sitten yritys ottaa otoksen kummastakin joukosta ennalta määritetyn kiintiön mukaan.
- Lumipallo-otanta: Tässä otantamenetelmässä annetaan populaatioon kuuluvien ihmisten löytää muut otokseen valittavat ihmiset. Oletetaan esimerkiksi, että haluat tutkia pyörätuoliramppien käyttöä alueellasi. Silloin sinua kiinnostava kohdepopulaatio koostuu kaupungissasi asuvista pyörätuolin käyttäjistä. Sinulla ei ole luetteloa heistä kaikista, joten et voi käyttää todennäköisyysotantaa. Muutama tutkimukseesi osallistuva henkilö voi kuitenkin auttaa saamaan yhteyden muihin alueella asuviin pyörätuolin käyttäjiin.
- Mukavuusotanta: Tätä menetelmää käytettäessä tutkijat kokoavat otoksen ihmisistä, jotka ovat käytettävissä ja halukkaita osallistumaan. Tämä on kätevä tapa saada dataa nopeasti. Kuten kohderyhmää tai asiakashaastatteluja käytettäessä, tulokset eivät kuitenkaan välttämättä edusta koko populaatiota. Siitä huolimatta niistä voidaan tehdä laadullisia havaintoja.
- Arviointi: Arviointiotantaa käytetään usein laadullisessa tutkimuksessa. Siinä tutkijat valitsevat otoksen, joka on heidän mielestään oleellisin. Pyörätuoliramppien tutkijat saattaisivat esimerkiksi koota harkintaotoksen valitsemalla vammaisia työntekijöitä tutkiakseen heidän tarpeitaan.
Todennäköisyysotannan edut
Todennäköisyysotannan käyttämisessä on lukuisia etuja.
- Se on kustannustehokas tapa tehdä otantoja kohdeyleisöäsi edustavista suurista joukoista.
- Todennäköisyysotannasta on hyötyä myös, kun populaatio sijaitsee laajalla maantieteellisellä alueella.
- Sen tekeminen vaatii vain vähän teknistä osaamista, kun käytössä on ketterä kokemustenhallintajärjestelmä.
Erityisesti yksinkertainen satunnaisotanta ja systemaattinen otanta ovat muita tapoja käyttäjäystävällisempiä, ja voit koota populaatiosta otoksia niin tarkkaan kuin haluat.
Ositettu otanta vähentää tutkijasta johtuvia vinoumia ja ryväsotanta rajoittaa otoksen vaihtelevuutta. Nämä kaksi ovat hyödyllisiä otantatapoja myös silloin, kun tuloksilla on kiire.
Todennäköisyysotannan rajoitukset
Kussakin menetelmässä on myös heikkoutensa.
- Ositetulla otannalla voidaan varmistaa, että joukot ovat mukana tasavertaisesti. Otos ei kuitenkaan välttämättä edusta populaation kaikkia eroja.
- Ryväsotannalla ositteet voidaan jakaa eri ryppäisiin, mutta ryppäillä saattaa olla päällekkäisiä ominaisuuksia.
- Yksinkertainen satunnaisotanta saattaa tuottaa tuloksia nopeasti, mutta sen avulla muodostetut ryppäät ja ositteet eivät välttämättä vastaa kohdeyleisöäsi.
Anna asiantuntijoidemme tehdä tutkimus puolestasi
Etkö ole varma, mistä aloittaisit? Tarjoamme räätälöityjä palveluja, jotka voivat auttaa sinua tuomaan ideasi markkinoille.
Todennäköisyysotannan neljä vaihetta
Mitä eri vaiheita todennäköisyysotantaan sitten kuuluu? Sen tekeminen ei ole monimutkaista, mutta se edellyttää, että tutkimuksellasi on selkeät tavoitteet. Määritettäessä sitä, kuinka ja miksi otos kootaan, kannattaa suunnitella tutkimus etukäteen ja miettiä, minkälaisia tuloksia halutaan.
1. Määritä sinua kiinnostava populaatio
Mieti, minkälaisia ihmisiä haluat mukaan kyselytutkimukseen. Ota huomioon myös ihmisryhmät, jotka haluat jättää otoksen ulkopuolelle.
2. Etsi sopiva otoskehikko
Otantakehikko sisältää parhaassa tapauksessa kaikki sinua kiinnostavan populaation jäsenet, eikä yhtään muuta ihmistä.
3. Määritä otantastrategia
Haluatko ryppäitä ja ositteita? Haluatko, että kaikilla on samanlainen mahdollisuus tulla valituksi? Mieti, mikä on tutkimuksesi, populaatiosi jäsenten ja resurssiesi kannalta järkevää.
4. Valitse otanta ja aloita kyselytutkimus
Tietynlaisten kohdepopulaatioiden tapauksessa sopivan otantakehikon löytäminen voi olla vaikeaa. Vaikka sinulla olisi hyväkin kehikko, voit joutua tekemään kompromisseja kustannusten, laadun ja ajantasaisuuden suhteen.
Vinkkejä otantamenetelmien parantamiseen
Otantojen tekeminen tehokkaasti edellyttää, että tutkijat kehittävät menetelmiään ja noudattavat parhaita käytäntöjä.
Todennäköisyysotantaa käytettäessä kaikilla on oltava yhtäläiset mahdollisuudet tulla valituksi. Jotta et tietoisesti jättäisi ketään pois otoksesta, kiinnitä huomiota valintoihin, jotka saattavat estää tiettyjä joukkoja osallistumasta.
Saatat esimerkiksi haluta tietää ihmisten mielipiteen uudesta maahanmuuttoa koskevasta laista Yhdysvalloissa. Jos et tarjoa kyselytutkimuksesta espanjankielistä versiota, jätät tahattomasti espanjankieliset pois otoksesta. Heidän mielipiteensä on arvokas, ja ilman heitä tuloksesi eivät edusta yleistä mielipidettä.
Sen lisäksi, että huomioit tärkeimmät segmentit, voit myös joutua kasvattamaan otoskokoa. Otoskoon suurentaminen voi parantaa tarkkuutta ja tulosten edustavuutta.
Millä muilla tavoin voit saada suuremman otoksen? Pyri parantamaan vastausprosenttia. Siinä voivat auttaa esimerkiksi seurantaviestit tai kannustimet. Voit myös yrittää parantaa kyselytutkimukseen vastaamisen todennäköisyyttä käyttämällä markkinointikyselytutkimusten malleja.
Lisäksi voit parantaa otantaprosessia käyttämällä kyselytutkimuksessa erityyppisiä kysymyksiä, jotta saisit osallistujilta harkittuja vastauksia.
Kyselytutkimuksen testaaminen ennakkoon pilottitutkimuksilla voi myös auttaa havaitsemaan ongelmia, jotka vaikuttaisivat osallistumiseen tai tulosten tarkkuuteen ja luotettavuuteen sekä niistä tehtäviin yleistyksiin.
Etsitkö sopivia ihmisiä osallistumaan kyselytutkimukseesi?
Tekniset työkalut voivat auttaa varmistamaan, että otos on täysin satunnainen eivätkä vinoumat vaikuta siihen. Voit hankkia satunnaisotoksen myös käyttämällä verkossa olevaa kyselytutkimuspaneelia.
Todennäköisyysotannalla voit tehdä johtopäätöksiä kohdepopulaatiostasi. Joskus oikeiden ihmisten löytäminen tutkimukseen vaatii kuitenkin tarkkaa harkintaa ja paljon resursseja. Jos tarvitset asiantuntijoiden apua, SurveyMonkey Audience voi auttaa tavoittamaan oikeat ihmiset nopeasti.
Tutustu muihin materiaaleihin
Työkaluhakemisto
Työkalumme on suunniteltu hyödyntämään palautetta työtehtävässäsi tai toimialallasi.
Kyselytutkimusmallit
Tutustu yli 400 asiantuntijoiden tekemään muokattavaan kyselytutkimusmalliin. Luo ja lähetä nopeasti kiinnostavia SurveyMonkey-kyselytutkimuksia.
Luo irtisanoutumishaastattelulomakkeita saadaksesi selville, missä on parannettavaa
Kysymällä irtisanoutumishaastattelussa juuri oikeat kysymykset voit vähentää työvoiman vaihtuvuutta. Aloita jo tänään työntekijälomaketyökalun ja -mallien avulla.
Hanki tarvittavat luvat verkossa täytettävillä suostumuslomakkeilla
Hanki tarvitsemasi luvat muokattavan suostumuslomakkeen avulla. Rekisteröidy ilmaiseksi jo tänään ja laadi lomakkeita suostumuslomakemalliemme avulla.