RepresentationThe members of a samp

Representation
The members of a sample are selected using probability or nonprobability procedures.
Nonprobability sampling is arbitrary and subjective; when we choose subjectively, we usually do so with a pattern or scheme in mind (e.g., only talking with young people or only talking with women). Each member of the population does not have a known chance of being included. Allowing interviewers during a mall-intercept study to choose sample elements “at random” (meaning “as they wish” or “wherever they fi nd them”) is not random sampling. Although we are not told how Burbidge selected the riders of bus route 99 as his sample, it’s clear that he did not use probability sampling techniques. Early Internet samples had all the drawbacks of nonprobability samples. Those individuals who frequented the Internet were not representative of most target markets or audiences, because far more young, technically savvy men frequented the Internet than did any other demographic group. As Internet use increases and gender discrepancies diminish, many such samples now closely approximate non-
Internet samples. Of increasing concern, however, is what the Bureau of the Census labels the “great digital divide”—low-income and ethnic subgroups’ underrepresentation in their use of the Internet compared to the general population. Additionally, many Internet samples were, and still are, drawn substantially from panels. These are composed of individuals who have self-selected to become part of a pool of individuals interested in participating in online research. There is much discussion among professional researchers about whether Internet samples should be treated as probability or nonprobability samples. Some admit that any sample drawn from a panel is more appropriately treated as a nonprobability sample; others vehemently disagree, citing the success of such well-known panels as Nielsen Media’s People Meter panels for TV audience assessment and IRI’s Behavior Scan panel for tracking consumer packaged goods. As you study the differences here, you should draw your own conclusion.
Key to the difference between nonprobability and probability samples is the term random. In the dictionary, random is defined as “without pattern” or as “haphazard.” In sampling, random means something else entirely. Probability sampling is based on the concept of random selection—a controlled procedure that assures that each population element is given a known nonzero chance of selection.
This procedure is never haphazard. Only probability samples provide estimates of precision. When a researcher is making a decision that will influence the expenditure of thousands, if not millions, of dollars, an estimate of precision is critical. Also, only probability samples offer the opportunity to generalize the findings to the population of interest from the sample population. Although exploratory research does not necessarily demand this, explanatory, descriptive, and causal studies do.

Element Selection
Whether the elements are selected individually and directly from the population - viewed as a single pool - or additional controls are imposed, element selection may also classify samples. If each sample element is drawn individually from the population at large, it is an unrestricted sample. Restricted sampling covers all other forms of sampling.

Steps in Sampling Design
There are several questions to be answered in securing a sample. Each requires unique information.
While the questions presented here are sequential, an answer to one question often forces a revision to an earlier one.
1. What is the target population?
2. What are the parameters of interest?
3. What is the sampling frame?
4. What is the appropriate sampling method?
5. What size sample is needed?

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

RepresentasiAnggota sampel dipilih dengan menggunakan prosedur probabilitas atau nonprobability.Nonprobability sampling sewenang-wenang dan subjektif; Ketika kita memilih subjektif, kita biasanya melakukannya dengan pola atau skema dalam pikiran (misalnya, hanya berbicara dengan orang-orang muda atau hanya berbicara dengan wanita). Setiap anggota dari populasi tidak memiliki kesempatan yang dikenal yang disertakan. Memungkinkan pewawancara selama penelitian mall-mencegat untuk memilih elemen contoh "secara acak" (berarti "karena mereka berharap" atau "dimanapun mereka menemukan mereka") bukanlah sampling acak. Meskipun kita tidak diberitahu bagaimana Burbidge dipilih Para penunggang rute bus 99 sebagai contoh nya, itu jelas bahwa ia tidak menggunakan teknik sampling probabilitas. Awal contoh Internet memiliki semua kekurangan nonprobability sampel. Orang-orang yang sering dikunjungi Internet itu tidak mewakili sebagian besar target pasar atau pemirsa, karena laki-laki muda, cerdas secara teknis jauh lebih sering dikunjungi Internet daripada kelompok demografis lainnya. Penggunaan Internet meningkat dan mengurangi perbedaan jenis kelamin, banyak sampel tersebut sekarang erat perkiraan non-Sampel internet. Meningkatkan kekhawatiran, namun, adalah Biro Sensus label "besar kesenjangan digital" — pendapatan rendah dan etnis subkumpulan underrepresentation dalam menggunakan internet dibandingkan dengan populasi umum. Selain itu, banyak sampel Internet adalah, dan masih adalah, diambil secara substansial dari panel. Ini terdiri dari individu-individu yang memiliki diri dipilih untuk menjadi bagian dari kelompok individu yang tertarik untuk berpartisipasi dalam riset online. Ada banyak diskusi antara peneliti profesional tentang apakah Internet sampel harus diperlakukan sebagai contoh kemungkinan atau nonprobability. Beberapa mengakui bahwa setiap sampel yang diambil dari sebuah panel lebih tepat diperlakukan sebagai sampel nonprobability; orang lain keras tidak setuju, mengutip keberhasilan panel tersebut dikenal sebagai Nielsen Media's People Meter panel TV penonton penilaian dan IRI's perilaku Scan panel untuk Pelacakan konsumen dikemas barang. Ketika Anda mempelajari perbedaan di sini, Anda harus menarik kesimpulan Anda sendiri.Kunci perbedaan antara nonprobability dan probabilitas sampel adalah istilah acak. Dalam kamus, acak didefinisikan sebagai "tanpa pola" atau "sembarangan." Dalam sampling, acak berarti sesuatu yang lain sama sekali. Probabilitas sampling didasarkan pada konsep pilihan acak-prosedur yang dikendalikan yang meyakinkan bahwa setiap elemen populasi diberikan kesempatan bukan nol dikenal seleksi.Prosedur ini tidak pernah serampangan. Hanya probabilitas sampel memberikan perkiraan presisi. Ketika seorang peneliti adalah membuat keputusan yang akan mempengaruhi pengeluaran ribu, jika tidak jutaan dolar, perkiraan presisi penting. Juga, hanya probabilitas sampel menawarkan kesempatan untuk menggeneralisasi temuan untuk populasi menarik dari populasi sampel. Meskipun Penelitian eksploratif tidak selalu menuntut ini, jelas, deskriptif, dan kausal studi melakukan.Pilihan elemenApakah unsur-unsur yang dipilih secara individual dan langsung dari penduduk - dilihat sebagai satu kolam renang - atau kontrol tambahan dikenakan, elemen pilihan mungkin juga mengklasifikasikan sampel. Jika setiap elemen sampel diambil secara individual dari masyarakat, adalah contoh yang tidak terbatas. Terbatas sampel mencakup semua bentuk lain dari sampel. Langkah-langkah dalam desain SamplingAda beberapa pertanyaan untuk dijawab dalam mengamankan sampel. Masing-masing membutuhkan informasi unik.Sementara pertanyaan-pertanyaan yang disajikan di sini berurutan, jawaban atas satu pertanyaan sering memaksa sebuah revisi yang sebelumnya.1. Apakah target populasi?2. Apakah parameter menarik?3. apa yang dimaksud dengan sampling frame?4. apa itu metode sampling yang tepat?5. apa ukuran sampel yang diperlukan?

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Representasi
Para anggota sampel dipilih menggunakan probabilitas atau nonprobability prosedur.
Nonprobability sampling adalah sewenang-wenang dan subjektif; ketika kita memilih subyektif, kita biasanya melakukannya dengan pola atau skema dalam pikiran (misalnya, hanya berbicara dengan orang-orang muda atau hanya berbicara dengan perempuan). Setiap anggota populasi tidak memiliki kesempatan diketahui disertakan. Memungkinkan pewawancara selama studi mal-intercept untuk memilih elemen sampel "secara acak" (yang berarti "seperti yang mereka inginkan" atau "di mana pun mereka fi nd mereka") tidak random sampling. Meskipun kita tidak diberitahu bagaimana Burbidge dipilih pengendara dari rute bus 99 sebagai sampel nya, itu jelas bahwa ia tidak menggunakan teknik probability sampling. Sampel Internet awal memiliki semua kekurangan dari sampel nonprobability. Orang-orang yang sering dikunjungi Internet tidak mewakili target pasar sebagian besar atau khalayak, karena jauh lebih muda, laki-laki teknis cerdas sering dikunjungi Internet daripada kelompok demografis lainnya. Seperti penggunaan internet meningkat dan perbedaan jenis kelamin berkurang, banyak sampel seperti sekarang erat mendekati non
sampel Internet. Meningkatkan perhatian, bagaimanapun, adalah apa Biro Sensus label "kesenjangan digital yang besar"-rendah-pendapatan dan kurangnya perwakilan kelompok sub-etnis 'dalam penggunaan internet dibandingkan dengan populasi umum. Selain itu, banyak sampel Internet yang, dan masih, diambil secara substansial dari panel. Ini terdiri dari individu yang memiliki self-dipilih untuk menjadi bagian dari kolam individu tertarik untuk berpartisipasi dalam riset online. Ada banyak diskusi di antara para peneliti profesional tentang apakah sampel Internet harus diperlakukan sebagai probabilitas atau nonprobability sampel. Beberapa mengakui bahwa setiap sampel yang diambil dari sebuah panel yang lebih tepat diperlakukan sebagai sampel nonprobability; lain keras tidak setuju, mengutip keberhasilan seperti panel dikenal sebagai People Meter panel Nielsen Media untuk penilaian pemirsa TV dan Perilaku panel Pindai IRI untuk melacak barang konsumen kemasan. Ketika Anda mempelajari perbedaan di sini, Anda harus menarik kesimpulan Anda sendiri.
Kunci perbedaan antara nonprobability dan probabilitas sampel adalah istilah acak. Dalam kamus, acak didefinisikan sebagai "tanpa pola" atau sebagai "serampangan." Dalam sampling, random berarti sesuatu yang lain sama sekali. Probability sampling didasarkan pada konsep acak pilihan-prosedur terkontrol yang menjamin bahwa setiap elemen populasi diberi kesempatan nol dikenal seleksi.
Prosedur ini tidak pernah sembarangan. Hanya sampel probabilitas memberikan perkiraan presisi. Ketika seorang peneliti adalah membuat keputusan yang akan mempengaruhi pengeluaran ribuan, jika tidak jutaan, dolar, perkiraan presisi sangat penting. Juga, hanya sampel probabilitas menawarkan kesempatan untuk menggeneralisasi temuan untuk populasi bunga dari populasi sampel. Meskipun penelitian eksplorasi tidak selalu menuntut ini, jelas, deskriptif, dan penelitian kausal lakukan.

Elemen Seleksi
Apakah unsur-unsur yang dipilih secara individual dan langsung dari populasi - dipandang sebagai kolam tunggal - atau kontrol tambahan yang dikenakan, pilihan elemen juga dapat mengklasifikasikan sampel . Jika setiap elemen sampel diambil secara individual dari populasi pada umumnya, itu adalah sampel terbatas. Pembatasan pengambilan sampel mencakup semua bentuk lain dari sampling.

Langkah-langkah dalam Sampling Desain
Ada beberapa pertanyaan yang harus dijawab dalam mengamankan sampel. Masing-masing membutuhkan informasi yang unik.
Sedangkan pertanyaan yang disajikan di sini adalah berurutan, jawaban untuk satu pertanyaan yang sering memaksa revisi untuk satu sebelumnya.
1. Apa populasi sasaran?
2. Apa parameter yang menarik?
3. Apa kerangka sampling?
4. Apa metode sampling yang tepat?
5. Apa ukuran sampel yang dibutuhkan?