Desain Penelitian Survei yang Baik Berusaha untuk Mengurangi Kesalahan Sampling
Apa itu Interval Keyakinan?
Interval keyakinan adalah margin kesalahan yang akan dialami seorang peneliti jika dia dapat mengajukan pertanyaan penelitian tertentu , katakanlah, dari setiap anggota populasi target dan menerima jawaban yang sama yang diberikan oleh anggota sampel dalam survei.
Sebagai contoh, jika peneliti menggunakan interval kepercayaan 4 dan 60% dari peserta dalam sampel survei menjawab "Akan merekomendasikan kepada teman," dia bisa yakin bahwa antara 54% dan 64% dari anggota seluruh populasi target akan juga mengatakan "Akan merekomendasikan kepada teman" ketika ditanyakan pertanyaan yang sama. Interval keyakinan, dalam hal ini, adalah +/- 4.
Apa itu Tingkat Percaya Diri?
Tingkat kepercayaan adalah ekspresi seberapa yakin seorang peneliti dapat menjadi data yang diperoleh dari sampel. Tingkat kepercayaan dinyatakan sebagai persentase dan menunjukkan seberapa sering persentase populasi target akan memberikan jawaban yang terletak di dalam interval keyakinan. Tingkat keyakinan yang paling umum digunakan adalah 95%. Konsep terkait disebut signifikansi statistik.
Kepercayaan seorang peneliti dalam probabilitas bahwa sampelnya benar-benar mewakili populasi target dipengaruhi oleh sejumlah faktor.
Kepercayaan seorang peneliti dalam desain dan pelaksanaan penelitian mereka - dan kesadaran akan keterbatasannya - sebagian besar didasarkan pada tiga variabel penting: Ukuran sampel, frekuensi tanggapan, dan ukuran populasi. Para peneliti telah lama sepakat bahwa variabel-variabel ini harus dipertimbangkan secara hati-hati selama tahap perencanaan penelitian.
- Ukuran Sampel Secara umum, sampel yang lebih besar memberikan data yang benar-benar mencerminkan populasi target. Interval kepercayaan yang luas mengindikasikan kurang percaya diri pada data karena ada margin kesalahan yang lebih besar. Interval kepercayaan yang lebar seperti membatasi taruhan Anda. Meskipun ada hubungan antara interval kepercayaan dan ukuran sampel, tetapi itu bukan hubungan linear . Seorang peneliti tidak dapat memotong tingkat keyakinan setengah dengan menggandakan ukuran sampel.
- Frekuensi tanggapan Akurasi data sampel yang mencerminkan populasi target juga bergantung pada persentase responden yang memberikan jawaban tertentu atau merespons dengan cara tertentu . Semakin besar jumlah responden yang memberikan jawaban tertentu, katakan "Sangat senang," si peneliti lebih yakin dapat respon itu. Akan ada beberapa variabilitas dalam persentase di area tengah kurva normal. Artinya, jika seorang peneliti 50% yakin bahwa anggota populasi target akan merespon (dalam interval keyakinan) seperti anggota populasi sampel, kemungkinan ada beberapa variasi dari tingkat 50% tersebut.
Adalah baik untuk mengingat bahwa outliers (data yang ada di ujung yang jauh, atau ekor, dari kurva normal) lebih mungkin terjadi pada tingkat yang sama dalam populasi seperti yang mereka lakukan dalam sampel - ada lebih sedikit variabilitas disini , karena ada frekuensi yang lebih rendah . (Pertimbangkan bagaimana bola-bola di Galton Box cenderung menumpuk di tengah-tengah pameran di Pacific Science Center? Hanya beberapa bola yang terpental ke ekor.) Karena alasan ini, lebih mudah untuk yakin akan frekuensi jawaban yang ekstrim. .
- Ukuran Populasi bukanlah faktor penting dalam ukuran sampel kecuali seorang peneliti bekerja dengan populasi yang sangat kecil dan dikenalnya (misalnya, cukup kecil sehingga semua anggota populasi dapat diidentifikasi oleh peneliti).
Sistem Penelitian Kreatif menunjukkan bahwa:
Matematika probabilitas membuktikan ukuran populasi tidak relevan kecuali ukuran sampel melebihi beberapa persen dari total populasi yang Anda periksa. Ini berarti bahwa sampel dari 500 orang sama-sama berguna dalam memeriksa pendapat negara bagian 15.000.000 karena akan menjadi kota 100.000.
Menghasilkan sampel yang representatif dapat menjadi proses yang mahal dan memakan waktu. Para peneliti selalu menghadapi trade-off antara tingkat kepercayaan yang ingin mereka dapatkan - atau tingkat akurasi yang mereka butuhkan untuk mencapai - dan tingkat kepercayaan yang mereka mampu.
Ukuran Sampel dalam Penelitian Survei Kualitatif
Penelitian kualitatif bersifat eksploratif atau deskriptif dan tidak berfokus pada angka atau pengukuran. Namun kekhawatiran tentang kesalahan sampling dalam penelitian survei kualitatif masih berlaku. Sebagai aturan umum, jika sampel mewakili alam semesta target, tema atau pola yang muncul dari penelitian akan mencerminkan populasi yang lebih besar yang menarik bagi peneliti. Jika sampel keduanya representatif dan terdiri dari persentase besar dari populasi target, maka kepercayaan pada keakuratan data yang berasal dari sampel itu akan cenderung tinggi.
Menentukan Ukuran Sampel dalam Penelitian Survei
Aturan yang berbeda berlaku untuk penelitian kuantitatif dan penelitian kualitatif dalam hal menentukan ukuran sampel. Secara umum, untuk menjadi percaya diri dalam data yang dihasilkan oleh penelitian survei kualitatif, seorang peneliti perlu memiliki gagasan yang jelas tentang bagaimana data akan digunakan. Data dapat membentuk dasar untuk narasi deskriptif (seperti dalam studi kasus atau beberapa penelitian etnografi) atau mungkin berfungsi dalam cara eksplorasi untuk mengidentifikasi variabel yang relevan yang kemudian dapat diuji untuk korelasi dalam studi kuantitatif.
Ukuran Sampel dalam Penelitian Survei Kuantitatif
Penelitian kuantitatif sering melibatkan perbandingan antara segmen pasar atau subkelompok dari target pasar. Karena penelitian kuantitatif adalah angka-didorong, menentukan ukuran sampel yang nyaman dapat cukup mudah - untuk setiap kelompok atau segmen penting dalam penelitian, peneliti akan berharap untuk mensurvei 100 peserta. Nomor ini adalah rekomendasi dan bukan mutlak. Seorang peneliti pasar akan mempertimbangkan sejumlah variabel yang relevan untuk menentukan ukuran sampel dalam penelitian survei.
Ketika melakukan riset pasar survei, tujuannya adalah untuk menyimpulkan dari sampel apa yang mungkin benar dari alam semesta target. Sampel memberikan data yang dapat diamati atau diketahui. Dari data yang diamati atau dikenal ini, seorang peneliti dapat memperkirakan sejauh mana nilai atau parameter yang tidak diketahui dapat ditemukan dalam populasi target.
Penelitian survei kuantitatif didasarkan pada gagasan kurva simetris normal yang mewakili, dalam pikiran peneliti, alam semesta target - populasi di mana peneliti harus memperkirakan daripada benar - benar mengetahui parameter. Sampel yang representatif memungkinkan peneliti untuk menghitung - dari data sampel - perkiraan rentang nilai yang kemungkinan akan menyertakan nilai atau parameter tidak diketahui yang menarik. Perkiraan rentang nilai ini mewakili area pada kurva normal dan umumnya dinyatakan sebagai desimal atau persentase.
Kurva Normal dan Probabilitas
Kurva simetris yang normal adalah ekspresi visual dari probabilitas. Mari kita lihat heuristik sederhana: Aktivitas di pusat sains memungkinkan sejumlah besar bola jatuh di antara dua lembaran akrilik, satu per satu. Setiap bola jatuh melalui pembukaan yang sama di bagian atas layar dan kemudian jatuh di antara salah satu pembagi paralel vertikal yang memisahkan tumpukan bola begitu mereka datang untuk beristirahat. Setelah beberapa jam, bola telah membentuk bentuk kurva normal. Kurva berubah sedikit karena setiap bola yang baru diperkenalkan menyentuh bola yang tiba lebih dulu. Tapi secara keseluruhan, kurva simetris terbukti dan itu terjadi secara alami, terlepas dari tindakan apa pun oleh pengamat atau staf Pusat Sains. Bentuk lengkung yang membentuk bola mencerminkan probabilitas bahwa sebagian besar bola akan jatuh ke tengah dan tinggal di sana. Bola lebih sedikit akan membuatnya ke ujung jauh dari kurva - beberapa pasti akan, tetapi mereka sedikit jumlahnya.
Kurva normal ini mirip dengan konsep sampel. Setiap kali layar dikosongkan dan bola sekali lagi dibiarkan jatuh ke dalam kotak Galton, konfigurasi tumpukan bola hanya akan sedikit berbeda. Namun seiring waktu, bentuk kurva tidak akan banyak berubah dan polanya akan tetap benar.