研究者がより大きな集団から代表的なサンプルを選択する必要がある場合、彼らはしばしばランダム選択として知られる方法を利用する。 この選択プロセスでは、グループの各メンバーは、研究の参加者として選択される可能性があります。
ランダム選択とランダム割り当て
ランダム選択はランダム割り当てとどのように異なるのですか？
ランダム選択とは 、集団全体からサンプルを引き出す 方法を指し、ランダム割り当てとは、参加者を実験グループまたは制御グループのいずれに割り当てるかを指します。
ランダム選択とランダム割り当ての両方を実験で行うことが可能です。 あなたの研究に参加するために人口から500人を引き出すためにランダムな選択を使用すると想像してください。 その後、ランダム割り当てを使用して250人の参加者をコントロールグループ （治療または独立変数を受けないグループ）に割り当て、250人の参加者を実験グループ（治療または独立変数を受け取るグループ）に割り当てます。 。
研究者はなぜランダム選択を利用するのですか？ 目的は、結果の汎用性を高めることです。 より大きな母集団から無作為抽出試料を採取することにより、試料はより大きいグループを代表し、偏りを受けにくいということが目標である。
あなたが研究のランダムな選択について知っておくべきこと
研究者が研究に参加する人を選んでいるとします。 参加者を選ぶために、彼らはコイン投げの統計的に同等の技術を使って人を選ぶかもしれません。 ランダム選択を使用して、参加者を描画する地理的領域を選択することから始めます。
次に、同じ選択プロセスを使用して、都市、近隣、世帯、年齢層、および個々の参加者を選ぶことができます。
覚えておくべきもう1つの重要なことは、標本サイズが小さい場合、無作為抽出でさえバイアスされたサンプルまたは限られたサンプルにつながる可能性があるため、より大きなサンプルがより代表的な傾向があることです。 サンプルサイズが小さい場合、珍しい参加者がサンプル全体に対して過度の影響を与える可能性があります。 はるかに大きなサンプルサイズを使用すると、異常な参加者が結果を歪曲させる影響が小さくなる傾向があります。
ソース：
Elmes、DG、Kantowitz、BH、＆Roediger、H L. 心理学における研究方法。 ベルモント、カリフォルニア州：ワズワース; 2012。
Hockenbury、DH＆Hockenbury、SE（2007）。 心理学を発見する。 ニューヨーク：価値ある出版社。