skillnad mellan slumpmässigt urval och slumpmässigt uppdrag

slumpmässigt urval och slumpmässigt uppdrag är vanligtvis förvirrade eller används omväxlande, även om termerna hänvisar till helt olika processer. Slumpmässigt urval avser hur provmedlemmar (studiedeltagare) väljs från befolkningen för inkludering i studien. Slumpmässig tilldelning är en aspekt av experimentell design där studiedeltagare tilldelas behandlings-eller kontrollgruppen med hjälp av en slumpmässig procedur.

slumpmässigt urval kräver användning av någon form av slumpmässigt urval (såsom stratifierat slumpmässigt urval, där populationen sorteras i grupper från vilka provmedlemmar väljs slumpmässigt). Slumpmässigt urval är en sannolikhetsprovtagningsmetod, vilket innebär att den bygger på sannolikhetslagarna för att välja ett prov som kan användas för att dra slutsatser om befolkningen; detta är grunden för statistiska tester av betydelse.

 begär en konsultation

Upptäck hur vi hjälper till att redigera dina Avhandlingskapitel

anpassa teoretiska ramar, samla artiklar, syntetisera luckor, formulera en tydlig metodik och dataplan och skriva om de teoretiska och praktiska konsekvenserna av din forskning är en del av våra omfattande avhandlingstjänster.

  • ta med avhandlingsredigeringsexpertis till kapitel 1-5 i tid.
  • spåra alla ändringar och arbeta sedan med dig för att få till stånd vetenskapligt skrivande.
  • pågående stöd för att ta itu med utskottets feedback, minska revideringar.

slumpmässig uppgift sker efter valet av deltagare för studien. I ett riktigt experiment tilldelas alla studiedeltagare slumpmässigt antingen för att få behandlingen (även känd som stimulans eller intervention) eller för att fungera som en kontroll i studien (vilket innebär att de inte får behandlingen). Även om slumpmässig tilldelning är ett enkelt förfarande (det kan åstadkommas genom att ett mynt vänds), kan det vara utmanande att genomföra utanför kontrollerade laboratorieförhållanden.

en studie kan använda båda, bara en eller ingen av dem. Här är några exempel för att illustrera varje situation:

en forskare får en lista över alla studenter som är inskrivna på en viss skola (befolkningen). Med hjälp av en slumptalsgenerator väljer forskaren 100 elever från skolan för att delta i studien (slumpmässigt urval). Alla elevers namn placeras i en hatt och 50 väljs för att få interventionen (behandlingsgruppen), medan de återstående 50 studenterna fungerar som kontrollgrupp. Denna design använder både slumpmässigt urval och slumpmässig tilldelning.

en studie med endast slumpmässig uppgift kan be skolans princip att välja de elever som hon tror är mest sannolikt att njuta av att delta i studien, och forskaren kan sedan slumpmässigt tilldela detta urval av studenter till behandlings-och kontrollgrupperna. I en sådan design kunde forskaren dra slutsatser om effekten av interventionen men kunde inte göra någon slutsats om huruvida effekten sannolikt skulle hittas i befolkningen.

en studie med endast slumpmässigt urval kunde slumpmässigt välja elever från skolans totala befolkning, men sedan tilldela elever i en klass till interventionen och elever i en annan klass till kontrollgruppen. Medan Alla data som samlats in från detta prov kan användas för att göra slutsatser om skolans befolkning, skulle bristen på slumpmässig uppgift att vara i behandlings-eller kontrollgruppen göra det omöjligt att dra slutsatsen om interventionen hade någon effekt.

slumpmässigt urval är således väsentligt för extern validitet, eller i vilken utsträckning forskaren kan använda resultaten av studien för att generalisera till den större befolkningen. Slumpmässig tilldelning är central för intern validitet, vilket gör det möjligt för forskaren att göra kausala påståenden om effekten av behandlingen. Nonrandom-tilldelning leder ofta till icke-ekvivalenta grupper, vilket innebär att någon effekt av behandlingen kan vara ett resultat av att grupperna är olika i början snarare än olika i slutet som ett resultat av behandlingen. Konsekvenserna av slumpmässigt urval och slumpmässigt uppdrag är helt klart mycket olika, och en stark forskningsdesign kommer att använda både när det är möjligt för att säkerställa både intern och extern validitet.

Leave a Reply

Din e-postadress kommer inte publiceras.