SAMPLING

Proses pemilihan individu yang tepat, benda, atau peristiwa sebagai wakil untuk seluruh penduduk dikenal sebagai sampling.

POPULATION, ELEMENT, SAMPLE, SAMPLING UNIT, AND SUBJECT

-          Populasi; mengacu pada seluruh kelompok orang, kejadian, atau hal-hal menarik yang peneliti ingin selidiki. Misalnya sekelompok orang, kejadian, atau hal-hal menarik yang peneliti ingin membuat kesimpulan.

-          Elemen; adalah anggota tunggal dari populasi. Jika 1000 pekerja dalam organisasi tertentu akan terjadi populasi menarik bagi Peneliti, masing-masing pekerja didalamnya adalah elemen.

-          Sampel; adalah bagian dari populasi yang terdiridari beberapa anggota yang dipilih dari itu. dengan kata lain, beberapa, tapi tidak semua, unsur populasi dari sampel. Dengan mempelajari sampel, peneliti harus dapat menarik kesimpulan yang digeneralisasikan untuk populasi bunga.

-          Unit sampling; adalah elemen yang tersedia untuk diseleksi di beberapa tahap proses sampling. contoh unit sampling dalam sampel rumah tangga, dan individu dalam rumah tangga.

-          Subjek adalah anggota tunggal dari sampel, sebagai elemen adalah anggota tunggal dari populasi. Jika 200 anggota dari total penduduk 1000 pekerja dari sampel untuk penelitian, maka setiap pekerja dalam sampel adalah subjek.

REASONS FOR SAMPLING

Adapun alasan untuk menggunakan sampel, daripada mengumpulkan data dari seluruh populasi, adalah jelas. Dalam investigasi penelitian yang melibatkan ratusan bahkan ribuan elemen, hampir mustahil untuk mengumpulkan data dari tes, atau memeriksa setiap elemen. Sebagian besar karena kelelahan dan karena itu sedikit kesalahan mengakibatkan pengumpulan data, terutama ketika sejumlah besar elemen yang terlibat.

THE SAMPLING PROCESS

-          Defining the population:Sampling dimulai dengan tepat mendefinisikan populasi sasaran. Populasi sasaran harus didefinisikan dalam hal elemen, batas-batas geografis, dan waktu.

-          Determining the sample frame:Kerangka sampling adalah fisik, mungkin tidak l representasi dari semua elemen dalam populasi dari mana sampel diambil. Walaupun kerangka sampling berguna dalam memberikan daftar dari setiap elemen dalam populasi, mungkin tidak selalu menjadi dokumen up-to-date.

-          Determining the sampling design:Ada dua jenis utama dari desain sampling. Pertama, probability sampling, unsur-unsur dalam populasi memiliki beberapa diketahui, non nol kesempatan atau peluang untuk terpilih sebagai subjek sampel. Kedua, nonprobability sampling, unsur-unsur tidak memiliki kesempatan yang diketahui atau yang telah ditentukan untuk dipilih sebagai subyek.

-          Determining the sample size: kita dapat meringkas faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pada ukuran sampel. Dengan demikian, berapa besar sampel harus merupakan fungsi dari faktor-faktor.

-          Executing the sampling process:dalam tahap akhir dari proses sampling, keputusan sehubungan dengan populasi sasaran, kerangka sampling, teknik sampel, dan ukuran sampel harus dilaksanakan.

PROBABILITY SAMPLING

Ø  Unrestricted or simple random sampling

Dalam desain terbatas atau simple random sampling, lebih dikenal sebagai simple random sampling, setiap elemen dalam populasi memiliki kesempatan dikenal dan sama untuk terpilih sebagai subjek. Desain pengambilan sampel ini, dikenal sebagai simple random sampling, memiliki setidaknya bias dan menawarkan yang paling generalisasi.

Ø  Restricted or complex probability sampling

Beberapa kompleks desain probability sampling dapat digunakan. Prosedur probability sampling ini menawarkan alternatif yangterkadang lebih efisien.

·        Systematic sampling: desain ini melibatkan menggambar setiap elemen ke-n dalam populasi yang dimulai dengan elemen yang dipilih secara acak antara l dan n.

·        Stratified random sampling: sampel ini membantu untuk memperkirakan parameter populasi, mungkin ada subkelompok diidentifikasi elemen dalam populasi yang diharapkan untuk memiliki parameter yang berbeda pada variabel yang menarik bagi peneliti.

·        Cluster sampling: target populasipertama dibagi ke dalam cluster. Kemudian, sampel acak dari cluster diambil dan untuk setiap cluster yang dipilih baik semua elemen atau sampel dari unsur yang termasuk dalam sampel.

·        Double sampling: desain sampling dimana awalnya sampel yang digunakan dalam penelitian untuk mengumpulkan beberapa informasi awal yang menarik, dan kemudian subsampel sampel primer ini digunakan untuk meneliti masalah ini dengan lebih terinci.