心理知识
如何以及为何在心理学研究中使用样本
在统计学中，样本是指从一个总体中选取的一部分，用于代表整个群体。当进行心理学研究时，由于人数众多，调查每个成员通常是不切实际的。为了推断出群体的特征，心理学研究人员会使用随机样本。
继续阅读以了解如何在心理学研究中使用样本、不同类型的样本以及使用样本时可能出现的错误。
为什么心理学研究人员使用样本
在研究人类心智或人类行为的某个方面时，心理学研究人员很少能够收集到所有受试者的全部数据。相反，他们会使用一个较小的样本来代表更大的群体。
选择样本的目标是确保它能准确代表整个群体。这意味着样本应该反映总体中存在的各种特征。样本必须准确地代表所研究的群体，这样研究人员才能通过统计分析将他们的结果推广到更大的群体。
在心理学研究和其他社会科学的研究中，实验者通常依赖几种不同的抽样方法。这些方法可以分为概率抽样和非概率抽样。
概率抽样类型
概率抽样意味着总体中的每一个个体都有被选中的机会。因为概率抽样使用随机抽样，所以总体中的每一个子集都有相等的机会被代表在样本中。
概率样本更能代表较大的人口，并且当使用概率样本时，研究人员更容易将他们的结果推广到整个群体。
简单随机抽样
简单随机抽样正如其名，是最简单的概率抽样类型。心理学研究人员会从总体中的每一个人开始，然后随机选择一些人作为样本，通常会使用某种计算机程序或随机数生成器。
分层随机抽样
分层随机抽样涉及将总体分成子群，然后从每个子群中进行简单随机抽样。例如，研究人员可能会根据种族、性别或年龄将总体分成几个子群，然后从这些子群中进行简单随机抽样。
分层随机抽样通常比简单随机抽样提供更高的统计准确性，因为它确保每个子群在样本中都得到准确的表示。
集群抽样
集群抽样涉及将总体分成较小的集群，通常基于地理位置。然后从这些集群中随机选择一些，测量集群内所有对象的数据。
例如，如果你正在研究你所在州的校长们，那么收集所有校长的数据可能是成本高昂且耗时的。但如果你使用集群抽样方法，你可以随机选择五个县，并从这五个县的所有对象中收集数据，从而创建一个具有代表性的样本。
总结
概率抽样方法允许心理学研究人员获得更具有代表性的样本。可能使用的技术包括简单随机抽样、分层随机抽样和集群抽样。
非概率抽样类型
非概率抽样涉及使用不会给总体中的每个子集同等机会被代表的方法来选择参与者。例如，一项研究可能会招募已经自愿报名的人员。
这种样本的一个问题是，志愿者可能与非志愿者在某些变量上有所不同，这使得难以将结果推广到整个人群。
便利抽样
便利抽样涉及基于最方便的方式选择研究参与者——那些容易接触到并且有时间的人。如果你曾经参加过大学心理学系进行的心理学研究，那么你就参与了一项依赖于便利样本的研究。
依赖于招募志愿者或使用临床样本的研究也是便利样本的例子。
目的抽样
目的抽样涉及有意寻找符合特定标准的人。例如，研究人员可能对20至35岁之间的大学毕业生对某个主题的看法感兴趣。在目的抽样中，研究人员可能会通过电话访谈有意寻找符合他们标准的人。
定额抽样
定额抽样涉及故意按照每个子群在总体中的特定比例进行抽样。例如，政治民意调查者可能对调查人们对某个政治问题的意见感兴趣。如果他们使用简单随机抽样，可能会偶然遗漏某些子群。
相反，他们会建立标准，为每个子群分配一定比例的样本。这与分层抽样不同，因为为了找到每个子群中的个体，研究人员使用非随机方法来填补每个子群的配额。
总结
非概率抽样也可以在心理学研究中使用。这类方法对于总体的代表性较低。可能使用的技术包括便利抽样、目的抽样和定额抽样。
抽样误差
抽样误差是指总体中存在的情况与样本中存在的情况之间的差异。由于抽样不可能包含总体中的每一个个体，因此误差可能会发生。这最终会影响心理学研究的结果。
虽然无法确切知道总体与样本之间差异的大小，但研究人员可以通过统计方法估算抽样误差的大小。例如，在政治民意调查中，你可能会经常听到以一定的置信水平表达的误差范围。
总的来说，样本越大，误差水平越小。这是因为样本越接近总体的规模，就越有可能准确捕捉到总体中的所有特征。
唯一完全消除抽样误差的方法是从总体中收集所有数据，但这通常成本高昂且耗时。然而，通过使用随机概率测试和大样本量，抽样误差可以被最小化。
总结
样本在心理学研究中非常重要，因为它们使科学家能够在无需接触总体中的每一个个体的情况下研究更大的群体。
根据研究人员正在研究的内容和可用的数据收集资源，可以使用不同类型样本。概率样本往往更具代表性。另一方面，非概率样本倾向于基于可获得性选择参与者，并研究较大群体中的特定子集，这在代表性方面较差。
抽样误差可以发生在任何类型的抽样中。为了尽量减少误差，研究人员努力使用大样本和具有代表性的样本。