Tujuh konsep dasar yang berkaitan dengan pengambilan sampel adalah sebagai berikut: 1. Semesta/Populasi 2. Kerangka Sampling 3. Desain Sampling 4. Statistik dan Parameter 5. Kesalahan Sampling 6. Presisi 7. Tingkat Keyakinan dan Tingkat Signifikansi.
- Alam Semesta/Populasi:
Dari sudut pandang statistik, istilah ‘semesta’ mengacu pada total item atau unit dalam bidang penyelidikan apa pun, sedangkan istilah ‘populasi ’ mengacu pada total item tentang informasi yang diinginkan. Atribut-atribut yang menjadi objek kajian disebut sebagai karakteristik dan unit-unit yang memilikinya disebut sebagai unit elementer.
Agregat dari unit-unit tersebut umumnya digambarkan sebagai populasi. Dengan demikian, semua unit dalam bidang penyelidikan apa pun merupakan alam semesta dan semua unit dasar (berdasarkan satu karakteristik atau lebih) merupakan populasi. Cukup sering, kami tidak menemukan perbedaan antara populasi dan alam semesta, dan karena itu kedua istilah tersebut dianggap dapat dipertukarkan. Namun, seorang peneliti harus mendefinisikan istilah-istilah ini dengan tepat.
Populasi atau alam semesta mungkin terbatas atau tidak terbatas. Populasi dikatakan terhingga jika terdiri dari sejumlah elemen yang tetap sehingga memungkinkan untuk dihitung secara keseluruhan. Misalnya jumlah penduduk suatu kota, jumlah rumah tangga di suatu desa, jumlah pekerja di suatu pabrik, dan jumlah mahasiswa di suatu perguruan tinggi adalah contoh-contoh penduduk yang terbatas. Simbol ‘N’ umumnya digunakan untuk menunjukkan berapa banyak elemen (atau item) yang ada dalam populasi yang terbatas.
Populasi tak terbatas adalah populasi yang secara teoritis tidak mungkin mengamati semua elemennya. Jadi, dalam populasi terbatas, jumlah item tidak terbatas, yaitu, kita tidak dapat mengetahui jumlah total item.
Misalnya, jumlah bintang di langit, partikel pasir di pantai laut, dan kerikil di dasar sungai . Dari pertimbangan praktis, istilah ‘populasi tak terhingga’ digunakan untuk populasi yang tidak dapat dicacah dalam jangka waktu yang wajar. Dengan cara ini kami menggunakan konsep teoretis populasi tak terbatas sebagai perkiraan populasi terbatas yang sangat besar.
- Kerangka Sampling:
Unit-unit elementer atau kelompok cluster dari unit-unit tersebut dapat menjadi dasar dari proses sampling yang dalam hal ini disebut unit-unit sampling. Daftar yang berisi semua unit sampling tersebut dikenal sebagai kerangka sampling. Kerangka sampling terdiri dari daftar item dari mana sampel akan diambil. Misalnya, seseorang dapat menggunakan direktori telepon sebagai kerangka untuk melakukan survei opini di suatu kota. Apapun bingkainya, itu harus mewakili populasi yang baik.
- Desain Sampling:
Desain sampel adalah rencana yang pasti untuk mendapatkan sampel dari kerangka sampling. Ini mengacu pada teknik atau prosedur yang akan diadopsi oleh peneliti dalam memilih beberapa unit sampling dari mana kesimpulan diambil dari populasi. Desain sampling ditentukan sebelum data dikumpulkan.
- Statistik dan Parameter:
Statistik adalah karakteristik sampel, sedangkan parameter adalah karakteristik populasi. Jadi, ketika kita menghitung ukuran tertentu seperti rata-rata, median, mode, dll., dari sampel, mereka disebut statistik karena menggambarkan karakteristik sampel. Tetapi ketika ukuran tersebut menggambarkan karakteristik populasi, mereka dikenal sebagai parameter. Misalnya, rata-rata populasi (μ) adalah parameter, sedangkan rata-rata sampel (X) adalah statistik. Untuk mendapatkan estimasi parameter dari statistik merupakan tujuan utama dari analisis sampling.
- Kesalahan Pengambilan Sampel:
Survei pengambilan sampel menyiratkan studi tentang sebagian kecil populasi dan dengan demikian secara alami akan ada sejumlah ketidakakuratan dalam informasi yang dikumpulkan. Ketidakakuratan ini dapat disebut sebagai sampling error atau error varians. Dengan kata lain, kesalahan pengambilan sampel adalah kesalahan yang muncul karena pengambilan sampel dan umumnya merupakan variasi acak (dalam kasus pengambilan sampel acak) dalam perkiraan sampel di sekitar nilai populasi sebenarnya. Secara numerik dapat digambarkan seperti di bawah ini:
Sampling error = Frame error + chance error + response error.
- Presisi:
Presisi adalah rentang di mana rata-rata populasi (atau parameter lainnya) akan terletak sesuai dengan keandalan yang ditentukan dalam tingkat kepercayaan sebagai persentase dari perkiraan ± atau sebagai kuantitas numerik. Misalnya, jika perkiraannya adalah Rs. 4000 dan presisi yang diinginkan adalah ± 4 persen, maka nilai sebenarnya tidak kurang dari Rs. 3840 dan tidak lebih dari Rs. 4160. Ini adalah kisaran (Rs. 3840 hingga Rs. 4160) di mana jawaban yang benar seharusnya berada. Tetapi jika kita menginginkan perkiraan itu tidak boleh menyimpang dari nilai sebenarnya lebih dari Rs. 200 di kedua arah, dalam hal ini kisarannya adalah Rs. 3800 menjadi Rp. 4200.
- Tingkat Keyakinan dan Tingkat Signifikansi:
Tingkat kepercayaan atau reliabilitas adalah persentase yang diharapkan dari nilai aktual yang akan berada dalam batas presisi yang dinyatakan. Jadi, jika kita mengambil tingkat kepercayaan 95 persen, berarti ada 95 peluang dalam 100 (atau 0,95 dalam 1) bahwa hasil sampel mewakili kondisi sebenarnya dari populasi dalam rentang presisi tertentu terhadap lima peluang dalam 100 (atau 0,05 dalam 1) yang tidak.
Ketepatan adalah kisaran di mana jawaban dapat bervariasi dan masih dapat diterima; tingkat kepercayaan menunjukkan kemungkinan bahwa jawaban akan berada dalam rentang tersebut, dan tingkat signifikansi menunjukkan kemungkinan bahwa jawaban akan berada di luar rentang tersebut. Perlu diingat bahwa jika tingkat kepercayaan 95 persen, maka tingkat signifikansinya adalah (100-95), yaitu 5 persen, jika tingkat kepercayaan 99 persen, tingkat signifikansinya adalah (100-99). ), yaitu 1 persen, dan seterusnya.
