• desain pengambilan sampel 'campuran'.
• desain pengambilan sampel non-acak/non-probabilitas yang memilih ukuran sampel yang telah ditentukan sebelumnya;
Untuk memahami desain ini, kita akan membahas setiap jenis satu per satu.
Agar suatu rancangan dapat disebut sebagai pengambilan sampel acak atau pengambilan sampel probabilitas, sangat penting bahwa setiap elemen dalam populasi memiliki peluang yang sama dan independen untuk dipilih dalam sampel. Sama berarti bahwa probabilitas pemilihan setiap elemen dalam populasi adalah sama; artinya, pemilihan suatu elemen dalam sampel tidak dipengaruhi oleh pertimbangan lain seperti preferensi pribadi. Konsep independensi berarti bahwa pemilihan satu elemen tidak bergantung pada pemilihan elemen lain dalam pengambilan sampel; artinya, pemilihan atau penolakan satu elemen tidak memengaruhi penyertaan atau pengecualian elemen lain. Untuk menjelaskan konsep-konsep ini, mari kita kembali ke contoh kelas kita.
• desain pengambilan sampel acak/probabilitas;
Desain pengambilan sampel acak/probabilitas Jenis-jenis pengambilan sampel dalam penelitian kuantitatif
Jenis-jenis Sampling Berbagai strategi sampling dalam penelitian kuantitatif dapat dikategorikan sebagai berikut:
Misalkan ada 80 siswa di kelas tersebut. Asumsikan 20 dari mereka menolak untuk berpartisipasi dalam penelitian Anda.
Anda ingin melibatkan seluruh populasi yang berjumlah 80 siswa dalam penelitian Anda, tetapi karena 20 siswa menolak untuk berpartisipasi, Anda hanya dapat menggunakan sampel yang berjumlah 60 siswa. Ke-20 siswa yang menolak untuk berpartisipasi mungkin memiliki perasaan yang kuat tentang isu yang ingin Anda teliti, tetapi temuan Anda tidak akan mencerminkan pendapat mereka.
Pengecualian mereka dari penelitian Anda berarti bahwa masing-masing dari 80 siswa tidak memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih.
Oleh karena itu, sampel Anda tidak mewakili keseluruhan kelas.
Hal yang sama dapat diterapkan pada suatu komunitas. Di suatu komunitas, selain penolakan untuk berpartisipasi, mari kita asumsikan bahwa Anda tidak dapat mengidentifikasi semua penduduk yang tinggal di komunitas tersebut. Jika sebagian besar orang tidak dapat dimasukkan dalam populasi sampel karena mereka tidak dapat diidentifikasi atau menolak untuk berpartisipasi, maka sampel yang diambil tidak akan memberikan setiap elemen dalam populasi sampel kesempatan yang sama untuk dipilih dalam sampel. Oleh karena itu, sampel tersebut tidak akan mewakili seluruh komunitas.
Untuk memahami konsep peluang pemilihan yang independen, mari kita asumsikan bahwa ada lima siswa di kelas yang merupakan teman dekat. Jika salah satu dari mereka dipilih tetapi menolak untuk berpartisipasi karena empat lainnya tidak dipilih, dan karena itu Anda terpaksa memilih lima atau tidak sama sekali, maka sampel Anda tidak akan dianggap sebagai sampel independen karena pemilihan satu bergantung pada pemilihan yang lain. Hal yang sama dapat terjadi di masyarakat di mana sekelompok kecil mengatakan bahwa semuanya atau tidak satu pun dari mereka akan berpartisipasi dalam penelitian. Dalam situasi ini di mana Anda dipaksa untuk memasukkan atau mengecualikan sebagian dari populasi sampel, sampel tersebut tidak dianggap independen, dan karenanya tidak mewakili populasi sampel. Namun, jika jumlah penolakan cukup kecil, dalam praktiknya, hal itu seharusnya tidak terjadi.
membuat sampel tidak representatif. Dalam praktiknya selalu ada beberapa orang yang tidak ingin berpartisipasi dalam penelitian, tetapi Anda hanya perlu khawatir jika jumlahnya cukup besar.
2. Program komputer – ada sejumlah program yang dapat membantu Anda memilih secara acak 1. Karena mereka mewakili keseluruhan populasi sampel, kesimpulan yang diambil dari sampel tersebut
Prosedur pemilihan sampel menggunakan tabel bilangan acak adalah sebagai berikut:
Ada dua keuntungan utama dari sampel acak/probabilitas:
3. Tabel angka yang dihasilkan secara acak – sebagian besar buku tentang metodologi penelitian dan statistik menyertakan tabel angka yang dihasilkan secara acak di lampirannya. Anda dapat memilih sampel menggunakan tabel ini sesuai dengan prosedur yang dijelaskan
2. Beberapa uji statistik yang didasarkan pada teori probabilitas hanya dapat diterapkan pada data yang dikumpulkan dari sampel acak. Beberapa uji ini penting untuk menetapkan korelasi yang meyakinkan.
Pilih secara acak halaman awal, kumpulan kolom (1 hingga 10) atau baris dari tabel dan kemudian identifikasi tiga kolom atau baris angka.
dapat digeneralisasikan ke total populasi sampel.
Mari kita ambil contoh untuk mengilustrasikan penggunaan Tabel 12.3 untuk angka acak. Mari kita asumsikan bahwa populasi sampel Anda terdiri dari 256 individu. Beri nomor setiap individu dari 1 hingga 256.
Dari metode yang dapat Anda adopsi untuk memilih sampel acak, tiga yang paling umum adalah:
Metode pengambilan sampel acak
Anggaplah Anda mengidentifikasi kolom angka kesembilan dan tiga digit terakhir kolom ini (yang digarisbawahi).
Asumsikan bahwa Anda memilih 10 persen dari total populasi sebagai sampel Anda (25 elemen). Mari kita bahas angka-angka yang digarisbawahi dalam set kolom kesembilan. Angka pertama adalah 049 yang berada di bawah 256 (total populasi); oleh karena itu, elemen ke-49 menjadi bagian dari sampel Anda. Angka kedua, 319, lebih banyak dari total elemen dalam populasi Anda (256); oleh karena itu, Anda tidak dapat menerima elemen ke-319 dalam sampel. Hal yang sama berlaku untuk elemen berikutnya, 758, dan memang lima elemen berikutnya, 589, 507, 483, 487 dan 540. Setelah 540 adalah 232, dan karena angka ini berada dalam kerangka sampel, angka ini dapat diterima sebagai bagian dari sampel. Demikian pula, jika Anda menelusuri tiga digit yang sama di kolom yang sama, Anda memilih 052, 029, 065, 246 dan 161, sebelum Anda sampai pada elemen 029 lagi. Karena elemen ke-29 telah dipilih, lanjutkan ke nomor berikutnya,
Suatu sampel hanya dapat dianggap sebagai sampel acak/probabilitas (dan karenanya mewakili populasi yang diteliti) jika kedua kondisi ini terpenuhi. Jika tidak, bias dapat terjadi dalam penelitian.
1. Undian akuarium ikan – jika jumlah populasi Anda sedikit, prosedur yang mudah adalah memberi nomor pada setiap elemen menggunakan kertas terpisah untuk setiap elemen, masukkan semua kertas ke dalam kotak, lalu pilih satu per satu tanpa melihat, hingga jumlah kertas yang dipilih sama dengan ukuran sampel yang Anda tentukan. Metode ini digunakan dalam beberapa lotere.
mencicipi.
2. pengambilan sampel dengan penggantian.
1. pengambilan sampel tanpa penggantian;
Misalkan Anda ingin memilih sampel 20 siswa dari total 80. Siswa pertama dipilih dari seluruh kelas, sehingga peluang terpilihnya siswa pertama adalah 1/80. Ketika Anda memilih siswa kedua, hanya ada 79 yang tersisa di kelas dan peluang terpilihnya siswa kedua bukan 1/80 tetapi 1/79. Peluang terpilihnya siswa berikutnya adalah 1/78. Pada saat Anda memilih siswa ke-20, peluang terpilihnya siswa tersebut adalah 1/61. Jenis pengambilan sampel ini disebut pengambilan sampel tanpa penggantian. Namun, hal ini bertentangan dengan definisi dasar kita tentang pengacakan; yaitu, setiap elemen memiliki peluang terpilih yang sama dan independen. Dalam sistem kedua, yang disebut pengambilan sampel dengan penggantian, elemen yang dipilih diganti dalam populasi pengambilan sampel dan jika dipilih lagi, elemen tersebut dibuang dan elemen berikutnya dipilih. Jika populasi pengambilan sampel cukup besar, peluang terpilihnya elemen yang sama dua kali cukup kecil.
Ada tiga jenis desain pengambilan sampel acak yang umum digunakan.
Pengambilan sampel secara acak dapat dipilih menggunakan dua sistem yang berbeda:
Desain pengambilan sampel acak/probabilitas tertentu Pengambilan sampel dengan atau tanpa penggantian
dan seterusnya hingga 25 elemen telah dipilih. Setelah mencapai akhir kolom, Anda dapat berpindah ke set kolom berikutnya atau memilih kolom lain secara acak untuk melanjutkan proses pemilihan. Misalnya, 25 elemen yang ditunjukkan pada Tabel 12.4 dipilih dari kolom kesembilan, kesepuluh, dan kedua pada Tabel 12.3.
1. Pengambilan sampel acak sederhana (SRS) – Metode yang paling umum digunakan untuk memilih sampel probabilitas.
Sesuai dengan definisi pengacakan, di mana setiap elemen dalam populasi diberi peluang yang sama dan independen untuk dipilih, sampel acak sederhana dipilih dengan prosedur yang disajikan pada Gambar 12.4.
Sebagai ilustrasi, mari kita ambil contoh kelas kita lagi. Ada 80 siswa di kelas tersebut, jadi langkah pertama adalah mengidentifikasi setiap siswa dengan angka dari 1 hingga 80. Misalkan Anda memutuskan untuk memilih sampel sebanyak 20 orang dengan menggunakan teknik pengambilan sampel acak sederhana. Gunakan undian akuarium, tabel untuk angka acak, atau program komputer untuk memilih 20 siswa. Ke-20 siswa ini menjadi dasar penyelidikan Anda.
2. Pengambilan sampel acak berstrata – Seperti yang telah dibahas, keakuratan estimasi Anda sangat bergantung pada tingkat variabilitas atau heterogenitas populasi studi berkenaan dengan karakteristik yang memiliki korelasi kuat dengan apa yang ingin Anda pastikan (Prinsip 3). Oleh karena itu, jika heterogenitas dalam populasi dapat dikurangi dengan beberapa cara untuk ukuran sampel tertentu, Anda dapat mencapai keakuratan yang lebih tinggi dalam estimasi Anda.
Pengambilan sampel acak berstrata didasarkan pada logika ini.
Dalam pengambilan sampel acak berstrata, peneliti mencoba untuk membuat stratifikasi populasi sedemikian rupa sehingga populasi dalam strata bersifat homogen berkenaan dengan karakteristik yang menjadi dasar stratifikasinya. Penting bahwa karakteristik yang dipilih
3. Pengambilan sampel klaster – Teknik pengambilan sampel acak sederhana dan bertingkat didasarkan pada kemampuan peneliti untuk mengidentifikasi setiap elemen dalam suatu populasi. Hal ini mudah dilakukan jika total populasi sampel kecil, tetapi jika populasinya besar, seperti dalam kasus kota, negara bagian atau negara, akan menjadi sulit dan mahal untuk mengidentifikasi setiap unit sampel. Dalam kasus seperti itu, penggunaan pengambilan sampel klaster lebih tepat.
Pengambilan sampel klaster didasarkan pada kemampuan peneliti untuk membagi populasi sampel ke dalam kelompok-kelompok (berdasarkan karakteristik yang terlihat atau mudah diidentifikasi), yang disebut klaster, dan kemudian memilih elemen-elemen dalam setiap klaster, menggunakan teknik SRS. Klaster dapat dibentuk berdasarkan kedekatan geografis atau karakteristik umum yang memiliki korelasi dengan variabel utama penelitian (seperti dalam pengambilan sampel berstrata). Bergantung pada tingkat pengelompokan, terkadang pengambilan sampel dapat dilakukan pada tingkat yang berbeda. Tingkat- tingkat ini merupakan berbagai tahap pengelompokan (tunggal, ganda, atau jamak), yang akan dijelaskan kemudian.
dasar stratifikasi dapat diidentifikasi dengan jelas dalam populasi studi. Misalnya, jauh lebih mudah untuk membuat stratifikasi populasi berdasarkan jenis kelamin daripada berdasarkan usia, pendapatan atau sikap. Penting juga bagi karakteristik yang menjadi dasar stratifikasi untuk dikaitkan dengan variabel utama yang Anda jelajahi. Setelah populasi sampel dipisahkan menjadi beberapa kelompok, Anda memilih jumlah elemen yang diperlukan dari setiap strata, menggunakan teknik pengambilan sampel acak
sederhana. Ada dua jenis pengambilan sampel berstrata: pengambilan sampel berstrata proporsional dan pengambilan sampel berstrata tidak proporsional. Dengan pengambilan sampel berstrata proporsional, jumlah elemen dari setiap strata dalam kaitannya dengan proporsinya dalam total populasi dipilih, sedangkan dalam pengambilan sampel berstrata tidak proporsional, pertimbangan tidak diberikan pada ukuran strata. Prosedur untuk memilih sampel berstrata disajikan secara skematis dalam Gambar 12.5.
Tingkat pertama pengambilan sampel klaster dapat dilakukan di tingkat negara bagian atau teritori. Klaster dapat dikelompokkan menurut karakteristik serupa yang memastikan keterbandingannya dalam hal populasi siswa. Jika ini tidak mudah, Anda dapat memutuskan untuk memilih semua negara bagian dan teritori lalu memilih sampel di tingkat institusi. Misalnya, dengan teknik acak sederhana, satu institusi dari setiap kategori di setiap negara bagian dapat dipilih (satu universitas, satu universitas teknologi, dan satu perguruan tinggi TAFE). Ini didasarkan pada asumsi bahwa institusi dalam suatu kategori cukup mirip dalam hal profil siswa. Kemudian, di dalam institusi secara acak, satu atau lebih program akademik dapat dipilih, tergantung pada sumber daya. Di dalam setiap program studi yang dipilih, siswa yang belajar di tahun tertentu kemudian dapat dipilih. Selanjutnya, pemilihan
Bayangkan Anda ingin menyelidiki sikap mahasiswa pascasarjana di Australia terhadap masalah pendidikan tinggi di negara tersebut. Lembaga pendidikan tinggi terdapat di setiap negara bagian dan teritori Australia. Selain itu, terdapat berbagai jenis lembaga, misalnya universitas, universitas teknologi, sekolah tinggi pendidikan lanjutan, dan sekolah tinggi teknik dan pendidikan lanjutan (TAFE) (Gambar 12.6). Di setiap lembaga, berbagai kursus ditawarkan baik di tingkat sarjana maupun pascasarjana. Setiap kursus akademis dapat memakan waktu tiga hingga empat tahun. Anda dapat membayangkan besarnya tugas tersebut. Dalam situasi seperti itu, pengambilan sampel klaster sangat berguna dalam memilih sampel acak.
3. pengambilan sampel berdasarkan pertimbangan atau pengambilan sampel bertujuan;
1. pengambilan sampel kuota;
2. pengambilan sampel tidak disengaja;
4. pengambilan sampel ahli;
5. pengambilan sampel bola salju.
Pengambilan sampel kuota
Desain pengambilan sampel non-acak/non-probabilitas dalam penelitian kuantitatif
Yang membedakan rancangan ini yang diperlakukan sebagai kuantitatif atau kualitatif adalah ukuran sampel yang telah ditentukan
sebelumnya. Dalam penelitian kuantitatif, Anda menggunakan rancangan ini untuk memilih sejumlah kasus yang telah ditentukan sebelumnya (ukuran sampel), sedangkan dalam penelitian kualitatif Anda tidak memutuskan jumlah responden di muka tetapi terus memilih kasus tambahan hingga Anda mencapai titik jenuh data. Selain itu, dalam penelitian kualitatif, Anda akan lebih banyak menggunakan strategi pengambilan sampel berdasarkan penilaian dan pengambilan sampel tidak disengaja untuk memilih responden Anda. Pengambilan sampel ahli sangat mirip dengan pengambilan sampel berdasarkan penilaian kecuali bahwa dalam pengambilan sampel ahli, populasi pengambilan sampel terdiri dari para ahli di bidang penyelidikan. Anda juga dapat menggunakan pengambilan sampel kuota dan bola salju dalam penelitian kualitatif tetapi tanpa memiliki jumlah kasus yang telah ditentukan sebelumnya dalam pikiran (ukuran sampel).
Desain pengambilan sampel non-probabilitas tidak mengikuti teori probabilitas dalam pemilihan elemen dari populasi sampel. Desain pengambilan sampel non-probabilitas digunakan ketika jumlah elemen dalam suatu populasi tidak diketahui atau tidak dapat diidentifikasi secara individual. Dalam situasi seperti itu, pemilihan elemen bergantung pada pertimbangan lain. Ada lima desain non-acak yang umum digunakan, masing-masing berdasarkan pertimbangan yang berbeda, yang umum digunakan dalam penelitian kualitatif dan kuantitatif. Desain- desain tersebut adalah:
proporsi mahasiswa yang belajar pada tahun tertentu kemudian dapat ditentukan dengan menggunakan teknik SRS. Proses pemilihan sampel dengan cara ini disebut multi-stage cluster sampling.
Pertimbangan utama dalam mengarahkan pengambilan sampel kuota adalah kemudahan akses peneliti ke populasi sampel. Selain kemudahan, Anda dipandu oleh beberapa karakteristik yang terlihat, seperti jenis kelamin atau ras, dari populasi studi yang menarik bagi Anda. Sampel dipilih dari lokasi yang nyaman bagi Anda sebagai peneliti, dan setiap kali seseorang dengan karakteristik relevan yang terlihat ini terlihat, orang tersebut diminta untuk berpartisipasi dalam studi. Proses ini berlanjut hingga Anda dapat menghubungi jumlah responden yang dibutuhkan (kuota).
Misalkan Anda ingin memilih sampel yang terdiri dari 20 siswa laki-laki untuk mengetahui usia rata-rata siswa laki-laki di kelas Anda. Anda memutuskan untuk berdiri di pintu masuk kelas, karena ini praktis, dan setiap kali seorang siswa laki-laki memasuki kelas, Anda menanyakan usianya. Proses ini berlanjut hingga Anda menanyakan usia 20 siswa. Atau, Anda mungkin ingin mengetahui tentang sikap siswa Aborigin dan Torres Strait Islander terhadap fasilitas yang disediakan bagi mereka di universitas Anda. Anda mungkin berdiri di lokasi yang nyaman dan, setiap kali Anda melihat
Sementara pengambilan sampel kuota berupaya untuk menyertakan orang-orang yang memiliki karakteristik yang jelas/terlihat, pengambilan sampel tidak disengaja tidak melakukan upaya semacam itu. Anda berhenti mengumpulkan data saat Anda mencapai jumlah responden yang dibutuhkan yang Anda putuskan untuk dimasukkan dalam sampel Anda.
Pengambilan sampel yang tidak disengaja juga didasarkan pada kemudahan dalam mengakses populasi sampel.
Metode pengambilan sampel ini umum di kalangan wartawan riset pasar dan surat kabar. Metode ini memiliki kelebihan dan kekurangan yang kurang lebih sama dengan pengambilan sampel kuota, tetapi, selain itu, karena Anda tidak dipandu oleh karakteristik yang jelas, beberapa orang yang dihubungi mungkin tidak memiliki informasi yang diperlukan.
Pertimbangan utama dalam pengambilan sampel secara sengaja adalah penilaian Anda tentang siapa yang dapat memberikan informasi terbaik untuk mencapai tujuan penelitian Anda. Anda sebagai peneliti hanya akan mendatangi orang-orang yang menurut pendapat Anda kemungkinan besar memiliki informasi yang dibutuhkan dan bersedia membagikannya kepada Anda.
Pengambilan sampel tidak disengaja
Pengambilan sampel berdasarkan pertimbangan atau tujuan
Keuntungan menggunakan desain ini adalah: merupakan cara yang paling murah untuk memilih sampel; Anda tidak memerlukan informasi apa pun, seperti kerangka sampel, jumlah total elemen, lokasi mereka, atau informasi lain tentang populasi sampel; dan menjamin penyertaan jenis orang yang Anda butuhkan. Kerugiannya adalah: karena sampel yang dihasilkan bukan merupakan sampel probabilitas, temuan tidak dapat digeneralisasi ke seluruh populasi sampel; dan individu yang paling mudah diakses mungkin memiliki karakteristik yang unik bagi mereka dan karenanya mungkin tidak benar- benar mewakili seluruh populasi sampel. Anda dapat membuat sampel Anda lebih mewakili populasi studi Anda dengan memilihnya dari berbagai lokasi tempat orang-orang yang Anda minati kemungkinan besar tersedia.
seorang siswa, kumpulkan informasi yang diperlukan melalui metode pengumpulan data apa pun (seperti wawancara, kuesioner) yang telah Anda adopsi untuk penelitian tersebut.
Jenis pengambilan sampel ini sangat berguna ketika Anda ingin membangun realitas historis, menggambarkan fenomena, atau mengembangkan sesuatu yang hanya sedikit diketahui. Strategi pengambilan sampel ini lebih umum dalam penelitian kualitatif, tetapi ketika Anda menggunakannya dalam penelitian kuantitatif, Anda memilih sejumlah orang yang telah ditentukan sebelumnya yang, menurut penilaian Anda, berada pada posisi terbaik untuk memberi Anda informasi yang dibutuhkan untuk penelitian Anda.
Satu-satunya perbedaan antara pengambilan sampel berdasarkan penilaian dan pengambilan sampel berdasarkan pakar adalah bahwa dalam kasus pertama, sepenuhnya bergantung pada penilaian Anda mengenai kemampuan responden untuk berkontribusi pada penelitian.
Namun, dalam kasus pengambilan sampel ahli, responden Anda harus merupakan pakar yang dikenal di bidang yang Anda minati. Hal ini juga digunakan dalam kedua jenis penelitian, tetapi lebih sering digunakan dalam studi penelitian kualitatif.
Pengambilan sampel ahli
Bila Anda menggunakannya dalam penelitian kualitatif, jumlah orang yang Anda ajak bicara bergantung pada titik jenuh data, sedangkan dalam penelitian kuantitatif, Anda memutuskan jumlah pakar yang akan dihubungi tanpa mempertimbangkan titik jenuh.
Desain pengambilan sampel sistematis: desain 'campuran'
Teknik pengambilan sampel ini berguna jika Anda tidak tahu banyak tentang kelompok atau organisasi yang ingin Anda pelajari, karena Anda hanya perlu menghubungi beberapa orang, yang kemudian dapat mengarahkan Anda ke anggota kelompok lainnya.
Metode pemilihan sampel ini berguna untuk mempelajari pola komunikasi, pengambilan keputusan, atau penyebaran pengetahuan dalam suatu kelompok. Namun, ada beberapa kelemahan dari teknik ini. Pemilihan seluruh sampel bergantung pada pilihan individu pada tahap pertama. Jika mereka termasuk golongan tertentu atau memiliki bias yang kuat, penelitian mungkin bias.
Selain itu, sulit untuk menggunakan teknik ini ketika sampel menjadi cukup besar.
Pengambilan sampel sistematis telah diklasifikasikan sebagai desain pengambilan sampel 'campuran' karena memiliki karakteristik desain pengambilan sampel acak dan non-acak.
Meskipun prosedur umum untuk memilih sampel dengan teknik pengambilan sampel sistematis dijelaskan di atas, Anda dapat menyimpang darinya dengan memilih elemen yang berbeda dari setiap interval dengan teknik SRS. Dengan mengadopsi ini, pengambilan sampel sistematis dapat diklasifikasikan ke dalam desain pengambilan sampel probabilitas.
Pengambilan sampel bola salju adalah proses pemilihan sampel menggunakan jaringan. Untuk memulai, beberapa individu dalam suatu kelompok atau organisasi dipilih dan informasi yang diperlukan dikumpulkan dari mereka. Mereka kemudian diminta untuk mengidentifikasi orang lain dalam kelompok atau organisasi tersebut, dan orang-orang yang mereka pilih menjadi bagian dari sampel. Informasi dikumpulkan dari mereka, dan kemudian orang-orang ini diminta untuk mengidentifikasi anggota kelompok lainnya dan, pada gilirannya, mereka yang diidentifikasi menjadi dasar pengumpulan data lebih lanjut (Gambar 12.7). Proses ini dilanjutkan hingga jumlah yang diperlukan atau titik jenuh tercapai, dalam hal informasi yang dicari.
Dalam pengambilan sampel sistematis, kerangka sampel pertama-tama dibagi menjadi sejumlah segmen yang disebut interval.
Kemudian, dari interval pertama, menggunakan teknik SRS, satu elemen dipilih. Pemilihan elemen berikutnya dari interval lain bergantung pada urutan elemen yang dipilih dalam interval pertama. Jika dalam interval pertama itu adalah elemen kelima, elemen kelima dari setiap interval berikutnya akan dipilih. Perhatikan bahwa dari interval pertama, pilihan elemen dilakukan secara acak, tetapi pilihan elemen dari interval berikutnya bergantung pada pilihan dari yang pertama, dan karenanya tidak dapat diklasifikasikan sebagai sampel acak. Prosedur yang digunakan dalam pengambilan sampel sistematis disajikan dalam Gambar 12.8.
Pengambilan sampel bola salju
Anda terlebih dahulu mengidentifikasi orang-orang yang memiliki keahlian yang terbukti atau diketahui dalam bidang yang Anda minati, meminta persetujuan mereka untuk berpartisipasi, dan kemudian mengumpulkan informasi baik secara individu maupun kolektif dalam bentuk kelompok.
Untuk memilih sampel acak, Anda harus memiliki kerangka sampel (Gambar 12.9). Terkadang hal ini tidak mungkin dilakukan, atau mendapatkannya mungkin terlalu mahal. Namun, dalam kehidupan nyata ada situasi di mana semacam kerangka sampel ada, misalnya catatan klien di sebuah lembaga, daftar pendaftaran siswa di sekolah atau universitas, daftar pemilih orang yang tinggal di suatu daerah, atau catatan staf.
responden Anda, Anda berhenti mengumpulkan informasi lebih lanjut. Tentu saja, keragaman atau heterogenitas dalam apa yang Anda coba cari tahu memainkan peran penting dalam seberapa cepat Anda akan mencapai titik jenuh. Dan ingat: semakin besar heterogenitas atau keragaman dalam apa yang Anda coba cari tahu, semakin besar jumlah responden yang perlu Anda hubungi untuk mencapai titik jenuh. Dalam menentukan ukuran sampel Anda untuk studi kuantitatif dan khususnya untuk studi sebab-akibat, Anda perlu mempertimbangkan hal berikut:
Mahasiswa dan orang lain sering bertanya: 'Seberapa besar sampel yang harus saya pilih?', 'Berapa ukuran sampel saya?' dan 'Berapa banyak kasus yang saya perlukan?' Pada dasarnya, hal itu tergantung pada apa yang ingin Anda lakukan dengan temuan dan jenis hubungan apa yang ingin Anda buat. Tujuan Anda dalam melakukan penelitian adalah penentu utama tingkat akurasi yang diperlukan dalam hasil, dan tingkat akurasi ini merupakan penentu penting ukuran sampel. Namun, dalam penelitian kualitatif, karena fokus utamanya adalah untuk mengeksplorasi atau menggambarkan situasi, masalah, proses atau fenomena, pertanyaan tentang ukuran sampel kurang penting. Anda biasanya mengumpulkan data sampai Anda pikir Anda telah mencapai titik jenuh dalam hal menemukan informasi baru. Begitu Anda pikir Anda tidak mendapatkan banyak data baru dari
1. Pada tingkat keyakinan apa Anda ingin menguji hasil, temuan, atau hipotesis Anda?
3. Berapa tingkat variasi (simpangan baku) yang diperkirakan, sehubungan dengan variabel utama?
Perhitungan ukuran sampel
2. Dengan tingkat akurasi berapa Anda ingin memperkirakan parameter populasi?
Misalkan ada 50 siswa dalam satu kelas dan Anda ingin memilih 10 siswa menggunakan teknik pengambilan sampel sistematis. Langkah pertama adalah menentukan lebar interval (50/10 = 5). Ini berarti bahwa dari setiap lima Anda perlu memilih satu elemen. Menggunakan teknik SRS, dari interval pertama (1–5 elemen), pilih salah satu elemen.
Misalkan Anda memilih elemen ketiga. Dari interval lainnya, Anda akan memilih setiap elemen ketiga.
digunakan dalam suatu organisasi. Semua ini dapat digunakan sebagai kerangka sampel untuk memilih sampel dengan teknik pengambilan sampel sistematis. Kemudahan memiliki kerangka sampel 'siap pakai' ini mungkin mahal: dalam beberapa kasus, kerangka sampel tersebut mungkin tidak benar-benar berupa daftar acak. Sebagian besar daftar ini disusun menurut abjad, berdasarkan nomor yang ditetapkan untuk suatu kasus, atau disusun dengan cara yang mudah bagi pengguna catatan. Jika 'lebar interval' besar, katakanlah, 1 dari 30 kasus, dan jika kasus tersebut disusun menurut abjad, Anda dapat mengecualikan beberapa kasus yang nama belakangnya dimulai dengan huruf yang sama atau beberapa huruf yang berdampingan mungkin tidak disertakan sama sekali.
variabel apa yang sedang Anda pelajari dalam populasi penelitian?
Menjawab pertanyaan-pertanyaan ini penting, terlepas dari apakah Anda bermaksud menentukan sendiri ukuran sampel atau meminta seorang ahli melakukannya untuk Anda. Ukuran sampel penting untuk menguji hipotesis atau menetapkan hubungan, tetapi untuk penelitian lain aturan umumnya adalah: semakin besar ukuran sampel, semakin akurat estimasi Anda. Dalam praktiknya, anggaran Anda menentukan ukuran sampel Anda. Keterampilan Anda dalam memilih sampel, dalam batasan anggaran Anda, terletak pada cara Anda memilih elemen-elemen Anda sehingga elemen-elemen tersebut secara efektif dan memadai mewakili populasi sampel Anda.
Untuk mengilustrasikan prosedur ini, mari kita ambil contoh sebuah kelas. Misalkan Anda ingin mengetahui usia rata- rata siswa dalam akurasi 0,5 tahun; artinya, Anda dapat menoleransi kesalahan setengah tahun di kedua sisi usia rata-rata sebenarnya. Mari kita asumsikan juga bahwa Anda ingin menemukan usia rata-rata dalam akurasi setengah tahun pada tingkat keyakinan 95 persen; artinya, Anda ingin 95 persen yakin dengan temuan Anda.
ÿ = akar kuadrat
= nilai estimasi rata-rata populasi
Sekarang masalah utamanya adalah menemukan nilai ÿ tanpa harus mengumpulkan data. Ini adalah masalah terbesar dalam memperkirakan ukuran sampel. Karena itu, penting untuk mengetahui sebanyak mungkin tentang populasi penelitian.
Di mana
Hanya ada satu besaran yang tidak diketahui dalam persamaan di atas, yaitu ÿ.
t0,05 = nilai t pada tingkat kepercayaan 95 persen
1. menebak-
nebak; 2. berkonsultasi
dengan pakar; 3. memperoleh nilai ÿ dari penelitian sejenis sebelumnya; atau 4. melaksanakan studi pendahuluan guna menghitung nilai tersebut.
= rata-rata umur yang dihitung dari sampel
Nilai ÿ dapat ditemukan dengan salah satu cara berikut:
ÿ = simpangan baku
Sekarang asumsikan bahwa, alih-alih 95 persen, Anda ingin memiliki keyakinan 99 persen mengenai perkiraan usia, dengan toleransi kesalahan setengah tahun. Maka
ÿ/ÿÿ = kesalahan standar
Mari kita asumsikan bahwa ÿ adalah 1 tahun. Maka, untuk menentukan rata-rata usia kelas pada tingkat akurasi 95 persen (dengan asumsi ÿ = 1 tahun) dengan kesalahan setengah tahun, diperlukan sampel minimal 16 siswa.
Rumus (dari statistik) untuk menentukan batas keyakinan adalah
ÿ = ukuran sampel
Jika kita memutuskan untuk menoleransi kesalahan selama setengah tahun, itu berarti
Oleh karena itu, jika Anda ingin 99 persen yakin dan bersedia menoleransi kesalahan setengah tahun, Anda perlu memilih sampel yang terdiri dari 27 siswa. Demikian pula, Anda dapat menghitung ukuran sampel dengan berbagai nilai ÿ. Ingat aturan emas: semakin besar ukuran sampel, semakin akurat temuan Anda akan mencerminkan gambaran 'sebenarnya'.
Konsep titik jenuh dalam penelitian kualitatif
2. Dalam penelitian kuantitatif, Anda dipandu oleh keinginan untuk memilih sampel acak, sedangkan dalam penelitian kualitatif, Anda dipandu oleh penilaian Anda tentang siapa yang mungkin memberi Anda informasi 'terbaik'.
Seperti yang telah Anda ketahui, dalam penelitian kualitatif, data biasanya dikumpulkan hingga ke titik di mana Anda tidak memperoleh informasi baru atau tidak berarti – titik jenuh data. Tahap ini menentukan ukuran sampel.
Konsep titik jenuh lebih berlaku untuk situasi saat Anda mengumpulkan informasi secara individual. Jika informasi dikumpulkan dalam format kolektif seperti kelompok fokus, forum komunitas, atau diskusi panel, Anda berusaha mengumpulkan informasi sebanyak mungkin dan beragam. Jika tidak ada informasi baru yang muncul, diasumsikan bahwa Anda telah mencapai titik jenuh.
1. Dalam penelitian kuantitatif, Anda mengumpulkan informasi dari sejumlah orang yang telah ditentukan sebelumnya, tetapi dalam penelitian kualitatif, Anda tidak memiliki ukuran sampel dalam pikiran. Pengumpulan data
berdasarkan ukuran sampel yang telah ditentukan sebelumnya dan titik jenuh membedakan penggunaannya dalam penelitian kuantitatif dan kualitatif.
Penting bagi Anda untuk mengingat bahwa konsep titik jenuh data sangat subjektif.
Karena tujuan utama dalam penelitian kualitatif adalah untuk mengeksplorasi keberagaman, ukuran sampel dan strategi pengambilan sampel tidak memainkan peran penting dalam pemilihan sampel. Jika dipilih dengan hati-hati, keberagaman dapat dijelaskan secara luas dan akurat berdasarkan informasi yang diperoleh bahkan dari satu individu. Semua desain pengambilan sampel nonprobabilitas – purposive, judgemental, expert, accidental, dan snowball – juga dapat digunakan dalam penelitian kualitatif dengan dua perbedaan:
Pengambilan sampel dalam penelitian kualitatif
Andalah yang mengumpulkan data dan memutuskan kapan Anda telah mencapai titik jenuh dalam pengumpulan data Anda. Seberapa cepat Anda mencapai titik jenuh bergantung pada seberapa beragam situasi atau fenomena yang Anda pelajari. Semakin besar keragamannya, semakin banyak jumlah orang yang perlu Anda kumpulkan informasinya untuk mencapai titik jenuh.
