Sannolikhetsurval: definition, typer och steg | SurveyMonkey

Hur utför man en rättvisande nationell enkät när det bor över 10 miljoner människor i Sverige? Det skulle vara omöjligt att skicka enkäter till alla invånare, men med sannolikhetsurval kan du få fram data som är lika korrekt, trots att de kommer från en mycket mindre grupp.

Sannolikhetsurval är en urvalsteknik som går ut på att slumpmässigt välja ut en liten grupp människor (ett urval) från en större population och sedan förutspå sannolikheten för att alla deras svar tillsammans kommer att matcha svaren i hela populationen. 

Det finns två viktiga krav när det gäller sannolikhetsurval:

Genom att följa dessa två regler kan du välja rätt (dvs. slumpmässigt) från urvalsramen, vilket är listan över alla i hela populationen som kan ingå i urvalet. Det slumpmässiga urvalet är nyckeln – sannolikhetsurval handlar om att se till att alla har lika stor sannolikhet att inkluderas. Från att dra namn ur en hatt till mer komplexa slumpmässiga urvalsprocesser – det här säkerställer att urvalet du skapar blir representativt för populationen som helhet. 

Med rätt urval kan du få minst lika värdefulla resultat som de du skulle kunna få av ett mycket större enkätarbete. Utifrån det kan du dra giltiga slutsatser baserat på urvalets önskemål, behov eller åsikter och agera på ett sätt som är meningsfullt för hela populationen.

Det finns flera olika urvalsmetoder som ingår i sannolikhetsurval. Metoderna varierar inte bara beroende på vilken typ av undersökning du utför och vilken typ av information du vill få fram, utan även på hur lång tid du har på dig att genomföra undersökningen och vilka verktyg du har till förfogande. Här är de fyra huvudsakliga metoderna för sannolikhetsurval som används av forskare:

Vid ett enkelt slumpmässigt urval har alla i populationen samma chans att bli utvalda och urvalet görs slumpmässigt. För att uppnå detta kan forskarna använda verktyg som en slumptalsgenerering för att välja ut deltagare från den totala populationen som ska ingå i ett urval. Enkelt slumpmässigt urval är, som namnet anger, den enklaste urvalsstrategin, men det finns också risk för snedvridna resultat. Ju mindre provgruppsstorleken är jämfört med den totala populationen, desto mindre sannolikt är det att du drar ett tillförlitligt urval helt slumpmässigt. 

SurveyMonkey Audience kan hjälpa dig att få tillgång till ett verkligt representativt urval med demografisk balans och flexibel inriktning.

Många populationer kan delas in i mindre grupper utifrån specifika egenskaper som inte överlappar varandra, men sammantaget representerar hela populationen. Med stratifierat slumpmässigt urval skulle du kunna göra ett urval från var och en av dessa grupper (eller strata). På så sätt kan du se till att alla undergrupper är korrekt representerade, vilket ger mer exakta resultat än vid enkelt slumpmässigt urval.

Det är vanligt att man stratifierar efter egenskaper som kön, ålder, inkomst eller etniskt ursprung. Stratumen måste vara specifika och utesluta varandra, vilket innebär att varje individ i populationen endast ska hänföras till en grupp. När du har delat upp din population i strata använder du enkelt slumpmässigt urval för att välja ut individer från varje grupp, i proportion till den totala populationen. Dessa individer kan sedan slås ihop till ett samlat urval.

Precis som stratifierat urval innefattar även klusterurval att populationen delas in i undergrupper eller kluster. Men det är där de två metoderna för sannolikhetsurval skiljer sig åt. Med klusterurval ska varje kluster ha liknande egenskaper som populationen. Istället för att välja ut individer från varje kluster skulle du börja med att slumpmässigt välja ut hela kluster. Om det går kan du inkludera alla individer från varje valt kluster i det slutliga urvalet. Om klustren är för stora måste du slumpmässigt välja ut personer från varje kluster. 

Forskare använder ofta på förhand etablerade och lättillgängliga grupper som kluster. Detta kan vara geografiska gränser, som städer och regioner, men också skolor eller lokalkontor. Klusterurval används oftast för att spara kostnader när man undersöker populationer som är mycket stora eller geografiskt utspridda. Dock är risken för provtagningsfel större med klusterprov. Varje kluster ska representera den totala populationen, men detta kan vara svårt att garantera. 

Systematiskt urval liknar enkelt slumpmässigt urval, men är oftast lite lättare att åstadkomma. Varje person i populationen tilldelas ett nummer och väljs sedan ut med jämna mellanrum för att bilda en del av urvalet. (Systematiskt urval kallas även intervallurval.) Eller, formulerat på annat sätt, var n:e individ i populationen väljs ut att ingå i urvalet.

I en population på 1 000 kan du till exempel välja var nionde person i ditt urval. Detta kan vara enklare än andra urvalsmetoder, eftersom det finns ett tydligt och systematiskt tillvägagångssätt för val av individer som inte innefattar någon slumpgenerering. Å andra sidan blir valen inte så slumpmässiga som om en generator användes. Dessutom är det viktigt att se till att det inte finns något dolt mönster i listan som kan påverka det slumpmässiga valet. Om det finns risk för datamanipulering kommer urvalet att snedställas och du kan få över- eller underrepresentation i urvalet. 

Anta till exempel att du planerar att be anställda i en viss organisation att besvara enkäter och att alla medarbetare listas i bokstavsordning. Du planerar att använda ett systematiskt urval och välja ut var fjärde anställd till ditt urval. Men om listan i bokstavsordning även är organiserad efter team och tjänstgöringstid kan det sluta med att du väljer för många eller för få personer i ledande roller, vilket skulle leda till snedvridna resultat.

Det finns flera fördelar med att använda sannolikhetsurval. På det stora hela är det kostnadseffektivt med ett urval stora målgrupper som representerar en målgrupp. Det är också fördelaktigt vid geografiskt spridda populationer. 

Varje typ av sannolikhetsurval har sina fördelar. Enkelt slumpmässigt respektive systematiskt urval gör exempelvis implementeringsprocessen mer användarvänlig och ett stratifierat urval minskar forskarens snedvridna resultat, medan klusterurval begränsar variabiliteten i forskningsstudier. Sannolikhetsurval kräver liten teknisk expertis vid användning av en agil plattform för upplevelsehantering. Du kan även vara så detaljerad du vill när du skapar ditt populationsurval med hjälp av stratifierat urval eller systematiskt urval. Om du har en brådskande deadline är klusterurval och enkelt slumpmässigt urval rätt val. 

För varje fördel kan vissa detaljer med fördelen motarbeta det överordnade målet. Att få bästa möjliga befolkningsurval innebär till exempel att undersökningarna kommer att ta mer tid och resurser. Med stratifierat urval kan du se till att klustren är lika väl representerade, men den kanske inte speglar alla skillnader inom provgruppen. 

Klusterurval kan dela upp stratumen i olika kluster, men dessa kluster kan ha överlappande egenskaper. Enkelt och slumpmässigt sannolikhetsurval kan ge snabba resultat, men kluster och stratum kanske inte är lika inriktade mot den avsedda målgruppen. 

Sannolikhetsurval är lämpligt för kvantitativa studier där målet är att använda statistisk analys för att dra slutsatser om en stor population. När det skulle vara för svårt eller dyrt att tillfråga hela populationen kan forskarna använda denna urvalsstrategi för att samla in representativa data.

Sannolikhetsurval används ofta i marknadsundersökningar för att få insikter från en stor population. Detta inkluderar projekt som: 

Även bortom branschspårning, köpattityder och konkurrenskraft kan företag som använder sannolikhetsurval etablera nya idéer och förbättra affärerna genom att utnyttja data som speglar hela deras målmarknad. 

Anta till exempel att en kafékedja har 15 000 kaféer på olika geografiska platser i USA. Företaget planerar att utöka sin kundbonus med fler betalningsalternativ och nya sätt för kunderna att tjäna poäng. Innan några större uppdateringar görs vill företaget dock veta hur kunderna kommer att reagera på de föreslagna ändringarna. 

Att nå alla kunder på 15 000 kaféer är omöjligt, men företaget skulle kunna använda ett sannolikhetsurval för att skapa ett urval som korrekt representerar den större populationen. Svaren kommer att avslöja vad kunderna tycker om uppdateringen av bonusprogrammet. Det innebär då att alla, från företagets marknadsavdelning till dess kundtjänstrepresentanter, kan använda uppgifterna för att få en bättre förståelse för vilka ytterligare förändringar som krävs eller hur det nya bonusprogrammet kan marknadsföras på ett effektivt sätt. Och om företaget vill säkerställa att dess urval speglar undergrupper inom populationen, som kön, åldersintervall eller inkomstnivåer, kan det använda vissa typer av sannolikhetsurval som stratifierat urval eller klusterurval. 

I exemplet ovan är sannolikhetsurval ett bra sätt att hantera en ganska stor population, i det här fallet tusentals kaféer. Med sannolikhetsurval minskar ett större urval risken för provtagningsfel som kan uppstå när du gör ett urval som inte representerar hela populationen. Och i allmänhet kan slumpmässigt urval hjälpa till att minimera provtagningsfel, eftersom det använder ett systematiskt urval istället för subjektivt.

Du vill aldrig medvetet utesluta någon i din population från att ingå i urvalet. Se upp med tillfällen då vissa grupper oavsiktligt kan hindras från att delta.

Anta att du vill förstå den allmänna opinionen om en expansiv ny immigrationslagstiftning. Kommer ni att erbjuda en flerspråkig version av enkäten? Det borde ni göra. Om ni inte gör det kommer ni sannolikt att missa folk med andra modersmål som inte är bekväma med att svara på frågor på svenska, men som har åsikter om immigration som skulle vara värdefulla för undersökningen. Om de inte får möjlighet att medverka kommer enkätresultaten inte att stämma med den verkliga opinionen.

Kom ihåg att om du inte kan ge alla i din population en chans att besvara din enkät, kommer ditt urval att vara icke-representativt och därför inte att baseras på sannolikhetsurval.

Enkelt slumpmässigt urval, stratifierat urval, klusterurval och systematiskt urval är allihop typer av sannolikhetsurval. Men det finns en annan variant av urvalsteknik: icke-sannolikhetsurval. Även om du är inställd på att använda slumpmässigt urval är det värt att känna till grunderna om icke-sannolikhetsurval, inklusive när och varför det används av forskare. 

Med annat än sannolikhetsurval har medlemmar av hela populationen inte samma chans att ingå i urvalet, och det är inget slumpmässigt med hur de väljs ut. Vissa medlemmar har faktiskt ingen chans alls att bli valda. När sannolikhetsurval handlar om att dra slutsatser om en större population används ofta icke-sannolikhetsurval för utforskande och kvalitativ undersökning, som är mer inriktad på att höra från personer med specifik expertis, erfarenhet eller insikter. 

Anta till exempel att du undersöker lokal användning av rullstolsramper och att populationen du vill fråga är rullstolsburna personer i din stad. Du har inte en fullständig lista över dessa personer, så ett sannolikhetsurval är inte ett alternativ. Men du träffar några av dem som samtycker till att delta i din undersökning och de sätter dig i kontakt med andra rullstolsburna i området. Det här icke-sannolikhetsurvalet, som kallas snöbollsinsamling, kanske inte innefattar slumpmässigt urval, men kan göra att du kommer i kontakt med fler personer som är relevanta för din undersökning.  

Icke-sannolikhetsurval är i allmänhet enklare och billigare att genomföra, men har också en större risk för snedvridna resultat än sannolikhetsurval. Det beror på att urvalsprocessen baseras på forskarens subjektiva bedömning istället för på randomisering. Dessutom behöver provgruppsstorleken och slutresultatet inte nödvändigtvis representera hela populationen. 

Så vilka steg ingår i sannolikhetsurval? Det är faktiskt inte så komplicerat, men du måste ha tydliga mål och avsikter med studien. Att planera i förväg och ha en grundlig förståelse för vilken typ av resultat du hoppas uppnå är till stor hjälp när du ska bestämma hur du planerar att bygga upp ditt urval och varför. 

Tänk på alla som du är intresserad av att höra från, men tänk också på vilka som avsiktligt bör uteslutas.

Helst ska den inkludera alla i din av intressepopulation (och inga som inte ingår i din intressepopulation).

Vill du ha kluster och stratum? Vill du att alla i urvalet ska ha samma sannolikhet att väljas? Fundera på vad som är vettigt för ditt ämnesområde, din population och dina resurser.

Beroende på vilken population du vill undersöka kan du få svårt att hitta lämplig urvalsram. Även om du har en bra urvalsram kan det hända att du måste väga kostnad, representation, kvalitet och tidsåtgång mot varandra när du väljer den bästa urvalsstrategin.

Det kan vara svårt att få människor att svara på en sannolikhetsenkät om de är ointresserade av undersökningens ämne eller vill få ersättning för den tid och det arbete det tar att besvara den. Det kan också vara tidskrävande. Om du till exempel genomför marknadsundersökningar på egen hand (utan att använda verktyg som hjälper dig att hitta och slumpmässigt välja ut svarande) kan det ta mycket tid och ansträngning att skapa ett större urval – och det är innan du ens kommer till analysdelen av din undersökning. 

Många av dessa problem kan lösas med icke-sannolikhetsurval, som (trots dess namn) fortfarande använder sig av sannolikhets- och urvalsteorin för att välja ut ett lämpligt enkäturval.

Om du har obegränsade resurser eller en liten population kanske sannolikhetsurval inte behövs. Men oftast kommer du att spara tid, pengar och slippa en hel del frustration om du väljer sannolikhetsurval. Det går normalt inte att fråga alla, men du kan alltid ge alla chansen att bli tillfrågade. Det är vad man får med sannolikhetsurval.

Testa målmarknader i hela världen med SurveyMonkey Audience. Välj den plan som passar ditt företag bäst.