Techniques d`échantillonnage dans la recherche de l`entreprise

Les entreprises acquièrent des données de recherche à partir de laquelle prendre des échantillons de deux manières distinctes. La première, la recherche primaire, consiste à creuser des données à partir de ses sources. Les enquêtes sont la forme la plus populaire de la recherche primaire, qu`elle soit menée en personne, par téléphone, par Internet ou par tout autre moyen. Les résultats de la recherche primaire sont propriétaires, ce qui signifie qu`aucune autre entreprise a accès aux résultats de la recherche primaire, à moins qu`il ne soit spécifiquement accordé par le chercheur ou mis à la disposition du public.

Lorsque les résultats de recherche primaires sont partagés avec d`autres chercheurs, les autres chercheurs effectuent des recherches secondaires. La recherche secondaire repose essentiellement des efforts des autres qui ont pris le temps de compiler de grands ensembles de données pertinentes et précieuses. En levant les yeux chiffres du revenu moyen du Bureau of Labor Statistics est un exemple de recherche secondaire. Depuis le bureau a déjà effectué l`arpentage vaste et la compilation des données, d`autres chercheurs dans les entreprises peuvent tirer parti des données avec peu ou pas de coût.

L`échantillonnage aléatoire consiste à choisir un certain nombre d`éléments de données complètement au hasard, puis en utilisant l`échantillon pour analyse ultérieure. L`échantillonnage aléatoire peut être une technique efficace lors de l`analyse des ensembles relativement homogènes de données. Imaginez une entreprise qui cherche à déterminer le pourcentage de personnes qui sont diagnostiqués souffrant d`obésité morbide dans un état particulier. Plutôt que de travailler avec un ensemble de données de plusieurs millions d`entrées, la société pouvait raisonnablement analyser un échantillon aléatoire de plusieurs centaines d`entrées pour arriver à un nombre qui se rapproche de la statistique de l`ensemble des données.

nom Nième échantillonnage, aussi appelé échantillonnage systématique, est semblable à un échantillonnage aléatoire, sauf qu`il réduit l`influence de la sélection des données arbitraires. L`échantillonnage systématique consiste à sélectionner chaque entrée de données nième pour l`inclusion dans un échantillon. Si vous aviez un ensemble de données de réponses d`un million d`enquête, par exemple, vous pouvez sélectionner chaque entrée millième à inclure dans un échantillon, vous laissant avec un échantillon plus gérable de mille entrées.

échantillonnage contrôlé prélève des échantillons très spécifiques à partir d`un ensemble assez hétérogène de données. échantillonnage contrôlé est le plus précieux lors de l`exécution des recherches secondaires, puisque la recherche primaire peut être conçu pour cibler les répondants seulement spécifiques si désiré.

Imaginez une entreprise qui achète un vaste ensemble de données contenant des informations sur les niveaux d`âge, l`origine ethnique, l`éducation et le revenu des répondants de l`enquête. Si une entreprise voulait déterminer les niveaux de revenu moyen pour un certain groupe d`âge, la société pourrait construire un échantillon constitué uniquement d`entrées qui répondent aux critères spécifiques d`âge avant de calculer le montant du revenu.