Reprezentativno vzorčenje je vrsta statističnega vzorčenja, pri katerem raziskovalec poskuša izbrati posameznike, ki so reprezentativni za večjo populacijo. Pri statističnem vzorčenju ljudje zbirajo podatke iz majhne skupine in poskušajo ekstrapolirati rezultate, da naredijo posplošitve o večji skupini. Resnično reprezentativno vzorčenje je izjemno težko doseči in raziskovalci lahko posvetijo veliko časa in sredstev, da dobijo čim bolj reprezentativen vzorec.
Kot raziskovalno orodje je statistično vzorčenje izjemno dragoceno. Ljudem omogoča, da preučujejo populacijo, ne da bi preučevali vsakega posameznika v tej populaciji. Povprečni posamezniki so precej seznanjeni s statističnim vzorčenjem, čeprav se tega morda ne zavedajo; naslednjič, ko odprete časopis, poiščite članek, ki govori o rezultatih študije. Vrstica, kot je “67 % ameriških lastnikov hišnih ljubljenčkov spi s svojimi hišnimi ljubljenčki”, je rezultat reprezentativnega vzorca Američanov, ki imajo hišne ljubljenčke. Mimogrede, ta številka prihaja od podjetja Sealy® Mattress Company.
Da bi dobili reprezentativen vzorec, morajo raziskovalci najprej identificirati vzorčeno populacijo. V zgornjem primeru so raziskovalci želeli zbrati podatke o tem, koliko Američanov je spalo s svojimi živalmi, tako da je bila populacija ameriški lastniki hišnih ljubljenčkov. Naslednji korak za raziskovalce je iskanje načina za naključno izbiro ljudi iz te populacije, tako da lahko te posameznike pregledajo za podatke.
Če raziskovalci zberejo preveč od enega segmenta populacije, kot so vsi ameriški lastniki hišnih ljubljenčkov, ki gredo v veterinarske klinike v mestu Chicago, rezultat ni reprezentativen vzorec populacije, ki se preučuje. Zato morajo raziskovalci razmišljati o množici metod za zbiranje podatkov, da zagotovijo enakomerno vzorčenje vseh vidikov populacije, ki se preučuje.
Ko berete študijo, ki je bila izvedena z uporabo reprezentativnega vzorčenja, je dobro ugotoviti, katere metode so raziskovalci uporabili. Napaka pri vzorčenju lahko prinese napačne rezultate, zato želite vedeti, kako so bili podatki zbrani, od koga so bili zbrani in kakšne vrste nadzora so bile vzpostavljene za zagotovitev, da je bilo vzorčenje reprezentativno. Z uporabo kritičnega razmišljanja za ogled statistike in reprezentativnega vzorčenja boste lahko ugotovili, ali so resnično uporabni in uporabni.
Nekateri namigi, da študija morda ni veljavna, vključujejo uporabo anket o samoodgovorih, ki imajo visoko stopnjo neodgovora, kar bi izkrivilo vzorec, in znake, da je bil vzorec vzet iz manjše podskupnosti večje skupine. Če berete študijo, ki pravi, da »X % Evropejcev za zajtrk poje toast« in besedilo študije pravi, da je bil vzorec pridobljen od ljudi na železniških postajah med jutranjo potjo na delo, to ni reprezentativno vzorčenje.