Urvalsmetoder och urvalets representativitet, del 2

Det finns många olika urvalsmetoder. Genom att välja rätt metod försöker man säkerställa att urvalet är representativt, dvs. att urvalet verkligen speglar populationen och att den erhållna informationen går att generalisera.

Om undersökaren väljer ut undersökningsobjekt efter eget gottfinnande, är det inte fråga om ett urval, eftersom detta alltid är slumpmässigt, utan om ett stickprov som bygger på bedömningar. Det är diskutabelt att dra slutsatser som gäller hela populationen utifrån ett stickprov.

Med olika urvalsmetoder strävar man efter att uppnå slumpmässighet = alla medlemmar av populationen borde ha samma chans att komma med i urvalet. I vissa metoder går det även att se till att vissa nyckelgrupper är tillräckligt representerade i urvalet (se nedan Stratifierat urval). Den föreliggande situationen och vilka resurser som finns att tillgå avgör vilken urvalsmetod som används. Det är viktigt att det finns en beskrivning i undersökningsrapporten av den urvalsmetod som använts för att det ska gå att veta något om representativiteten.

Obundet slumpmässigt urval – lottning

En grundläggande urvalsmetod är obundet slumpmässigt urval. Vid obundet slumpmässigt urval har varje observationsenhet i populationen lika stor sannolikhet att bli vald till urvalet. Obundet slumpmässigt urval sker genom lottning. Ett bra hjälpmedel för att göra ett urval är med ett hjälpprogram till Excel.

I praktiken görs ett obundet slumpmässigt urval stegvis. För det första måste undersökaren ha tillgång till en lista över alla observationsenheter som ingår i populationen. Därefter måste undersökaren bestämma storleken på urvalet. För detta finns olika regler som har att göra med hur exakt resultaten från urvalet går att generalisera till att gälla populationen. Generellt sett måste urvalsstorleken ställas i relation till undersökningsbehoven och de resurser som finns. Det lönar sig att göra en så kallad totalundersökning, om populationen är liten, dvs. samla uppgifter om alla medlemmar i populationen.

Exempel: vi har en lista över ett företags kunder (ett kundregister) som går att ordna in i Excel. På listan finns 5 000 namn. Vi bestämmer oss för att skicka ut en enkät till 1 000 personer av dessa. I Excel finns ett färdigt hjälpprogram för urval som vi använder oss av för att välja ut namnen. På så sätt får vi ett slumpmässigt draget urval som vi skickar frågeformulär till.

Systematiskt urval

Systematiskt urval är lämpligt att använda då det inte går att definiera populationen exakt, till exempel i en kundundersökning i en affär i form av en vallokalsundersökning, vid en trafikundersökning på en landsväg osv. Vid systematiskt urval väljer man först ett urvalsintervall (t.ex. var tionde kund/bil). Därefter görs urvalet enligt det valda urvalsintervallet med början med den första observationsenheten tills önskat antal respondenter har uppnåtts.

Om populationens storlek är känd, kan urvalsintervallet räknas ut genom att populationens storlek delas med den önskade urvalsstorleken. Till exempel om en affär besöks av 1 000 kunder per dag och man vill få 100 intervjuer, hejdar man var tionde besökare.

Metoden lämpar sig även att använda då det finns en förteckning över populationens medlemmar att tillgå, t.ex. ett medlems- eller kundregister. Det går att dra ett urval ur förteckningen med hjälp av systematiskt urval, även om slumpmässigt urval är enklare att göra.

Vid användning av systematiskt urval måste man se till att det inte förekommer periodicitet i urvalet, annars finns det en risk att urvalet blir snedvridet. Det lönar sig att ”blanda om” i förteckningen, dvs. att försäkra sig om att en viss ordningsföljd vid urvalet inte gör att respondenterna har egenskaper som återkommer med jämna mellanrum.

Om till exempel korten i en kortlek är ordnade i nummerordning från tvåan till esset och enligt färg och vart trettonde kort dras ur kortleken, kommer alla kort i urvalet att vara ess.

Stratifierat urval – garanterad representation av nyckelgrupper

Med hjälp av ett stratifierat urval strävar man efter att urvalet ska vara så representativt som möjligt för de grupper som är av betydelse för undersökningen. I ett representativt urval är viktiga grupper representerade i urvalet i samma proportion som i populationen, t.ex. i proportion lika många män och kvinnor som det finns i populationen. Ibland kan en grupp vara så pass liten att det inte går att säkerställa att gruppen är representerad i urvalet med ett obundet slumpmässigt urval.

Exempel: Om syftet med en undersökning är att jämföra finskspråkiga och svenskspråkiga som bor i Finland, skulle ett obundet slumpmässigt urval som dragits genom lottning sannolikt innehålla ganska få svenskspråkiga. För att det ska gå att göra en jämförelse borde det finnas så många svenskspråkiga att det går att dra slutsatser om alla svenskspråkiga som bor i Finland. Lösningen är att göra ett stratifierat urval, alltså dra ett skilt urval av finskspråkiga och ett skilt av svenskspråkiga.

Alternativ 1: Om vi uttryckligen vill jämföra grupperna i fråga med varandra, använder vi oss av likformig allokering: lika många finskspråkiga som svenskspråkiga dras. Då går det naturligtvis inte att dra slutsatser av urvalet om alla som bor i Finland, utan endast slutsatser om finskspråkiga respektive svenskspråkiga.

Alternativ 2: Om syftet med undersökningen är att dra slutsatser om alla som bor i Finland, men vi vill garantera representationen av såväl finskspråkiga som svenskspråkiga i urvalet, kan vi använda oss av proportionell allokering: förhållandet mellan finskspråkiga och svenskspråkiga bevaras likadant som i populationen, men de dras separat ur sina egna grupper.

Exemplet ovan på stratifierat urval är mycket enkelt. I praktiken kan det finnas flera klassificerande variabler, varvid populationen måste delas in i flera grupper innan urvalet görs.

Vid stratifierat urval kan vilken variabel som helst som är viktig för undersökningen användas som stratifierande variabel. I en konsumentundersökning kan variablerna till exempel vara åldersgrupp, kön, bostadsregion, inkomster, yrke osv. I företagsundersökningar är variablerna i allmänhet företagets storlek, omsättning, bransch m.m.

Klusterurval

Klusterurval används i allmänhet vid stora intervjuundersökningar. Avsikten är att minska kostnaderna av datainsamlingen och samtidigt säkerställa att urvalet är så representativt som möjligt.

Vid klusterurval delas elementen i populationen upp i undergrupper, s.k. kluster. Endast en del av klustren kommer med i urvalet.

Exempel: Låt oss säga att vi vill göra en undersökning om alla som har börjat grundskolan i år, då börjar vi med att göra ett urval bland skolorna, varvid skolorna är kluster. Därefter dras en viss mängd elever som hör till undersökningens målgrupp från varje skola i urvalet genom lottning.

 

I följande artikel diskuterar jag olika urvalsfel och konsekvenserna av dessa.
- > del 3 Urvalsfel

PS Om du inte har läst om begreppet population ännu, rekommenderar jag att du läser föregående artikel som handlar om undersökningens målgrupp.
-> del 1 Population