"מדגם מקרי מייצג" הוא טיעון כוזב (fallacy). מדגם מקרי (ואפילו אקראי) אינו יכול לייצג. גם לא במקרה! על מנת להגיע ל"ייצוג" יש צורך לדאוג לכך, שכל המשתנים יהיו "מיוצגים" ולכך אי אפשר להגיע ב"מקרה"! לכן על מנת לוודא ייצוג, המדגם חייב להיות מתוכנן (בין בשכבות ובין באשכולות). בתוך האשכול או השכבה ניתן לבחור באקראי (ראה למטה) אבל אם מראש נחליט על מדגם מקרי (שבכלל אינו מתוכנן, ובמציאות שלנו ז.א. שזה מה שהצליח לנו!) – מייצג - הוא לא! ד.א. מדגם מתוכנן, הרבה יותר יעיל, משום שבכל רגע שמצאנו, כי קיים ייצוג של כל הנתונים שאת התנהגותם מבקשים למדוד, או שאין שונות בתשובות, אפשר לעצור. (גם אחרי נדגם אחד! ראה דוגמה להלן) ואין זה משנה אם אלו אנשים או מסמכים.

במציאות (הסקרים) - המקריות אינה מקרית: כשסוקר (שזה הפוֹעֲל השִטחי יותר של חוקר), אומר שהתוצאות מבוססות על מדגם מייצג, מה הוא בעצם אומר? ז.א. שהמדגם מייצג את אלו שהסכימו לענות לו! אנו מכנים זאת מדגם מציֵיץ ולא מדגם מייצג! לפי מה נקבע אם מי שענה שייך לייצוג? המקריות? וכיצד נדע מה זה מייצג? הבה נתייחס לזה בצורה מספרית: ניקח אוכלוסייה של מדינה. בכמה בכמה קטגוריות מדובר? נבחר פרמטרים שבדרך כלל חשובים לכל דעה: מין למשל: לפחות 2 קט' ויש האומרים 4 קטגוריות - (אם נסבור כי חד מיניים יענו אחרת). גיל: לפחות 5 קט'(ובלי נוער) השכלה: לפחות 4 קט'. הכנסה: בין 5 ל 10 קט' (לפי עשירונים) כלומר יש לנו בין 200 ל 800 צירופים (לפי המכפלה שמתאימה לתכונות מלמעלה). וזה עוד לפני שספרנו כמה תשובות אפשריות. כאשר שואפים לייצוג אמיתי, ז.א לפחות 10 משיבים לתא, צריך מדגם של כמה אלפים.

אז מה בדיוק מייצגים 508 משיבים בטלפון? אם נסתפק בכמות כזו של משיבים אנו מניחים הרבה מאד הנחות יסוד שאין לנו כל ביסוס להן, בייחוד בגודל מדגם כזה. בדרך כלל דגימה, היא תוצאה של מחסור בזמן, כסף ואמצעים אחרים. כשיש מספיק זמן, כסף ואמצעים, זו ההזדמנות לבדוק הכל: להגיע לכל האוכלוסייה. בין אם זו אוכלוסייה של נתונים, או של אנשים. אמנם הבעיה בדגימה, מקורה באפשרות לקבל ייצוג נכון של כלל האוכלוסייה במדגם. אך זו גם הפשטה של הבעיה: השאלות לפני הדגימה הן בעיקרן: 1. מה היקף האוכלוסייה שמבקשים למדוד 2. מה השונות הצפויה באוכלוסייה. 3. כמה תשובות אפשריות לכל שאלה. 4. מה השונות הצפויה בתשובות. נקודה זו מודגשת כאן כי היא הבסיס להכרזות הבלתי מדויקות של הסוקרים השונים: כאשר מחליטים, כי 500 משיבים זה מדגם מייצג, זה כולל הנחה של חוסר שונות. לפעמים זה מצליח, אבל אם לא - זה המקור לטעויות שמגלים, לרוב לאחר מעשה.

מה קורה במציאות:

אנחנו דוגמים כל החיים, מבלי לקרוא לזה כך. כשבוחרים עובד על בסיס נתונים מסוימים מבלי שהכרנו אותו כל חייו, זו דגימה. כשבוחרים חסה על בסיס העלה / עלים החיצוניים או הכובד שלה- גם זו דגימה.

כמה משיבים צריך לראיין בתחום הגיאוגרפי שבין אדינבורו למרקש על מנת לקבל מדגם מייצג? התשובה - אחד. הכיצד? למשל אם רצינו לדעת מה השעה. כלומר, כשיש רק תשובה אחת נכונה וצפוי שכל המשיבים יתנו את אותה התשובה, אין לי צורך לשאול יותר ממשיב אחד. ומשום שלצורך התשובה, לא דרושה שום תכונה נוספת פרט לבעלות על שעון, שאותה אפשר לוודא מראש: המדגם המייצג (והמספיק) הוא אחד! למקפידים - שניים (לצורך מבחן תוקף).

כאשר מבקשים ללמוד על תכונות אחרות העשויות להשפיע על התשובה, צריך לדגום לפי השונות הנראית באוכלוסיה והקשורה לתכונות אלו. ולרוב, "500" זה ל"מ (לא בדיוק מספיק). ראה עוד במאמר משהו על סטטיסטיקה .

תוצאות של דגימה אפשר לפרש בכמה רמות:

דיון משלים נמצא ב משהו על סטטיסטיקה .

בצבא, מידע חוסך דם. בכל מקום אחר הוא חוסך זמן, וזמן חשוב יותר מכסף!.

לסיכום- אם אינפורמציה היא כוח – מדוע שלא תדעו יותר?

תתקשרו – תדעו!

אנחנו עוזרים לכם באיסוף ועריכת הנתונים. באבחנה בניתוח וביישום. למידע נוסף צור קשר