Penyampelan acak multitahap

***Multistep random sampling*** adalah mengumpulkan data tentang besaran sekelompok orang (yang disebut "masyarakat") agar meminimalkan dampak terhadap survei tentang grup yang sedang disurvei dalam hal ini sering tidak perlu dilakukan survei terhadap seluruh populasi. Sebagai gantinya dapat memilih sampel acak dari orang-orang dari penduduk dan melakukan survei hanya terhadap mereka kemudian diambil kesimpulan tentang bagaimana pendapat seluruh populasi atau merespon berdasarkan tanggapan dari kelompok ini dipilih secara acak. Ini dilakukan *politik pollsters* di mana meminta sekelompok orang menawab daftar pertanyaan dan berdasarkan hasil tersebut diambil kesimpulan tentang pendapat seluruh populasi secara keseluruhan dengan orang-orang dan disebutkan angka disclaimers "plus atau minus 5%."

## Tingkatan Random Sampling
Lebih sering memeriksa hasil dari keseluruhan jumlah penduduk, tetapi juga memahami perbedaan antara kunci demografis subgroups di dalam masyarakat. Misalnya, perlu memahami perbedaan antara laki-laki dan perempuan atau para manajer dan karyawan biasa. bila kemudian ingin berencana untuk melihat berbeda subgroups seperti ini, harus dilakukan sampel acak bertingkat yang berarti memilih terpisah sampel acak dari masing-masing subgroups daripada hanya mengambil satu sampel acak dari keseluruhan kelompok. Proses ini memakan waktu lebih sedikit dan survei lebih banyak kepada orang secara keseluruhan, tetapi teknik ini dapat menjadi sangat berharga. Jika dilakukan sampel acak bertingkat, berpikir secara hati-hati tentang demografis divisi yang relevan dapat dibuat di antara orang-orang dalam populasi tersebut. Hal ini mungkin tidak praktis untuk melakukan sampel acak bertingkat pada lebih dari satu kategori demografis sebagai proses menjadi jauh lebih rumit dan akan berakhir pada akhirnya perlu survei hampir seluruh penduduk jika salah satu dari subgroups sangat kecil. Dengan kata lain, bila ingin melihat usia dan posisi harus melihat pada setiap posisi / kombinasi usia kemudian menemukan kemungkinan sangat kecil dari orang-orang di beberapa daerah-daerah tersebut.

## Keakuratan statistik - kepercayaan dan kesalahan
Dalam rangka untuk memahami random sampling, yang dibutuhkan untuk menjadi akrab dengan beberapa konsep dasar statistik.

1. **Error** bahwa "plus atau minus X%" yang mendengar tentang *apakah artinya* adalah merasa yakin bahwa hasil yang ada kesalahan yang tidak lebih dari X %.

2. **Keyakinan** bahwa merasa yakin tentang tingkat kesalahan. dinyatakan sebagai persentase, sama saja seperti katanya jika dilakukan survei beberapa kali, seberapa sering akan yang diharapkan untuk mendapatkan hasil yang serupa.

Dua konsep ini bekerja sama untuk menentukan seberapa akurat hasil survei, misalnya, jika memiliki keyakinan 90% dengan kesalahan dari 4%, maka akan dikatakan bahwa jika melakukan survei yang sama 100 kali, hasilnya akan di + / - 4% dari pertama kali petugas survey menjalankan survei 90 kali dari 100.

Jika tidak yakin apa saja yang dapat mentolerir kesalahan dan tingkat keyakinan yang dibutuhkan, baik aturan praktis untuk mencapai 95% dengan tingkat kesalahan 5%.

Kesalahan yang juga disebut sebagai "interval keyakinan" kepercayaan dan juga dikenal sebagai "tingkat kepercayaan" Untuk menghindari kebingungan, konsep-konsep ini akan disebut sebagai "kesalahan" dan "kepercayaan" .

## Menentukan "kebenaran" atas ukuran sample
Menentukan "kebenaran" atas ukuran sample memerlukan 3 informasi

1. Ukuran dari populasi
2. Tingkat kesalahan yang diinginkan (misalkan, 5%)
3. Keinginan dikehendaki tingkat keyakinan (misalkan, 95%)

## Melakukan Sampel Acak bertingkat
Bila ingin melakukan sampel acak bertingkat, ada beberapa langkah tambahan yang harus dilakukan.

1. Menentukan besarnya bagian jenis terkecil di masyarakat. Misalnya, jika ingin melihat laki-laki *vs* perempuan dan ada perempuan yang lebih sedikit, maka ini adalah kelompok yang sebenarnya ingin dilihat.
2. Menghitung jumlah orang yang diperlukan untuk mencapai tingkat kesalahan yang diinginkan dan tingkat keyakinan untuk cabang jenis ini. 
3. Menghitung persentase orang-orang yang sekiranya diperlukan survei di bagian jenis ini (jumlah orang untuk survei dibagi dengan total cabang jenis ukuran). 
4. Akhirnya, menghitung jumlah orang-orang di masing-masing subgroups lainnya yang diperlukan untuk mencapai rasio yang sama (kalikan persentase dari langkah 3 dengan ukuran masing-masing lainnya subgroups). Ini adalah jumlah orang yang seharusnya perlu disurvei terhadap masing-masing kelompok.

Hal ini untik grup yang lebih besar dan bagi yang lebih kecil diperlukan persentase yang sama untuk mendapatkan tingkat akurasi. Itulah sebabnya kenapa harus dimulai dengan kelompok kecil dengan cara kerja atas. Mendapatkan hasil yang lebih besar dari kelompok harus benar-benar akan lebih akurat dibandingkan dengan hasil dari kelompok terkecil, tetapi setidaknya dapat memastikan bahwa setiap grup memang memenuhi persyaratan minimal keakuratan.

Dalam menghitung jumlah orang yang diperlukan untuk mencapai tingkat kesalahan yang diinginkan dan tingkat keyakinan untuk setiap cabang jenis. Meskipun ini mungkin tampaknya keraguan sejak survei ini akan berarti lebih sedikit orang-orang dari kelompok yang lebih besar, akan mengubah hasil keseluruhan. Penting adalah bahwa setiap bagian jenis diwakili proporsional. Jika survei dilakukan 75% dari orang-orang dari kelompok yang lebih kecil dan hanya 25% dari orang-orang dari kelompok yang lebih besar, maka hasil keseluruhan untuk seluruh populasi akan *berubah* dalam grup yang lebih kecil karena mereka akan disproportionately diwakili kemudian agar dapat menemukan agak sempit, terutama jika subgroups sangat bervariasi dalam ukuran. Walaupun mungkin untuk fudge sedikit di ujung-ujungnya, penting bahwa petugas survei tidak mengabaikan pentingnya fakta ini. Adalah mungkin untuk secara manual memanipulasi hasil akhir untuk mendapatkan hasil yang proporsional dari bobot masing-masing cabang jenis, tetapi ini memerlukan suatu tingkat keahlian.

## Perkiraan untuk menyesuaikan tingkatan respons
Terakhir ini sangat penting dan langkah mungkin memerlukan sedikit menebak. Pada tahap ini, pola bagaimana tanggapan yang diperlukan dari penduduk atau dari masing-masing cabang jenis penduduk. Jika setiap orang dari orang-orang yang akan merespon survei tetapi pada kenyataannya, banyak orang yang telah dipilih secara acak tidak akan menyelesaikan survei. maka dari itu perlu memperkirakan persentase orang yang diharapkan untuk merespon. Tanggapan yang akan didapat akan sangat bervariasi tergantung pada populasi dan sifat survei. dalam menggunakan pengalaman masa lalu, maka pengetahuan tentang penduduk, dan sifat dari survei itu sendiri (lagi survei akan memiliki harga lebih rendah dari Tanggapan) untuk datang dengan memperkirakan terbaik maka perlu mengetahui berapa banyak orang yang diperlukan dengan meminta untuk menyelesaikan survei untuk mendapatkan jumlah yang diinginkan tanggapan.

Setelah sampai dengan perkiraan terbaik akan penilaian respon maka dengan hanya membagi jumlah orang yang dibutuhkan oleh respon menilai persentase untuk mengetahui jumlah orang yang diperlukan dengan meminta para reponden untuk menyelesaikan survei. Misalnya, jika ingin menetapkan bahwa kebutuhan 500 orang untuk menanggapi survey dan menurut perkiraan bahwa 75% dari orang-orang akan menyelesaikan survei maka diperlukan meminta 667 orang untuk menyelesaikan survei untuk mendapatkan tanggapan adalah 500 (500 / 0,75 = 667).

## Lihat pula
* Selang kepercayaan
* Teknik sampling