Prøvetaking refererer til handlingen med å velge et spesifikt antall oppføringer fra et stort sett med data for videre analyse. Forretningsforskning genererer ofte store mengder data, spesielt i markedsfokusert forskning som demografi. Prøvetakingsteknikker i næringsforskning tillater forskere å jobbe med et mer håndterbart delmengde av data som de tror nøyaktig representerer trender i den større samlingen.
Primærforskning
Bedrifter får forskningsdata for å ta prøver på to forskjellige måter. Den første primære forskningen innebærer å grave opp data fra sine kilder. Undersøkelser er den mest populære formen for primær forskning, enten gjennomført personlig, via telefon, via Internett eller på annen måte. Resultatene av primærforskning er proprietære, noe som betyr at ingen andre selskaper har tilgang til resultatene av primærforskning, med mindre det er spesifikt gitt av forskeren eller gjort tilgjengelig for publikum.
Sekundær forskning
Når primære forskningsresultater deles med andre forskere, utfører de andre forskerne sekundærforskning. Sekundær forskning er i hovedsak avhengig av andre som har tatt seg tid til å samle store sett med relevante og verdifulle data. Å se på gjennomsnittlige inntektstall fra Bureau of Labor Statistics er et eksempel på sekundær forskning. Siden byrået allerede har utført omfattende kartlegging og samling av dataene, kan andre forretningsforskere dra nytte av dataene med liten eller ingen kostnad.
Tilfeldig prøvetaking
Tilfeldig prøvetaking innebærer å velge et visst antall dataelementer helt tilfeldig, og deretter bruke prøven for videre analyse. Tilfeldig prøvetaking kan være en effektiv teknikk når man analyserer ganske homogene data sett. Tenk deg et selskap som ser for å bestemme prosentandelen personer som er diagnostisert morbidt overvektige i en bestemt tilstand. I stedet for å jobbe med et datasett med flere millioner oppføringer, kunne selskapet rimelig analysere en tilfeldig prøve av flere hundre oppføringer for å komme fram til et tall som tilnærmer statistikken over hele datasettet.
Nth Navn Sampling
Nth navnet prøvetaking, også referert til som systematisk prøvetaking, ligner tilfeldig utvalg, bortsett fra at det reduserer innflytelsen fra vilkårlig datasalg. Systematisk prøvetaking innebærer å velge hver nte dataregistrering for inkludering i en prøve. Hvis du hadde et datasett med en million spørreskjemaer, kan du for eksempel velge hver tusen innføring som skal inkluderes i et eksempel, og gir deg et mer håndterbart utvalg på tusen oppføringer.
Kontrollert prøvetaking
Kontrollert prøvetaking tar svært spesifikke prøver fra et ganske heterogent sett med data. Kontrollert prøvetaking er mest verdifull når du utfører sekundær forskning, siden primær forskning kan utformes for å målrette mot bestemte respondenter hvis ønskelig.
Tenk deg et selskap som kjøper et stort datasett som inneholder informasjon om undersøkelses respondenters alder, etnisitet, utdanning og inntektsnivå. Hvis et selskap ønsket å bestemme gjennomsnittlige inntektsnivåer for en bestemt aldersgruppe, kunne selskapet bygge opp en prøve som bare består av oppføringer som oppfyller de spesifikke alderskriteriene før beregning av inntekts tallet.
