arvottamismenetelmiä

Arvottamismenetelmät ovat tilastotieteessä käytettyjä keinoja valita otos populaatiosta satunnaisesti siten, että jokaisella yksiköllä on ennalta määritelty todennäköisyys tulla mukaan tutkimukseen. Tämän tarkoituksena on vähentää systemaattista valikoitumista ja parantaa otoksen edustavuutta sekä mahdollistaa tilastollinen päättely.

Yleisimmät arvottamismenetelmät ovat yksinkertainen satunnaisotos, systemaattinen otanta, stratifiointi eli kerroksittainen otanta sekä klusteri-otanta eli monivaiheinen otanta. Yksinkertaisessa otannossa jokaisella populaation yksiköllä on sama todennäköisyys tulla valituksi. Systemaattisessa otannossa valinta etenee säännöllisesti, esimerkiksi arpomalla aloitusyksikkö ja ottamalla joka n:s yksikkö.

Stratifoidussa otannassa populaatio jaetaan kerroksiin, joista otetaan erikokoiset otokset niin, että kerrokset ovat tilastollisesti edustavia. Klusteri-otanta valitsee satunnaisesti klustereita (kuten alueet tai laitokset) ja tutkitaan niiden sisällä yksiköitä, usein monivaiheisesti.

Toteutus edellyttää selkeää määritelmää populaatiosta, tavoiteltua otoskokoa ja dokumentointia siitä, miten arvonta toteutettiin. Satunnaislukugeneraattorit tai satunnaislukutaulukot varmistavat, että todennäköisyydet toteutuvat. Hyvin toteutettu arvonta mahdollistaa tilastollisen epävarmuuden mittaamisen ja luotettavan päätöksenteon.

Käyttökohteita ovat kliiniset tutkimukset, sosiaali- ja käyttäytymistieteellinen tutkimus sekä markkinatutkimukset. Arvottamisen eettinen ulottuvuus korostaa suostumusta, anonymiteetin suojaa ja oikeudenmukaista kohdistamista riippumatta vastaajasta.