Paraugu ņemšana attiecas uz konkrētu ierakstu skaita izvēli no liela datu kopuma tālākai analīzei. Uzņēmējdarbības pētījumi bieži rada lielu datu apjomu, jo īpaši tādos pētījumos, kas vērsti uz tirgu, piemēram, demogrāfiskie dati. Paraugu ņemšanas metodes uzņēmējdarbības pētniecībā ļauj pētniekiem strādāt ar labāk pārvaldāmām datu kopām, kuras, viņuprāt, precīzi atspoguļo tendences plašākā kolekcijā.
Primārā pētniecība
Uzņēmumi iegūst pētījumu datus, no kuriem ņemt paraugus divos atšķirīgos veidos. Pirmais, primārais pētījums, ietver datu ieguvi no tās avotiem. Aptaujas ir vispopulārākais primāro pētījumu veids neatkarīgi no tā, vai tie tiek veikti personīgi, pa tālruni, izmantojot internetu vai izmantojot citus līdzekļus. Primāro pētījumu rezultāti ir īpašumtiesības, kas nozīmē, ka nevienam citam uzņēmumam nav pieejama primārā pētījuma rezultāti, ja vien pētnieks to nav īpaši piešķīris vai nav publiski pieejams.
Sekundārie pētījumi
Kad primāro pētījumu rezultāti tiek dalīti ar citiem pētniekiem, pārējie pētnieki veic sekundārus pētījumus. Sekundārie pētījumi būtībā balstās uz citu cilvēku centieniem, kas ir veltījuši laiku, lai apkopotu lielus svarīgus un vērtīgus datus. Darba statistikas biroja vidējo ienākumu rādītāju meklēšana ir sekundāro pētījumu piemērs. Tā kā birojs jau ir veicis plašu datu apkopošanu un apkopošanu, citi uzņēmējdarbības pētnieki var izmantot datus ar nelielām izmaksām vai bez tām.
Nejauša paraugu ņemšana
Nejauša paraugu ņemšana ietver atsevišķu datu vienību izvēli pēc nejaušības principa, pēc tam izmantojot paraugu turpmākai analīzei. Nejauša paraugu ņemšana var būt efektīva metode, analizējot diezgan viendabīgus datu kopumus. Iedomājieties uzņēmumu, kas vēlas noteikt to cilvēku procentuālo daļu, kuriem ir noteikta saslimstība ar aptaukošanos noteiktā valstī. Tā vietā, lai strādātu ar vairāku miljonu ierakstu datu kopu, uzņēmums varēja pamatoti analizēt nejaušus vairākus simtus ierakstu paraugus, lai nonāktu pie skaitļa, kas atbilst visu datu kopas statistikai.
Nth Name Paraugu ņemšana
N nosaukuma paraugu ņemšana, ko dēvē arī par sistemātisku paraugu ņemšanu, ir līdzīga izlases veida paraugu ņemšanai, izņemot to, ka tā samazina patvaļīgas datu izvēles ietekmi. Sistemātiska paraugu ņemšana ietver katra n. Datu ievades atlasi iekļaušanai izlasē. Ja, piemēram, būtu bijis viens miljons apsekojuma atbilžu datu kopums, jūs varat izvēlēties katru tūkstošdaļu ierakstu, kas jāiekļauj izlasē, atstājot jūs ar vairāk pārvaldāmu tūkstoš ierakstu.
Kontrolēta paraugu ņemšana
Kontrolēta paraugu ņemšana ņem ļoti specifiskus paraugus no diezgan neviendabīga datu kopuma. Kontrolēta paraugu ņemšana ir visvērtīgākā, veicot sekundāros pētījumus, jo primāro pētījumu mērķis ir mērķēt tikai konkrētus respondentus.
Iedomājieties uzņēmumu, kas iegādājas lielu datu kopu, kas satur informāciju par aptaujāto respondentu vecumu, etnisko piederību, izglītību un ienākumu līmeni. Ja uzņēmums vēlējās noteikt vidējo ienākumu līmeni konkrētai vecuma grupai, tad pirms ienākumu rādītāja aprēķināšanas uzņēmums varēja izveidot paraugu, kas sastāv tikai no ierakstiem, kas atbilst konkrētiem vecuma kritērijiem.
