Untuk mendapatkan hasil riset pasar yang efektif, kamu harus mendapatkan responden yang tepat. Caranya dengan menggunakan metode sampling yang tepat. Salah satu metode yang bisa digunakan adalah simple random sampling. Simple random sampling merupakan salah satu metode sampling yang banyak digunakan.
Pengertian Simple Random Sampling
Simple random sampling adalah subset dari populasi statistik di mana setiap anggota subset memiliki probabilitas yang sama untuk dipilih. Metode sampling ini menurut Investopedia dimaksudkan untuk menjadi representasi kelompok yang tidak bias. Metode ini adalah yang paling mudah dari semua metode pengambilan sampel probabilitas. Ini karena simple random sampling hanya melibatkan satu pemilihan acak dan hanya memerlukan sedikit informasi mengenai populasi. Berhubung menggunakan pengacakan, maka setiap penelitian yang dilakukan terhadap sampel ini harus memiliki validitas internal dan eksternal yang tinggi.
Langkah-langkah melakukan Simple Random Sampling
Untuk melakukan simple random sampling dengan benar saat riset pasar, berikut adalah langkah-langkahnya.
1. Tentukan populasi yang akan menjadi target riset pasarmu. Ini termasuk menentukan demografi seperti usia, latar belakang, pekerjaan, dan sebagainya.
2. Hitung jumlah responden (sample) yang dibutuhkan. Interval kepercayaan yang paling umum dan level yang digunakan masing-masing adalah 0,05 dan 0,95. Kamu bisa menggunakan sample size calculator jika kesulitan menghitung jumlah responden yang dibutuhkan.
3. Lakukan pemilihan responden secara acak. Ini bisa dilakukan dengan menyebarkan undangan survei melalui email pelanggan yang menjadi target responden dan menunggu hingga resppon yang diterima mencapai jumlah respsonden yang ditargetkan.
4. Kumpulkan data yang didapatkan dari responden dan analisa.
Kapan menggunakan Simple Random Sampling?
Simple random sampling adalah metode yang digunakan untuk membuat kesimpulan statistik tentang suatu populasi. Ini membantu memastikan validitas internal yang tinggi: pengacakan adalah metode terbaik untuk mengurangi dampak variabel perancu potensial. Selain itu, simple random sampling memiliki validitas eksternal yang tinggi untuk mewakili karakteristik populasi yang lebih besar. Meski demikian, penggunaan simple random sampling bisa menjadi tantangan tersendiri. Untuk itu, sebaiknya metode ini digunakan untuk situasi-situasi berikut.
1. Terdapat data yang cukup tinggi mengenai populasi.
2. Setiap anggota populasi dapat dihubungi dengan mudah.
3. Kamu memiliki waktu dan sumber daya yang cukup untuk melakukannya.
Jika kamu tidak dapat memenuhi tiga situasi di atas, sebaiknya kamu menggunakan metode sampling lainnya yang lebih mendukung.
Keuntungan menggunakan Simple Random Sampling
Tujuan dari simple random sampling adalah untuk mengurangi potensi bias manusia dalam pemilihan kasus yang akan dimasukkan dalam sampel. Simple random sampling dimaksudkan untuk menjadi representasi kelompok yang tidak bias. Ini dianggap sebagai cara yang adil untuk memilih sampel dari populasi yang lebih besar karena setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih. Hasilnya, sampel acak sederhana memberi kita sampel yang sangat mewakili populasi yang diteliti, dengan asumsi bahwa ada data yang hilang terbatas. Tidak seperti metode pengambilan sampel yang lebih rumit, simple random sampling tidak perlu membagi populasi menjadi sub-populasi atau mengambil langkah tambahan lain sebelum memilih anggota populasi secara acak.
Kekurangan menggunakan Simple Random Sampling
Kesalahan pengambilan sampel dapat terjadi dengan simple random sampling jika sampel tidak secara akurat mencerminkan populasi yang seharusnya diwakili. Misalnya, dalam sampel acak sederhana kami yang terdiri dari 25 karyawan, akan dimungkinkan untuk menarik 25 pria meskipun populasi terdiri dari 125 wanita dan 125 pria. Simple random sampling hanya dapat dilakukan jika daftar populasi tersedia dan lengkap. Namun, mendapatkan daftar lengkap populasi bisa jadi sulit karena berbagai alasan. Mungkin tidak ada daftar tunggal yang merinci populasi yang kamu inginkan. Akibatnya, mungkin sulit dan memakan waktu untuk mengumpulkan banyak sub-daftar untuk membuat daftar akhir yang sampelnya ingin kamu pilih. Bisa juga, data mengenai populasi tersebut tidak tersedua secara publik. Sehingga, kamu membutuhkan usaha yang lebih ekstra untuk mendapatkannya.
Tidak ada komentar:
Write komentar