© Mirosław Szreder Artykuł udostępniony na licencji CC BY-SA 4.0
„Próba reprezentatywna” należy do tych nielicznych pojęć wnioskowania staty-stycznego, które nie doczekały się precyzyjnej i powszechnie uznanej definicji. Potrzeba istnienia takiej definicji jest mniej odczuwalna w naukach ścisłych i przyrodniczych, w których empiryczne badania eksperymentalne, mające głównie cele eksploracyjne, rzadko wymagają uzyskania prób reprezentatywnych. Z kolei cele deskryptywne i konfirmacyjne, właściwe dla nauk społecznych i ekonomicznych, sprawiają, że jednym z najważniejszych wymogów odnoszących się do próby badawczej jest możliwość dokonywania na jej podstawie uogólnień odpowiednich oszacowań dla populacji wraz z oceną ich błędów.
Celem artykułu jest krytyczne omówienie roli próby reprezentatywnej we wnioskowaniu nau-kowym i statystycznym, a ponadto zaproponowanie definicji „próby reprezentatywnej” i wska-zanie jej specyfiki względem prób nielosowych, których reprezentatywność jest ograniczona je-dynie do ściśle wskazanych zmiennych. W proponowanej definicji autor kładzie nacisk na zgod-ność struktury próby ze strukturą populacji oraz na możliwości wnioskowania, w którym ocenom uzyskanym z próby są przypisane odpowiednio oszacowane liczbowe wartości błędów. Postu-luje także, aby próbę, która wykazuje zbieżność rozkładów tylko niektórych cech z ich rozkładami populacyjnymi, nazywać nie „próbą reprezentatywną”, lecz „próbą reprezentatywną ze względu na wyszczególnione zmienne”. Uzasadniono także zbędność tworzenia we wnioskowaniu staty-stycznym kategorii „próby reprezentatywnej”.
próba reprezentatywna, wnioskowanie statystyczne, wnioskowanie naukowe, cele eksploracyjne, cele deskryptywne, cele konfirmacyjne
C10, C13, C18
Analytical Methods Committee. (2016). Representative sampling? Views from a regulator and a measurement scientist. Analytical Methods, 8(24), 4783–4784. https://doi.org/10.1039/c6ay90077a.
Babbie, E. (2004). Badania społeczne w praktyce (tłum. W. Betkiewicz, M. Bucholc, P. Gadomski, J. Haman, A. Jasiewicz-Betkiewicz, A. Kloskowska-Dudzińska, M. Kowalski, M. Mozga). Wydaw-nictwo Naukowe PWN.
Bracha, C. (1996). Teoretyczne podstawy metody reprezentacyjnej. Wydawnictwo Naukowe PWN.
Bracha, C. (1998). Metoda reprezentacyjna w badaniu opinii publicznej i marketingu. Efekt.
Dowlen, O. (2008). The political potential of sortition. A study of the random selection of citizens for public office. Imprint Academic.
Ebrahim, S., Smith, G. D. (2013). Commentary: Should we always deliberately be non-representa-tive?. International Journal of Epidemiology, 42(4), 1022–1026. https://doi.org/10.1093/ije /dyt105 .
Kozłowski, A., Szreder, M. (2020). Informacje spoza próby w badaniach statystycznych. Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego.
Lavrakas, P. J. (red.). (2008). Representative sample. W: Encyclopedia of Survey Research Methods (t. 2). SAGE Publications. https://doi.org/10.4135/9781412963947.
Pub Affairs Bruxelles. (2021). Conference on the Future of Europe: European Citizens’ Panels set to start. https://www.pubaffairsbruxelles.eu/eu-institution-news/conference-on-the-future-of -europe-european-citizens-panels-set-to-start/.
Reichenbach, H. (1951). The Rise of Scientific Philosophy. University of California Press. https://doi.org/10.2307/jj.8501244.
Richiardi, L., Pizzi, C., Pearce, N. (2013). Commentary: Representativeness is usually not necessary and often should be avoided. International Journal of Epidemiology, 42(4), 1018–1022. https://doi.org/10.1093/ije/dyt103.
Rothman, K. J., Gallacher, J. E. J., Hatch, E. E. (2013). Why representativeness should be avoided. International Journal of Epidemiology, 42(4), 1012–1014. https://doi.org/10.1093/ije/dys223.
Rószkiewicz, M., Perek-Białas, J., Węziak-Białowolska, D., Zięba-Pietrzak, A. (2013). Projektowanie badań społeczno-ekonomicznych. Rekomendacje i praktyka badawcza. Wydawnictwo Naukowe PWN.
Rudolph, J. E., Zhong, Y., Duggal, P., Mehta, S. H., Lau, B. (2023). Defining representativeness of study samples in medical and population health research. BMJ Medicine, 2(1), 1–7. https://doi.org/10.1136/bmjmed-2022-000399.
Shell, E. R. (2016). Hurdling Obstacles: Meet Marcia McNutt, scientist, administrator, editor, and now National Academy of Sciences president. Science, 353(6295), 116–119. https://doi.org/10.1126/science.353.6295.116.
Spiegelhalt, D. J., Grieve, A. P., Lindley, D. V., Copas, J. B., Cairns, A. J. G., Chatfield, C., Box, G., Cox, D., Tukey, J. W., Raftery, A. E., Aitkin, M., Barnard, G. A., Donnelly, P., Ehrenberg, A. S. C., Gelfand, A. E., MaHlick, B. K., Gelman, A., Meng, X.-L., Glasbey, C. A., …, Zellner, A. (1995). Discussion of the paper by Draper. Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodologi- cal), 57(1), 71–97. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1995.tb02016.x.
Steczkowski, J. (1995). Metoda reprezentacyjna w badaniach zjawisk ekonomiczno-społecznych. Wy-dawnictwo Naukowe PWN.
Szreder, M. (2010). Metody i techniki sondażowych badań opinii (wyd. II zmienione). Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
Szreder, M. (2012). Wybór próby badawczej – aspekt etyczny i naukowy. Marketing i Rynek, (11), 24–27.
Szreder, M. (2019). Istotność statystyczna w czasach big data. Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician, 64(11), 42–57. https://doi.org/10.5604/01.3001.0013.7583.
Szymkowiak, M. (2019). Podejście kalibracyjne w badaniach społeczno-ekonomicznych. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu. https://doi.org/10.18559/978-83-66199-89-7.
Tong, C. (2019). Statistical Inference Enables Bad Science; Statistical Thinking Enables Good Science. The American Statistician, 73(S1), 246–261. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00031305.2018.1518264#abstract.
Trian, N. (2021, 1 marca). Macron’s ‘direct democracy’ to be tested as citizens’ panel on climate wraps up. https://www.france24.com/en/france/20210301-macron-s-direct-democracy-to-be-tested-as-citizens-panel-on-climate-wraps-up.
