Introduction: amostras de probabilidade e não de probabilidade são usados para preparar as amostras de design. Nestes dois tipos de alguns outros pequenos tipos de amostragens são utilizados para a concepção de amostras. Tais como amostra aleatória simples, amostra aleatória estratificada, amostra cluster, amostra aleatória sistemática, amostra de multi palco e amostra de conveniência, amostra de voluntários, amostra julgamento etc. Vamos discutir e resolver projetar amostras neste amostras article.Probability: Um sistema de amostragem probabilística é para qualquer amostragem que utiliza alguns aparecimento de selecção aleatória. amostras probabilísticas são usados para encontrar a população da amostra. Aqui vamos ver quais são os tipos de probabilidade samples.Simple Amostra aleatória: Todos os indivíduos têm uma possibilidade provável igual a escolher as amostras. É semelhante para cada tamanho de amostra de n.Stratified Amostra aleatória: amostragem aleatória estratificada é também chamado de amostragem aleatória proporcional. Este é um método de amostragem probabilística em que os sujeitos são agrupados principalmente em diferentes classificações. Por exemplo idade, condição socioeconômica ou gender.Cluster amostragem aleatória: amostragem aleatória de cluster está concluída enquanto amostragem aleatória simples não é quase possível o tamanho da população. Populacional ocorrerá em um grupo normal. Os grupos serão seleccionados aleatoriamente. Cada indivíduo dentro do grupo selecionado aleatoriamente torna-se a parte de sample.Systematic amostragem aleatória: População é classificado em grupos de mesmo tamanho. O número de grupos é semelhante ao tamanho da amostra. Aqui uma pessoa é escolhida a partir da primeira fase de amostragem group.Multi: A maioria das pesquisas são concluídas em diferentes etapas, com cada etapa da aplicação de um método especial de amostragem aleatória. Estes são os tipos que são usados para preparar os projetar amostras samples.Non-de probabilidade: Para preparar as amostras de projeto que queremos amostra de conveniência, amostra juiz e amostra de voluntários. Aqui vamos ver as amostras não probabilísticas para resolver concepção samples.Convenience Amostra: O membro de uma amostra de conveniência é conveniente para os pesquisadores. Eles podem ou não podem reproduzir-se correctamente a população de concentração. Não podemos ser capazes de simplificar a informação composta a partir desta amostra para o futuro Amostra population.Judgement: Os investigadores devem escolher os indivíduos para o julgamento. Estes tipos de ensaios só são tão excelente como judgment.Volunteer Amostra do pesquisador: Sample pelas partes envolvidas; uma amostra parcial, porque isso não denota todas as divisões da população e é conhecido como auto-selection.Example Problema: Exemplo: O valor da freqüência esperada é de 5% (0,05) Descobrir o results.Solution de amostragem: O valor esperado = 5 %. 'N = (t ^ 2 * P (1-P)) /m ^ 2' ' "= (1,96 * 0.0.05 (1-0.0.05)) /' '= 0,931'