Sampling

1. GEOG 31312
Research Methodology in Geography
Sampling
K. L. Wathsala Gunathilake
Lecturer
Department of Geography
University of Kelaniya

2. Outline of the Lecture
• What is sampling
• Why do we need sampling?
• Important concepts in sampling
• Types of sampling
• Simple Random Sampling
• Steps in Random Sampling
• Advantages and Disadvantages
• Stratified Sampling
• Cluster Sampling

3. What is Sampling
• Sampling is a process of
selecting a small number of
elements from a larger defined
target group of elements.
• The information gathered from
the sample will allow
judgements to be made about
the population (Estimations)

4. Important concepts in sampling
Population A comprehensive group of individuals,
Institutions, objects having common
characteristics that are the interest of a researcher
Census
(Parameters
)
Sample Representative group of individuals, Institutions
from a particular population
Survey
(Statistics)
Sampling Process of drawing a representative group of
individuals/elements from a particular population
Sampling
Error
The variation between the means of sample groups
and population means

5. Sampling frame
A sampling frame is list of all members of a population
•Selection to suit research objectives
•Including the entire population of research
•Including one observation unit only once
•Should be suitable for the period of research

6. Sampling unit නියැදි ඒකකය
A sampling unit is an individual members of a sample
Separate units shown in a sample frame are sample units. In research,
data is obtained from one of them. These units selected should
represent the entire population. If the unit of choice is family, it
should include information about all members of the family.

7. Observation unit
An observation unit is a unit of research to collect data.
Sometimes the data is collected using the observation units
rather than directly from the sample. For example, obtaining
information on a family unit from the householder. Then the
housekeeper is the observation unit.

8. Sample Size
There are no rules about sample size. The number of samples to choose
depends on how accurately the population parameters are expected to be
measured by the researcher at a selected confidence level. It is a decision that
the researcher must make.
If the census is not so large, the sample size can be reduced. If the population
is abnormal, the sample size should be increased. Generally it is advisable to
choose at least 10% of the population, which is preferable to between 15%
and 20%.
The sample size may vary depending on the nature and requirement of the
research. The sample size may also vary depending on the methodology,
time, labor and age of the data collection.

9. Why sample? නියැදිය ඇයි?
Because there is very rarely enough time
or money to gather information from
everyone or everything in a population,
the goal becomes finding a representative
sample (or subset) of that population.

10. The Sampling Process
The sampling process comprises several stages:
•Defining the population of concern
•Specifying a sampling frame, a set of items or events possible to measure
•Specifying a sampling method for selecting items or events from the frame
•Determining the sample size
•Implementing the sampling plan
•Sampling and data collecting
•Reviewing the sampling process

11. Types of Sampling

12. Simple Random Sampling
• Every subset of a specified size n from the population has an equal chance of being selected
• There are several strategies used to select a random sample. These include the lottery
method, the random numbering system, computer-based sampling, the turning of pages of a
book, the tossing of a coin and the rotating of the roulette wheel.
Random Sampling Steps
• Determine the sample to achieve the goals of the research through the census of the
research.
• The research framework and sample units should be prepared. Sample units should be
numbered as 1,2,3, ...
• An appropriate number of sample units should be determined according to the research.
• You need to randomly select as many samples as possible, without any special effects.

13. Advantages and disadvantages of simple random sampling
In the hierarchical small population, which is divided into segments, a good
representation can be obtained when selecting a sample under the random
sampling method. Such random sampling methods are widely used in research
and other purposes when selecting a small sample.
ක ොටස්වලට කෙදුණු සමජොතීය කුඩො සංගහනවලදී සසම්භොවී නියැදි ක්‍රමය ය‍
ටකේ
නියැදියක් ක ෝරො ගැනීකම්දී කහොඳ නිකයෝජනයක් ලෙොග හැකියි. කුඩො නියැදියක්
ක ෝරො ගැනීකම්දී පර්කේෂණවලදී කමන්ම කවනේ අවශ්‍ය ො සඳහො ද කමවැනි
සසම්භොවී නියැදි ක්‍රම ෙහුලව භොවි රයි.
As the population grows, the random numbers or the lottery system make it
difficult to make lists of large numbers. Also, random sampling cannot be used
when the population is divided into sections and the heterogeneous population.
Then another suitable sampling method should be used.
සංගහනය විශ්‍ොල වන විට සසම්භොවී අං කහෝ කලො රැයි ක්‍රමය භොවි කිරීම දුෂ් ර
වන අ ර විශ්‍ොල සංඛ්‍යොව කේ නම් ලැයිස්ු පිළිකයළ කිරීම ද අසීරුකේ. වද
සංගහනය ක ොටස්වලට කෙදී ඇති විකට සහ විෂම සංගහනවලදී සසම්භොවී නියැදි
ක්‍රමය කයොදො ග කනොහැකිය. එවිට ඒ සඳහො කවනේ කයෝගය නියැදි ක්‍රමයක් භොවි
ළ යුු වන්කන්ය. 13

14. Stratified Random Sample
The population is divided into two or more groups called strata,
according to some criterion, such as geographic location, grade
level, age, or income, and subsamples are randomly selected from
each strata.
භූකගෝලීය පිහිටීම, කර්ණිකේ මට්ටම, වයස කහෝ ආදොයම වැනි සමහර
නිර්ණොය යන්ට අනුව ජනගහනය ස්ථර කලස හැඳින්කවන ණ්ඩොයම්
කද ට කහෝ වැඩි ගණන ට කෙදො ඇති අ ර එක් එක් ස්ථර වලින්
උප නියැදි අහඹු කලස ක ෝරො ගනු ලැකේ.
14

15. If the survey population is disproportionate, the random layer sampling
method allows the selection of sample units from each of the layers,
separated into homogeneous layers. That is, the survey population can
be divided into several layers. Such layers can be identified as rural,
urban, female and male, Sinhala, Tamil and Muslim. Thus, the
Stratified Random sampling method is used to select a sample to
represent the different layers within the research population.
සමීක්ෂණයට භොජනය රන සංගහනය විෂම නම්, සමජොතීය ස්ථරවලට
කවන් ර එම එක් එක් ස්ථරවලින් සසම්භොවී කලස නියැදි ඒ
ක ෝරොගැනීම සසම්භොවී ස්ථර නියැදි ක්‍රමය මඟින් සිදු කේ. එනම් සමීක්ෂණය
සඳහො කයොදොගන්නො සංගහනය විවිධ ස්ථරවලට කෙදී පැවතිය හැකිය. ග්‍රොමීය
සහ නොගරි කලසේ, ගැහැණු සහ පිරිමි කලසේ සිංහල, ද්‍රවිඩ සහ මුස්ලිම්
කලසේ එවැනි ස්ථර හඳුනො ගැනීමට පුළුහණ. කමකලස පර්කේෂණ සංගහනය
ුළ තිකෙන්නො විවිධ ස්ථර නිකයෝජනය වන පරිදි නියදියක් ක ෝරො ගැනීම
සඳහො සසම්භොවී ස්ථර නියැදි ක්‍රමය කයොදො ගනු ලැකේ.
15

16. Principle මූලධර්මය
➢ Classify population into homogeneous subgroups (strata)
සංගහනය සමජොතීය ස්ථර අනුව වර්ග කිරීම
➢ Draw sample in each strata එක් එක් ස්ථරවලින් නියැදියක්
ලෙොගැනීම
➢ Combine results of all strata සියලුම ස්ථරවල ප්‍රථිපල ඒ ොෙද්ධ
රන්න
Advantage වොසි
➢ More precise if variable associated with strata ස්ථරය හො
සම්ෙන්ධ විචලයය නම් වඩොේ නිවැරදි ය
➢ All subgroups represented, allowing separate conclusions about
each of them සියළුම උප සමූහයන් නිරූපණය ර ඇති අ ර, ඒ
සෑම එ ක් ගැනම කවනම නිගමනවලට ඉඩ ලෙො කද්
Disadvantages අවොසි
➢ Sampling error difficult to measure නියැදි කදෝෂය මැනීමට
අපහසුය
➢ Loss of precision if small numbers sampled in individual strata
ස්ථරවලින් ලෙොගන්නො නියැදි ප්‍රමොණය කුඩො නම් නිවැරදි ෙව අඩුය.
16

17. Cluster Sample
The population is divided into subgroups
(clusters) like families. A simple random
sample is taken of the subgroups and then all
members of the cluster selected are surveyed.
17

18. A cluster sample is also known as a file sample. It is called
a cluster or file because it is a sample file or cluster based
sample. The first step is to create a large group of files and
re-sample them. This is an easy-to-use trick when it comes
to getting all the information about the population.
කපොකුරු නියැදිය කගොනු නියැදිය වශ්‍කයන්ද හඳුන්වයි. එයට
කපොකුරු කහවේ කගොනු යැයි ප්‍ර ොශ්‍ රනුකේ කගොනු කහවේ
කපොකුරු මුල් ක ොටකගන සොදොගන්නො නියැදියක් නිසොය. කමහිදී
පළමුකවන්ම රනුකේ විශ්‍ොල සමුහ අ රින් කගොනු ස ස්
රකගන ඒ කගොනු අ රින් යලිේ නියැදි ක ෝරො ගැනීමයි. කමය
සංගහනය පිළිෙඳ සියලු ක ොරුරු සපයො ගැනීමට අසීරු වූ විට
පහසුකවන් භොවි ළ හැකි උපක්‍රමයකි.
18

19. Cluster sampling can be used to efficiently select a sample
when the population is spread over a large area and then divide
it into sections. A large number of census units form a cluster.
A few clusters form the entire population. A few clusters can
be selected as a sample to study the sample units of these
clusters. Random numbers can be used to select sample units
in the selected clusters.
සංගහනය විශ්‍ොල ප්‍රකද්ශ්‍ය පැතිරී ඇති විකට සහ එය
ක ොටස්වලට කවන් රග හැකි විකට ොර්යක්ෂම කලස
නියැදියක් ක ෝරො ගැනීම සඳහො කපොකුරු නියැදීම භොවි ළ හැකි
කේ. සංගහන ඒ රොශියක් එ ු වී කපොකුරක් සෑකද්. කපොකුරු
කීපයක් එ ු වී සමස් සංගහනය සෑකද්. එකලස කපොකුරු කීපයක්
නියැදිය කලස ක ෝරොකගන එම කපොකුරුවල නියැදි ඒ
අධයයනය ළ හැකි කේ. එහිදී ක ෝරොගේ කපොකුරුවල නියැදි
ඒ ක ෝරො ගැනීම සඳහො සසම්භොවී අං භොවි ළ හැකිය.

20. Example of Cluster Sampling
කපොකුරු‍නියැදීම්‍සඳහො‍උදොහරණය
Section 4
Section 5
Section 3
Section 2
Section 1
Cluster Sample Cont…
20

21. Group Activity 02
1. Select a subject area of your interest
2. Use the knowledge you gained about the different
sampling methods we have discussed
3. Explain the application of the selected sampling
method to your context with suitable diagrams and
examples.

22. Convenience Sample
Selection of whichever individuals are
easiest to reach
ළඟො වීමට පහසුම පුද්ගලයින් ක ෝරො ගැනීම
It is done at the “convenience” of the
researcher
එය සිදු රනු ලෙන්කන් පර්කේෂ යොකේ
“පහසුව” අනුව ය
22

23. Snowball Sampling
Snowball sampling is a method in which a researcher
identifies one member of some population of interest,
speaks to him/her, then asks that person to identify
others in the population that the researcher might
speak to. This person is then asked to refer the
researcher to yet another person, and so on.
හිමකෙෝල නියැදීම යනු පර්කේෂ කයකු යම් උනන්දුවක්
දක්වන සංගහනකේ එක් සොමොජි කයකු හඳුනොකගන, ඔහු / ඇය
සමඟ ො ර, පසුව පර්කේෂ යොට ථො ළ හැකි
සංගහනකේ අකනක් අය හඳුනො ගැනීමට එම පුද්ගලයොකගන්
ඉල්ලො සිටින ක්‍රමයකි.
23

24. Example of Snowball Sampling
24

25. Quota Sampling
Quota sampling requires that representative
individuals are chosen out of a specific subgroup.
For example, a researcher might ask for a sample of
100 females, or 100 individuals between the ages of
20-30.
ක ෝටො නියැදියට නිශ්‍්ි උප සමූහයකින්
නිකයෝජි යින් ක ෝරො ගැනීම අවශ්‍ය කේ. නිදසුනක්
වශ්‍කයන්, පර්කේෂ කයකු ොන් ොවන් 100 කදකනකුකේ
කහෝ වයස අවුරුදු 20-30 අ ර පුද්ගලයින් 100
කදකනකුකේ නියැදියක් ඉල්ලො සිටිය හැකිය.
25

26. Samples are selected based on the different hierarchies in the society.
Criteria such as quality of life, social status, religion, race, gender,
education etc. can be used as the basis for this.
සමොජකේ පවතින විවිධ ධුරොවලි පදනම් රකගන නියැදි ක ෝරොගැනීම කමහිදී සිදු කේ.
ජිවන මට්ටම, සමොජ් ේවය, ආගම, ජොතිය, ලිංග කේදය, අධයොපනය යනොදී
නිර්ණොය කම් සඳහො පදනම කලස කයොදො ගැනීමට පුළුහණ.
 Gender (male and female)
ලිංග‍කේදය‍(ස්ී‍/ පුරුෂ)
 Age level (5-15, 16-30, 31-45, 46-60, over 60 years)
වයස්‍මට්ටම‍(අවුරුදු‍5-15, 16-30, 31-45, 46-60, 60 ට‍වැඩි)
 Education level (Non-schooling, primary, secondary, tertiary)
අධයොපන‍මට්ටම‍(පොසල්‍කනොගිය, ප්‍රොථමි , ද්වියිතියි , ෘතීයි )
 Occupation (Unemployed, Government, Private, Housewives)
රැකියොව‍(රැකියො‍විරහි , රජකේ, කපෞද්ගලි , ගෘහණියන්)
 Residence area (Rural, urban, Estate)
පදිංි‍ප්‍රකද්ශ්‍ය‍(ග්‍රොමීය, නොගරි , වු)
26

27. Example - Quota Sampling
උදාහරණය - කකෝටා නියැදීම
27

28. Judgement Sampling
In judgement sampling researcher relies on
his or her own judgement when choosing
members of population to participate in
the study.
අධයයනයට සහභොගී වීම සඳහො සංගහනකේ
සොමොජි යින් ක ෝරො ගැනීකම්දී පර්කේෂ යො
මොකේ කහෝ ඇයකේ විනිශ්‍්චය ම රඳො සිටී.
28

29. Systematic Sample
Every kth member ( for example: every 5th person) is selected
from a list of all population members. සෑම k සොමොජි කයකුම
(උදොහරණයක් කලස: සෑම 5 වන පුද්ගලයො) සියලුම සංගහන
සොමොජි යින්කේ ලැයිස්ුකවන් ක ෝරො ගනු ලැකේ.
29

30. Systematic Sampling Cont…
 Principle මූලධර්මය
 A unit drawn every k units සෑම k ඒ වලින්‍එ ‍ඒ යක්‍
ක ෝරො‍ගැනීම‍
 Equal chance of being drawn for each unit සමොන‍අවස්ථොවක්‍
තිබීම
 Procedure පටිපොටිය
 Calculate sampling interval (k = N/n) නියැදි‍අ ර‍පර රය‍
ගණනය‍කිරීම‍
 Draw a random number ( k) for starting
 සසම්භොවී‍අං ‍කයොදො‍ගැනීම‍
 Draw every k units from first unit
 සෑම‍k ඒ යකින්ම අදොළ ඒ ය ක ෝරො ගැනීම
 Advantages වොසි
 Ensures representatively across list ලැයිස්ුකේ‍හරස් ඩක්‍
නිකයෝජනය‍වන‍ෙව‍සහති ‍වීම
 Easy to implement ක්‍රියොේම ‍කිරීකම්‍පහසුව
 Disadvantage අවොසි
 If the list is not correct then it is not correct ලැයිස්ුව‍
නියමො ොරකයන්‍කනොකේ‍නම්‍නිවැරදි‍කනොකේ‍
30

31. Example of Systematic Sampling
ක්‍රමානුකූල නියැදීම් සඳහා උදාහරණය
The third house is selected from every eight houses
සෑම‍නිවොස‍අටකින්ම‍ුන්වන‍නිවස‍ක ෝරො‍ගනු‍ලැකේ 31

32. 1 11 21 31 41 3
2 12 22 32 42 8
3 13 23 33 43 13
4 14 24 34 44 18
5 15 25 35 45 23
6 16 26 36 46 28
7 17 27 37 47 33
8 18 28 38 48 38
9 19 29 39 49 43
10 20 30 40 50 48
ක්‍රමොනුකූල‍නියැදීම‍
නියැදි‍රොමුව‍
anwry
ක ෝරොගේ‍නියැදිය‍
32

33. Size of Sample නියැදිකේ‍ප්‍රමොණය
2
1 Ne
N
n
+
=
n = sample size නියැදි‍ප්‍රමොණය‍
N = the size of the population සංගහනකේ‍ප්‍රමොණය‍
e = the margin of error කදෝෂය‍
Population is 5346
Margin of error is 3%
2
)
03
.
0
(
5346
1
5346
+
=
n
920
=
n
100
5346
920
(%) 
=
proportion
Sample
%
17
=
proportion
Sample
33
නියැදි අනුපාතය
නියැදි ප්‍රමාණය

34. Sampling errors නියැදුම් කදෝෂ
Differences between Parameter and statistic
පරාමිතිය සහ සංඛ්‍යාතිය අතර කෙනස
Sample errors are the error that occurs when a sample is selected
from a population in a survey and the data are drawn.
සමීක්ෂණයකදී සංගහනකයන් නියැදියක් කතෝරාකගන දත්ත ලබාකගන
සංගහනය පිළිබඳ නිගමනෙලට එළඹීකම්දී ඇතිෙන කදෝෂය නියැදුම්
කදෝෂ කේ.
Lack of sufficient sample when selecting a sample, not selecting a
sample that reflects the characteristics of the population, and
weaknesses in the sampling method used can result in sampling
errors.
නියැදියක් කතෝරා ගැනීකම්දී ප්‍රමාණෙත් තරම් නියැදියක් කතාර
කනාගැනීම, සංගහනකේ ලක්ෂණයන් නිරූපනය ෙන ආකාරකේ
නියැදියක් කතෝරා කනාගැනීම සහ කයාදාගන්න නියැදුම් ක්‍රමකේ පෙතින
දුර්ෙලතා නිසා කමකලස නියැදුම් කදෝෂ ඇති කේ
34

35. Non sampling errors
කනානියැදුම් කදෝෂ
The errors occurred by mistake in the full process of the
data collection of the population or sample study.
සංගහනකයන් කහෝ නියැදියකින් දත්ත එක්ැස් කිරීකම්දී
සම්ූර්ණ ක්‍රියාෙලිකේදී සිදුෙන කදෝෂ
• Interviewer bias සම්ුඛ්‍ පරීක්ෂක නැඹුරුෙ / අභිනතිය
• Respondent bias ෙගඋත්තරකරුකේ නැඹුරුෙ / අභිනතිය
• Coding error කක්තකරණකේදී ඇතිෙන කදෝෂ
• Editing error සංස්කරණ කදෝෂ
• Data input error දත්ත ඇතුලත් කිරීකම්දී ඇතිෙන කදෝෂ
35