URN_NBN_SI_DOC-R7JNO7T6

vzorčenja je, da iz populacije, ki jo raziskujemo, izberemo najbolj značilne elemente; raziskava pa je zato cenejša in lažje izvedljiva (Powell, 1988; Simpson, 1988). Rezultati, kijih dobimo, veljajo za celo populacijo. Vzorec mora biti čimbolj reprezentativen, kar pomeni, da mora imeti enake značilnosti kot populacija; verjetnost določene lastnosti v vzorcu mora biti enaka verjetnosti v sami populaciji. V bibliotekarstvu se pogosto uporablja naključni vzorec, ker zagotavlja reprezentativnost, saj ima vsak element enako možnost, daje izbran (Powell, 1988; Simpson, 1988). Eden od načinov je vzorčenje s pomočjo tabele nak- ljučnih števil (Busha, Harter, 1980; Povvell, 1988). V nekaterih raziskavah so uporabnike katalogov za anketo ali intervju izbrali s časovnim vzorčenjem - glavni kriterij je dan in ura prihoda ali iskanja (Lancaster, 1977 - UK catalogue use survey; Noel Gouke, Pease, 1982; Seal, Bryant, Hali, 1982; Popovič, 1988; Petek, 1994). Odločimo se lahko tudi za stratificiran ali sistematičen vzorec. Velikost vzorca Mnenja o velikosti vzorca so različna. Velja pa splošno načelo: boljše je, če je vzorec večji (Povvell, 1988). Velikost vzorca je odvisna od željene stopnje natančnosti med vzorcem in populacijo; za večjo stopnjo natančnosti potre- bujemo večji vzorec (Wood, 1969; Povvell, 1988). Vendar pa ni pametno, da je vzorec večji, kot je potrebno (Petz, 1981). Vzorec običajno predstavlja 10% populacije, tudi na področju bibliotekarstva in informacijskih znanosti (Shirey, 1980). Obstajajo tabele z že izračunanimi velikostmi vzorcev glede na število elementov v populaciji (Povvell, 1988). Nekatere tabele določajo velikost vzorca na osnovi različnih stopenj zaupa- nja in tolerance (Wood, 1969). Velikost vzorca lahko izračunamo tudi s pomočjo formule (Busha, Harter, 1980; Povvell, 1988). Analiza zbranih podatkov Zbrane podatke analiziramo in rezultate uporabimo za izboljšanje učinkovi- tosti knjižničnih katalogov. Lipetz ugotavlja, da največje možnosti za to predstavljata nabavna politika in izobraževanje uporabnikov (Hafter, 1979): - z boljšo nabavno politiko in hitrejšim postopkom katalogizacije lahko povečamo uspešnost iskanja za 10%