Twee benaderingen: waarschijnlijkheidsbemonstering versus probabiliteitssampling
Er zijn twee algemene benaderingen voor bemonstering in marktonderzoek: waarschijnlijkheidsbemonstering en niet-waarschijnlijkheidssteekproeven. Waarschijnlijkheidssteekproeven moeten aan de volgende voorwaarden voldoen: Elke eenheid van analyse moet dezelfde waarschijnlijkheid hebben om in de steekproefgroep te worden opgenomen, en vervolgens kan de wiskundige waarschijnlijkheid van een lid van de steekproefgroep die voor de steekproef wordt geselecteerd wiskundig worden berekend.
Wat is een sampling-fout en hoe weet ik of ik het heb?
Wanneer u met niet-waarschijnlijkheidsmonsters werkt, is het belangrijk om het voorkomen van steekproeffouten te begrijpen . Hoe kleiner de bemonsteringsgroep, hoe groter de kans op bemonstering. Een bepaald soort vooringenomenheid is het resultaat van niet-deelname. Het is belangrijk om de impact van niet-deelname aan de algehele uitkomst van een onderzoek te begrijpen. Een voorbeeld is afkomstig uit de General Society Survey (GSS) uit 1980, waarin degenen die niet aan het onderzoek hebben deelgenomen, als groep - van degenen die hadden deelgenomen - heel verschillend waren.
De moeilijk bereikbare groepsleden verschilden significant van hun medewereldparticipanten - het meest opvallend in sociaaleconomische status, burgerlijke staat, leeftijd, het aantal kinderen, gezondheid en geslacht.
Wat is Gemaksbemonstering? Is het handig om te analyseren?
Gemakstalen worden veel gebruikt in sociale wetenschappen en gedragswetenschappen vanwege de grote afhankelijkheid van studenten, patiënten, betaalde vrijwilligers, leden van sociale netwerken of formele organisaties, en zelfs gevangenen.
Het doel van veel sociaalwetenschappelijk en gedragswetenschappelijk onderzoek is om te verifiëren dat bepaalde kenmerken voorkomen of niet voorkomen in de groep die een studie ondergaat. Een algemene benadering is om te zoeken naar relaties tussen verschillende attributen . Gemaksbemonstering is nuttig en geschikt voor dit type onderzoek. Het is ook handig om te erkennen dat een gemakstaal niet altijd gemakkelijk samen te stellen is.
Gemakmonsters kunnen ook worden vergeleken om twee groepen te vergelijken. Om gematchte gemakssteekproeven te gebruiken, moet een onderzoeker een tegenhanger voor elk lid van het eerste monster kunnen identificeren. Deze tegenhangers zijn lid van het tweede (gematchte) voorbeeld. De variabelen die vaak worden vergeleken, zijn geslacht, leeftijd, ras, etniciteit, opleidingsniveau, woonplaats, politieke oriëntatie, religie, beroepstype en lonen of salarissen. Door deze variabelen te matchen, worden bronnen van bias beperkt . Het is echter belangrijk om te beseffen dat zelfs een zorgvuldige matching niet mag resulteren in monsters die geen vooroordelen vertonen - er is altijd een mogelijkheid van vertekening door verborgen bronnen.
Wat is doelgerichte steekproeftrekking? Is het altijd niet-probabilistisch?
Doelgerichte steekproeven worden gebruikt wanneer het onderzoeksontwerp een steekproef vereist van mensen die bepaalde kenmerken vertonen.
Over het algemeen zijn deze kenmerken zeldzaam of ongebruikelijk en worden ze gewoonlijk niet normaal verdeeld (volgens een "normale curve") in de grotere populatie. Doelgerichte bemonstering is beladen met vooroordelen, waarvan een deel optreedt als gevolg van de methoden die worden gebruikt om de leden van een doelgericht monster te identificeren. Als het onderzoek bijvoorbeeld het bestuderen van veteranen met traumatisch hersenletsel (TBI) vereist, moet de steekproef bestaan uit ex-leden van het leger die een traumatisch hersenletsel hebben opgelopen, en die zich overeenkomstig identificeren en ermee instemmen deel te nemen aan het onderzoek . Elk van deze kenmerken of omstandigheden draagt bij aan een mate van vertekening van het monster, waardoor het niveau en het type conclusies dat uit het onderzoek voortvloeit, wordt beperkt.
Een belangrijke beperking van de benadering voor niet-probabiliteitssampling
Een belangrijke beperking van het niet-waarschijnlijk zijn van steekproeven is dat er geen conclusies kunnen worden getrokken over de grotere populatie op basis van een niet-waarschijnlijkheidsmonster.
Dit is echter niet altijd het geval, omdat een realistische kijk op hoe mensen onderzoeksresultaten benaderen, snel situaties zal identificeren waarin mensen op ongepaste wijze conclusies trekken uit bevindingen die verband houden met niet-waarschijnlijkheidsmonsters.
Ook bekend als: convenience sampling, doelgerichte bemonstering
Voorbeelden:
Samples die zich gedragen als publieke opiniepeilingen worden verspreid met het idee dat ze vertegenwoordigen hoe leden van een bevolking zullen stemmen bij een komende verkiezing of iets dergelijks. Deze monsters moeten zeer representatief zijn voor de populatie om bijvoorbeeld te worden gebruikt om voorspellingen te doen over verkiezingsresultaten.