İki Yaklaşım: Olasılık Olmayan Örneklemeden Olasılık Örneklemesi
Pazar araştırmasında örneklemede iki genel yaklaşım vardır: Olasılık örneklemesi ve olasılık dışı örnekleme. Olasılık örneklemesi aşağıdaki koşulları sağlamalıdır: Her analiz birimi, örnek gruba dahil edilmekle aynı olasılıklara sahip olmalı ve sonra örnek için seçilen örnek grubunun herhangi bir üyesinin matematiksel olasılığı matematiksel olarak hesaplanabilir.
Örnekleme Hatası Nedir ve Varsa Nasıl Anlarım?
Olasılık dışı örneklerle çalışırken , örnekleme hatasının meydana gelmesinin anlaşılması önemlidir. Örnekleme grubu ne kadar küçük olursa, örnekleme hatası da o kadar büyük olur. Belirli bir yanlılık türü katılım dışı olmanın bir sonucudur. Katılımsızlığın bir çalışmanın genel sonucu üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Bir örnek, araştırmaya katılmayanların katıldığı kişilerden bir grup olarak oldukça farklı olduğu 1980 Genel Toplum Araştırması'ndan (GSS) gelmektedir.
Ulaşılması zor grup üyeleri, akran işgücü katılımcılarından önemli ölçüde farklıydı - en belirgin olarak sosyoekonomik statü, medeni durum, yaş, çocuk sayısı, sağlık ve cinsiyet.
Kolaylık Örnekleme Nedir? Analiz etmek uygun mu?
Kolej öğrencileri, hastalar, ücretli gönüllüler, sosyal ağlar ya da resmi organizasyonlar ve hatta mahkumlar üzerindeki yoğun güven nedeniyle, sosyal bilimler ve davranış bilimlerinde yaygınlık örnekleri yaygın olarak kullanılmaktadır .
Sosyal bilimler ve davranış bilimi araştırmalarının amacı, çalışmaya devam eden grupta belirli özelliklerin ortaya çıktığını veya gerçekleşmediğini doğrulamaktır. Ortak bir yaklaşım, çeşitli öznitelikler arasındaki ilişkileri aramaktır . Bu çalışma türü için kullanışlılık örnekleri yararlı ve yeterlidir. Ayrıca, bir kolaylık örneğinin bir araya getirilmesi her zaman kolay olmadığını bilmek yararlıdır.
İki grubu karşılaştırmak için kullanışlı örnekler de eşleştirilebilir. Eşleştirilmiş kullanışlılık örneklerini kullanabilmek için, bir araştırmacının, ilk numunenin her bir üyesi için bir karşılığı tanımlayabilmesi gerekir. Bu muadiller, ikinci (eşleştirilmiş) numunenin üyeleridir. Yaygın olarak eşleştirilen değişkenler arasında cinsiyet, yaş, ırk, etnik köken, eğitim düzeyi, ikamet yeri, siyasi yönelim, din, iş türü, ücret veya maaş bulunmaktadır. Bu değişkenleri eşleştirmek , önyargı kaynaklarını azaltmaya yardımcı olur. Bununla birlikte, dikkatli bir eşleştirmenin bile numunelerin önyargısız sonuçlarla sonuçlanamayacağını bilmek önemlidir - her zaman gizli kaynaklardan kaynaklanan bir önyargı olasılığı vardır.
Amaçlı Örnekleme Nedir? Her Zaman Olasılıksız mı?
Amaçlı örnekleme, araştırma tasarımı belirli nitelikler sergileyen kişilerin bir örneğini çağırdığında kullanılır.
Genel olarak, bu özellikler nadir veya sıra dışıdır ve tipik olarak daha büyük popülasyonda normal olarak ("normal eğriye" göre) dağılmazlar. Amaçlı örnekleme, önyargı ile doludur, bunlardan bazıları, bir amaçlı numunenin üyelerini tanımlamak için kullanılan yöntemlerin bir sonucu olarak ortaya çıkar. Örneğin, araştırma amacı travmatik beyin hasarı (TBI) olan Gaziler üzerinde çalışmayı gerektiriyorsa, o zaman örnek, travmatik beyin hasarı geçiren ve kendilerini buna göre tanımlayan ve çalışmaya katılmayı kabul eden askerin eski üyelerinden oluşmalıdır. . Bu özelliklerin veya koşulların her biri, numuneye bir önyargı ölçüsüne katkıda bulunur, böylece çalışmanın sonucu olan sonuçların düzeyini ve türünü sınırlar.
Olasılıksız Örnekleme Yaklaşımının Önemli Bir Kısıtlaması
Olasılık dışı örneklemenin önemli bir sınırlaması, olasılık dışı bir örneklem temelinde büyük popülasyon hakkında çıkarımların yapılamamasıdır.
Ancak, her zaman böyle bir durum söz konusu değildir, çünkü insanların araştırma bulgularına nasıl yaklaştıklarına dair gerçekçi bir bakış açısı, insanların uygunsuzluklarla ilgili bulgulardan uygun olmayan şekilde sonuç çıkardıkları durumları kolaylıkla tanımlayacaktır.
Olarak da bilinir: kolaylık örnekleme, amaçlı örnekleme
Örnekler:
Kamuoyu anketleri gibi davranan örnekler, bir nüfusun üyelerinin gelecek seçimlerde nasıl oy kullanacağını temsil ettikleri düşüncesiyle yayılır. Örneğin bu sonuçlar, seçim sonuçları hakkında tahminler yapmak için kullanılmak üzere nüfusun yüksek oranda temsilcisidir.