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Stichproben werden verwendet, um Elemente einer Zielpopulation in geeigneter Weise auszuwählen, um eine für die gesamte Population repräsentative Stichproben Gruppe zu bilden. Forscher benötigen Stichproben Gruppen, um Rückschlüsse auf eine Stichprobengröße zu ziehen, die auf die gesamte Zielpopulation verallgemeinert werden können.
Forscher verwenden verschiedene Stichproben Methoden, je nach ihren Ressourcen, zeitlichen Beschränkungen, dem Forschungsthema usw. Verschiedene Stichproben Methoden sind für unterschiedliche Studien geeignet. In diesem Artikel werden wir die Arten von Stichproben erörtern.
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Es gibt zwei große Kategorien von Stichprobenverfahren, die in der Sozialforschung verwendet werden. Sie lauten wie folgt:
Die Stichprobenverfahren dieser Kategorie beruhen auf der Wahrscheinlichkeitstheorie. Wahrscheinlichkeit Stichprobenverfahren gewährleisten, dass jedes Element der Grundgesamtheit eine gleiche und bekannte Chance hat, in der Stichprobe Gruppe vertreten zu sein. Wenn ich zum Beispiel eine Zielpopulation von 100 Personen habe, hat jede Person eine 1/100 Chance, als Befragter in der Studie ausgewählt zu werden.
Im Folgenden werden die vier Haupttypen der Wahrscheinlichkeit Stichprobenverfahren beschrieben:
Bei den in diese Kategorie fallenden Stichprobenverfahren haben nicht alle Befragten die gleiche Chance, in die Stichprobe Gruppe aufgenommen zu werden. Nicht-probabilistische Methoden stützen sich stattdessen auf Urteilsvermögen, Bequemlichkeit und/oder Logik, um Elemente auszuwählen, z. B. kann ein Forscher sich dafür entscheiden, diejenigen Personen zu befragen, die für ihn leicht und bequem erreichbar sind.
Es gibt vier Haupttypen von nicht-probabilistischen Stichprobenverfahren:
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Diese Methode der Stichprobenziehung ist die einfachste und grundlegendste Methode der Wahrscheinlichkeitsstichprobe. Sie verwendet z. B. die „Lotteriemethode“ oder „Zufallszahlentabellen“, um Elemente aus einer Grundgesamtheit auszuwählen. Jedem Element wird eine Nummer zugewiesen, und mit Hilfe von Software/Prozessen, die Zufallsergebnisse liefern, wird die durch den Stichprobenumfang festgelegte Anzahl von Elementen ausgewählt.
Wenn meine Zielpopulation beispielsweise die erwachsene Bevölkerung in Las Vegas ist, muss ich eine Liste mit allen Elementen dieser Population haben. Ich kann dann bestimmte Software verwenden, z. B. Excel, um jedes Element in die Liste einzugeben und Befehle zu verwenden, die eine bestimmte Anzahl (Stichprobengröße) von Teilnehmern auswählen, die nach dem Zufallsprinzip in die Stichprobe Gruppe aufgenommen werden.
Bei der systematischen Stichprobe wählt der Forscher ein Intervall und einen zufälligen Ausgangspunkt für die Auswahl seiner Stichprobe. Das festgelegte Intervall kann berechnet werden, indem die Zielpopulation durch den gewählten Stichprobenumfang geteilt wird.
Wenn ich zum Beispiel eine Studie über Schüler der Klassen 9-12 der Schule XYZ durchführe, kann ich eine geschichtete Stichprobe verwenden, um eine Stichprobe Gruppe auszuwählen. Angenommen, es gibt 300 Schüler in der Zielpopulation und die Stichprobengröße beträgt 10, dann ist das Intervall 30 (300 geteilt durch 10). Dann wähle ich eine Zahl zwischen 1 und 30 (zufälliger Startpunkt), danach wähle ich jedes 30. Element auf meiner Liste, bis ich 10 Schüler für meine Stichprobengröße habe.
Es handelt sich um eine Methode der Wahrscheinlichkeitsstichprobe, bei der die Grundgesamtheit auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale in Teilmengen oder Schichten aufgeteilt wird. Diese Untergruppen schließen sich gegenseitig aus und sind insgesamt erschöpfend, so dass Überschneidungen in den Untergruppen ausgeschlossen sind. Die zur Definition dieser Untergruppen verwendeten Variablen können Alter, Beruf, Umgebung, Geschlecht usw. sein. Nachdem die Untergruppen der Grundgesamtheit definiert sind, wählt der Forscher mithilfe der SRS Elemente aus jeder dieser Untergruppen aus. Die systematische Stichprobenziehung ist eine wichtige Methode der Sozialforschung und wird eingesetzt, wenn ein Forscher sicherstellen will, dass bestimmte Bevölkerungsgruppen in der Studie angemessen vertreten sind.
Wenn beispielsweise in einer Studie versucht wird, die Unterschiede im Ausgabeverhalten von Erwachsenen verschiedener Altersgruppen zu ermitteln, kann eine geschichtete Stichprobe zur Auswahl der Stichprobengruppe verwendet werden. Zunächst muss die Grundgesamtheit je nach Alter in Untergruppen aufgeteilt werden. Dann kann die SRS verwendet werden, um Elemente aus jeder dieser Schichten auszuwählen.
Die Cluster-Stichprobe ist eine Methode der Wahrscheinlichkeitsstichprobe, bei der die Populationen in Cluster unterteilt werden, die durch vorher festgelegte Variablen definiert sind. Diese Cluster schließen sich gegenseitig aus und sind in ihrer Gesamtheit erschöpfend, so dass es keine Überschneidungen von Elementen in den Clustern gibt. Nachdem diese Teilpopulationen gebildet wurden, werden bestimmte Cluster eliminiert, um die Grundgesamtheit einzugrenzen, bevor die SRS oder die geschichtete Zufallsstichprobe zur Auswahl der Elemente verwendet wird. Die vorgegebene Variable bei Cluster-Stichproben ist in der Regel ein geografisches Gebiet.
Wenn ich zum Beispiel eine Studie in den Vereinigten Staaten durchführe, kann ich jede Stadt als Cluster/Teilpopulation meiner Zielpopulation betrachten. Um diese Population einzugrenzen, schließe ich bestimmte Cluster (oder Städte, in diesem Fall) aus, bevor ich SRS verwende, um Elemente aus der eingegrenzten amerikanischen Population auszuwählen.
Bei der Quotenstichprobe werden „Kontroll Merkmale“ verwendet, um eine Zielpopulation in mehrere Teilpopulationen mit gemeinsamen Merkmalen zu unterteilen. Nachdem diese Untergruppen definiert sind, wählt der Forscher Elemente aus jeder Untergruppe mit Hilfe von Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe Verfahren wie z. B. Zufalls- oder Urteils Stichproben aus. Diese Stichprobenmethode ähnelt der geschichteten Zufallsstichprobe, da beide Methoden die Grundgesamtheit auf der Grundlage bestimmter Variablen in Untergruppen unterteilen. Der Hauptunterschied zwischen den beiden Methoden besteht jedoch darin, dass bei der geschichteten Zufallsstichprobe die SRS zur Auswahl von Elementen aus den Untergruppen verwendet wird, während bei der Quotenstichprobe stattdessen ein Urteilsvermögen oder eine Zweckmäßigkeit verwendet wird.
Wenn beispielsweise die Teilnahme von Befragten aus allen Städten Kanadas für eine Studie von entscheidender Bedeutung ist, muss der Forscher die Teilnehmer nach Städten gruppieren und Elemente aus jeder dieser Untergruppen nach dem Zufallsprinzip oder nach Ermessen auswählen.
Bei der Schneeball Systematik handelt es sich um eine Methode der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe, bei der der Forscher seine anfängliche Teilnehmergruppe nutzt, um ein größeres Netzwerk von Personen zu schaffen und zu identifizieren, die als Teil der Zielpopulation in Frage kommen. Diese Methode der Stichprobenziehung wird häufig verwendet, wenn die Zielpopulation einer Studie sehr klein, schwer zu finden und/oder unzugänglich ist.
In einer Studie über Obdachlose kann ein Forscher beispielsweise Obdachlose, die für ihn leicht zugänglich sind, bitten, eine Liste von Gebieten zu nennen, in denen weitere Obdachlose zu finden sind. In diesem Fall nutzt der Forscher ein Element oder einige wenige Elemente der Zielpopulation als Ressource, um mehr Menschen in dieser Population zu erreichen.
Beurteilende Stichproben, auch bekannt als gezielte Stichproben, sind eine schnelle, kostengünstige Methode der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben. Bei dieser Methode nutzt der Forscher sein Urteilsvermögen, seine Logik und sein Fachwissen, um Teilnehmer für die Stichprobe auszuwählen.
Wenn die Zielpopulation einer Umfrage beispielsweise aus Marketingexperten besteht, kann der Forscher alle Marketingexperten befragen, denen er begegnet.
Das Convenience Sampling, auch als Zufallsstichprobe bekannt, ist ein Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe Verfahren, das nach dem Gutdünken des Forschers durchgeführt wird. Das bedeutet, dass der Forscher die Befragten auswählt, wann und wo immer er sie antrifft. Diese Methode der Stichprobenziehung wird angewandt, wenn die Zeit begrenzt ist oder wenn bestimmte Elemente der Grundgesamtheit nicht leicht zu finden sind.
Wenn ich zum Beispiel das Kaufverhalten von Sportartikel Kunden untersuchen möchte, kann ich verschiedene Sportartikelgeschäfte in meiner Stadt besuchen, um dort verschiedene Kunden zu befragen. Diese Kunden werden Teil meiner Stichprobengröße sein.
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