Dva přístupy: Odběry pravděpodobnosti versus odběr pravděpodobnosti
Existují dva obecné přístupy k odběru vzorků při průzkumu trhu: Odběry vzorků s pravděpodobností a vzorkování s nepravděpodobností. Pravděpodobnostní vzorkování musí splňovat následující podmínky: Každá jednotka analýzy musí mít stejnou pravděpodobnost, že bude zařazena ve skupině vzorků, a matematicky lze vypočítat matematickou pravděpodobnost kteréhokoli člena vzorové skupiny vybrané pro vzorek.
Co je vzorkovací chyba a jak to mám vědět, když ji mám?
Při práci s nepravděpodobnými vzorky je důležité pochopit výskyt chyby vzorkování . Čím menší je skupina odběru vzorků, tím větší je pravděpodobnost chyby vzorkování. Jeden konkrétní typ zkreslení je výsledkem neúčasti. Je důležité pochopit dopad neúčasti na celkovém výsledku studie. Jeden příklad pochází z průzkumu obecné společnosti z roku 1980 (GSS), ve kterém se ti, kteří se nezúčastnili na výzkumu, shledali zcela odlišně - jako skupina - od těch, kteří se účastnili.
Těžko dosažitelní členové skupiny se výrazně lišili od svých účastníků pracovní síly - nejvýrazněji v sociálně-ekonomickém postavení, rodinném stavu, věku, počtu dětí, zdraví a pohlaví.
Co je to odběr vzorku? Je vhodné analyzovat?
Vzorky pohodlnosti se běžně používají v oblasti společenských věd a věd o chování, neboť se spoléhají na vysokoškoláky, pacienty, dobrovolníky, členy sociálních sítí nebo formálních organizací a dokonce vězně.
Účelem vědeckého výzkumu v oblasti společenských věd a chování je ověřit, zda se ve studované skupině objevují určité charakteristiky nebo zda se neobjevují. Společným přístupem je hledat vztahy mezi několika atributy . Ukázky pohodlí jsou pro tento typ studie užitečné a přiměřené. Také je užitečné uvědomit si, že vhodný vzorek není vždy snadné sestavit.
Pro porovnání dvou skupin je také možné porovnávat vzorky vhodnosti. Aby bylo možné použít srovnávané vzorky vhodnosti , musí být badatel schopen identifikovat protějšek pro každého člena prvního vzorku. Tyto protějšky jsou členy druhého (shodného) vzorku. Mezi proměnné, které se běžně hodí, patří pohlaví, věk, rasa, etnická příslušnost, vzdělání, bydliště, politická orientace, náboženství, typ práce a mzdy nebo plat. Přizpůsobení těchto proměnných pomáhá omezit zdroje zkreslení . Je však důležité si uvědomit, že dokonce i pečlivá shoda nemusí mít za následek vzory bez zkreslení - vždy existuje možnost skreslení ze skrytých zdrojů.
Co je účelové vzorkování? Je to vždy nepravděpodobnostní?
Účelné vzorkování se používá tehdy, když návrh výzkumu vyžaduje ukázku lidí, kteří vykazují určité atributy.
Obecně jsou tyto atributy vzácné nebo neobvyklé a obvykle nejsou normálně distribuovány (podle "normální křivky") ve větší populaci. Cílový vzorek je plný předpojatosti, z nichž některé se objevují jako důsledek metod, které se používají k identifikaci členů cílového vzorku. Například, pokud účel výzkumu vyžaduje studium veteránů s traumatickým poraněním mozku (TBI), pak musí být vzorek složen z bývalých příslušníků armády, kteří utrpěli traumatické poranění mozku a kteří se odpovídajícím způsobem přihlásili a souhlasili s účastí na studii . Každý z těchto atributů nebo podmínek přispívá ke vzorku, což omezuje úroveň a typ závěrů, které jsou výsledkem studie.
Důležité omezení přístupu k odběru vzorků, které nejsou pravděpodobné
Důležitým omezením odběru vzorků, které není pravděpodobné, je to, že nelze vyvodit závěry o větší populaci založené na vzorku, který není pravděpodobné.
To však ne vždy platí, jelikož realistický pohled na to, jak lidé přistupují k výzkumným poznatkům, snadno identifikuje situace, kdy lidé nesprávně vyvozují závěry ze zjištění spojených s nepravděpodobnostmi.
Také známý jako: vzorkování komfortu, účelové vzorkování
Příklady:
Vzorky, které fungují jako průzkumy veřejného mínění, jsou rozšiřovány s myšlenkou, že představují, jak budou členové populace hlasovat v nadcházejících volbách nebo podobně. Tyto vzorky musí být vysoce reprezentativní pro obyvatelstvo, aby byly například použity k předpovědi volebních výsledků.