Невероятностная выборка - Nonprobability sampling

Отбор проб это использование подмножества численность населения для представления всего населения или для информирования о (социальных) процессах, значимых за пределами изученных конкретных случаев, отдельных лиц или участков. Вероятностная выборка, или случайная выборка, это метод выборки, в котором вероятность получения любого конкретного образца может быть рассчитано. Невероятностная выборка не соответствует этому критерию. Методы вневероятностной выборки не предназначены для использоваться для статистических выводов из выборки в генеральную совокупность. Вместо этого, например, обоснованная теория может быть получена посредством итеративной не вероятностной выборки до тех пор, пока не будет достигнуто теоретическое насыщение (Strauss and Corbin, 1990).

Таким образом, нельзя сказать то же самое на основе вероятностной выборки, чем на основе вероятностной выборки. Основания для обобщения (например, предложения новой теории, предложения политики) из исследований, основанных на не вероятностных выборках, основаны на понятии «теоретического насыщения» и «аналитического обобщения» (Инь, 2014), а не на статистическом обобщении.

Исследователи, работающие с понятием целенаправленной выборки, утверждают, что, хотя вероятностные методы подходят для крупномасштабных исследований, связанных с репрезентативностью, не вероятностные подходы больше подходят для глубоких качественных исследований, в которых часто основное внимание уделяется пониманию сложных социальных явлений (например, Маршалла). 1996; Малый 2009). Одним из преимуществ не вероятностной выборки является ее более низкая стоимость по сравнению с вероятностной выборкой. Более того, углубленный анализ целевой выборки из малого числа N или тематического исследования позволяет «обнаруживать» и идентифицировать закономерности и причинные механизмы, которые не требуют времени и не зависят от контекста.

Тем не менее, не вероятностная выборка часто не подходит для статистических количественных исследований, поскольку эти утверждения поднимают некоторые вопросы - как можно понять сложный социальный феномен, принимая во внимание только наиболее удобные выражения этого явления? Какое предположение об однородности мира нужно сделать, чтобы оправдать такие утверждения? Увы, соображение, что исследование может быть основано только на статистических выводах, сосредоточено на проблемах систематической ошибки, связанной с не вероятностной выборкой, и признает только одну ситуацию, в которой не вероятностная выборка может быть подходящей - если кто-то заинтересован. Только в конкретных изученных случаях (например, если кто-то интересуется битвой при Геттисберге) нет необходимости делать вероятностную выборку из аналогичных случаев (Lucas 2014a).

Тем не менее, в качественных исследованиях широко используется не вероятностная выборка. Примеры не вероятностной выборки включают:

Удобство, случайность или случайный отбор проб - члены населения выбираются на основе их относительной легкости доступа. Выборка друзей, коллег или покупателей в одном торговом центре - все это примеры удобной выборки. Такие выборки предвзяты, потому что исследователи могут неосознанно подходить к одним типам респондентов и избегать других (Lucas 2014a), а респонденты, которые добровольно участвуют в исследовании, могут неизвестно, но важным образом отличаться от других (Wiederman 1999).
Последовательный отбор проб - также известный как тотальная переписная выборка,^[1] - это метод выборки, при котором отбирается каждый субъект, отвечающий критериям включения, до тех пор, пока не будет достигнут требуемый размер выборки.^[2]^[3]
Выборка снежка - Первый респондент ссылается на знакомого. Друг также направляет друга и так далее. Такие выборки являются необъективными, потому что они дают людям с большим количеством социальных связей неизвестный, но более высокий шанс выбора (Berg 2006), но приводят к более высокому уровню отклика.
Оценочная выборка или же целенаправленная выборка - Исследователь выбирает образец, исходя из того, кого он считает подходящим для исследования. Это используется в первую очередь, когда есть ограниченное количество людей, обладающих опытом в исследуемой области, или когда интерес исследования связан с конкретной областью или небольшой группой. Различные типы целевого отбора проб включают:
- Девиантный случай - Исследователь получает кейсы, существенно отличающиеся от доминирующего образца (особого типа целенаправленной выборки). Случай выбирается для того, чтобы получить информацию о необычных случаях, которые могут быть особенно проблемными или особенно хорошими.
- Пример использования - Исследование ограничено одной группой, часто со схожими характеристиками или небольшого размера.
- Специальные квоты - Установлена квота (например, 65% женщин), и исследователи могут выбирать любого респондента по своему усмотрению при условии соблюдения квоты.

Невероятностная выборка не должна иметь целью получение тех же типов результатов или соответствовать тем же стандартам качества, что и вероятностная выборка (Steinke, 2004).

Исследования, предназначенные для использования вероятностной выборки, иногда заканчиваются использованием не вероятностных выборок из-за особенностей метода выборки. Например, использование выборки людей, состоящих на оплачиваемой рабочей силе, для анализа влияния образования на заработки означает использование вероятностной выборки лиц, которые могут быть на оплачиваемой рабочей силе. Поскольку получаемое людьми образование может определять их вероятность того, что они будут участвовать в оплачиваемой рабочей силе, выборка оплачиваемой рабочей силы представляет собой не вероятностную выборку для рассматриваемого вопроса. В таких случаях результаты необъективны.

Используемая статистическая модель также может сделать данные не вероятностной выборкой. Например, Лукас (2014b) отмечает, что несколько опубликованных исследований, в которых используется многоуровневое моделирование, были основаны на выборках, которые в целом являются вероятностными, но не вероятностными выборками для одного или нескольких уровней анализа в исследовании. Факты указывают на то, что в таких случаях систематическая ошибка проявляется плохо, так что выводы из такого анализа являются необоснованными.

Эти проблемы встречаются в академической литературе, но они могут быть более частыми в неакадемических исследованиях. Например, при опросе общественного мнения, проводимом частными компаниями (или другими организациями, которые не могут требовать ответа), выборка может быть выбрана самостоятельно, а не случайной. Это часто приводит к важному типу ошибок, предвзятость самоотбора, в котором готовность потенциального участника стать волонтером для выборки может определяться такими характеристиками, как покорность или доступность. Выборки в таких обследованиях следует рассматривать как недовероятные выборки населения, и достоверность результатов, основанных на них, неизвестна и не может быть установлена.

Смотрите также

Рекомендации

^ Суреш, Шарма (2014). Медсестринские исследования и статистика. Elsevier Health Sciences. п. 224. ISBN 9788131237861. Получено 29 сентября 2017.
^ Schuster, Daniel P .; Пауэрс (доктор медицины), Уильям Дж. (2005). Трансляционные и экспериментальные клинические исследования. Липпинкотт Уильямс и Уилкинс. п. 46. ISBN 9780781755658. Получено 29 сентября 2017.
^ Бауэрс, Дэвид; Хаус, Аллан; Оуэнс, Дэвид Х. (2011). Начало исследований в области здравоохранения. Джон Вили и сыновья. ISBN 9781118292969. Получено 29 сентября 2017.

Берг, Свен. (2006). "Snowball Sampling – I", стр. 7817–7821 в Энциклопедия статистических наукпод редакцией Сэмюэля Коца, Кэмпбелла Рида, Н. Балакришнана и Брани Видаковича. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley and Sons, Inc.
Лукас, Сэмюэл Р. (2014a). «За пределами доказательства существования: онтологические условия, эпистемологические последствия и углубленное исследование интервью»., Качество и количество, 48: 387–408. Дои:10.1007 / s11135-012-9775-3.
Лукас, Сэмюэл Р. (2014b). «Неудобный набор данных: предвзятость и несоответствующий вывод в многоуровневой модели»., Качество и количество, 48: 1619–1649. Дои:10.1007 / s11135-013-9865-х
Маршалл, Мартин Н. (1996). «Выборка для качественного исследования». Семейная практика 13: 522–526. Дои:10.1093 / fampra / 13.6.522
Маленький, Марио Л. (2009). «Сколько случаев мне нужно?» О науке и логике отбора случаев в полевых исследованиях ». Этнография 10: 5–38. Дои:10.1177/1466138108099586
Стейнке, И. (2004). «Критерии качества качественного исследования». Соучастник качественного исследования, 184–190. Лондон: Sage Publications
Штраус, А. и Корбин, Дж. (1990). «Основы качественного исследования». Лондон: Sage Publications.
Видерман, Майкл В. (1999). «Предвзятость волонтеров в исследованиях сексуальности с участием студентов колледжей». Журнал сексуальных исследований, 36: 59–66, Дои:10.1080/00224499909551968.
Инь, Роберт К. (2014 [1984]). Тематическое исследование: дизайн и методы. Thousand Oaks: Sage публикации.

[Suresh2014-1] Суреш, Шарма (2014). Медсестринские исследования и статистика. Elsevier Health Sciences. п. 224. ISBN 9788131237861. Получено 29 сентября 2017.

[Schuster2005-2] Schuster, Daniel P .; Пауэрс (доктор медицины), Уильям Дж. (2005). Трансляционные и экспериментальные клинические исследования. Липпинкотт Уильямс и Уилкинс. п. 46. ISBN 9780781755658. Получено 29 сентября 2017.

[Bowers2011-3] Бауэрс, Дэвид; Хаус, Аллан; Оуэнс, Дэвид Х. (2011). Начало исследований в области здравоохранения. Джон Вили и сыновья. ISBN 9781118292969. Получено 29 сентября 2017.

[1]

[2]

[3]