Невероятностная выборка

Выборка - это использование подмножества населения для представления всего населения или для информирования о (социальных) процессах, которые имеют значение за пределами изученных конкретных случаев, лиц или участков. Вероятностная выборка или случайная выборка - это метод выборки, при котором может быть рассчитана вероятность получения любой конкретной выборки. Невероятностная выборка не соответствует этому критерию. Методы невероятностной выборки не предназначены для использования 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 сложное социальное явление, 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 уместной - если вас интересуют только конкретные изученные случаи (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, случайный или случайный отбор - члены популяции 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 приближаться к одним типам респондентов и избегать других (Lucas 2014a), а респонденты, которые добровольно участвуют в исследовании, могут неизвестным, но важным образом отличаться от других (Wiederman 1999).
Последовательные выборки - также известные как общая перечислительная выборка ,^[1] представляет собой метод отбора пробв котором выбран каждый предмете отвечающего критерии включенияпока требуемый размер выборкине будет достигнут. ^[2]^[3]
Выборка «снежный ком» - первый респондент направляет знакомого. Друг также отсылает друга и так далее. Такие выборки предвзяты, 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 целенаправленная выборка - исследователь выбирает выборку на основе того, кто, по его мнению, подходит для исследования. Это используется в первую очередь, когда есть ограниченное количество людей, обладающих опытом в исследуемой области, или когда интерес исследования связан с определенной областью или небольшой группой. Различные типы целевого отбора проб включают:
- Девиантный случай - исследователь получает случаи, которые существенно отличаются от доминирующего образца (особый тип целенаправленной выборки). Случай выбирается для того, чтобы получить информацию о необычных случаях, которые могут быть особенно проблемными или особенно хорошими.
- Пример - исследование ограничено одной группой, часто с аналогичными характеристиками или небольшого размера.
- Специальные квоты - устанавливается квота (например, 65% женщин), и исследователи могут выбирать любого респондента по своему усмотрению, если квота соблюдается.

Невероятностная выборка не должна быть направлена на получение тех же 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 характеристик метода выборки. Например, использование выборки людей, занятых на оплачиваемой рабочей силе, для анализа влияния образования на заработки означает использование не вероятностной выборки лиц, которые могли бы быть на оплачиваемой рабочей силе. Поскольку образование, которое получают люди, может определять их вероятность того, что они будут участвовать в оплачиваемой рабочей силе, выборка оплачиваемой рабочей силы является не вероятностной выборкой для рассматриваемого вопроса. В таких случаях результаты являются необъективными.

Используемая статистическая модель может также сделать данные не вероятностной выборкой. Например, Лукас (2014b) отмечает, что несколько опубликованных исследований, в которых используется многоуровневое моделирование, 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 некачественно, так что выводы из такого анализа являются необоснованными.

Эти проблемы встречаются в академической литературе, но чаще встречаются 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 ошибки, предвзятости самоотбора , при которой готовность потенциального участника добровольно участвовать в выборке может определяться такими характеристиками, как покорность или доступность. Выборки в таких обследованиях следует рассматривать как недовероятные выборки населения, и достоверность основанных на них выводов неизвестна и не может быть установлена.

См. Также [ править ]

Ссылки [ править ]

^ Суреш, Шарма (2014). Медсестринское дело и статистика . Elsevier Health Sciences. п. 224. ISBN 9788131237861. Проверено 29 сентября 2017 года .
^ Шустер, Дэниел П .; Пауэрс (доктор медицины), Уильям Дж. (2005). Трансляционные и экспериментальные клинические исследования . Липпинкотт Уильямс и Уилкинс. п. 46. ISBN 9780781755658. Проверено 29 сентября 2017 года .
^ Бауэрс, Дэвид; Хаус, Аллан; Оуэнс, Дэвид Х. (2011). Приступая к исследованиям в области здравоохранения . Джон Вили и сыновья. ISBN 9781118292969. Проверено 29 сентября 2017 года .

Берг, Свен. (2006). «Snowball Sampling – I», стр. 7817–7821 в Энциклопедии статистических наук , под редакцией Сэмюэля Котца, 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 подробные интервью». , Качество и количество , 48: 387–408. DOI : 10.1007 / s11135-012-9775-3 .
Лукас, Сэмюэл Р. (2014b). «Неудобный набор данных: смещение и несоответствующий вывод в многоуровневой модели». , Качество и количество , 48: 1619–1649. DOI : 10.1007 / s11135-013-9865-х
Маршалл, Мартин Н. (1996). «Выборка для качественного исследования». Семейная практика 13: 522–526. DOI : 10,1093 / fampra / 13.6.522
Маленький, Марио Л. (2009). "'Сколько ящиков мне нужно?' О науке и логике отбора случаев в полевых исследованиях ». Этнография 10: 5–38. DOI : 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 добровольцев в исследованиях сексуальности с участием студентов колледжей». Журнал Sex Research , 36: 59-66, DOI : 10,1080 / 00224499909551968 .
Инь, Роберт К. (2014 [1984]). Тематическое исследование: дизайн и методы . Thousand Oaks: Sage публикации.

[Suresh2014-1] Суреш, Шарма (2014). Медсестринское дело и статистика . Elsevier Health Sciences. п. 224. ISBN 9788131237861. Проверено 29 сентября 2017 года .

[Schuster2005-2] Шустер, Дэниел П .; Пауэрс (доктор медицины), Уильям Дж. (2005). Трансляционные и экспериментальные клинические исследования . Липпинкотт Уильямс и Уилкинс. п. 46. ISBN 9780781755658. Проверено 29 сентября 2017 года .

[Bowers2011-3] Бауэрс, Дэвид; Хаус, Аллан; Оуэнс, Дэвид Х. (2011). Приступая к исследованиям в области здравоохранения . Джон Вили и сыновья. ISBN 9781118292969. Проверено 29 сентября 2017 года .

[1]