Nieuwe

De verschillende soorten steekproefontwerpen in de sociologie

De verschillende soorten steekproefontwerpen in de sociologie

Omdat het zelden mogelijk is om een ​​hele focuspopulatie te bestuderen, gebruiken onderzoekers monsters wanneer ze proberen gegevens te verzamelen en onderzoeksvragen te beantwoorden. Een steekproef is eenvoudig een deelverzameling van de populatie die wordt bestudeerd; het vertegenwoordigt de grotere populatie en wordt gebruikt om conclusies te trekken over die populatie. Sociologen gebruiken meestal twee steekproeftechnieken: die gebaseerd op waarschijnlijkheid en die niet. Ze kunnen met beide technieken verschillende soorten monsters genereren.

Niet-waarschijnlijkheid bemonsteringstechnieken

Het niet-waarschijnlijkheidsmodel is een techniek waarbij steekproeven worden verzameld op een manier die niet alle individuen in een populatie gelijke kansen geeft om te worden geselecteerd. Hoewel het kiezen van een niet-waarschijnlijkheidsmethode kan leiden tot bevooroordeelde gegevens of een beperkt vermogen om algemene conclusies te trekken op basis van de bevindingen, zijn er ook veel situaties waarin het kiezen van dit soort bemonsteringstechniek de beste keuze is voor de specifieke onderzoeksvraag of het stadium van onderzoek. Er kunnen vier soorten monsters worden gemaakt met het niet-waarschijnlijkheidsmodel.

Afhankelijkheid van beschikbare onderwerpen

Vertrouwen op beschikbare onderwerpen is een risicovol model dat veel voorzichtigheid van de kant van de onderzoeker vereist. Omdat het gaat om steekproefpassers of personen waarmee onderzoekers willekeurig in contact komen, wordt het soms een gemaksmonster genoemd omdat het de onderzoeker geen controle geeft over de representativiteit van de steekproef.

Hoewel deze bemonsteringsmethode nadelen heeft, is het handig als de onderzoeker de kenmerken wil bestuderen van mensen die op een bepaald moment op een straathoek langs komen, vooral als dergelijk onderzoek anders niet mogelijk zou zijn. Om deze reden worden gemaksmonsters vaak gebruikt in de vroege of pilotfase van onderzoek, voordat een groter onderzoeksproject wordt gestart. Hoewel deze methode nuttig kan zijn, zal de onderzoeker niet in staat zijn om de resultaten van een steekproef van gemak te gebruiken om een ​​bredere populatie te generaliseren.

Doelgericht of veroordelend monster

Een doelgerichte of oordelende steekproef is een steekproef die wordt geselecteerd op basis van de kennis van een populatie en het doel van de studie. Toen sociologen van de Universiteit van San Francisco bijvoorbeeld de lange termijn emotionele en psychologische effecten van het kiezen van een zwangerschap wilden onderzoeken, creëerden ze een steekproef die uitsluitend vrouwen bevatte die abortussen hadden gekregen. In dit geval gebruikten de onderzoekers een doelgerichte steekproef omdat de geïnterviewde personen een specifiek doel of een specifieke beschrijving hadden die nodig was om het onderzoek uit te voeren.

Sneeuwbal monster

Een steekproef van sneeuwballen is geschikt om in onderzoek te gebruiken wanneer leden van een bevolking moeilijk te vinden zijn, zoals daklozen, migrerende werknemers of immigranten zonder papieren. Een sneeuwbalsteekproef is een steekproef waarin de onderzoeker gegevens verzamelt over de weinige leden van de doelpopulatie die hij of zij kan lokaliseren en vervolgens die personen vraagt ​​om de informatie te verstrekken die nodig is om andere leden van die populatie te lokaliseren.

Als een onderzoeker bijvoorbeeld immigranten zonder papieren uit Mexico wilde interviewen, zou ze een paar mensen zonder papieren kunnen interviewen die ze kent of kan lokaliseren. Daarna zou ze op die onderwerpen vertrouwen om meer mensen zonder papieren te helpen lokaliseren. Dit proces gaat door totdat de onderzoeker alle interviews heeft die ze nodig heeft of totdat alle contacten zijn uitgeput.

Deze techniek is nuttig bij het bestuderen van een gevoelig onderwerp waar mensen misschien niet openlijk over praten, of als praten over de onderzochte kwesties hun veiligheid in gevaar kan brengen. Een aanbeveling van een vriend of kennis dat de onderzoeker te vertrouwen is, werkt om de steekproefomvang te vergroten.

Quotavoorbeeld

Een quota-steekproef is een steekproef waarin eenheden worden geselecteerd in een steekproef op basis van vooraf gespecificeerde kenmerken, zodat de totale steekproef dezelfde verdeling van kenmerken heeft waarvan wordt aangenomen dat deze in de bestudeerde populatie bestaat.

Onderzoekers die een nationale quotumsteekproef uitvoeren, moeten bijvoorbeeld weten welk deel van de bevolking mannelijk is en welk deel vrouwelijk. Mogelijk moeten ze ook het percentage mannen en vrouwen kennen dat onder andere leeftijd, ras of klasse valt. De onderzoeker zou dan een steekproef verzamelen die deze verhoudingen weerspiegelde.

Waarschijnlijkheid bemonsteringstechnieken

Het waarschijnlijkheidsmodel is een techniek waarbij steekproeven worden verzameld op een manier die alle individuen in de populatie een gelijke kans geeft om te worden geselecteerd. Velen beschouwen dit als de meer methodologisch rigoureuze benadering van steekproeven, omdat het sociale vooroordelen elimineert die de onderzoekssteekproef zouden kunnen vormen. Uiteindelijk moet echter de steekproeftechniek die u kiest degene zijn die u het beste in staat stelt om op uw specifieke onderzoeksvraag te reageren. Er zijn vier soorten technieken voor waarschijnlijkheidsbemonstering.

Eenvoudig willekeurig monster

De eenvoudige willekeurige steekproef is de basissteekproefmethode die wordt aangenomen in statistische methoden en berekeningen. Om een ​​eenvoudige willekeurige steekproef te verzamelen, krijgt elke eenheid van de doelpopulatie een nummer. Een set willekeurige getallen wordt vervolgens gegenereerd en de eenheden van die getallen worden opgenomen in de steekproef.

Een onderzoeker die een populatie van 1.000 mensen bestudeert, wil misschien een willekeurige steekproef van 50 mensen kiezen. Eerst wordt elke persoon genummerd van 1 tot 1.000. Vervolgens genereert u een lijst van 50 willekeurige getallen, meestal met een computerprogramma, en de personen die die getallen zijn toegewezen, zijn opgenomen in de steekproef.

Bij het bestuderen van mensen kan deze techniek het best worden gebruikt bij een homogene populatie, of een die niet veel verschilt naar leeftijd, ras, opleidingsniveau of klasse. Dit komt omdat een onderzoeker bij het omgaan met een heterogene populatie het risico loopt een bevooroordeelde steekproef te maken als er geen rekening wordt gehouden met demografische verschillen.

Systematisch voorbeeld

In een systematische steekproef worden de elementen van de populatie in een lijst geplaatst en vervolgens elke nHet element in de lijst wordt systematisch gekozen voor opname in de steekproef.

Als de studiepopulatie bijvoorbeeld 2000 studenten op een middelbare school bevatte en de onderzoeker een steekproef van 100 studenten wilde, zouden de studenten in lijstvorm worden geplaatst en vervolgens zou elke 20e student worden geselecteerd voor opname in de steekproef. Om te voorkomen dat er bij deze methode een mogelijke menselijke vertekening ontstaat, moet de onderzoeker de eerste willekeurige persoon selecteren. Dit wordt technisch een systematisch monster met een willekeurige start genoemd.

Gestratificeerd monster

Een gestratificeerde steekproef is een bemonsteringstechniek waarbij de onderzoeker de gehele doelpopulatie in verschillende subgroepen of strata verdeelt en vervolgens de uiteindelijke proefpersonen willekeurig proportioneel uit de verschillende strata selecteert. Dit type steekproeven wordt gebruikt wanneer de onderzoeker specifieke subgroepen binnen de populatie wil benadrukken.

Om bijvoorbeeld een gestratificeerde steekproef van universitaire studenten te verkrijgen, organiseert de onderzoeker eerst de populatie per hogeschoolklasse en selecteert vervolgens het juiste aantal eerstejaarsstudenten, tweedejaarsstudenten, junioren en senioren. Dit zou ervoor zorgen dat de onderzoeker voldoende hoeveelheden van elke klasse in de laatste steekproef heeft.

Cluster Sample

Clustersteekproeven kunnen worden gebruikt wanneer het onmogelijk of onpraktisch is om een ​​uitputtende lijst samen te stellen van de elementen waaruit de doelpopulatie bestaat. Meestal zijn de populatie-elementen echter al in subpopulaties gegroepeerd en bestaan ​​er al lijsten met die subpopulaties of kunnen deze worden gemaakt.

Misschien is de doelpopulatie van een studie kerkleden in de Verenigde Staten. Er is geen lijst met alle kerkleden in het land. De onderzoeker zou echter een lijst met kerken in de Verenigde Staten kunnen maken, een steekproef van kerken kunnen kiezen en vervolgens lijsten met leden van die kerken kunnen verkrijgen.

Bijgewerkt door Nicki Lisa Cole, Ph.D.