Sampling entmystifiziert: Probability vs. Non-Probability Sampling

Sampling kann ein verwirrendes Konzept für Manager sein, die Umfrageforschungsprojekte durchführen. Wenn Sie einige grundlegende Informationen zu Umfragestichprobenentwürfen kennen und wissen, wie sie sich unterscheiden, können Sie die Vor-und Nachteile verschiedener Ansätze verstehen. Die beiden Hauptmethoden, die in der Umfrageforschung verwendet werden, sind Wahrscheinlichkeitsstichproben und Nichtwahrscheinlichkeitsstichproben. Der große Unterschied ist, dass in der Wahrscheinlichkeit sampling-alle Personen, die eine chance haben, gewählt zu werden, und die Ergebnisse sind mehr wahrscheinlich, um genau zu reflektieren die gesamte Bevölkerung., Während es immer schön wäre, eine wahrscheinlichkeitsbasierte Stichprobe zu haben, müssen andere Faktoren berücksichtigt werden (Verfügbarkeit, Kosten, Zeit, was Sie zu den Ergebnissen sagen möchten). Einige zusätzliche Merkmale der beiden Methoden sind unten aufgeführt. Wahrscheinlichkeitsabtastung

• Sie haben einen vollständigen Abtastrahmen. Sie haben Kontaktinformationen für die gesamte Bevölkerung. • Sie können eine Zufallsstichprobe aus Ihrer Population auswählen. Da alle Personen (oder“ Einheiten“) die gleiche Chance haben, für Ihre Umfrage ausgewählt zu werden, können Sie nach dem Zufallsprinzip Teilnehmer auswählen, ohne ganze Teile Ihrer Zielgruppe zu verpassen., • Sie können Ihre Ergebnisse aus einer Zufallsstichprobe verallgemeinern. Mit dieser Datenerfassungsmethode und einer angemessenen Antwortrate können Sie Ihre Ergebnisse auf die gesamte Population extrapolieren. • Kann teurer und zeitaufwendiger sein als bequeme oder zielgerichtete Probenahme.

Nichtprobabilitätsstichprobe

• Wird verwendet, wenn keine vollständige Populationsliste verfügbar ist. Einige Einheiten können nicht ausgewählt werden, daher haben Sie keine Möglichkeit, die Größe und Wirkung von Stichprobenfehlern (verpasste Personen, ungleiche Darstellung usw.) zu kennen.). • Nicht zufällig., • Kann effektiv sein, wenn Sie versuchen, Ideen zu generieren und Feedback zu erhalten, aber Sie können Ihre Ergebnisse nicht auf eine gesamte Bevölkerung mit einem hohen Maß an Vertrauen verallgemeinern. Quotenproben (Männer und Frauen usw.) sind ein Beispiel. •Bequemer und kostengünstiger, hält aber den Erwartungen der Wahrscheinlichkeitstheorie nicht stand.

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