Olasılık ve Olasılık Olmayan Örnekleme

Bu makaleyi okuduktan sonra, olasılık ve olasılık dışı örneklemenin kombinasyonları hakkında bilgi edineceksiniz.

Örnekleme bir dizi aşamada gerçekleştirilirse, olasılık ve olasılık dışı ilkeleri bir örnekleme tasarımında birleştirmek mümkündür. Olasılık ilkesine göre kalan bir veya daha fazla örnekleme aşaması ve olasılık olmayan ilkeye göre kalan aşamalar gerçekleştirilebilir.

Bir örnek olarak, araştırmacı küme (olasılık) örnekleme stratejisini kullanarak kümeleri seçerek başlayabilir, ancak son aşamada, elemanların kota örnekleri olarak sınıflarını seçebilir.

Böylece, örnekleyici bir eyalette bölgelerin olasılık örneğini seçebilir; Bu ilçelerin her birinde, gelişme bloklarının bir olasılık örneğini seçebilir ve son olarak, her blokta topluluk gelişim aşamaları için kontrol edilen kota numunelerini, yani, I, II, III vb. seçebilir.

Böyle bir tasarımın avantajı, kota örneklemesinin başlıca ekonomilerinin, örnek için özel durumların elde edilmesinde ortaya çıkmasıdır. Örneklemenin son aşamasının gerçekleştirileceği alanlar olan olasılık ilkesine başvurularak seçim yapmak nispeten daha pahalıdır.

Seçilen alanlarda alınan kota örneklerinin belirli değişkenleri kontrol etmede daha başarılı olduğunu kanıtlayan bazı kanıtlar vardır, bu değişkenlerin kontrolünün görüşmeci veya gözlemcilerin kararlarına bağlı olduğu durumdan daha başarılıdır. Olasılık ve olasılık dışı prosedürleri belirli durumlarda birleştirmek, ters bir stratejiyi içerebilir.

Araştırmacı, olasılık dışı bir alan örneği içindeki elementlerin olasılık örneğini alabilir; alanlar bir amaçlı veya değerlendirme örneği olarak seçilmiştir. İlçeler (yukarıdaki örnekte), özellikle gelişim hedeflerine (veya tersine) ulaşmada özellikle başarılı oldukları zeminde seçilebilir ve her birinden, örnekleyici daha sonra gelişimsel blokların bir olasılık örneğini seçer.

Amaçlı olarak seçilen tipik bölgeler, bir popülasyon tanımlayan olarak kabul edilebilir. Bir olasılık örneklemesi tamamen uygulanabilirse ve bu nedenle, bir örneklemin bulgularının 'popülasyonun' geri dönüşlerinin iyi bir temsili olduğu varsayımıyla yerleştirilebilecek olan güven derecesi tahmin edilebilir.

Araştırmacı daha sonra, bu sınırlı alt popülasyona dayanan çıkarımları, tipik ilçelerin hala kendi aşamalarında tipik olduğu varsayımına tabi olmak üzere, ulusal nüfusa genelleyebilir. Bu varsayım geçerli olduğu sürece ve geçerlidir.

Şimdi bir olasılıkta olasılıksız örneklemenin özel uygulamalarını tartışalım. Olası olmayan örnekleme prosedürlerinin temel avantajlarının kolaylık ve ekonomi olduğu daha önce öne sürülmüştü. Araştırmacılar olasılıksız örnekleme yöntemlerini kullanmaya devam etmekte ve kullanımlarını pratik deneyim, uygunluk ve tesis gerekçesiyle haklı çıkarmaktadır.

Elbette, aynı nefeste olasılık örneklemesinin teorik üstünlüğünü kabul edebilirler. Ancak birçok pratik örnekleyici, çoğu durumda, olasılık örneklemesinin üstünlüğünün yalnızca “kağıt üzerinde” veya “kavramsal” olduğunu iddia eder. Olasılık örnekleme planlarının fiili olarak uygulanma şeklinin, olasılık örneklemesinin teorik avantajlarının neredeyse geçersiz hale geldiğine işaret ederler.

Olasılık örnekleme planını gerçekleştirmede birçok kayma olabilir. Örneğin, örnekte seçilen vakaların bazıları görüşme yapmayı reddedebilir veya mevcut olmayabilir, görüşme yapanlar görüşme sürecinde bazı soruları çıkartabilir, görüşmelere başlangıçta seçilen vakalarda diğer cevaplayıcıları ikame etmek için izin verilmesiyle uzlaşmalar yapılabilir. evde bulunmaz vb.

Dolayısıyla, gerçekten görüşülen örnek, terimin tam anlamıyla, evrenin olasılık örneği olmayabilir.

Ayrıca, olasılık örneklemesinin gereksiz veya uygunsuz olduğu durumlar da vardır. Örneğin, keşifsel araştırmalarda, araştırmacının amacı, araştırma problemi veya hipotezi ortaya koymasına yardımcı olmak için fikirler, yeni görüşler ve deneyimli eleştirel değerlendirmeler elde etmektir.

Bu tür çalışmalar yürüten araştırmacı, örneklenen popülasyonlara genelleme yapabilmek amacıyla örneklerin çalışmalarını yapmaz. Böylece, bir amaçlı örnek seçer.

Ankete katılanlar, özel deneyimleri, maruziyetleri ve yeterlilikleri nedeniyle kesin olarak seçilmekte, pazar araştırmacıları tipik olarak, numunedeki elementler arasındaki fark olasılığını en üst düzeye çıkaracak şekilde seçilen, yanlışlıkla veya amaçlı örneklerden memnun kalmaktadır.

Nüfus dağılımının doğru tahminlerini yapmak yerine, ürünlerin reklamını yapmaktan sorumlu kişilere iletilecek fikirleri arıyor olabilirler.

Bazen, olasılık dışı örneklemeye başvurmaktan başka yol yoktur. Birisi, örneğin, ayrılmak zorunda kalan insanların deneyimleri hakkında bir şeyler bulmaya çalışıyorsa, örneğin, Sri Lanka, belirli siyasi gelişmeler nedeniyle, gerçekçi bir tercihi yoktur, ancak mevcut olan bilgi kaynaklarına güvenmek dışında, burada ve şimdi.

Tabii ki, araştırmacının buradaki seçimi, hata payının istatistiksel olarak değerlendirilmesine izin vermeyen veriler arasındadır. Bu, elbette, birinin hata olasılığı ile ilgilenmediği anlamına gelmez; yalnızca, iç verinin tutarlılığına ve güvenceye gelebileceği diğer bilgilerle tutarlılığına olan güvenini koyar.

Örnekleme tasarımına ek olarak araştırmada birçok önemli husus olduğunu hatırlamalıyız. Bu nedenle, bir düşünceyi diğerine karşı dengelemek gerekli olabilir. Bazen, bilgelik, daha hassas ve daha hassas bir veri toplama yöntemi lehine verilmiş olan daha iyi bir örnekleme tasarımında yatmaktadır.

Bu bağlamda, olasılıksız örneklemenin kullanımının neden bazı durumlarda gerekçelendirilebileceğini anlamamız gerekir. Tabii ki, çok sağlam olmayan bir numuneye dayanarak daha yeterli veya derinlemesine bilgi toplamanın daha iyi veya daha sağlam bir numuneye dayanan daha az yeterli bilgiye sahip olup olmadığına karar verilmesi, hiçbir şekilde ulaşılması kolay değildir.

Araştırmacı açısından, araştırmacının böyle bir karar vermesi söz konusudur.

Örneğin, çocuk sokak çetelerinde erkeklerin narkotik kullanımı ile ilgili faktörlerin araştırılmasında, Chein ve Ortakları (1957), çete çocuklarının güvenini oldukça kazanmış bir grup sosyal çalışanı kullandı.

Bu örnek, tesadüfi bir grup çalışanı örneğiydi ve yalnızca birlikte çalıştıkları çeteler hakkında bilgi verebildiklerinden, hakkında bilgi sahibi olabilecek çete üyesi örnekleri de tesadüfi bir örnekti.

Ancak, çeteyle ilgili daha güvenilir bilgilerin bu grup çalışanlarından edinilebileceği tesis göz önüne alındığında, araştırmacılar çete üyelerinin olasılık örneğine (bu olasılık örneğini elde etmenin mümkün olduğunu varsayarak) kazara (olasılık dışı) bir örneği tercih ettiler. .

Bu nedenle, bilimsel bilgeliğinde araştırmacı, çeşitli araştırma prosedürlerinin kazanımlarını ve yükümlülüklerini dikkatle tartmalıdır. Belli koşullar altında, bilgiyi güvence altına almanın daha hassas ve güvenilir araçlarıyla daha derin bir anlayış kazanmak için örnekleme prosedüründeki olasılık ilkesini feda edebilir.