Gemakssteekproef. Bij deze steekproefmethode selecteer je geschikte respondenten die je eenvoudig kunt bereiken. Dit is een makkelijke en goedkope manier om data te verzamelen, maar de methode is niet wetenschappelijk. Met de gemakssteekproef weet je niet of je de resultaten representatief zijn voor de gehele populatie ...
Convenience sampling is een methode van niet-probabilistische sampling waarbij samples worden verzameld van gemakkelijk toegankelijke locaties of bronnen, zoals computerwetenschapslessen of online platforms zoals Craigslist, om specifieke fenomenen zoals cybercriminele communicatie te bestuderen.
Er kan zowel een tweetrapssteekproef genomen worden als een drietrapssteekproef. Voorbeeld: bij een getrapte steekproef is er bijvoorbeeld een lijst waaruit in eerste instantie scholen worden getrokken, waarna vervolgens binnen die scholen leraren aselect worden geselecteerd.
Een groot nadeel van convenience sampling is de beperkte representativiteit ervan. Omdat de steekproef wordt getrokken uit een subset van de populatie die direct beschikbaar is in plaats van geselecteerd via een gerandomiseerd proces, weerspiegelt deze mogelijk niet nauwkeurig de demografie of kenmerken van de gehele populatie.
Gemakkelijkheidssteekproef. De gemakkelijkheidssteekproef is wat het woord zelf zegt: gemakkelijk. We selecteren de variabelen omdat ze het eenvoudigst te werven zijn voor de studie. De onderzoeker heeft niet overwogen onderwerpen te selecteren die representatief zijn voor de gehele populatie.
Convenience sampling is een niet-waarschijnlijkheidsmethode waarbij deelnemers worden geselecteerd op basis van gemak van toegang, wat voordelen biedt zoals kosteneffectiviteit, eenvoud en snelheid . Het is ideaal voor verkennend onderzoek, pilotstudies of tijdgevoelige projecten. Het heeft echter beperkingen met betrekking tot bias en generaliseerbaarheid.
Je deelt de populatiegrootte door de steekproefgrootte (N / n = k) en selecteert bijvoorbeeld elke ke persoon. Als de populatie 1000 mensen telt, en je wilt een steekproef van 100, dan selecteer je dus elke tiende persoon uit het bestand.
Kan ik zowel doelgerichte als gemakssteekproeven gebruiken? Ja, u kunt doelgerichte en gemakssteekproeven combineren bij het verzamelen van gegevens, met name in gemengde methodenonderzoeken .
Purposive sampling is een doelbewuste steekproef. Een onderzoeker kiest dan respondenten uit op basis van zijn of haar eigen oordeel. De onderzoeker kijkt naar welke mensen hij of zij in geïnteresseerd is.
Convenience samples worden vaak gebruikt in verpleegkundig onderzoek omdat ze gemakkelijk en handig te verkrijgen zijn . Verpleegkundigen hebben vaak beperkte tijd en middelen om onderzoek te doen, dus ze kunnen kiezen voor convenience sampling om tijd en moeite te besparen.
Cluster sampling heeft de voorkeur als de populatie homogeen is en de clusters geschikt zijn voor de dataverzameling. Multistage sampling heeft de voorkeur als de populatie complex is en het sampling frame onvolledig of niet beschikbaar is.
Bij een geclusterde steekproef (cluster sampling) delen onderzoekers een populatie op in kleinere groepjes. Deze worden clusters genoemd. Vervolgens selecteren ze willekeurig clusters om een steekproef te vormen. Een geclusterde steekproef valt onder aselecte steekproeven.
Convenience sampling wordt gedefinieerd als een methode die onderzoekers gebruiken om gegevens voor marktonderzoek te verzamelen uit een gemakkelijk beschikbare groep respondenten. Het is de meest gebruikte bemonstering omdat het ongelooflijk snel, ongecompliceerd en economisch is.
Bij een getrapte steekproef of meertrapssteekproef (multistage sampling) trek je een steekproef uit een populatie met in elke fase kleinere groepen (steekproefeenheden).
Deze termen worden vervolgens gebruikt om het verschil tussen 'convenience sampling' en doelgerichte sampling uit te leggen. Convenience sampling is een niet-probabilistische samplingtechniek die toepasbaar is op kwalitatieve of kwantitatieve studies, hoewel het het meest wordt gebruikt in kwantitatieve studies .
Convenience sampling (ook wel grab sampling, accidental sampling of opportunity sampling genoemd) is een type niet-waarschijnlijkheidssteekproef waarbij de steekproef wordt getrokken uit een deel van de populatie dat het dichtstbij is.
Het is geaccepteerd dat de formule van Slovin een onderzoeker in staat stelt om de populatie te bemonsteren met een gewenste mate van nauwkeurigheid . De formule van Slovin geeft de onderzoeker een idee van hoe groot de steekproefomvang moet zijn om een redelijke nauwkeurigheid van de resultaten te garanderen.
Theoretical sampling betekent dat de onderzoeker op zoek gaat naar situaties of personen die meer, andere of specifieke informatie kunnen geven over de ontdekte concepten of categorieën.
Een doelgerichte steekproef is de verzamelnaam voor verschillende steekproefmethoden waarbij deelnemers bewust worden gekozen op grond van bepaalde kenmerken die zij bezitten.
Analyse van de resultaten van de convenience sample kan alleen worden toegepast op de groep deelnemers aan het onderzoek. Belangrijk is dat associaties en effecten die worden gevonden met een convenience sample niet kunnen worden gegeneraliseerd naar een doelpopulatie .
Doorgaans gebruik je geen steekproef als je kwalitatief onderzoek verricht. Ook gebruik je nooit een steekproef als je onderzoekspopulatie zo klein is dat je simpelweg alle personen die hiertoe behoren kunt ondervragen. Dit is mede afhankelijk van je onderzoeksmethode.
Een vuistregel die je kunt gebruiken is dat bij continue data de steekproef minstens 30 tot 40 moet zijn.Bij discrete data (geheeltallig) moet de steekproefomvang minstens 100 zijn, waarbij er minimaal 5 defecten moeten zijn.
Een steekproef of monster, een begrip in de statistiek, of trekking in de kansrekening, is een selectie uit een totale populatie ten behoeve van een meting van bepaalde eigenschappen van die populatie.
Als je bijvoorbeeld een betrouwbaarheidsinterval met een betrouwbaarheidsniveau van 95% kiest, betekent dit dat je ervan overtuigd bent dat de schatting 95 van de 100 keer tussen de bovenste en onderste waarden van het betrouwbaarheidsinterval zal vallen.