편의 샘플링이란 무엇입니까?

편의성 샘플링은 Grab, Opportunity, 우연 또는 우연한 샘플링이라고도합니다.이 방법을 통해 연구원은 도달하기 쉬운 과목을 사용합니다.이름에서 알 수 있듯이 연구원은 편의로 인해 주제를 선택합니다.편의 샘플링의 몇 가지 예는 학생들이 연구 연구에서 반 친구를 사용하거나 텔레비전 기자가 거리의 사람들을 인터뷰 할 때입니다.확률 샘플링 방법을 사용하면 인구의 모든 가능한 피험자가 샘플에 포함될 가능성이 있습니다.연구원들은 그들 중 하나가 선택 될 수있는 수학적 확률을 계산할 수도 있습니다.또한 샘플이 실제 모집단과 다를 수있는 정도 인 샘플링 오차를 계산할 수 있습니다.이는 피험자가 비 랜덤 방식으로 선택되고 일부 인구 구성원은 포함 될 가능성이 없음을 의미합니다.비 기능성 샘플링을 통해 연구원들은 샘플이 전체 인구를 얼마나 잘 나타내는 지 계산할 방법이 없습니다.일반적으로 확률 샘플링은 비 확률 샘플링보다 더 엄격하고 정확한 것으로 간주되지만 항상 실현 가능하지는 않습니다.연구원이 추가 연구가 보증되는지 여부를 식별 할 수있는 저렴하고 빠른 방법을 원할 때 종종 파일럿 또는 탐색 연구에서 사용됩니다.많은 사회 과학 연구는 학생, 유급 자원 봉사자 또는 고객과 편의 샘플링을 사용합니다.

편의 샘플링과 유사한 또 다른 방법을 Snowball Sampling이라고합니다.이것은 현재 참가자가 다른 가능한 주제를 참조하거나 식별하는 또 다른 비 기능성 방법입니다.눈덩이 샘플링은 종종 특정 인구 구성원을 찾기가 어려울 때 사용됩니다.일반적으로 데이터를 수집하는 빠르고 비교적 비용 효율적인 방법입니다.많은 연구자들은 이미 고객, 환자, 학생, 동료 또는 친구들이 활용할 수있는 풀을 가지고 있습니다.무작위 샘플링을 사용하면 인구의 모든 구성원이 선택 될 가능성이 동일하므로 샘플은 인구를 잘 표현합니다.편의 샘플은 모집단을 대표하지 않으며이 방법은 확률 방법만큼 구조적이거나 엄격하지 않습니다.이 샘플링 방법을 활용하는 연구는 결과의 일반화에 대한 가능한 편견과 한계에 대해 비판적으로 평가되어야합니다.