Lấy mẫu xác suất và không xác suất

Sau khi đọc bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về sự kết hợp của lấy mẫu xác suất và không xác suất.

Nếu lấy mẫu được thực hiện trong một loạt các giai đoạn, có thể kết hợp các nguyên tắc xác suất và phi xác suất trong một thiết kế lấy mẫu. Một hoặc nhiều giai đoạn lấy mẫu có thể được thực hiện theo nguyên tắc xác suất và các giai đoạn còn lại theo nguyên tắc phi xác suất.

Lấy một ví dụ, điều tra viên có thể bắt đầu bằng cách chọn các cụm sử dụng chiến lược lấy mẫu cụm (xác suất) nhưng ở giai đoạn cuối, anh ta có thể chọn các lớp yếu tố làm mẫu hạn ngạch.

Do đó, người lấy mẫu có thể chọn một mẫu xác suất của các quận trong một tiểu bang; trong mỗi quận này, anh ta có thể chọn một mẫu xác suất của các khối phát triển và cuối cùng, trong mỗi khối anh ta có thể chọn các mẫu hạn ngạch được kiểm soát cho các giai đoạn phát triển cộng đồng, ví dụ, I, II, III, v.v.

Ưu điểm của thiết kế như vậy là các nền kinh tế chính của lấy mẫu hạn ngạch xảy ra trong việc thu được các trường hợp cụ thể cho mẫu. Nó tương đối ít tốn kém hơn khi lựa chọn theo nguyên tắc xác suất, các khu vực trong đó giai đoạn lấy mẫu cuối cùng sẽ diễn ra.

Có một số bằng chứng để chứng minh rằng các mẫu hạn ngạch được lấy trong các khu vực được chọn sẽ thành công hơn trong việc kiểm soát các biến nhất định so với trường hợp khi việc kiểm soát các biến này phụ thuộc vào phán đoán của người phỏng vấn hoặc quan sát viên. Kết hợp các thủ tục xác suất và phi xác suất trong một số trường hợp nhất định, có thể liên quan đến một chiến lược ngược lại.

Điều tra viên có thể lấy mẫu xác suất của các yếu tố trong mẫu không xác suất của các khu vực; các khu vực được chọn là một mẫu có chủ đích hoặc phán đoán. Các quận (trong ví dụ trên) có thể được chọn trên cơ sở những khu vực này đặc biệt thành công trong việc đạt được các mục tiêu phát triển (hoặc ngược lại) và từ mỗi trong số đó, người lấy mẫu sau đó chọn một mẫu xác suất của các khối phát triển.

Các quận điển hình được chọn có chủ đích có thể được coi là xác định dân số. Nếu lấy mẫu xác suất là hoàn toàn có thể áp dụng và do đó người ta có thể ước tính mức độ tin cậy có thể được đặt trong giả định rằng các phát hiện của mẫu là đại diện tốt cho lợi nhuận của 'dân số'.

Sau đó, nhà nghiên cứu có thể khái quát các suy luận dựa trên dân số bị hạn chế này đối với dân số quốc gia, với giả định rằng các huyện điển hình vẫn là điển hình của các giai đoạn tương ứng. Miễn là và đến mức mà giả định này là hợp lệ.

Bây giờ chúng ta hãy thảo luận về các ứng dụng đặc biệt của lấy mẫu phi xác suất. Nó đã được đề xuất trước đó rằng những lợi thế chính của quy trình lấy mẫu phi xác suất là sự thuận tiện và kinh tế. Các nhà điều tra tiếp tục sử dụng các phương pháp lấy mẫu phi xác suất và biện minh cho việc sử dụng của họ với lý do kinh nghiệm thực tế, sự nhanh nhạy và cơ sở.

Tất nhiên, họ có thể trong cùng một hơi thở thừa nhận tính ưu việt về mặt lý thuyết của việc lấy mẫu xác suất. Tuy nhiên, nhiều người lấy mẫu thực tế cho rằng trong nhiều trường hợp, tính ưu việt của việc lấy mẫu xác suất chỉ là 'trên giấy' hoặc 'ghi chú'. Họ chỉ ra rằng nhiều lần, cách thức thực hiện kế hoạch lấy mẫu xác suất, những lợi thế về mặt lý thuyết của việc lấy mẫu xác suất gần như bị vô hiệu hóa.

Có thể có nhiều trượt trong việc thực hiện kế hoạch lấy mẫu xác suất. Ví dụ, một số trường hợp được chọn trong mẫu có thể từ chối phỏng vấn hoặc không có sẵn, người phỏng vấn có thể bỏ qua một số câu hỏi trong quá trình phỏng vấn, có thể thực hiện thỏa hiệp bằng cách cho phép người phỏng vấn thay thế người trả lời khác khi các trường hợp được chọn ban đầu. không được tìm thấy ở nhà và như vậy.

Mẫu thực sự được phỏng vấn, do đó, có thể không phải là mẫu xác suất của vũ trụ theo nghĩa chặt chẽ của thuật ngữ này.

Hơn nữa, có những trường hợp trong đó lấy mẫu xác suất là không cần thiết hoặc không phù hợp. Ví dụ, trong các nghiên cứu khám phá, mục tiêu của nhà nghiên cứu là thu thập ý tưởng, hiểu biết mới và đánh giá quan trọng có kinh nghiệm chỉ để giúp anh ta đặt ra một vấn đề nghiên cứu hoặc giả thuyết.

Nhà nghiên cứu thực hiện các nghiên cứu như vậy không thực hiện các nghiên cứu về các mẫu với mục đích có thể khái quát hóa cho các quần thể đang được lấy mẫu. Vì vậy, anh ta chọn một mẫu có chủ đích.

Những người được hỏi được lựa chọn chính xác vì kinh nghiệm đặc biệt, mức độ tiếp xúc và năng lực của họ, các nhà nghiên cứu thị trường thường hài lòng với các mẫu ngẫu nhiên hoặc có chủ đích, được chọn theo cách sao cho khả năng khác biệt giữa các yếu tố trong mẫu được tối đa hóa.

Họ có thể đang tìm kiếm ý tưởng để truyền đi, cho những người phụ trách quảng cáo sản phẩm thay vì đưa ra các ước tính chính xác về phân bổ dân số.

Đôi khi không có lối thoát nào ngoài việc dùng đến phương pháp lấy mẫu phi xác suất. Nếu một người đang cố gắng tìm hiểu điều gì đó, ví dụ, về kinh nghiệm của những người phải ra đi, nói, Sri Lanka, do sự phát triển chính trị nhất định, anh ta không có lựa chọn thực tế nào ngoài việc dựa vào những người cung cấp thông tin có sẵn, ở đây và bây giờ.

Tất nhiên, sự lựa chọn của nhà nghiên cứu ở đây là giữa dữ liệu không cho phép đánh giá thống kê về biên độ sai số, v.v. và không có dữ liệu nào cả. Tất nhiên, điều này không có nghĩa là người ta không quan tâm đến khả năng xảy ra lỗi; chỉ là anh ta đặt sự phụ thuộc của mình vào tính nhất quán nội bộ của dữ liệu và sự gắn kết của nó với các thông tin khác mà anh ta có thể đã bảo mật.

Chúng ta phải nhớ rằng có nhiều cân nhắc quan trọng trong nghiên cứu, ngoài thiết kế lấy mẫu. Do đó, có thể cần phải cân bằng giữa việc xem xét với người khác. Đôi khi, sự khôn ngoan nằm trong một thiết kế lấy mẫu tốt hơn và chính xác hơn được từ bỏ để ủng hộ phương pháp thu thập dữ liệu nhạy cảm hơn.

Trong ánh sáng này, chúng ta nên hiểu tại sao việc sử dụng lấy mẫu phi xác suất có thể đôi khi được biện minh. Tất nhiên, quyết định sẽ tốt hơn nếu thu thập thông tin đầy đủ hoặc chuyên sâu hơn dựa trên mẫu không chính xác hoặc thông tin không đầy đủ dựa trên mẫu âm thanh, không có nghĩa là dễ dàng đến được.

Đó là về mặt mục đích nghiên cứu mà nhà nghiên cứu có thể đưa ra quyết định như vậy.

Ví dụ, trong một nghiên cứu về các yếu tố liên quan đến việc sử dụng ma túy của các cậu bé trong các băng đảng đường phố vị thành niên, Chein và Associates (1957) đã sử dụng một mẫu của các nhân viên nhóm xã hội đã dành khá nhiều thời gian để giành được sự tự tin của các chàng trai băng đảng.

Mẫu này là một mẫu tình cờ của các nhân viên nhóm và vì họ có thể cung cấp thông tin về chỉ những người đàn ông băng đảng mà họ đã làm việc, mẫu của các thành viên băng đảng về những thông tin có thể có cũng là một mẫu tình cờ.

Nhưng xem xét cơ sở có thể có thông tin đáng tin cậy hơn về băng đảng từ các nhân viên nhóm này, các nhà nghiên cứu thích một mẫu ngẫu nhiên (không xác suất) cho mẫu xác suất của các thành viên băng đảng (giả sử rằng có thể lấy mẫu xác suất đó) .

Do đó, trong trí tuệ khoa học của mình, nhà nghiên cứu phải cân nhắc cẩn thận lợi ích và trách nhiệm của các quy trình nghiên cứu khác nhau. Trong một số trường hợp, anh ta có thể hy sinh nguyên tắc xác suất trong quy trình lấy mẫu của mình để có được sự hiểu biết sâu sắc hơn thông qua các công cụ bảo mật thông tin nhạy cảm và đáng tin cậy hơn.