Hai phương pháp tiếp cận: Lấy mẫu xác suất so với lấy mẫu không xác suất
Có hai cách tiếp cận chung để lấy mẫu trong nghiên cứu thị trường: Lấy mẫu xác suất và lấy mẫu không xác suất. Lấy mẫu xác suất phải đáp ứng các điều kiện sau: Mỗi đơn vị phân tích phải có cùng xác suất được đưa vào nhóm mẫu và sau đó xác suất toán học của bất kỳ thành viên nào của nhóm mẫu được chọn cho mẫu có thể được tính toán.
Lỗi lấy mẫu là gì và làm thế nào để tôi biết nếu tôi có nó?
Khi làm việc với các mẫu không xác suất, điều quan trọng là phải hiểu được sự xuất hiện của lỗi lấy mẫu . Nhóm lấy mẫu càng nhỏ thì cơ hội lấy mẫu càng lớn. Một loại thiên vị cụ thể là kết quả của việc không tham gia. Điều quan trọng là phải hiểu được tác động của việc không tham gia vào kết quả tổng thể của một nghiên cứu. Một ví dụ đến từ Khảo sát Xã hội Chung năm 1980 (GSS), trong đó những người không tham gia vào nghiên cứu được tìm thấy khá khác biệt - như một nhóm - từ những người đã tham gia.
Các thành viên nhóm khó tiếp cận có sự khác biệt đáng kể so với những người tham gia lực lượng lao động ngang hàng, nhất là về tình trạng kinh tế xã hội, tình trạng hôn nhân, tuổi tác, số lượng trẻ em, sức khỏe và giới tính.
Lấy mẫu tiện lợi là gì? Nó thuận tiện để phân tích?
Các mẫu tiện lợi thường được sử dụng trong khoa học xã hội và khoa học hành vi vì sự phụ thuộc nặng nề vào sinh viên đại học, bệnh nhân, tình nguyện viên trả tiền, thành viên của mạng xã hội hoặc tổ chức chính thức và thậm chí là tù nhân.
Mục đích của nhiều nghiên cứu khoa học xã hội và khoa học hành vi là để xác minh rằng một số đặc điểm xảy ra hoặc không xảy ra trong nhóm đang được nghiên cứu. Một cách tiếp cận phổ biến là tìm kiếm các mối quan hệ giữa một số thuộc tính . Các mẫu tiện lợi rất hữu ích và thích hợp cho loại nghiên cứu này. Ngoài ra, nó rất hữu ích để nhận ra rằng một mẫu thuận tiện không phải lúc nào cũng dễ dàng để đặt lại với nhau.
Các mẫu tiện lợi cũng có thể được so khớp để so sánh hai nhóm. Để sử dụng các mẫu tiện lợi phù hợp , nhà nghiên cứu phải có khả năng xác định đối tác cho từng thành viên của mẫu đầu tiên. Các đối tác này là thành viên của mẫu thứ hai (phù hợp). Các biến thường được kết hợp bao gồm giới tính, tuổi tác, chủng tộc, dân tộc, trình độ học vấn, nơi cư trú, định hướng chính trị, tôn giáo, loại công việc và tiền lương hoặc tiền lương. Kết hợp các biến này giúp giảm các nguồn thiên vị . Tuy nhiên, điều quan trọng là phải nhận ra rằng thậm chí kết hợp cẩn thận có thể không dẫn đến các mẫu không thiên vị — luôn có khả năng thiên vị từ các nguồn ẩn.
Lấy mẫu theo chủ ý là gì? Nó có luôn luôn không xác suất?
Lấy mẫu có mục đích được sử dụng khi thiết kế nghiên cứu yêu cầu một mẫu người trưng bày các thuộc tính cụ thể.
Nói chung, các thuộc tính này là hiếm hoặc không bình thường và thường không được phân phối bình thường (theo một "đường cong bình thường") trong dân số lớn hơn. Lấy mẫu có mục đích là đầy sự thiên vị, một số trong số đó xảy ra do các phương pháp được sử dụng để xác định các thành viên của một mẫu có mục đích. Ví dụ, nếu mục đích nghiên cứu đòi hỏi phải nghiên cứu Cựu chiến binh với chấn thương sọ não (TBI), thì mẫu phải bao gồm cựu thành viên của quân đội đã duy trì chấn thương sọ não, và ai tự xác định và đồng ý tham gia vào nghiên cứu . Mỗi thuộc tính hoặc điều kiện này đóng góp một thước đo thiên vị cho mẫu, do đó hạn chế mức độ và loại kết luận từ kết quả của nghiên cứu.
Một giới hạn quan trọng của phương pháp lấy mẫu không xác suất
Một hạn chế quan trọng của việc lấy mẫu không xác suất là các suy luận không thể rút ra được về dân số lớn hơn dựa trên một mẫu không xác suất.
Tuy nhiên, điều này không phải lúc nào, vì một cái nhìn thực tế về cách mọi người tiếp cận các kết quả nghiên cứu sẽ dễ dàng xác định các tình huống mà mọi người làm rút ra kết luận từ những phát hiện liên quan đến các mẫu không xác suất.
Còn được gọi là: lấy mẫu thuận tiện, lấy mẫu có mục đích
Ví dụ:
Các mẫu hành động như cuộc thăm dò ý kiến công chúng được phổ biến với ý tưởng rằng chúng đại diện cho cách các thành viên của một dân số sẽ bỏ phiếu trong một cuộc bầu cử sắp tới hoặc tương tự. Những mẫu này phải đại diện cho dân số để được sử dụng để đưa ra dự đoán về kết quả bầu cử, ví dụ.