Convenience Sampling ist im Vergleich zu anderen Stichprobenmethoden ein einfacher und leichter Weg, Informationen zu erhalten. Meistens passen einfach und leicht gut zusammen. Aber Sie müssen wissen, worum es sich dabei handelt, damit Sie wissen, wann Sie sie verwenden sollten und wann nicht.
Es handelt sich um eine Art der Stichprobenziehung, die nicht vom Zufall abhängt und häufig in Forschungsstudien verwendet wird. Bei dieser Stichprobentechnik werden Personen ausgewählt, die für den Forscher leicht zu erreichen sind und mit denen er in Kontakt treten kann.
Anstatt Personen nach dem Zufallsprinzip aus einer bestimmten Population auszuwählen, werden bei einer Zufallsstichprobe die Personen ausgewählt, von denen der Forscher am einfachsten Informationen erhalten kann.
Convenience Sampling wird häufig eingesetzt, wenn andere Arten von Stichproben aus Zeit-, Kosten- oder anderen Gründen nur schwer oder gar nicht verwendet werden können. Auch wenn dies eine schnelle und einfache Methode zur Datenerhebung ist, kann sie auch Verzerrungen und Einschränkungen mit sich bringen, die sich darauf auswirken können, wie gut die Ergebnisse in der realen Welt verwendet werden können und wie zuverlässig sie sind.
Was ist eine Zufallsstichprobe?
Convenience Sampling ist eine Methode, die von Forschern angewandt wird, um Marktforschungsdaten von einer bequem verfügbaren Gruppe von Befragten zu erheben.
Es ist die am häufigsten verwendete Stichprobe, da sie unglaublich schnell, unkompliziert und kostengünstig ist. Die Mitglieder sind oft leicht ansprechbar, um an der Stichprobe teilzunehmen.
Forscher verwenden verschiedene Stichproben Techniken in Situationen, in denen es große Bevölkerungsgruppen gibt. In den meisten Fällen ist es praktisch unmöglich, die gesamte Gemeinschaft zu testen, weil sie nicht leicht zu erreichen ist. Forscher verwenden Zufallsstichproben in Situationen, in denen für die Hauptuntersuchung kein zusätzlicher Input erforderlich ist. Es gibt keine Kriterien, die erfüllt sein müssen, um Teil dieser Stichprobe zu sein.
So wird es unglaublich vereinfacht, Elemente in diese Stichprobe aufzunehmen. Alle Bestandteile der Bevölkerung sind wählbar und von der Nähe des Forschers abhängig, um in die Stichprobe aufgenommen zu werden.
Der Forscher wählt die Mitglieder lediglich aufgrund ihrer Nähe aus und berücksichtigt nicht, ob sie die gesamte Bevölkerung repräsentieren oder nicht.
Mit dieser Technik können sie Gewohnheiten, Meinungen und Standpunkte auf die einfachste Weise beobachten.
LERNEN SIE ÜBER: Stichprobenerhebung
Ein gutes Beispiel für eine Zufallsstichprobe ist Eine neue NGO, die sich in 20 Städten etablieren möchte. Sie wählt die 20 Städte aus, die sie bedienen will, je nachdem, wie nah sie an ihrem Sitz ist.
Bedeutung von Zufallsstichproben
Convenience Sampling ist für Unternehmen in vielerlei Hinsicht von Vorteil.
- Erstens kann sie eine kostengünstige und zeitsparende Methode der Datenerhebung sein. Unternehmen können Zeit und Geld sparen, indem sie leicht verfügbare Teilnehmer auswählen, anstatt aufwändigere Stichprobenverfahren zu verwenden.
- Zweitens kann es für Unternehmen von Vorteil sein, wenn sie die Meinung ihrer Kunden oder Stakeholder einholen. Unternehmen können nützliche Einblicke und Rückmeldungen erhalten, indem sie Personen auswählen, die mit dem Unternehmen interagiert oder seine Produkte/Dienstleistungen genutzt haben.
Es ist wichtig zu betonen, dass die Stichprobenauswahl Grenzen und Verzerrungen aufweist, die die Zuverlässigkeit und Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse beeinträchtigen können.
Daher müssen Unternehmen, bevor sie sich bei wichtigen Entscheidungen auf diese Stichprobentechnik verlassen, die möglichen Verzerrungen und Grenzen sorgfältig analysieren.
Anwendungen von Zufallsstichproben:
Convenience Sampling wird von Marken und Unternehmen eingesetzt, um die Wahrnehmung ihres Images auf dem Markt zu messen. Es werden Daten von potenziellen Kunden erhoben, um bestimmte Probleme zu verstehen oder die Meinungen zu einem neu eingeführten Produkt zu steuern. In manchen Fällen ist dies die einzige verfügbare Option.
Ein Universitätsstudent beispielsweise, der an einem Projekt arbeitet und den durchschnittlichen Konsum von Limonade auf dem Campus an einem Freitagabend ermitteln möchte, wird höchstwahrscheinlich seine Klassenkameraden und Freunde anrufen und fragen, wie viele Dosen Limonade sie konsumieren. Oder er geht auf eine Party in der Nähe und führt eine einfache Online-Umfrage durch.
Es besteht immer die Möglichkeit, dass die nach dem Zufallsprinzip ausgewählte Population die interessierende Population nicht genau repräsentiert, wodurch sich die Wahrscheinlichkeit einer Verzerrung der Forschung erhöht.
Beispiel für eine Zufallsstichprobe
Ein einfaches Beispiel für eine Convenience Sampling-Methode ist, wenn Unternehmen ihre Werbebroschüren verteilen und in einem Einkaufszentrum oder auf einer belebten Straße Fragen an zufällig ausgewählte Teilnehmer stellen.
Unternehmen verwenden diese Stichprobentechnik, um Informationen zu sammeln und kritische Fragen zu klären, die sich aus dem Markt ergeben. Sie verwenden sie auch, wenn sie von der erstellten Stichprobe Feedback zu einem bestimmten Merkmal oder einem neu eingeführten Produkt einholen.
In der Anfangsphase der Umfrageforschung bevorzugen Forscher diese Methode, da sie schnell und einfach Ergebnisse liefert. Auch wenn viele Statistiker den Einsatz dieser Technik vermeiden, ist sie in Situationen, in denen Sie in kürzerer Zeit oder ohne zu viel Geld zu investieren Erkenntnisse gewinnen möchten, unerlässlich.
Ein Marketingstudent muss zum Beispiel ein Feedback zum „Umfang des Content Marketing im Jahr 2020“ einholen. Der Student kann schnell eine Online-Umfrage erstellen, einen Link an alle Kontakte auf Ihrem Telefon senden, einen Link in den sozialen Medien teilen und mit Menschen sprechen, die Sie täglich persönlich treffen.
Was ist eine Zufallsstichprobe in der qualitativen Forschung?
Convenience Sampling ist eine Stichprobenstrategie für die qualitative Forschung, bei der die Teilnehmer aufgrund ihrer Zugänglichkeit und Verfügbarkeit für den Forscher ausgewählt werden. Bei dieser Strategie werden die Teilnehmer nicht zufällig aus einer größeren Population ausgewählt, sondern weil sie für den Forscher leicht zugänglich sind.
LERNEN SIE ÜBER: Qualitatives Interview
Sie wird häufig in der qualitativen Forschung eingesetzt, da sie eine kostengünstige und zeitsparende Möglichkeit ist, Daten von Personen zu erheben, die schwer zu erreichen sind oder kein Interesse an einer Teilnahme an der Studie haben. Außerdem können Sie eine Fülle von Erkenntnissen in unserem neuesten Artikel entdecken, in dem verschiedene Beispiele für qualitative Daten im Bildungswesen vorgestellt werden.
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Ein Forscher, der eine Studie über die Erfahrungen von Krebsüberlebenden durchführt, könnte sich beispielsweise dafür entscheiden, Freiwillige über Gruppen in sozialen Medien oder Krebsunterstützungsnetzwerke zu rekrutieren, da diese leicht zugänglich sind und wahrscheinlich an der Studie interessiert sind.
Zufallsstichproben in der qualitativen Forschung können auch zu Datenverzerrungen beitragen, da die Stichprobe möglicherweise nicht repräsentativ für die gesamte Gemeinschaft ist oder Vorurteile gegenüber Teilnehmern mit bestimmten Eigenschaften oder Erfahrungen hat.
Bei der Auswertung der Ergebnisse ihrer Studie müssen die Forscher die verschiedenen Grenzen und Verzerrungen dieser Stichprobenstrategie sorgfältig bewerten.
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Vorteile der Verwendung von Zufallsstichproben
Hier finden Sie die Vorteile einer Zufallsstichprobe:
- Daten schnell sammeln
In Situationen, in denen die Zeit knapp ist, wählen viele Forscher diese Methode für eine schnelle Datenerhebung. Die Regeln für die Sammlung von Elementen für die Stichprobe sind im Vergleich zu Techniken wie einfachen Zufallsstichproben, geschichteten Stichproben und systematischen Stichproben am wenigsten kompliziert. Aufgrund dieser Einfachheit nimmt die Datenerhebung nur wenig Zeit in Anspruch. - Kostengünstig in der Erstellung von Mustern
Der finanzielle und zeitliche Aufwand für andere Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren ist im Vergleich zu einer Zufallsstichprobe recht hoch. Sie ermöglicht es den Forschern, mit weniger oder gar keinen Investitionen und in einem kurzen Zeitraum mehr Stichproben zu generieren. - Leicht zu recherchieren
Der Name dieser Befragungstechnik verdeutlicht, wie die Stichproben gebildet werden. Die Elemente sind für die Forscher leicht zugänglich, so dass das Sammeln von Mitgliedern für die Stichprobe einfach wird. - Geringe Kosten
Niedrige Kosten sind einer der Hauptgründe, warum Forscher diese Technik anwenden. Bei einem geringen Budget können Forscher – insbesondere Studenten – das Budget in anderen Bereichen des Projekts einsetzen. - Leicht verfügbare Probe
Die Datenerhebung ist einfach und zugänglich. Die meisten Zufallsstichproben berücksichtigen die jeweilige Population. Die Stichproben sind für den Forscher leicht zugänglich. Sie müssen sich für die Datenerhebung nicht allzu viel bewegen. Die Quoten sind schnell erfüllt, und die Datenerhebung kann sogar innerhalb weniger Stunden beginnen. - Weniger Regeln zu befolgen
Es ist nicht erforderlich, eine Checkliste abzuarbeiten, um die Mitglieder einer Zielgruppe zu filtern. Hier wird das Sammeln wichtiger Informationen und Daten unkompliziert. Wenn eine NRO beispielsweise eine Umfrage zur Stärkung der Rolle der Frau durchführen möchte, kann sie Schulen, Hochschulen, Büros usw. in ihrer Nähe aufsuchen und schnell Antworten sammeln.
Nachteile von Zufallsstichproben
Convenience Sampling hat eine Reihe von Nachteilen, die die Zuverlässigkeit und Gültigkeit der Forschungsergebnisse beeinträchtigen können. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Nachteile:
- Verzerrungen bei der Probenahme
Wenn die Teilnehmer nicht nach dem Zufallsprinzip aus einer größeren Population ausgewählt werden, kann dies zu einer Verzerrung der Stichprobe führen. Dies bedeutet, dass die Stichprobe möglicherweise nicht typisch für die Gesamtbevölkerung ist und dass die Ergebnisse möglicherweise nicht auf andere Gruppen übertragbar sind. - Mangelnde Vielfalt
Da der Forscher möglicherweise Teilnehmer auswählt, die leicht zugänglich sind und vergleichbare Merkmale aufweisen, kann dies zu einem Mangel an Vielfalt in der Stichprobe führen. Dies kann das Spektrum der in der Stichprobe vertretenen Meinungen und Erfahrungen möglicherweise einschränken. - Die externe Validität ist begrenzt
Die externe Validität ist aufgrund möglicher Stichprobenverzerrungen und mangelnder Diversität möglicherweise gering. Infolgedessen sind die Ergebnisse möglicherweise nicht auf andere Orte oder Bevölkerungsgruppen übertragbar. - Unbekannte Fehler
Convenience Sampling kann zu unbekannten Fehlern führen, da der Forscher möglicherweise nicht weiß, wie verzerrt oder nicht repräsentativ die Stichprobe für die Grundgesamtheit ist. - Mögliche Voreingenommenheit des Forschers
Forscher neigen möglicherweise eher dazu, Teilnehmer auszuwählen, von denen sie glauben, dass sie Daten liefern, die ihre Theorie unterstützen, was möglicherweise zu einer Voreingenommenheit des Forschers beiträgt.
Obwohl sie in manchen Kontexten eine wertvolle und kosteneffektive Methode der Datenerhebung sein kann, ist es wichtig, ihre Grenzen und inhärenten Verzerrungen zu kennen. Wenn Sie sich dafür entscheiden, diese Methode für Ihre Forschung zu nutzen, sollten Sie ihre Vor- und Nachteile sorgfältig abwägen.
Wie lassen sich Verzerrungen bei Zufallsstichproben reduzieren?
Die beste Methode zur Verringerung von Verzerrungen bei Zufallsstichproben besteht darin, sie zusammen mit Wahrscheinlichkeitsstichproben. Da sie in der Regel verzerrt ist, erhält die Wahrscheinlichkeitsstichprobe den Messparameter mit, um diesen Stichprobenverzerrung unter Kontrolle.
Nachdem der Forscher mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsstichprobe eine Vorstellung von dieser Verzerrung erhalten hat, kann er sowohl die Methode der Zufallsstichprobe als auch die der Wahrscheinlichkeitsstichprobe verwenden, um eine genauere Schätzung zu erhalten. Der Wahrscheinlichkeitsaspekt, der zusammen mit der Zufallsstichprobe verwendet wird, muss stark genug sein, um ihn zu überwinden.
Eine Verzerrung kann dazu führen, dass die gesamte Stichprobe nutzlos ist, was das Letzte ist, was ein Forscher braucht. Diese Verzerrung kann durch die Einbeziehung von Wahrscheinlichkeitsstichproben verringert oder beseitigt werden.
Wie kann man Daten aus Stichproben effizient analysieren?
Hier finden Sie drei schnelle Hacks zur effizienten Analyse von Stichprobendaten. Am besten ist es, Wahrscheinlichkeitsstichproben zu verwenden, aber wenn das nicht möglich ist, sollten Sie die folgenden drei Hacks beachten.
- Nehmen Sie mehrere Proben. Das hilft Ihnen, zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.
- Wiederholen Sie die Umfrage, um zu verstehen, ob Ihre Ergebnisse wirklich die Bevölkerung repräsentieren.
- Bei einer großen Stichprobengröße versuchen Sie eine Kreuzvalidierung für die Hälfte der Daten. Vergleichen Sie dann die Ergebnisse mit der anderen Hälfte der Daten.
Fazit
Bei der Zufallsstichprobe handelt es sich um eine Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe, bei der die Stichprobe danach ausgewählt wird, wie einfach es für den Forscher ist oder wie viele Personen zur Teilnahme bereit sind. Obwohl diese Methode einige Vorteile hat, wie z.B. die Tatsache, dass sie billig und schnell ist, birgt sie auch eine Reihe von Problemen, wie z.B. die Verzerrung der Stichprobe und die Unfähigkeit zur Verallgemeinerung.
Eine Zufallsstichprobe kann in manchen Situationen hilfreich sein, aber es ist wichtig, ihre möglichen Nachteile zu kennen und sie auf die richtige Weise einzusetzen. Bei der Auswahl einer Stichprobenmethode sollten Forscher immer die Forschungsfrage, die Population und den Aufbau der Studie berücksichtigen. Sie können einfache Fragen verwenden. Eine einfache Frage ist eine unkomplizierte Frage, die eine kurze und unkomplizierte Antwort hervorruft.
Sie kann in der Forschung hilfreich sein, sollte aber nicht der einzige Weg sein, um Stichproben zu erhalten. Die Kombination mehrerer Stichprobenverfahren, wie z. B. Zufallsstichproben, geschichtete Stichproben oder systematische Stichproben, kann dazu beitragen, die Qualität und Repräsentativität der Zufallsstichprobe zu verbessern, was zu genaueren und zuverlässigeren Forschungsergebnissen führen kann.
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