Sampling Techniques in Social Research

advertenties

het selecteren van een steekproef is het proces van het vinden en kiezen van de mensen die het doelwit van uw onderzoek zullen zijn.

De meeste onderzoekers zullen een “doelpopulatie” in gedachten hebben alvorens onderzoek te doen. De doelgroep bestaat uit die mensen die de kenmerken hebben van de steekproef die u wilt bestuderen. Als u geïnteresseerd bent in het uitvoeren van primair onderzoek naar de ervaringen van de werkende klasse schoolkinderen in 2017(of welk jaar we nu in!), dan zou uw doelgroep alle werkende klasse schoolkinderen.

veel onderzoekers gebruiken een steekproefkader om een steekproef te kiezen, wat gewoon een lijst is waaruit een steekproef wordt gekozen – dit kan een register zijn van alle leerlingen in een school, als u bijvoorbeeld onderzoek doet op een school.

positivistische onderzoekers willen ervoor zorgen dat hun onderzoek representatief is – onderzoek is representatief als de kenmerken van de mensen in de steekproef (de mensen die daadwerkelijk worden onderzocht) de kenmerken van de doelpopulatie weerspiegelen.

NB-de mensen die het doelwit zijn van sociaal onderzoek zijn ook bekend als de “respondenten”

aselecte steekproef

een voorbeeld van aselecte steekproef zou zijn het kiezen van namen uit een hoed. Bij willekeurige steekproeven heeft iedereen in de populatie dezelfde kans om gekozen te worden. Dit is eenvoudig omdat het snel is en zelfs door een computer kan worden uitgevoerd. Echter, omdat het is te wijten aan het toeval dat je zou kunnen eindigen met een niet-representatieve steekproef, misschien met een demografische gemist.

systematische bemonstering

een voorbeeld van een systematische steekproef is het kiezen van elke 10e persoon op een lijst of register. Dit is een zeer handige methode als je een lijst van mensen in een database die kan worden gebruikt als een sampling frame, en het is ook een methode die computers kunnen gebruiken om automatisch monsters te genereren.

deze methode kan echter ook niet representatief zijn, afhankelijk van hoe de lijst is georganiseerd.

gestratificeerde bemonstering

Deze methode probeert het monster zo representatief mogelijk te maken, waarbij de problemen worden vermeden die kunnen worden veroorzaakt door het gebruik van een volledig aselecte steekproef. Om dit te doen zal het steekproefkader worden verdeeld in een aantal kleinere groepen, zoals sociale klasse, leeftijd, geslacht, etniciteit enz. Individuen worden dan willekeurig uit deze groepen getrokken. Als je artsen observeert en je hebt het steekproefkader opgesplitst in etnische groepen, zou je 8% van de deelnemers uit de Aziatische groep halen, zoals je weet dat 8% van de artsen in Groot-Brittannië Aziatisch zijn.

Quotasteekproef

in deze methode wordt aan de onderzoekers gevraagd ervoor te zorgen dat de steekproef aan bepaalde quota voldoet, bijvoorbeeld dat zij 90 deelnemers moeten vinden, waarvan 30 werkloos zijn. De onderzoeker kan dan deze 30 vinden door naar een Jobcentrum te gaan. Het probleem van de representativiteit is opnieuw een probleem met de steekproefmethode voor quota.

meertrapsbemonstering

bij meertrapsbemonstering selecteert een onderzoeker een monster aan de hand van combinaties van verschillende bemonsteringsmethoden. In Fase 1 zou een onderzoeker bijvoorbeeld systematische bemonstering kunnen gebruiken, en in Fase 2 zou hij willekeurige bemonstering kunnen gebruiken om een subset te selecteren voor het eindmonster

Sneeuwbalbemonstering

Met deze methode zouden onderzoekers enkele deelnemers kunnen vinden en hen vervolgens kunnen vragen om zelf deelnemers te vinden, enzovoort. Dit is handig wanneer een monster moeilijk te verkrijgen is. Zo gebruikte Laurie Taylor deze methode bij het onderzoeken van criminelen. Het zou moeilijk voor hem zijn om een monster te vinden omdat hij niet veel criminelen kende; maar deze criminelen kennen veel mensen die bereid zijn om deel te nemen, dus het is efficiënter om de sneeuwbal methode te gebruiken.

Klik hier om terug te keren naar de hoofdpagina van de Revisesociologie!

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.