Two Approaches: Sampling Probability Versus Non-Probability Sampling
Ana rong pendekatan umum kanggo sampling ing riset pasar: Probability sampling lan non-probability sampling. Sampling probability kudu klebu kahanan ing ngisor iki: Saben unit analisis kudu nduweni probabilitas sing padha kalebu ing grup sampel, lan uga kemungkinan matematika saka anggota kelompok sampel sing dipilih kanggo sampel bisa diitung kanthi matématis.
Apa Sampling Kesalahan lan carane aku ngerti yen aku duwe?
Nalika nyinaoni sampel non-probabilitas, penting kanggo mangerteni kedadeyan kesalahan sampling . Sing luwih cilik gugus sampel, luwih gedhe kemungkinan kasalahan sampling. Jenis bias tartamtu minangka asil saka non-partisipasi. Penting kanggo nggawe mangerteni impact non-partisipasi ing asil sakabèhé saka sinau. Siji conto diterangake saka Survey Masyarakat Umum 1980 (GSS), sing ora ditampa dening panaliti kasebut minangka beda - minangka kelompok-saka sing wis melu.
Anggota grup sing bisa digoleki beda-beda sing beda-beda saka peserta pegawe angkatane sing paling pinunjul ing status sosial ekonomi, status perkawinan, umur, jumlah bocah, kesehatan, lan jenis kelamin.
Apa Sampling Sampling? Apa Iku Nyenangkut Kanggo Analisis?
Sampel gampang dipigunaake ing ilmu sosial lan ilmu prilaku amarga ketergantungan abot marang mahasiswa, pasien, sukarelawan, anggota jaringan sosial utawa organisasi resmi, lan uga tawanan.
Tujuan ilmu sosial lan riset ilmu perilaku punika kanggo verifikasi yen ciri-ciri tartamtu kedadeyan utawa ora kedadeyan ing grup sing lagi sinau. Pendekatan umum kanggo nggoleki sesambetan antarane sawetara atribut . Sampel sing trep migunani lan nyukupi kanggo jinis sinau. Uga, migunani kanggo ngenali yen sampel penak ora tansah gampang disusun.
Sampel panambahan bisa dicocogake kanggo mbandhingake rong klompok. Kanggo nggunakake sampel sing cocog , panaliti kudu bisa ngenali pasangan kanggo saben sampel sing kapisan. Pasangan iki minangka anggota saka sampel (cocok) sing kapindho. Variabel sing umum ditandhani yaiku jender, umur, ras, etnis, prestasi pendidikan, panggonan panggonan, orientasi politik, agama, jinis pekerjaan, lan upah utawa gaji. Cocog karo variabel kasebut mbantu ngurangi sumber bias . Nanging, penting kanggo mangerteni yen sing cocog bisa uga ora nyebabake sampel sing bias-biasane ana kemungkinan bias saka sumber sing didhelikake.
Apa Sampling Purposive? Apa Tansah Non-Probabilistic?
Sampling tujuan digunakake nalika desain panaliten nyebat sampel wong sing ngetrapake atribut tartamtu.
Umumé, atribut iki langka utawa ora biasa lan biasane ora disebarake sacara normal (miturut "kurva normal") ing populasi sing luwih dhuwur. Sampling kepenuhan dipikolehi karo bias, sawetara ditindakake minangka asil metode sing digunakake kanggo ngenali anggota sampel purposive. Contone, yen tujuan paneliten mbutuhake sinau para Veteran kanthi trauma otak trauma (TBI), banjur sampel kudu kalebu mantan anggota militer sing wis nandhang cedera otak traumatik, lan sing ngidhentifikasi awake dhewe lan setuju kanggo melu ing sinau . Saben atribut utawa kahanan kasebut nyumbang ukuran bias menyang sampel, saéngga matesi tingkat lan jinis kesimpulan sing dadi asil saka sinau.
Batesan Penting Pendekatan Sampling Non-Probability
Wujude penting kanggo sampling non probabilitas yaiku kesimpulan ora bisa digambar babagan populasi sing luwih gedhe adhedhasar sampel non-probabilitas.
Nanging, ora senadyan kasus iki, amarga panemu nyata babagan cara wong nyedhaki panemuan riset, bakal gampang nemtokake kahanan ing ngendi wong ora bisa nggawe kesimpulan saka temuan sing ana hubungane karo sampel non probabilitas.
Uga dikenal minangka: sampling kesenengan, purposive sampling
Conto:
Sampel sing tumindak kaya jajak pendapat umum disebarake kanthi gagasan sing nyatakake yen anggota saka populasi bakal milih ing pemilihan sing bakal teka utawa sing kaya. Sampel iki kudu dadi perwakilan saka populasi supaya bisa digunakake kanggo nggawe ramalan babagan asil Pemilu, kayata.