被験者は、研究のために募集するのが最も簡単であり、研究者が人口全体を代表する被験者を選択すること

すべての形態の研究では、母集団全体をテストするのが理想的ですが、ほとんどの場合、母集団が大きすぎるため、すべての個人を含めるこ これはほとんどの研究者が便利の見本抽出、すべての見本抽出の技術の共通のような見本抽出の技術になぜ頼るか理由である。 多くの研究者は速く、安価、容易であり、主題が容易に利用できるのでこの見本抽出の技術を好む。

例

便利なサンプリングの最も一般的な例の一つは、研究のための科目として学生ボラン 別の例は、研究者が容易にアクセスできる診療所、クラスまたは機関から選択された被験者を使用することである。 より具体的な例は、クラスから5人を選択するか、患者のリストから最初の5人の名前を選択することです。

これらの例では、研究者は誤って人口の大きな割合を除外します。 便利なサンプルは、アクセス可能な被験者のコレクションまたはあなたのボランティアによって例示された参加して喜んで個人の自己選択のいず

使用しています

研究者は、それが使いやすいという理由だけでなく、利便性のサンプリングを使用しますが、それはまた、他の研究の利点を持っている

パイロット研究では、研究者が無作為化サンプルを使用することの合併症なしに彼の研究に関する基本的なデータと傾向を得

このサンプリング技術は、特定のサンプル内で物質または現象の特定の品質が発生することを文書化するのにも役立ちます。 このような研究は、異なる現象間の関係を検出するためにも非常に有用である。

批判

利便性サンプリングに関する最も明白な批判は、サンプリングバイアスであり、サンプルは人口全体を代表するものではない これは、より多くの問題や批判につながるため、便利なサンプルを使用する場合の最大の欠点である可能性があります。

体系的なバイアスは、サンプリングバイアスに由来します。 これは、サンプルからの結果と母集団全体からの理論的結果との間の一定の差を指す。 便利なサンプルを使用する研究の結果が、母集団全体の結果と大きく異なることはまれではありません。 体系的なバイアスを持つことの結果は、歪んだ結果を得ることです。

便利なサンプルを使用することについてのもう一つの重要な批判は、人口全体についての一般化と推論の制限です。 サンプルは母集団を代表するものではないため、研究の結果は母集団全体を表すことはできません。 これは、研究の低い外部の妥当性になります。

ノート

便利なサンプリングを使用する場合、サンプルがランダムに選択された理想的なサンプルとどのように異なるかを記述する必要があります。 また、選択プロセス中に除外される可能性のある個人やサンプルで過剰に表現されている個人を記述する必要があります。これに関連して、除外された人々や結果に過度に表現された被験者の可能性のある効果を記述できる方が良いでしょう。

これに関連して、 これはあなたの研究の読者があなたがテストしていたサンプルのよい把握を得ることを可能にする。 また、結果と母集団全体の結果との間の可能性のある差を推定することもできます。