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Snowball Sampling:定義、方法、長所と短所

Snowball Sampling:定義

Snowball samplingまたはチェーン紹介サンプリングは、サンプルが見つけることがまれな形質を持つ非確率 これは、既存の被験者が研究研究に必要なサンプルを募集するための紹介を提供するサンプリング技術です。

たとえば、エリートカントリークラブのメンバー間の顧客満足度を調査している場合、クラブのメンバーがあなたと直接会話することに同意し、クラブの他のメンバーの連絡先の詳細を提供しない限り、主要なデータソースを収集することは非常に困難です。

このサンプリング方法は、研究研究に参加することができる他の潜在的なデータソースを指名する主要なデータソースを含みます。

Snowballサンプリング方法は、純粋に紹介に基づいており、それは研究者がサンプルを生成することができる方法です。 したがって、この方法は連鎖参照サンプリング法とも呼ばれます。

スノーボールサンプリングは、人気のあるビジネス研究方法です。 スノーボールサンプリング法は、人口が不明でまれであり、研究のためのサンプルとしてそれらを組み立てるために被験者を選択することは困難であ

このサンプリング技術は、研究者が分析するのに十分なデータを持っている時間まで、サイズ(この場合はサンプルサイズ)が増加する雪玉のように、組織が情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ決定的な結果を引き出すことができます。

詳細:社会調査のための非確率サンプリング

スノーボールサンプリングの種類

  1. リニアスノーボールサンプリング:サンプルグループの形成は、他の一つの主題についての情報を提供する一つの個々の主題で始まり、その後、チェーンは一つの主題から一つの紹介だけで続きます。 このパターンは、十分な数の被験者がサンプルに利用可能になるまで継続される。
  2. 指数非識別スノーボールサンプリング:このタイプでは、最初の被験者が募集され、その後、彼/彼女は複数の紹介を提供します。 それぞれの新しい紹介は、サンプルのための被験者の十分な数があるまで、というように、紹介のためのより多くのデータを提供します。
  3. 指数判別スノーボールサンプリング:この技術では、各被験者は複数の紹介を与えますが、各紹介から一つの被験者のみが募集されます。 新しい科目の選択は、研究研究の性質に依存します。

詳細:あなたの次の調査のためのサンプルサイズを決定する方法

Snowballサンプリング方法

snowballサンプリングの性質は、それが代表的なサ しかし、このサンプリング技術は、定性調査を行うために広く使用することができ、人口を特定することは困難である。 スノーボールサンプリングをどのように実行できるかを見てみましょう:

仮説的に考えてみましょう、あなたは研究者としてテキサスシティのホームレスを研究しています。 そこにホームレスの数のすべての詳細のリストを見つけることは明らかに困難です。 しかし、あなたはあなたの研究研究に参加して喜んでいる一つまたは二つのホームレスの個人を識別することができます。 今、これらのホームレスの個人は、彼らが知っている他のホームレスの個人の詳細を提供します。

今、これらのホームレスの個人は、彼らが知っている他の あなたがあなたの研究のために見つけた最初のホームレスの個人は、主要なデータです。 プライマリデータソースから情報を収集してデータを集計し、プライマリデータソースが参照している他の個人に移動することができます。 あなたは研究者として、あなたがあなたの研究のために十分なデータを収集したことを知るまで、あなたが提供された参照を通して見つけることがで

同じ戦略を実行して、特定の地下サブカルチャーに属する個人、または隠されたアイデンティティを持っているか、カルトなどのメンバーである個人を研究または研究することができます。 誰が簡単に識別されたくない。 信頼はどの研究者にとっても重要な部分です。

詳細はこちら:二次研究

情報を共有する準備ができている個人は、情報が慎重に使用されることを知る必要があり、この種の信頼はsnowballサンプリング 参加者が自分自身またはそのグループを特定することに同意するためには、研究者はまず参加者とそのような関係を築く必要があります。 このサンプリング技術は、その性質のために予想よりも多くの時間を消費する可能性があることを

Snowballサンプリング分析は、回答者がフィードバックや意見を提出すると行われます。 収集されたデータは、自然の中で定性的または定量的であることができ、そのようなQuestionProが提供するものとして、オンライン調査ソフトウェアのダッシ

詳細はこちら: Convenience Sampling-定義、方法、および例

Snowball Sampling Applications

Snowball samplingは、通常、ターゲット人口の詳細(ホームレス)の事前計算されたリストがない場合、ターゲット人口のメンバー(まれな病気の犠牲者)に連絡することに伴う巨大な痛みがある場合、ターゲット人口のメンバーは、それらに付随する社会的汚名(ヘイト-犯罪、レイプまたは性的虐待の犠牲者、セクシュアリティなど)のために貢献する傾向がない場合に使用されます。)または回答者が働く組織(CIA、FBIまたはテロ組織)の機密性。

したがって、このタイプのサンプリングは、以下の用途に好まれる:

  • 医療行為:あまり研究されていない病気が多くあります。
    • 医療行為:多くの研究されていない病気があります。老症、ポルフィリン症、不思議の国のアリスシンドローム等のような病気に苦しんでいる個人の限られた数があるかもしれません。 スノーボールサンプリングを使用して、研究者は、患者に連絡し、調査研究に参加するためにそれらを説得するために、これらのハードと連絡を取ることがで
    • 社会調査: 社会調査は、科学者がターゲットサンプルについて学ぶプロセスであるため、できるだけ多くの参加者を必要とする分野です。 社会調査は、参加者が必ずしもホームレスや恵まれない人々のように貢献して喜んでいない可能性がありますドメインで実施される場合。
    • 不和のケース:テロ行為、公民権の侵害およびその他の同様の状況などの紛争の場合、関係する個人は証拠目的のために声明を出すことに反対する 研究者や経営陣は、状況を引き起こした可能性が最も高い人口からそれらの人々を除外するために、snowballサンプリングを使用することができます。

    Snowball Sampling Examples

    一部の人口では、snowball samplingがデータと意味のある情報を収集する唯一の方法です。 Snowballサンプリングを使用できるインスタンスは次のとおりです。

    1. メンバーの名前の公式リストはありません: このサンプリング手法は、人口統計情報のような容易に利用可能なデータがない人口に使用できます。 たとえば、ホームレスやエリートクラブのメンバーのリストで、その個人情報を簡単に取得することはできません。
    1. 人を見つけるのが難しい:まれな病気を持つ人々を見つけることは非常に困難です。 しかし、研究者が自然の中で同様の研究研究を行っている場合、主要なデータソースを見つけることは挑戦することができます。 彼/彼女が識別されると、彼らは通常、より多くのそのような類似の個人に関する情報を持っています。
    1. 特定されたくない人:研究者がセックスワーカーや性的暴行の犠牲者、または性的指向を開示したくない個人から情報/データを収集する研究を行っている場合、これらの個人はこのカテゴリに分類されます。
    1. 彼らのアイデンティティについての秘密性:カルトに属しているか、宗教的な過激派やハッカーである人々は、通常、このカテゴリに分類されます。 研究者は、これらの個人を識別し、それらから情報を抽出するためにsnowballサンプリングを使用する必要があります。

    Snowballサンプリングの利点

    1. サンプルを見つけるのが速いです。 研究者のために追加のタスクが保存され、この時間は研究の実施に使用することができます。
    2. 費用対効果:この方法は、参照がプライマリデータソースから取得されるため、費用対効果が高くなります。 それは便利であり、他の方法と比較してそれほど高価ではありません。
    3. サンプル躊躇科目: 何人かの人々は彼らのアイデンティティが露出されたくないので、前方に来て、研究研究に参加したくありません。 彼らはお互いに知られている人々からの参照を求めるようにSnowballサンプリングは、このような状況のために役立ちます。 接触するのが難しいターゲット人口のいくつかのセクションがあります。 例えば、研究者がHIV患者が直面する困難を理解しようとする場合、他のサンプリング方法はこれらの敏感なサンプルを提供することができない。 Snowball samplingでは、研究者はHIVに感染した集団のメンバーを密接に調べ、フィルタリングし、彼らに話し、研究の目的を理解させ、最終的には受け取ったフィードバックを分析することによって研究を行うことができます。

    Snowballサンプリングの欠点

    1. サンプリングバイアスと誤差のマージン:人々は彼らが知っていて、同様の特性を持っている人を参照しているので、このサンプリングメソッドは、潜在的なサンプリングバイアスと誤差のマージンを持つことができます。 これは、研究者が少数の人々にしか手を差し伸べることができず、決定的な結果で研究を完了することができない可能性があることを意味します。
    1. 協力の欠如:紹介後でも公正なチャンスがあり、人々は協力的ではなく、研究研究に参加することを拒否する可能性があります。 他の非確率サンプリング手法の詳細については、
      • 利便性サンプリング
      • 連続サンプリング
      • クォータサンプリング

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