눈 샘플링:정의

덩이를 샘플링 또는망-소개 샘플링이 정의가 아닌 것으로 확률 샘플링 기법에서는 샘플 특성을 희소 찾을 수 있습니다. 이것은 기존 피험자가 연구 조사에 필요한 샘플을 모집하기위한 추천을 제공하는 샘플링 기술입니다.

예를 들어를 공부하는 경우,고객 만족의 수준 구성원 간의 엘리트 컨트리 클럽을 찾을 것입니다 그것은 매우 어려울 수집하는 주요 데이터를 원하지 않으면 클럽의 회원 동의 직접적인 대화와 함께 당신을 제공합의 연락처 정보를 다른 회원의 클럽도 있습니다.

이는 샘플링 방법을 포함한 주요 데이터 원본을 지명의 다른 잠재적인 데이터 소스할 수 있는 연구에 참여하는 연구이다. 눈덩이 샘플링 방법은 순전히 추천을 기반으로하며 연구원이 샘플을 생성 할 수있는 방법입니다. 따라서이 방법을 체인 추천 샘플링 방법이라고도합니다.

눈덩이 샘플링은 인기있는 비즈니스 학습 방법입니다. 눈 샘플링 방법을 광범위하게 사용되는 인구는 알 수없는 희귀하고 그것을 선택하는 과목을 그들을 조립하는 샘플에 대한 연구이다.

이 샘플링 기법에 갈 수 있고,그냥 눈에서 증가하고 크기(이 경우에는 샘플 크기)는 시간까지 연구원이 충분한 데이터를 분석,그리 결정적인 결과를 도울 수 있는 조직을 결정을 내릴 수 있습니다.

자세히 알아보기:비 확률 샘플링에 대한 사회적 연구.

유형의 눈 샘플링

1. 선형 눈 샘플링 형성의 샘플을 그룹으로 시작 중 개별 주제에 대한 정보를 제공하는 단 하나의 다른 주제를 다음 사슬을 계속 하나만에서 추천한다. 이 패턴은 샘플에 충분한 수의 피험자를 사용할 수있을 때까지 계속됩니다.
2. 지수 비 차별적 인 눈덩이 샘플링:이 유형에서는 첫 번째 주제를 모집 한 다음 여러 추천을 제공합니다. 각각의 새로운 추천 다음을 제공합으로 더 많은 데이터에 대한 추천 및 그래서에있을 때까지 충분 과목의 수에 대한 샘플입니다.
3. 지수 차별적 취급,구속조건부 Snowball 샘플링에서 이 기술을 가지고,각 주제는 다수의 추천을,그러나,하나의 대상 모집에서 각 소개. 새로운 주제의 선택은 연구 연구의 성격에 달려 있습니다.

더 자세한 정보는 방법을 결정하는 샘플 크기 위한 당신의 다음 조사

눈 샘플링 방법

자연의 눈 샘플링는 없습니다 것에 대한 대표 샘플이나 이 경우에는 통계적 연구. 그러나이 샘플링 기술은 찾기 어려운 인구와 함께 질적 연구를 수행하는 데 광범위하게 사용될 수 있습니다. 이제 눈덩이 샘플링이 어떻게 수행 될 수 있는지 살펴 보겠습니다:

가설 적으로 생각해 보면,당신은 연구원으로서 텍사스 시티의 노숙자를 연구하고 있습니다. 이 노숙자의 수의 모든 세부 사항의 목록을 찾기 위해 분명히 어렵다. 그러나,당신은 당신의 연구 연구에 참여하고자하는 하나 또는 두 노숙자 개인을 식별 할 수있다.

자,이 노숙자 개인은 그들이 알고있는 다른 노숙자 개인의 세부 사항을 제공합니다. 연구를 위해 찾은 첫 번째 노숙자 개인이 기본 데이터입니다. 할 수 있는 정보를 수집하고 분석에서 데이터 기본 데이터 소스에 이동하는 다른 사람들은 기본 데이터 원본이라고 합니다. 당신은 연구원으로 계속할 수 있는 탭으로 많은 노숙자들을 찾을 수 있습을 통해 제공하는 참조까지 당신이 알고 있는 충분히 수집하는 데이터에 대한 연구이다.

동일한 전략이 될 수 있습 다음 연구를 수행하기 위해 개인 또는 연구에 속하는 특정 지하철 문화,또는 개인은 숨겨진된 신분 또는 회원의 컬트 등등. 쉽게 식별되기를 원하지 않는 사람. 신뢰는 모든 연구원의 중요한 부분입니다.

더 자세한 정보 이차 연구.

개인 준비가 정보를 공유하고,필요를 알고 있는 정보를 사용됩니다 신중하고 이 신뢰의 종류에서 특히 중요 눈 샘플링입니다. 참가자가 자신이나 그룹을 식별하는 데 동의하기 위해 연구원은 먼저 참가자와 그런 종류의 교감을 개발해야합니다. 이 샘플링 기술은 그 성격 때문에 예상보다 많은 시간을 소비 할 수 있음을 알아 두십시오.

스노우 볼 샘플링 분석은 응답자가 자신의 의견과 의견을 제출하면 수행됩니다. 데이터 수집될 수 있습 질적 또는 양적,자연과에서 표현할 수 있습니다 그래프 및 차트에서 온라인 설문조사 소프트웨어 대시보드 등과 같은 중 하나에 의해 제공됩 QuestionPro.

자세히 알아보기: 편의 샘플링질,방법,그리고 예

눈 샘플링 응용 프로그램

눈 샘플링은 일반적으로 사용되는 경우에 없을 미리 계산된 목록 대상 인구부(사람),이 엄청난 고통에 관련된 문의 구성원 대상 인구의(피해자의 희소한 질병),회원 대상 인구의하지 않는 경향을 향해 공헌으로 인해 사회적 오명이 붙들(혐오 범죄,강간이나 성폭력 피해자들,성적,등등.)또는 응답자가 일하는 조직의 기밀 유지(CIA,FBI 또는 테러 조직).

따라서,이러한 유형의 샘플링에서 선호하는 다음과 같은 응용 프로그램

• 의 사례:의 많은 연구한 질병이 있습니다. Progeria,porphyria,Alice in Wonderland 증후군 등과 같은 질병으로 고통받는 제한된 수의 개인이있을 수 있습니다. 눈덩이 샘플링을 사용하여 연구원은 이러한 어려운 환자에게 연락하여 설문 조사 연구에 참여하도록 설득 할 수 있습니다.
• 사회 연구: 사회 연구는 과학자들이 목표 샘플에 대해 배우는 과정이기 때문에 가능한 한 많은 참가자가 필요한 분야입니다. 사회 연구가 참가자가 노숙자 또는 불우한 사람들과 같이 반드시 기꺼이 기여하지 않을 수도있는 도메인에서 수행 될 때.

• 경우의 불화:의 경우에는 분쟁과 같은 테러 행위,위반 시민의 권리와 다른 유사한 상황에서,관련된 개인을 반대할 수 있을주는 자신의 문에 대한 증빙 목적입니다. 연구자 또는 관리를 사용할 수 있습 눈 샘플링,필터를 사람들에게서 인구를 가능성이 가장 높은 발생하는 상황 또는 증인 이벤트를 수집하는 증거를위한 이벤트입니다.

눈 샘플링 예

일부 인구,눈 샘플링은 유일한 방법으로 데이터를 수집하고 의미 있는 정보입니다. 다음은 스노우 볼 샘플링을 사용할 수있는 인스턴스입니다.

1. 구성원의 공식 이름 목록이 없습니다: 이 샘플링 기술을 사용할 수 있는 인구 없이 쉽게 사용할 수 있는 데이터처럼 자신의 인구 통계 학적 정보입니다. 예를 들어,개인 정보를 쉽게 얻을 수없는 노숙자 또는 엘리트 클럽 회원 목록.

1. 사람을 찾기가 어려움:희귀 질환을 가진 사람들은 찾기가 매우 어렵습니다. 그러나,경우에는 연구를 수행하고 연구와 유사한 자연 속에서 찾은 기본 데이터 소스에 도전이 될 수 있습니다. 그/그녀가 확인되면,그들은 일반적으로 더 같은 유사한 개인에 대한 정보를 가지고있다.

1. 지 않은 사람들은 기꺼이 확인될 경우에는 연구를 수행하고 연구하는 것을 포함한 정보를 수집/에서 데이터를 성 노동자들이나 성폭력 피해자 또는 개인이 원하지 않을 공개한 그들의 성적 지향,이러한 개인이 범주에 속합니다.

1. 그게 비싼 대해 자신의 정체성:에 속한 사람들을 숭배하거나 종교적 극단주의자 또는 해커 일반적으로이 범주에 속합니다. 연구원은 눈덩이 샘플링을 사용하여 이러한 개인을 식별하고 그로부터 정보를 추출해야합니다.

의 장점 눈 샘플링

1. 그것은 빨리 찾기 샘플을 추천 쉽고 빠르게 찾을 주제로 그들은 신뢰할 수 있는 소스입니다. 연구원을 위해 추가 작업이 저장되며,이 시간은 연구 수행에 사용될 수 있습니다.
2. 비용 효과:이 방법은 추천이 기본 데이터 소스에서 얻으므로 비용 효과적입니다. 그것은 편리하고 다른 방법에 비해 그렇게 비싸지 않다.
3. 샘플 주저 과목: 어떤 사람들은 원하지 않는 앞으로 와서 연구 조사에 참여하기 때문에,그들은 원하지 않는 자신의 신분을 노출됩니다. 그들은 서로 알려진 사람들로부터 참조를 요청으로 눈덩이 샘플링이 상황에 도움이됩니다. 접촉하기 어려운 대상 인구의 일부 섹션이 있습니다. 는 경우,예를 들어,연구원 계획을 이해하는 어려움을 직면한 에이즈 환자,다른 샘플링 방법을 제공할 수 없게 이러한 민감한 샘플입니다. 에서 눈 샘플링,연구원할 수 있습 밀접하게 검사하고 필터 회원의 인구에 의해 감염되는 HIV 및 연구를 수행하여 그들에게 이야기들을 만들고,이해하는 목적 연구의 결국을 분석,받은 피드백입니다.

의 단점 눈 샘플링

1. 샘플링의 편견과 오차 범위 이 사람들은 참 그들이 알고 있는 유사한 특성을 이 샘플링 방법을 가질 수 있는 잠재적인 샘플링 바이어스 및 마진 오류가 있습니다. 즉,연구원 수 있습만 밖으로 도달 할 수 있는 작은 그룹의 사람들과할 수 없을 완료하는 학문으로는 결정적인 결과입니다.

1. 협력의 부족:공정한 기회가있다 후에도 소개,사람들은 되지 않을 수도 있습 협력할 거라고 연구에 참여하는 연구이다.

에 대해 더 알아보는 다른 비 확률 샘플링 기법:

• 편의 샘플링
• 연속 샘플링
• 량 샘플링