Czym jest convenience sampling?
Definicja: Convenience sampling jest definiowany jako metoda przyjęta przez badaczy, w której zbierają oni dane do badań rynkowych z dogodnie dostępnej puli respondentów. Jest to najczęściej stosowana technika doboru próby, ponieważ jest niezwykle szybka, nieskomplikowana i ekonomiczna. W wielu przypadkach, członkowie są łatwo dostępne, aby być częścią próbki.
Badacze używają różnych technik próbkowania w sytuacjach, gdy istnieją duże populacje. W większości przypadków testowanie całej społeczności jest praktycznie niemożliwe, ponieważ niełatwo do niej dotrzeć. Badacze używają convenience sampling w sytuacjach, gdy dodatkowe nakłady nie są konieczne do przeprowadzenia badań głównych. Nie ma żadnych kryteriów wymaganych do bycia częścią tej próby. W związku z tym, włączenie elementów do tej próby staje się niezwykle uproszczone. Wszystkie elementy populacji są uprawnione i zależą od bliskości badacza, aby zaangażować się w próbę.
Badacz wybiera członków jedynie na podstawie bliskości i nie bierze pod uwagę, czy reprezentują oni całą populację, czy nie. Stosując tę technikę, może obserwować zwyczaje, opinie i punkty widzenia w najprostszy możliwy sposób.
Wybierz swoich respondentów
Dobrym przykładem doboru próby dogodnej jest: Nowa organizacja pozarządowa chce zaistnieć w 20 miastach. Wybiera 20 miast do obsługi w oparciu o bliskość do miejsca, w którym ma siedzibę.
Zastosowania convenience sampling:
Convenience sampling jest stosowany przez marki i organizacje do pomiaru postrzegania ich wizerunku na rynku. Dane są zbierane od potencjalnych klientów, aby zrozumieć konkretne kwestie lub zarządzać opiniami na temat nowo wprowadzonego produktu. W niektórych przypadkach jest to jedyna dostępna opcja. Na przykład, student uniwersytetu pracujący nad projektem i chcący zrozumieć średnią konsumpcję napojów gazowanych w kampusie w piątkowy wieczór, najprawdopodobniej zadzwoni do swoich kolegów z klasy i przyjaciół i zapyta, ile puszek napojów gazowanych spożywają. Może też pójść na pobliską imprezę i przeprowadzić łatwą ankietę. Zawsze istnieje szansa, że losowo wybrana populacja może nie reprezentować dokładnie populacji, która jest przedmiotem zainteresowania, zwiększając w ten sposób szanse na stronniczość.
Przykłady wygodnego próbkowania:
Podstawowym przykładem metody wygodnego próbkowania jest sytuacja, w której firmy rozdają swoje broszury promocyjne i zadają pytania w centrum handlowym lub na zatłoczonej ulicy losowo wybranym uczestnikom.
Biznesy używają tej metody próbkowania do zbierania informacji w celu rozwiązania krytycznych problemów pojawiających się na rynku. Wykorzystują ją również do zbierania informacji zwrotnych na temat danej cechy lub nowo wprowadzonego produktu z utworzonej próby.
W początkowych etapach badań ankietowych badacze zazwyczaj preferują stosowanie próby dogodnej, ponieważ jest ona szybka i łatwa w dostarczaniu wyników. Nawet jeśli wielu statystyków unika wdrażania tej techniki, jest ona niezbędna w sytuacjach, w których zamierzasz uzyskać spostrzeżenia w krótszym czasie lub bez inwestowania zbyt dużych pieniędzy.
Na przykład, student marketingu potrzebuje uzyskać informacje zwrotne na temat „zakresu content marketingu w 2020 roku”. Student może szybko stworzyć ankietę online, wysłać link do wszystkich kontaktów w swoim telefonie, udostępnić link w mediach społecznościowych i porozmawiać z ludźmi, których spotyka codziennie, twarzą w twarz.
Sześć największych zalet korzystania z convenience sampling
Oto zalety przyjęcia podejścia convenience sampling:
- Szybko zbieraj dane: W sytuacjach, gdy czas jest ograniczeniem, wielu badaczy wybiera tę metodę w celu szybkiego zebrania danych. Zasady zbierania elementów do próby są najmniej skomplikowane w porównaniu z technikami takimi jak prosty losowy dobór próby, warstwowy dobór próby czy systematyczny dobór próby. Ze względu na tę prostotę, zbieranie danych zajmuje minimalną ilość czasu.
- Niedrogi do tworzenia próbek: Pieniądze i czas zainwestowane w inne metody próbkowania prawdopodobieństwa są dość duże w porównaniu z próbkowaniem dogodnym. Pozwala to badaczom na wygenerowanie większej ilości próbek przy mniejszych lub żadnych inwestycjach i w krótkim czasie.
- Łatwość przeprowadzania badań: Nazwa tej techniki badawczej wyjaśnia, w jaki sposób tworzone są próbki. Elementy są łatwo dostępne dla badaczy i tak, zbieranie członków do próbki staje się łatwe.
- Niski koszt: Niski koszt jest jednym z głównych powodów, dla których badacze przyjmują tę technikę. Kiedy na małym budżecie, badacze – zwłaszcza studenci, mogą korzystać z budżetu w innych obszarach projektu.
- Łatwo dostępna próbka: Zbieranie danych jest łatwe i dostępne. Większość dogodnych próbkowania uważa populacji pod ręką. Próbki są łatwo dostępne dla badacza. Nie muszą się zbytnio przemieszczać w celu zebrania danych. Kwoty są spełnione szybko, a zbieranie danych może rozpocząć się nawet w ciągu kilku godzin.
- Mniej zasad do naśladowania: Nie wymaga przechodzenia przez listę kontrolną, aby filtrować członków publiczności. W tym przypadku, zbieranie krytycznych informacji i danych staje się nieskomplikowane. Na przykład, jeśli organizacja pozarządowa chce przeprowadzić ankietę na temat wzmocnienia pozycji kobiet, może udać się do szkół, uczelni, urzędów, itp. w ich pobliżu i zebrać szybkie odpowiedzi.
Wybierz respondentów
Jak zredukować stronniczość w próbkowaniu dogodnym?
Najlepszym sposobem zredukowania stronniczości w próbkowaniu dogodnym jest użycie go razem z próbkowaniem probabilistycznym. Ponieważ jest on zazwyczaj tendencyjny, próbkowanie prawdopodobieństwa otrzymuje parametr pomiaru, aby utrzymać tę tendencyjność pod kontrolą.
Po otrzymaniu rzetelnego pojęcia o tej tendencyjności przy użyciu próbkowania prawdopodobieństwa, badacz może użyć zarówno próbkowania dogodnego jak i technik próbkowania prawdopodobieństwa, aby wyciągnąć dokładniejsze oszacowanie. Aspekt prawdopodobieństwa używany wraz z próbkowaniem dogodnym będzie musiał być wystarczająco silny, aby go przezwyciężyć. Skośność może sprawić, że cała próba stanie się daremna, a to ostatnia rzecz, jakiej potrzebuje badacz. Ta stronniczość może być zredukowana lub wyeliminowana poprzez włączenie próbkowania prawdopodobieństwa.
Jak skutecznie analizować dane z próby dogodnej?
Oto trzy szybkie wskazówki jak skutecznie analizować dane z próby dogodnej. Najlepiej jest użyć próbkowania probabilistycznego, ale kiedy nie jest to możliwe, oto trzy hacki, o których należy pamiętać.
- Pobierz wiele próbek. Pomoże Ci to w uzyskaniu wiarygodnych wyników.
- Powtórz badanie, aby zrozumieć, czy Twoje wyniki naprawdę reprezentują populację.
- W przypadku dużego rozmiaru próbki, spróbuj walidacji krzyżowej dla połowy danych. Następnie porównaj wyniki z drugą połową danych
.