Dua Pendekatan: Probabilitas Sampling Versus Non-Probability Sampling
Ada dua pendekatan umum untuk pengambilan sampel dalam riset pasar: Probabilitas sampling dan non-probability sampling. Pengambilan sampel kemungkinan harus memenuhi kondisi berikut: Setiap unit analisis harus memiliki probabilitas yang sama untuk dimasukkan dalam kelompok sampel, dan kemudian probabilitas matematis dari setiap anggota kelompok sampel yang dipilih untuk sampel dapat dihitung secara matematis.
Apa Kesalahan Sampling dan Bagaimana Saya Tahu Jika Saya Memiliki Ini?
Ketika bekerja dengan sampel non-probabilitas, penting untuk memahami terjadinya kesalahan sampling . Semakin kecil kelompok sampling, semakin besar kemungkinan kesalahan sampling. Salah satu jenis bias tertentu adalah hasil dari non-partisipasi. Penting untuk memahami dampak dari tidak berpartisipasi pada hasil keseluruhan dari sebuah penelitian. Salah satu contoh berasal dari 1980 General Society Survey (GSS) di mana mereka yang tidak berpartisipasi dalam penelitian itu ditemukan sangat berbeda - sebagai kelompok - dari mereka yang telah berpartisipasi.
Anggota kelompok yang sulit dijangkau berbeda secara signifikan dari para peserta tenaga kerja sebaya mereka - paling jelas dalam status sosial ekonomi, status perkawinan, usia, jumlah anak, kesehatan, dan jenis kelamin.
Apa itu Convenience Sampling? Apakah Nyaman untuk Menganalisis?
Contoh kenyamanan biasanya digunakan dalam ilmu sosial dan ilmu perilaku karena ketergantungan yang tinggi pada mahasiswa, pasien, relawan yang dibayar, anggota jejaring sosial atau organisasi formal, dan bahkan tahanan.
Tujuan dari banyak ilmu sosial dan penelitian ilmu perilaku adalah untuk memverifikasi bahwa karakteristik tertentu terjadi atau tidak terjadi dalam kelompok yang menjalani studi. Pendekatan umum adalah mencari hubungan di antara beberapa atribut . Sampel kenyamanan berguna dan memadai untuk jenis penelitian ini. Juga, penting untuk mengenali bahwa sampel kenyamanan tidak selalu mudah disatukan.
Sampel kenyamanan juga dapat dicocokkan untuk membandingkan dua kelompok. Untuk menggunakan sampel kenyamanan yang cocok , seorang peneliti harus dapat mengidentifikasi pasangan untuk setiap anggota sampel pertama. Rekan-rekan ini adalah anggota dari sampel kedua (yang dicocokkan). Variabel yang umumnya cocok meliputi jenis kelamin, usia, ras, etnis, pencapaian pendidikan, tempat tinggal, orientasi politik, agama, jenis pekerjaan, dan upah atau gaji. Mencocokkan variabel-variabel ini membantu mengurangi sumber bias . Namun, penting untuk mengetahui bahwa bahkan pencocokan yang cermat mungkin tidak menghasilkan sampel yang bebas dari bias - selalu ada kemungkinan bias dari sumber yang tersembunyi.
Apa itu Purposive Sampling? Apakah Selalu Non-Probabilistik?
Purposive sampling digunakan ketika desain penelitian panggilan untuk sampel orang yang menunjukkan atribut tertentu.
Umumnya, atribut ini jarang atau tidak biasa dan biasanya tidak terdistribusi secara normal (menurut "kurva normal") pada populasi yang lebih besar. Purposive sampling penuh dengan bias, beberapa di antaranya terjadi sebagai hasil dari metode yang digunakan untuk mengidentifikasi anggota sampel purposive. Misalnya, jika tujuan penelitian mengharuskan mempelajari Veteran dengan cedera otak traumatis (TBI), maka sampel harus terdiri dari mantan anggota militer yang mengalami cedera otak traumatis, dan yang mengidentifikasi diri mereka sesuai dan setuju untuk berpartisipasi dalam penelitian ini. . Masing-masing atribut atau kondisi ini berkontribusi terhadap ukuran bias pada sampel, sehingga membatasi tingkat dan jenis kesimpulan yang dihasilkan dari penelitian.
Batasan Penting dari Pendekatan Sampingan Non-Probabilitas
Keterbatasan penting dari non-probability sampling adalah bahwa kesimpulan tidak dapat ditarik tentang populasi yang lebih besar berdasarkan sampel non-probabilitas.
Akan tetapi, hal ini tidak selalu demikian, karena pandangan yang realistis tentang bagaimana orang-orang mendekati temuan penelitian akan siap mengidentifikasi situasi di mana orang tidak secara tepat menarik kesimpulan dari temuan yang terkait dengan sampel non-probabilitas.
Juga dikenal sebagai: convenience sampling, purposive sampling
Contoh:
Sampel yang bertindak seperti jajak pendapat publik disebarluaskan dengan gagasan bahwa mereka mewakili bagaimana anggota populasi akan memilih dalam pemilihan mendatang atau sejenisnya. Sampel-sampel ini harus sangat mewakili populasi agar dapat digunakan untuk membuat ramalan tentang hasil pemilihan, misalnya.