Quel est un exemple d'échantillonnage boule de neige?
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Anonim

Échantillonnage de boule de neige . Comme échantillon les membres ne sont pas choisis parmi un échantillonnage Cadre, échantillons de boule de neige sont soumis à de nombreux biais. Pour Exemple , les personnes qui ont de nombreux amis sont plus susceptibles d'être recrutées dans le échantillon . Lorsque les réseaux sociaux virtuels sont utilisés, cette technique est appelée virtuelle Échantillonnage de boule de neige.

À cet égard, qu'est-ce que la revue de la littérature sur l'échantillonnage en boule de neige ?

Demander aux cas initiaux d'identifier d'autres cas Demander aux nouveaux cas d'identifier d'autres cas et ainsi de suite Arrêtez quand: Échantillonnage en boule de neige Échantillonnage en boule de neige également connu sous le nom de référence en chaîne échantillonnage est une non-probabilité non-aléatoire échantillonnage méthode utilisée lorsque les caractéristiques doivent être échantillons sont rares et difficiles à trouver.

Sachez également que l'échantillonnage boule de neige est-il un type d'échantillonnage raisonné ? Échantillonnage de boule de neige , en application générale, est un taper de commodité échantillon . Si vous essayez de recruter des personnes difficiles à identifier ou qui doivent répondre à certains critères pour participer, alors Échantillonnage de boule de neige peut être utilisé pour faciliter la collecte de données. Cette utilisation de la boule de neige est un type d'échantillonnage dirigé.

De cette manière, l'échantillonnage boule de neige est-il qualitatif ou quantitatif ?

La nature de Échantillonnage de boule de neige est telle qu'elle ne peut être envisagée pour un représentant échantillon ou dans ce cas pour des études statistiques. Cependant, ce échantillonnage technique peut être largement utilisée pour la conduite qualitatif recherche, avec une population difficile à localiser.

Pourquoi l'échantillonnage boule de neige est-il mauvais ?

Inconvénients de Échantillonnage de boule de neige Représentativité de la échantillon n'est pas garanti. Le chercheur n'a aucune idée de la répartition réelle de la population et de la échantillon . Échantillonnage le biais est également une crainte des chercheurs lorsqu'ils utilisent ce échantillonnage technique. Les sujets initiaux ont tendance à nommer des personnes qu'ils connaissent bien.

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