Steekproeftrekking is een essentieel onderdeel van elk onderzoeksproject. De juiste steekproefmethode kan de validiteit van uw onderzoek maken of breken, en het is essentieel om de juiste methode te kiezen voor uw specifieke vraag. In dit artikel gaan we dieper in op enkele van de populairste steekproefmethoden en geven we praktijkvoorbeelden van hoe ze kunnen worden gebruikt om nauwkeurige en betrouwbare gegevens te verzamelen.
Van eenvoudige aselecte steekproeven tot complexe gestratificeerde steekproeven, we onderzoeken de voor- en nadelen van elke methode en de beste praktijken. Dus of u nu een doorgewinterde onderzoeker bent of net aan uw reis begint, dit artikel is een must voor iedereen die steekproefmethoden onder de knie wil krijgen. Laten we beginnen!
Wat is bemonstering?
Bemonstering is een techniek waarbij individuele leden of een deelverzameling van de populatie worden geselecteerd om daaruit statistische conclusies te trekken en de kenmerken van de gehele populatie te schatten. Verschillende steekproefmethoden worden veel gebruikt door onderzoekers in marktonderzoek zodat zij niet de hele bevolking hoeven te onderzoeken om bruikbare inzichten te verzamelen.
Het is ook een tijdbesparende en kosteneffectieve methode en vormt daarom de basis van elk onderzoeksontwerp . Voor een optimale afleiding kunnen steekproeftechnieken worden gebruikt in onderzoekssoftware.
Bijvoorbeeld, Stel dat een geneesmiddelenfabrikant de nadelige bijwerkingen van een geneesmiddel op de bevolking van het land wil onderzoeken. In dat geval is het bijna onmogelijk om een onderzoek uit te voeren waarbij iedereen betrokken is. In dit geval beslist de onderzoeker over een steekproef van mensen uit elke demografische en onderzoekt ze vervolgens, waardoor hij/zij indicatieve feedback krijgt over het gedrag van de drug.
Meer informatie over Audience by QuestionPro
Soorten steekproeven: bemonsteringsmethoden
Bij marktactieonderzoek zijn er twee soorten steekproeven: kanssteekproeven en niet-kanssteekproeven. Laten we deze twee bemonsteringsmethoden eens nader bekijken.
- Kansberekening: Kansberekening is een steekproeftechniek waarbij een onderzoeker enkele criteria selecteert en willekeurig leden van een populatie kiest. Met deze selectieparameter hebben alle leden gelijke kansen om aan de steekproef deel te nemen.
- Niet-probabiliteitssteekproeven: In niet-probabiliteits Bij steekproeven kiest de onderzoeker willekeurig leden voor het onderzoek. Deze steekproefmethode is geen vast of vooraf bepaald selectieproces. Dit maakt het moeilijk voor alle bevolkingselementen om gelijke kansen te hebben om in een steekproef te worden opgenomen.
Deze blog bespreekt de verschillende waarschijnlijkheids- en niet waarschijnlijkheidsbemonsteringsmethoden die u kunt toepassen in elk marktonderzoek onderzoek.
Soorten kansberekening met voorbeelden:
Kansberekening is een techniek waarbij onderzoekers steekproeven kiezen uit een grotere populatie op basis van de waarschijnlijkheidstheorie. Deze steekproefmethode houdt rekening met elk lid van de populatie en vormt steekproeven op basis van een vast proces.
Bijvoorbeeld, in een populatie van 1000 leden heeft elk lid een kans van 1/1000 om deel uit te maken van een steekproef. Kansberekening elimineert de steekproefbias in de populatie en maakt het mogelijk alle leden in de steekproef op te nemen.
Er zijn vier soorten kanssteekproeven:
- Eenvoudige aselecte steekproeven: Een van de beste kanssteekproeven die helpt bij het besparen van tijd en middelen is de
Eenvoudige aselecte steekproeftrekking
methode. Het is een betrouwbare methode om informatie te verkrijgen waarbij elk lid van een populatie willekeurig, louter toevallig, wordt gekozen. Elk individu heeft dezelfde kans om gekozen te worden om deel uit te maken van een steekproef.
Bijvoorbeeld, in een organisatie met 500 werknemers, als het HR-team beslist om teambuildingactiviteiten uit te voeren, zullen zij waarschijnlijk liever fiches uit een schaal halen. In dit geval heeft elk van de 500 werknemers een gelijke kans om geselecteerd te worden. - Clusterbemonstering:
Clusterbemonstering
is een methode waarbij de onderzoekers de gehele populatie verdelen in secties of clusters die een populatie vertegenwoordigen. Clusters worden geïdentificeerd en in een steekproef opgenomen op basis van demografische parameters zoals leeftijd, geslacht, locatie, enz. Dit maakt het voor een enquêteur heel eenvoudig om uit de feedback doeltreffende conclusies te trekken.
Stel bijvoorbeeld dat de regering van de Verenigde Staten het aantal immigranten op het vasteland van de VS wil evalueren. In dat geval kunnen ze het verdelen in clusters op basis van staten zoals Californië, Texas, Florida, Massachusetts, Colorado, Hawaii, enz. Deze manier van enquêteren zal doeltreffender zijn omdat de resultaten in staten worden ingedeeld en inzichtelijke immigratiegegevens opleveren. - Systematische steekproeven: Onderzoekers gebruiken de
systematische steekproefmethode
om met regelmatige tussenpozen de leden van een steekproef van een populatie te kiezen. Er moet een beginpunt voor de steekproef en een steekproefgrootte worden gekozen die met regelmatige tussenpozen kan worden herhaald. Dit type steekproefmethode heeft een vooraf bepaald bereik; daarom is deze steekproeftechniek het minst tijdrovend.
Een onderzoeker wil bijvoorbeeld een systematische steekproef trekken van 500 personen uit een populatie van 5000 personen. Hij telt elk element van de populatie van 1-5000 en kiest elk 10e individu om deel uit te maken van de steekproef (Totale populatie/steekproefgrootte = 5000/500 = 10). - Gestratificeerde aselecte steekproeven:
Gestratificeerde aselecte steekproeven
is een methode waarbij de onderzoeker de populatie verdeelt in kleinere groepen die elkaar niet overlappen, maar de gehele populatie vertegenwoordigen. Bij het trekken van een steekproef kunnen deze groepen worden georganiseerd, waarna uit elke groep afzonderlijk een steekproef wordt getrokken.
Bijvoorbeeld, een onderzoeker die de kenmerken wil analyseren van mensen die tot verschillende jaarlijkse inkomensgroepen behoren, zal strata (groepen) creëren volgens het jaarlijkse gezinsinkomen. Bijv. minder dan 20.000 dollar, 21.000 tot 30.000 dollar, 31.000 tot 40.000 dollar, 41.000 tot 50.000 dollar, enz. De onderzoeker concludeert zo de kenmerken van mensen die tot verschillende inkomensgroepen behoren. Marketeers kunnen analyseren op welke inkomensgroepen zij zich moeten richten en welke zij moeten elimineren om een stappenplan op te stellen dat vruchtbare resultaten oplevert.
Gebruik van kansberekening
Er zijn meerdere toepassingen van kansberekening:
- Verminder steekproefbias: Bij de kanssteekproefmethode is de vertekening in de steekproef uit een populatie verwaarloosbaar tot onbestaande. De steekproefselectie geeft vooral het inzicht en de gevolgtrekking van de onderzoeker weer. Kansberekening leidt tot een hogere kwaliteit gegevensverzameling aangezien de steekproef de populatie goed vertegenwoordigt.
- Diverse bevolking: Wanneer de bevolking groot en divers is, is het essentieel om een adequate vertegenwoordiging te hebben zodat de gegevens niet scheefgetrokken zijn naar één demografische . Stel bijvoorbeeld dat Square inzicht wil krijgen in de mensen die hun betaalautomaten zouden kunnen maken. In dat geval helpt een onderzoek onder een steekproef van mensen in de VS uit verschillende bedrijfstakken en sociaal-economische achtergronden.
- Een nauwkeurige steekproef samenstellen: Kansberekening helpt de onderzoekers bij het plannen en samenstellen van een nauwkeurige steekproef. Dit helpt om goed gedefinieerde gegevens te verkrijgen.
Soorten niet-probabiliteitssteekproeven met voorbeelden
De niet-probabiliteitsmethode is een steekproefmethode waarbij de feedback wordt verzameld op basis van de mogelijkheden van een onderzoeker of statisticus om een steekproef te selecteren en niet op basis van een vast selectieproces. In de meeste situaties leidt de output van een enquête met een onwaarschijnlijke steekproef tot scheve resultaten, die wellicht niet de gewenste doelpopulatie vertegenwoordigen. Maar er zijn situaties, zoals het voorstadium van onderzoek of kostenbeperkingen voor het uitvoeren van onderzoek, waarin niet-probabiliteitssteekproeven veel nuttiger zullen zijn dan de andere soort.
Vier soorten niet-probabiliteitssteekproeven leggen het doel van deze steekproefmethode beter uit:
- Gemaksmonsters: Deze methode is afhankelijk van de gemakkelijke toegang tot de proefpersonen, zoals het onderzoeken van klanten in een winkelcentrum of van voorbijgangers in een drukke straat. Het wordt gewoonlijk aangeduid als gelegenheidssteekproeven vanwege het gemak waarmee de onderzoeker het kan uitvoeren en in contact kan komen met de proefpersonen. Onderzoekers hebben bijna geen bevoegdheid om de steekproefelementen te selecteren, en dat gebeurt puur op basis van nabijheid en niet op basis van representativiteit. Deze niet-probabiliteitssteekproefmethode wordt gebruikt wanneer er tijds- en kostenbeperkingen zijn bij het verzamelen van feedback. In situaties met beperkte middelen, zoals de beginfase van het onderzoek, wordt gebruik gemaakt van gemakssteekproeven.
Startende bedrijven en NGO’s doen bijvoorbeeld meestal aan convenience sampling in een winkelcentrum om folders te verspreiden over komende evenementen of promotie van een zaak – dat doen ze door bij de ingang van het winkelcentrum te gaan staan en willekeurig pamfletten uit te delen. - Selectieve of doelgerichte steekproeven: Selectieve of doelgerichte steekproeven worden gevormd naar goeddunken van de onderzoeker. Onderzoekers houden puur rekening met het doel van de studie, samen met het begrip van het doelpubliek. Bijvoorbeeld, wanneer onderzoekers het denkproces willen begrijpen van mensen die willen studeren voor hun master. De selectiecriteria zijn: “Bent u geïnteresseerd in het doen van uw master in …?” en degenen die antwoorden met een “Nee” worden uitgesloten van de steekproef.
- Sneeuwbalsteekproeven: Sneeuwbalsteekproeven is een steekproefmethode die onderzoekers toepassen wanneer de proefpersonen moeilijk te traceren zijn. Zo zal het ondervragen van mensen zonder onderdak of illegale immigranten een enorme uitdaging zijn. In dergelijke gevallen kunnen onderzoekers met behulp van de sneeuwbaltheorie enkele categorieën opsporen om te interviewen en daaruit resultaten af te leiden. Onderzoekers passen deze steekproefmethode ook toe wanneer het onderwerp zeer gevoelig ligt en niet openlijk wordt besproken – bijvoorbeeld bij enquêtes om informatie te verzamelen over HIV-aids. Niet veel slachtoffers zullen de vragen snel beantwoorden. Toch kunnen onderzoekers contact opnemen met mensen die ze misschien kennen of vrijwilligers die aan de zaak verbonden zijn, om in contact te komen met de slachtoffers en informatie te verzamelen.
- Quotabemonstering: In Quotabemonstering Bij deze steekproeftechniek gebeurt de selectie op basis van een vooraf vastgestelde norm. Aangezien in dit geval een steekproef wordt gevormd op basis van specifieke kenmerken, zal de gecreëerde steekproef dezelfde kwaliteiten hebben als de totale populatie. Het is een snelle methode om monsters te verzamelen.
Gebruik van niet-probabiliteitssteekproeven
Een niet-probabiliteitssteekproef wordt gebruikt voor het volgende:
- Stel een hypothese op: Onderzoekers gebruiken de niet-probabiliteits steekproefmethode om een veronderstelling te creëren wanneer beperkte of geen voorafgaande informatie beschikbaar is. Deze methode helpt bij de onmiddellijke terugkeer van gegevens en legt een basis voor verder onderzoek.
- Verkennend onderzoek: Onderzoekers gebruiken deze steekproeftechniek vaak bij kwalitatief onderzoek, pilotstudies, of verkennend onderzoek.
- Budget- en tijdsbeperkingen: De non-probabiliteitsmethode wanneer er budget- en tijdsbeperkingen zijn en er enkele voorlopige gegevens moeten worden verzameld. Aangezien het enquêteontwerp niet star is, is het gemakkelijker om willekeurig respondenten te kiezen en hen de enquête of vragenlijst te laten invullen.
Hoe beslist u over het type van bemonstering?
Voor elk onderzoek is het essentieel een steekproefmethode te kiezen die nauwkeurig is afgestemd op de doelstellingen van uw studie. De doeltreffendheid van uw steekproef hangt af van verschillende factoren. Hier volgen enkele stappen die deskundige onderzoekers volgen om de beste steekproefmethode te bepalen.
- Noteer de onderzoeksdoelen. In het algemeen moet het gaan om een combinatie van kosten, precisie of nauwkeurigheid.
- Bepaal de effectieve steekproeftechnieken waarmee de onderzoeksdoelstellingen kunnen worden bereikt.
- Test elk van deze methoden en ga na of ze uw doel helpen bereiken.
- Kies de methode die het beste werkt voor het onderzoek.
Ontgrendel de kracht van nauwkeurige bemonstering!
Verschil tussen kanssteekproeven en niet-kanssteekproeven
Wij hebben hierboven de verschillende soorten steekproefmethoden en hun subtypes bekeken. Maar om de hele discussie samen te vatten, zijn de belangrijkste verschillen tussen kanssteekproeven en niet-kanssteekproeven de volgende:
| Waarschijnlijkheidsbemonsteringsmethoden | Niet-waarschijnlijkheidsbemonsteringsmethoden | |
| Definitie | Kansberekening is een steekproeftechniek waarbij steekproeven uit een grotere populatie worden genomen met behulp van een methode die gebaseerd is op de kansrekening. | Non-probability sampling is een steekproeftechniek waarbij de onderzoeker steekproeven selecteert op basis van het subjectieve oordeel van de onderzoeker in plaats van een willekeurige selectie. |
| Ook bekend als | Aselecte steekproefmethode. | Niet-willekeurige steekproefmethode |
| Selectie van de bevolking | De populatie wordt willekeurig gekozen. | De populatie wordt willekeurig gekozen. |
| Natuur | Het onderzoek is overtuigend. | Het onderzoek is verkennend. |
| Voorbeeld | Aangezien er een methode is om de steekproef vast te stellen, zijn de demografische gegevens van de bevolking overtuigend vertegenwoordigd. | Aangezien de steekproefmethode willekeurig is, is de demografische vertegenwoordiging van de bevolking bijna altijd scheef. |
| Tijd | Duurt langer omdat het onderzoeksontwerp de selectieparameters bepaalt voordat het marktonderzoek begint. | Dit type steekproefmethode is snel omdat noch de steekproef noch de selectiecriteria van de steekproef onbepaald zijn. |
| Resultaten | Dit type steekproef is volledig onbevooroordeeld; de resultaten zijn dus ook overtuigend. | Dit type steekproef is volledig bevooroordeeld, en dus zijn de resultaten ook bevooroordeeld, waardoor het onderzoek speculatief wordt. |
| Hypothese | Bij kanssteekproeven is er een onderliggende hypothese voordat het onderzoek begint, en deze methode heeft tot doel de hypothese te bewijzen. | Bij non-probability sampling wordt de hypothese afgeleid na uitvoering van het onderzoek. |
Conclusie
Nu we hebben geleerd hoe verschillende steekproefmethoden werken en veel worden gebruikt door onderzoekers in marktonderzoek, zodat ze niet de hele populatie hoeven te onderzoeken om bruikbare inzichten te verzamelen, laten we eens kijken naar een hulpmiddel dat u kan helpen deze inzichten te beheren.
QuestionPro begrijpt de behoefte aan een nauwkeurige, tijdige en kosteneffectieve methode om de juiste steekproef te selecteren; daarom brengen wij QuestionPro Software, een set tools waarmee u op efficiënte wijze uw doelgroep kunt selecteren, uw inzichten kunt beheren in een georganiseerde, aanpasbare repository en communitybeheer voor feedback na de enquête.
Mis de kans niet om de waarde van onderzoek te verhogen.
