Non-Probability Sampling Techniques | Applied Biostatistics | BIO733_Topic066

Duration: 6:12 785 transcript words EN summary

Video summary

Bu modülde, örnekleme teknikleri arasında olasılıksız örnekleme yöntemlerinden ikisi olan kolaylık örnekleme ve karınca örnekleme (snowball sampling) detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Olasılıksız örnekleme, popülasyondaki tüm bireylerin seçilme şansının eşit olmadığı ve seçilme olasılıklarının tahmin edilebilir olmayan bir yöntem olduğunu ifade eder. Kolaylık örnekleme yöntemi, araştırmacı için en erişilebilir ve pratik olan örneklem kaynağını kullanmayı içerir; bu nedenle genellikle araştırmacıların çevresindeki veya kolayca ulaşılabilen kişilerden anketler yapılarak uygulanır. Bu yöntem basit, hızlı ve maliyet etkin olmasına rağmen, kişisel yargılara dayalı seçim yapma nedeniyle ciddi bir seçim yanlılığına (selection bias) yol açar. Örneğin, sadece Facebook arkadaşları üzerinden anket yapılan durumlarda, bu grupların birbirine çok yakın ve benzer özelliklere sahip olması sonucu çeşitliliği sınırlar ve popülasyon hakkında güvenle genelleme yapılmasını engeller. Karınca örnekleme yöntemi ise, karın yuvarlanırken büyümesi gibi bir mekanizma ile çalışır; ilk adımda potansiyel katılımcılar belirlenir ve bu bireyler, araştırmaya dahil olmak isteyen diğer kişileri yönlendirerek örneklemi büyütür. Bu teknik genellikle nadir görülen, gizli veya savunmasız popülasyonlarda kullanılır çünkü bu grupların üyelerinin birbirini tanıması beklenir. Karınca örneklemenin en büyük avantajlarından biri, katılımcıların yeni katılımcıları tanıtması sayesinde araştırmanın zaman ve maliyet açısından daha düşük olmasıdır; ancak dezavantajları arasında topluluk yanlılığı (community bias) bulunur. Yani, belirli bir topluluğun üyeleri birbirini tanısa da, aynı özelliklere sahip ama uzakta yaşayan diğer gruplar göz ardı edilebilir. Ayrıca bu yöntem rastgele değildir, kişisel yargı içerir ve popülasyon boyutu genellikle bilinmezken, araştırmacının örnekleme süreci üzerinde tam kontrolü yoktur. Her iki olasılıksız örnekleme yönteminde de en temel sorun, elde edilen sonuçların genel popülasyona güvenle genellenememesidir. Bu yöntemler büyük yanlıklar içerir ve bu durum, örneklem verilerinin popülasyonu temsil etme kapasitesini ciddi şekilde zayıflatır. Araştırmaların amacı, popülasyon hakkında en iyi ve en temsili örnekleme elde etmek olsa da, olasılıksız yöntemler bu hedefi karşılamada yetersiz kalır. Bunun aksine, olasılıklı örnekleme teknikleri çok daha iyi ve temsilci örneklemeler sağlayarak popülasyonu daha doğru bir şekilde anlamamıza olanak tanır. Dolayısıyla, sonuçların genellenebilirliği konusunda güçlü bir güvenle konuşulamayacağı için, araştırmacılar bu yöntemlere dayalı bulguları dikkatli yorumlamalı ve popülasyonun tamamını temsil edip etmediğini sorgulamalıdır.

Read the full video transcript

In this module, we will be talking about couple of non-probability sampling techniques. Since we already know that non-probability sampling is a sampling technique where the samples are gathered with predictable chances of selection. Moreover, when all individuals in the population are not given equal chances of being selected as a sample. Here we will talk about convenience sampling and snowball sampling. Convenience sampling as by its name, it says it's convenience. And this is the type of sampling methodology where we use the most convenient sample to the researcher. And that's part of the reason that it's called the non-probability sampling. In this method, the first available primary data source is used for research without having any additional requirements. Moreover, convenience sampling method can be applied by stopping random people and asking them questionnaire questions. This is apparently one of the most commonly used sampling methodology out there. So, in convenience sampling, even if there are different groups of people around us, we will only ask the questions from the individuals who are just in a very close circle to us. Who are more most convenient for us to approach. Convenience sampling is simple. It's easier. It takes lesser time. It's cost-effective. But the biggest problem that come with the convenience sampling is the problem of selection bias. Because we make our personal judgments to select the people around us. Like many people conduct their surveys using convenience sampling when they only reach out to their Facebook friends. One should know that one can have the Facebook friends which are very close allies and they are having the similar characteristics most of the time. So, it it won't give you a whole diverse opinion. Moreover, one of the very crucial part of our sampling procedures is that they help us to generalize our reserves coming from the sample for the population. But, in convenience sampling we do not or we are unable to generalize our reserve with a whole lot of confidence in in our results due to the high sampling error. The other sampling methodology is snowball sampling. As by its name one can figure out that as a snowball moves down the hill it keeps growing as it rolls down. The snowball sampling works the same way. Where in the first step we identify potential subjects in the population. And then we ask those individuals to recruit other individuals which may like to be the part of our sample. Snowball sampling is usually done for the vulnerable populations or for the populations which are very rare or maybe which are just hidden populations. In those situations we assume that the people from the rare populations they do know each other. Hence, we use the snowball sampling. In snowball sampling one can locate the hidden population. Moreover, locating people of a specific population and the other advantage is it's a low cost and less time because you're asking your respondent to get you introduced to the next respondent. You don't have to search them by yourself. If one has to search individuals by themselves, it's going to take a lot of time and a lot of other resources. But asking the already existing participants to get you introduced to the other participants, it can help reduce the time and cost. But there are few disadvantages. The first one is the community bias. The people in that specific community may know each other, but one cannot go beyond into the people of the same characteristics which are under study, but they're far away and they may not know everyone out there. Another disadvantage is that it's non-random because there's there's personal judgment involved. Most of the time, the population size is unknown. And moreover, there's lack of control over sampling methodology because it's more driven by the individual, the participants, but it's not being controlled by the researcher. Non-probability sampling methodologies come with huge bias, which is one of the very big drawback of the non-probability sampling methodologies. And there are always some issues with the generalizability of the results. One should not forget that we cannot study the overall population. That's why we rely on sample. And since we rely on our sample to talk about the population, we always would like to get the best and representative sample that can give us a very good understanding of the population. Many random sampling methodologies or probability sampling methodologies help us to get a much better sample as compared to the non-probability sampling. Moreover, in non-probability sampling, it's always a problem that we cannot generalize our results coming from the sample for the overall population with a very strong amount of confidence. Thank you.