Video: Bakit tinatawag itong snowball sampling?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Pag-sample ng snowball ay kung saan ang mga kalahok sa pananaliksik ay kumukuha ng iba pang mga kalahok para sa isang pagsusulit o pag-aaral. Ginagamit ito kung saan mahirap hanapin ang mga potensyal na kalahok. ito ay tinatawag na snowball sampling dahil (sa teorya) kapag ang bola ay lumiligid, ito ay nakakakuha ng mas maraming "snow" sa daan at nagiging mas malaki at mas malaki.
Katulad nito, maaari mong itanong, ano ang kahulugan ng snowball sampling?
Sa pananaliksik sa sosyolohiya at istatistika, pag-sample ng snowball (o kadena sampling , chain-referral sampling , referral sampling ) ay isang nonprobability pamamaraan ng sampling kung saan ang mga kasalukuyang paksa ng pag-aaral ay nagre-recruit ng mga hinaharap na paksa mula sa kanilang mga kakilala. Kaya, ang sample ang grupo ay sinasabing lumalaki na parang gumugulong niyebeng binilo.
Gayundin, ang snowball sampling ba ay qualitative o quantitative? Ang kalikasan ng pag-sample ng snowball ay ganoon, na hindi ito maisasaalang-alang para sa isang kinatawan sample o sa kasong iyon para sa mga pag-aaral sa istatistika. Gayunpaman, ito sampling teknik ay maaaring malawakang gamitin para sa pagsasagawa husay pananaliksik, na may populasyon na mahirap hanapin.
Kung gayon, bakit masama ang pag-sample ng snowball?
Mga disadvantages ng Snowball Sampling Pagkakatawan ng sample ay hindi garantisado. Walang ideya ang mananaliksik sa tunay na distribusyon ng populasyon at ng sample . Sampling Ang bias ay isang takot din ng mga mananaliksik kapag ginagamit ito sampling pamamaraan. Ang mga paunang paksa ay may posibilidad na magmungkahi ng mga taong kilala nila nang husto.
Kinatawan ba ang snowball sampling?
Dahil sa katangian ng pag-sample ng snowball , hindi ito itinuturing na a sample ng kinatawan para sa mga layuning istatistika. Gayunpaman, ito ay isang napakahusay na pamamaraan para sa pagsasagawa ng exploratory research at/o qualitative research na may partikular at medyo maliit na populasyon na mahirap tukuyin o hanapin.
Inirerekumendang:
Bakit maganda ang snowball sampling?
Mga Bentahe ng Snowball Sampling Ang proseso ng chain referral ay nagbibigay-daan sa mananaliksik na maabot ang mga populasyon na mahirap sampolan kapag gumagamit ng iba pang paraan ng sampling. Ang proseso ay mura, simple at cost-efficient. Ang sampling technique na ito ay nangangailangan ng kaunting pagpaplano at mas kaunting workforce kumpara sa iba pang sampling technique
Bakit tinawag itong TensorFlow?
Ang TensorFlow ay ang pangalawang henerasyong sistema ng Google Brain. Ang mga pagkalkula ng TensorFlow ay ipinahayag bilang mga stateful na dataflow graph. Ang pangalang TensorFlow ay nagmula sa mga operasyon na ginagawa ng naturang mga neural network sa mga multidimensional data array, na tinutukoy bilang mga tensor
Bakit tinawag itong italic?
Sa typography, ang italic type ay isang cursive na font na nakabatay sa isang naka-istilong anyo ng calligraphic na sulat-kamay. Ang pangalan ay nagmula sa katotohanan na ang mga typeface na inspirasyon ng kaligrapya ay unang idinisenyo sa Italya, upang palitan ang mga dokumentong tradisyonal na nakasulat sa istilong sulat-kamay na tinatawag na chancery hand
Ano ang halimbawa ng snowball sampling?
Pag-sample ng snowball. Dahil hindi pinipili ang mga sample na miyembro mula sa isang sampling frame, ang mga sample ng snowball ay napapailalim sa maraming bias. Halimbawa, ang mga taong maraming kaibigan ay mas malamang na ma-recruit sa sample. Kapag ginamit ang mga virtual na social network, ang pamamaraang ito ay tinatawag na virtual snowball sampling
Paano mo ginagamit ang snowball sampling?
Ang snowball sampling ay kung saan ang mga kalahok sa pananaliksik ay nagre-recruit ng iba pang mga kalahok para sa isang pagsubok o pag-aaral. Ginagamit ito kung saan mahirap hanapin ang mga potensyal na kalahok. Tinatawag itong snowball sampling dahil (sa teorya) kapag pinaikot mo na ang bola, nakakakuha ito ng mas maraming "snow" sa daan at nagiging mas malaki at mas malaki