Snowball Sampling (auch bekannt als Chain-Referral Sampling) ist eine nichtwahrscheinliche (nicht zufällige) Stichprobenmethode, die verwendet wird, wenn Merkmale, die von Proben besessen werden sollen, selten und schwer zu finden sind. Zum Beispiel, wenn Sie das Niveau der Kundenzufriedenheit unter Elite Nirvana Bali Golf Club in Bali studieren, Sie finden es immer schwieriger, primäre Datenquellen zu finden, wenn ein Mitglied bereit ist, Sie mit Kontakten anderer Mitglieder zur Verfügung zu stellen.

Bei dieser Stichprobenmethode werden primäre Datenquellen verwendet, um weitere potenzielle primäre Datenquellen für die Forschung zu benennen. Mit anderen Worten, die Schneeball-Stichprobenmethode basiert auf Empfehlungen von anfänglichen Probanden, um zusätzliche Probanden zu generieren. Daher werden bei Anwendung dieser Stichprobenmethode Mitglieder der Stichprobengruppe über Kettenempfehlung rekrutiert.

Außerdem ist Schneeball-Sampling am beliebtesten in betriebswirtschaftlichen Studien, die sich auf ein bestimmtes Unternehmen konzentrieren und die primäre Datenerfassung von Mitarbeitern dieses Unternehmens beinhalten. Sobald Sie die Kontaktdaten eines Mitarbeiters haben, kann er Ihnen helfen, andere Mitarbeiter für die Studie zu rekrutieren, indem er Kontaktdaten bereitstellt.

Es gibt folgende drei Muster von Schneeball-Sampling:

1. Lineare Schneeball-Probenahme. Die Bildung einer Stichprobengruppe beginnt mit nur einem Thema und das Thema bietet nur eine Überweisung. Die Überweisung wird in die Stichprobengruppe rekrutiert und er / sie stellt auch nur eine neue Überweisung bereit. Dieses Muster wird fortgesetzt, bis die Probengruppe vollständig gebildet ist.

2. Exponential non-discriminative snowball sampling. The first subject recruited to the sample group provides multiple referrals. Each new referral is explored until primary data from sufficient amount of samples are collected.

3. Exponential discriminative snowball sampling. Probanden geben mehrere Empfehlungen, jedoch wird nur ein neues Subjekt unter ihnen rekrutiert. Die Wahl eines neuen Fachs richtet sich nach dem Ziel und den Zielen der Studie.

Anwendung der Schneeballprobenahme: ein Beispiel

Die Anwendung der Schneeballprobenahme umfasst die folgenden Phasen:

1. ein Kontakt mit einem oder zwei Anfangsfällen aus dem Probenahmerahmen. Diese Phase ist normalerweise die schwierigste.
2. Fordern Sie die ersten Fälle an, um weitere Fälle zu identifizieren
3. Bitten Sie neue Fälle, weitere Fälle zu identifizieren (und so weiter)
4. Stoppen Sie, wenn:
5. a) Ihre vorgegebene Stichprobengröße ist abgeschlossen;
6. b) Es sind keine weiteren Fälle mehr vorhanden;
7. c) Wenn Sie weitere Fälle verfolgen, ist das Projekt aufgrund der Größe nicht mehr verwaltbar.

Wenn Sie den Fragebogen als primäre Datenerfassungsmethode verwenden, können Sie Schneeball-Sampling mithilfe von E-Mails effektiv anwenden. Insbesondere kann der Text der E-Mail, in der Beispielgruppenmitglieder zur Teilnahme an der Umfrage aufgefordert werden, einen Satz in den folgenden Zeilen enthalten:

Ich wäre Ihnen sehr dankbar, wenn Sie mir die E-Mail-Adressen anderer Mitarbeiter in Ihrer Abteilung / Manager mitteilen könnten, von denen bekannt ist, dass sie demokratischen Führungsstil praktizieren / andere Personen, die dasselbe Produkt gekauft haben / usw. wer könnte auch an dieser Umfrage teilnehmen.

Vorteile der Schneeballprobenahme

1. Die Möglichkeit, versteckte Populationen zu rekrutieren
2. Die Möglichkeit, Primärdaten kostengünstig zu sammeln
3. Studien mit Schneeballprobenahme können in kurzer Zeit abgeschlossen werden
4. Es ist nur sehr wenig Planung erforderlich um den primären Datenerfassungsprozess zu starten

Nachteile der Schneeball-Probenahme

1. Das Übersampling eines bestimmten Netzwerks von Peers kann zu
2. Die Befragten zögern möglicherweise, Namen von Peers anzugeben, und die Aufforderung, dies zu tun, kann ethische Bedenken aufwerfen
3. Es gibt keine Garantie für die Repräsentativität von Stichproben. Es ist nicht möglich, das tatsächliche Verteilungsmuster der Bevölkerung zu bestimmen.
4. Es ist nicht möglich, den Stichprobenfehler zu bestimmen und statistische Rückschlüsse aus der Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu ziehen, da keine zufällige Stichprobenauswahl vorliegt

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John Dudovskiy