Il campionamento a palla di neve (noto anche come campionamento a catena) è un metodo di campionamento non probabilistico (non casuale) utilizzato quando le caratteristiche possedute dai campioni sono rare e difficili da trovare. Ad esempio, se stai studiando il livello di soddisfazione del cliente tra elite Nirvana Bali Golf Club a Bali, troverai sempre più difficile trovare fonti di dati primarie a meno che un membro non sia disposto a fornirti contatti di altri membri.

Questo metodo di campionamento coinvolge fonti di dati primari nominando altre potenziali fonti di dati primari da utilizzare nella ricerca. In altre parole, metodo di campionamento palla di neve si basa su rinvii da soggetti iniziali per generare soggetti aggiuntivi. Pertanto, quando si applica questo metodo di campionamento, i membri del gruppo di campioni vengono reclutati tramite referral a catena.

Inoltre, il campionamento a palle di neve è il più popolare negli studi di business incentrati su un’azienda specifica che coinvolgono la raccolta di dati primari da parte dei dipendenti di tale azienda. Una volta che hai i dettagli di contatto di un dipendente, può aiutarti a reclutare altri dipendenti nello studio fornendo i dettagli di contatto.

Ci sono i seguenti tre modelli di campionamento palla di neve:

1. Campionamento lineare della palla di neve. La formazione di un gruppo di campioni inizia con un solo soggetto e il soggetto fornisce un solo referral. Il referral viene reclutato nel gruppo campione e fornisce anche un solo nuovo referral. Questo modello viene continuato fino a quando il gruppo campione è completamente formato.

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. I soggetti danno più rinvii, tuttavia, solo un nuovo soggetto viene reclutato tra di loro. La scelta di un nuovo soggetto è guidata dallo scopo e dagli obiettivi dello studio.

Applicazione di Snowball Sampling: un Esempio di

Applicazione di palla di neve di campionamento prevede le fasi seguenti:

1. Stabilire un contatto con uno o due primi casi di campionamento. Questa fase è di solito la più difficile.
2. Richiedere i casi iniziali per identificare più casi
3. Chiedere nuovi casi per identificare ulteriori casi (e così via)
4. Interrompere quando:
5. a) La dimensione del campione pre-specificata è stata completata;
6. b) Non ci sono altri casi rimasti;
7. c) Perseguire ulteriori casi renderà il progetto ingestibile a causa delle grandi dimensioni.

Se si utilizza il questionario come metodo di raccolta dati primario, è possibile applicare efficacemente il campionamento a palle di neve con l’uso di e-mail. In particolare, il corpo dell’e-mail che richiede ai membri del gruppo campione di partecipare al sondaggio può includere una frase lungo le seguenti linee:

Sarei molto grato se potessi fornirmi gli indirizzi e-mail di altri dipendenti del tuo dipartimento/manager che sono noti per praticare lo stile di leadership democratica/altre persone che hanno acquistato lo stesso prodotto/ecc. chi potrebbe anche partecipare a questo sondaggio.

Vantaggi di palla di neve di Campionamento

1. La possibilità di reclutare popolazioni nascoste
2. La possibilità di raccogliere dati primari in un modo economicamente efficace
3. Studi con le palle di neve di campionamento può essere completato in un breve periodo di tempo
4. Un po ‘ di pianificazione è necessario per avviare primario processo di raccolta dei dati

Svantaggi di palla di neve di Campionamento

1. Oversampling una particolare rete di colleghi può portare per bias
2. Gli intervistati possono essere riluttanti a fornire nomi di coetanei e chiedendo loro di farlo può sollevare preoccupazioni etiche
3. Non vi è alcuna garanzia circa la rappresentatività dei campioni. Non è possibile determinare il modello effettivo di distribuzione della popolazione.
4. non è possibile determinare l’errore di campionamento e di fare inferenze statistiche, dal campione alla popolazione a causa dell’assenza di selezione casuale di campioni

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Giovanni Dudovskiy