눈 샘플링(으로도 알려진 chain-소개 샘플링는)확률(가 아닌 임의의)샘플링 방법을 사용할 때 특성에 의해 소유 샘플은 희귀하고 어려운 찾을 수 있습니다. 예를 들어를 공부하는 경우,고객 만족의 수준 사이에는 엘리트 너바나 발리 골프 클럽 발리에서,당신은 그것을 찾을 점점 더 어려운을 찾은 기본 데이터를 원하지 않는 한 회원가를 제공하고자하는 당신의 연락처와 다른 회원입니다.

이는 샘플링 방법을 포함한 주요 데이터 소스를 지명한 또 다른 잠재적인 기본 데이터 소스에서 사용하는 연구이다. 즉,눈덩이 샘플링 방법은 추가 과목을 생성하기 위해 초기 과목의 추천을 기반으로합니다. 따라서이 샘플링 방법을 적용 할 때 샘플 그룹의 구성원은 체인 추천을 통해 모집됩니다.

또한,눈 샘플링에서 가장 인기 있는 사업 연구에 초점을 맞추고 특정 회사를 포함하는 기본 데이터 컬렉션에서의 직원하는 회사입니다. 일단의 연락처 정보를 하나의 직원녀가 당신을 도울 수 있을 모집하는 다른 직원이 연구를 제공하여 접촉 세부 사항입니다.

있는 다음과 같은 세 가지 패턴의 눈 샘플링

1. 선형 눈덩이 샘플링. 샘플 그룹의 형성은 하나의 과목으로 시작하고 주제는 하나의 추천 만 제공합니다. 추천은 샘플 그룹에 모집되며 그/그녀는 또한 하나의 새로운 추천 만 제공합니다. 이 패턴은 샘플 그룹이 완전히 형성 될 때까지 계속됩니다.

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. 피험자는 여러 추천을 제공하지만,그 중 하나의 새로운 피험자 만 모집됩니다. 새로운 주제의 선택은 연구의 목적과 목적에 따라 안내됩니다.

응용 프로그램의 눈 샘플링:예

응용 프로그램의 눈 샘플링에는 다음 단계가 포함됩니다:

1. 설정과 연락 하나 또는 두 개의 초기 경우에서 샘플링 프레임입니다. 이 단계는 일반적으로 가장 어려운 일이다.
2. 요청을 처음 경우를 식별하는 더 많은 사례
3. 새로운 요청 사례를 식별한 경우(및등)
4. 멈출 때:
5. a)미리 지정된 샘플 크기로 완성되었;
6. b)가 더 이상 없을 경우 왼쪽;
7. c) 을 더 추구의 경우 프로젝트를 관리하기 어려운 때문에 큰 크기입니다.

경우를 사용하여 설문지를 기본으로 데이터 수집 방법은,당신은 수 있습니다 효과적으로 적용덩이를 샘플링의 사용합니다. 특히,이메일 본문의 요청하는 샘플 그룹 구성원 설문조사에 참여할 수 있는 문장을 포함에 따라 다음과 같은 라인:

나는 매우 감사할 수 있다면 저에게 제공하의 전자 메일 주소에서 다른 직원의 부서/관리자에게 알려진 연습 민주주의 리더십 스타일/를 산 다른 사람들이 동일한 제품/등이 있습니다. 누가이 설문 조사에 참여할 수도 있습니다.

의 장점 눈 샘플링

1. 기능을 모집하기 숨겨진 인구
2. 가능성을 수집하는 주요 데이터에서 비용 효율적인 방식으로
3. 연구진 눈 샘플링에서 완료할 수 있습 짧은 기간
4. 매우 조금 계획을 시작 하는 데 필요한 기본 마스터 데이터 수집

의 단점 눈 샘플링

1. 오버샘플링 특정 네트워크의 동료들 이끌 수 있는 을 bias
2. 응답자도 주저하 제공하는 이름의 동료들 그렇게 올릴 수 있습 윤리적 문제
3. 보장은 없에 대한 대표성의 샘플입니다. 인구의 실제 분포 패턴을 결정하는 것은 불가능합니다.
4. 그것은 가능하지 않을 결정하는 샘플링 오류가 및 통계적 추론에서 샘플을 인구의 부재로 인해 임의의 선택의 샘플

내 e-book,궁극적인 가이드를 쓰는 논문에서는 비즈니스 연구:는 단계별 접근 방식에 포함에 대한 자세한 아직의 간단한 설명 샘플링 방법이 있습니다. 전자 책은 연구 영역의 선택부터 개인 반성 작성에 이르기까지 연구 과정의 모든 단계를 설명합니다. 중요한 요소의 논문이 연구와 같은 철학,연구 방법,연구 디자인,방법의 데이터 수집 및 데이터 분석에 대한 설명은 이 e-book 에서 간단한 단어입니다.

존 Dudovskiy