什么是便利抽样?|定义和示例

便利抽样是一个非概率抽样法哪些单位被选择纳入样本因为它们对研究人员来说是最容易获取的。

这可能是由于地理上的接近，在特定时间的可用性，或参与研究的意愿。方便抽样有时被称为偶然抽样，是一种非随机抽样。

何时使用方便抽样

方便抽样常用于定性研究和医学研究。

在医学研究中，方便抽样通常包括选择在特定地点(如医院)或医疗记录数据库附近可用的临床病例或参与者。

在定性研究在美国，方便抽样通常用于社会科学和教育领域，在这些领域，使用现有的群体(比如学生)比较方便。

便利抽样可能很适合你的研究，如果:

• 你想了解人们的态度和观点
• 你想为你的调查
• 你想要生成假设这可以在未来的研究中进行更深入的测试

请注意，方便抽样可以引入几种方法研究偏差的类型，例如选择性偏差而且抽样偏差．

便利性抽样例子

绘制方便样本有几种方法。下面是一些例子:

• 通过广告或社交媒体发布在线广告
• 在活动中亲自招聘在街上，或在与你的研究相关的地点
• 通过众包的网站，例如MicroWorkers
• 通过已有的组比如组织或大学生

示例:在线方便抽样

你正在研究父母如何使用一个流行的在线育儿论坛。你想知道父母们是愿意参与在线讨论，还是只是“潜伏”，以及他们在网上寻找什么样的信息。

因为它是一个在线社区，所以没有成员列表作为抽样框架。这是一个使用方便抽样的好场景。您决定抽取100个用户的方便样本。

您创建一个弹出式广告，邀请用户完成在线调查，管理员同意将其放置在网站上。为了吸引用户参与，广告中还提到了抽奖活动。

例如:基于位置的便利抽样

假设你正在研究人们为什么要访问你所在县的一个受欢迎的休闲目的地门罗湖游乐区。为了收集见解，你站在停车场，随机接近人们，问他们是否有兴趣参与一项关于他们最喜欢的娱乐活动的5分钟匿名调查。

为了最大限度地增加响应数量，您还可以创建带有可扫描的QR码和缩短的URL链接的传单。你把它们放在欢迎中心和湖周围的其他地方。

众包方便抽样

你正在研究人们对抑郁症的态度。你对集体主义文化和个人主义文化之间的差异感兴趣。作为一名早期职业研究人员，您没有广泛的国际网络。你决定使用一个众包平台，比如Amazon Mechanical Turk (MTurk)。

MTurk覆盖了美国和国际上广泛的人口统计学人群。这使你能够接触到更多样化的受访者，以换取金钱补偿。

在这里，您设置了一个用于筛选目的的简短调查。然后，你可以把符合长期调查条件的人挑选出来，用奖金奖励他们。或者，你可以给参与者发邮件，如果他们符合更长的调查条件，或者设置特定地点的标准，以满足集体主义或个人主义的标准。

示例:预先存在的组的方便抽样

你正在做一项调查，调查你所在城镇一家大型露营装备公司的工作满意度。经理已经允许你进行调查，但由于隐私规定，不能给你所有员工的名单。

由于没有抽样框架，所以不能使用概率抽样。相反，您决定使用方便抽样。你站在咖啡机旁边，随便找一些员工，让他们填写你的快速问卷。

如何减少便利抽样中的偏差

便利样本很容易产生研究偏差。

• 由于研究人员基于便利性而非等概率来抽取样本，便利性样本永远不会导致统计平衡的选择人口．这就导致抽样偏差．
• 通常情况下，参与者会得到金钱或其他奖励来完成调查。如果奖励是他们唯一的动机，他们可能会给出不准确或错误的答案。这就导致反应偏差，社会可取性偏见,自己挑选的偏见．
• 研究人员在选择参与者的方式上是主观的(例如，通过阻止看起来最友好的路人)。这就导致观察者偏见．

尽管有这些限制，作为一名研究人员，你可以采取一些步骤来减少研究中的偏见．以下是一些选择:

• 详细描述你是如何招募参与者的方法部分研究论文让你的研究具有可重复性可复制的．
• 分散你数据收集通过招募尽可能多的参与者或案例，并使用样本量计算器来确定适当的样本量。
• 分配你的调查在不同的日子和时间，使用不同的方法招募参与者
• 使用适当的描述性分析方法，而不是统计分析为概率样本设计

总的来说，避免夸大你的简历研究发现．请记住，基于便利样本的调查结果仅适用于选定的案例或参与者群体。根据定义，他们不能是广义对目标人群。

方便抽样的优点和缺点

和其他抽样方法，方便抽样有其优点和缺点。了解这些是很重要的，这样你就可以决定它是否最适合你的研究设计．

• 抽样方便的优点

根据你的研究设计，使用方便抽样有好处。

• 便利性抽样通常成本低且容易，受试者随时可得。
• 在没有的时候抽样框架在美国，方便抽样可以让研究人员收集到否则不可能收集到的数据。
• 如果你在指挥探索性研究，方便的抽样可以帮助您收集数据，可以用来生成强大的假设或研究问题．

• 方便抽样的缺点

便利抽样也有它的缺点，它并不适合每一项研究。

• 由于样本不是随机选择的，所以你的样本不可能完全代表被研究的总体。这会削弱你的制作能力概括从样本到总体。
• 只从最容易联系和招募的参与者那里得到答复，会漏掉许多受访者。这会影响数据的准确性，并存在未检测到重要案例的风险，从而导致总量差额的偏见．
• 便利抽样依赖于研究者的主观判断和参与者的主观动机。这导致了很高的风险观察者偏见．

关于方便抽样的常见问题

配额抽样和方便抽样的区别是什么?

便利抽样而且定额抽样都是non-probability抽样方法。他们都使用非随机标准，如可用性、地理邻近性或专家知识来招募研究参与者。

然而，为了方便抽样，你继续抽样单位或情况，直到你达到所需的样本量。

在配额抽样中，首先需要将感兴趣的总体划分为子组(分层)，并估计它们在总体中的比例(配额)。然后，您可以开始数据收集，使用方便抽样来招募参与者，直到每个子组中的比例与总体中的估计比例一致。

随机抽样和方便抽样的区别是什么?

随机抽样或概率抽样是基于随机选择的。这意味着每个单元都有相等的机会(即相等的概率)被包含在样本中。

另一方面，便利抽样包括随机地让人们停下来，这意味着根据您收集数据的地点、时间或日期，并不是每个人都有均等的机会被选中。

什么是非概率抽样?

在non-probability抽样，样本是基于非随机准则选择的，并不是每个成员的人口有机会被包括在内。

常见的非概率抽样方法包括便利抽样，自愿抽样，立意抽样，雪球抽样，和定额抽样．