滚雪球抽样的例子

Python026

滚雪球抽样的例子,第1张

雪球抽样的例子如下:

滚雪球抽样,是指先随机选择一些被访者并对其实施访问,再请他们提供另外一些属于所研究目标总体的调查对象,根据所形成的线索选择此后的调查对象。

简介:

滚雪球抽样(Snowball sampling)。例如,要研究退休老人的生活,可以清晨到公园去结识几位散步老人,再通过他们结识其朋友,不用很久,你就可以交上一大批老年朋友。

但是这种方法偏误也很大,那些不好活动、不爱去公园、不爱和别人交往、喜欢一个人在家里活动的老人,你就很难把雪球滚到他们那里去,而他们却代表着另外一种退休后的生活方式。

滚雪球抽样以若干个具有所需特征的人为最初的调查对象,然后依靠他们提供认识的合格的调查对象,再由这些人提供第三批调查对象,依次类推,样本如同滚雪球般由小变大。

滚雪球抽样多用于总体单位的信息不足或观察性研究的情况。这种抽样中有些分子最后仍无法找到,有些分子被提供者漏而不提,两者都可能造成误差。

第一批被访者是采用概率抽样得来的,之后的被访者都属于非概率抽样,此类被访者彼此之间较为相似。例如:目前中国的小轿车车主等。

在滚雪球抽样中,先选择一组调查对象,通常是随机地选取的。访问这些被调查者之后,再请他们提供另外一些属于所研究的目标总体的调查对象,根据所提供的线索,选择此后的调查对象。这一过程会继续下去,形成滚雪球的效果。尽管最初选择调查对象时采用的是随机抽样,但是最后的样本都是非概率样本,被推荐或安排的被调查者比随机抽取的被调查者将在人口和心理特征方面更类似于推荐他们的那些人。

滚雪球抽样主要是用于估计十分稀有的人物特征,例如名字不能公开的,可利用政府或社会服务的人员;特别的群体,如私家车的车主等。滚雪球抽样的主要优点是可以大大地增加接触总体中所需群体的可能性。