Das Latin Hypercube Stichprobenverfahren ist eine Methode, die zur Stichprobenziehung von Zufallszahlen verwendet werden kann, bei der die Stichproben gleichmäßig über einen Stichprobenraum verteilt sind.
Es wird häufig verwendet, um …
Wenn Forscher daran interessiert sind, eine bestimmte Population zu untersuchen, rekrutieren sie häufig Mitglieder der Bevölkerung, um mit einem Stichprobenverfahren an einer Studie teilzunehmen.
Eine solche Methode ist das Schneeballverfahren (auch Schneeballauswahl), bei der Forscher erste Probanden für eine Studie rekrutieren und diese dann bitten, zusätzliche Probanden für die Studie zu rekrutieren.
Bei diesem Ansatz wird die Stichprobengröße „Schneebälle“ immer größer, wenn jedes weitere Subjekt mehr Subjekte rekrutiert.
Diese Stichprobenmethode wird häufig verwendet, wenn Forscher eine Population untersuchen möchten, in der die Probanden besonders schwer zu identifizieren oder zu erreichen sind. Beispiele beinhalten:
Personen mit seltenen Krankheiten. Wenn Forscher eine Studie an Personen mit seltenen Krankheiten durchführen, kann es schwierig sein, diese Personen zu finden. Wenn sie jedoch nur wenige Erstpersonen für die Studie finden, können sie sie bitten, weitere Personen zu rekrutieren, die sie möglicherweise über eine private Selbsthilfegruppe oder auf andere Weise kennen.
Obdachlose. Es kann schwierig sein, eine Liste von Obdachlosen in einer Stadt zu erhalten. Forscher könnten jedoch einige Obdachlose finden und sie dann bitten, mehr bekannte Personen zu rekrutieren, die obdachlos sind, um an der Studie teilzunehmen.
Ex-Sträflinge. Wenn Forscher daran interessiert sind, eine Studie über Ex-Sträflinge durchzuführen, könnte es schwierig sein, eine große Stichprobe von Personen zu finden, die bereit wären, sich für die Studie zu melden. Wenn Forscher jedoch nur wenige Ex-Sträflinge finden, die an der Studie teilnehmen können, könnten sie jeden von ihnen bitten, zusätzliche Personen zu rekrutieren, die sie möglicherweise kennen und die auch Ex-Sträflinge sind.
Der Grund, warum Schneeballverfahren so effektiv sind, liegt darin, dass es für Forscher oft schwierig ist, Personen zu rekrutieren, die aus einem bestimmten Grund nicht identifiziert werden möchten. Es ist jedoch viel einfacher, diese Personen zu rekrutieren, wenn sie von Personen rekrutiert werden, die sich unter ähnlichen Umständen wie sie befinden, und ihnen versichern können, dass ihre Privatsphäre in der Studie gewahrt bleibt.
Ein Forscher hat möglicherweise Schwierigkeiten, jemanden mit einer seltenen Krankheit für eine Studie zu rekrutieren. Wenn diese Person jedoch von jemandem rekrutiert wird, der genau dieselbe Krankheit hat, ist es weitaus wahrscheinlicher, dass er sich verpflichtet.
Nerd Notiz:
Die Schneeball-Stichprobe ist eine Stichprobe einer nicht-probabilistischen Stichprobenmethode. Dies bedeutet, dass nicht jedes Mitglied einer bestimmten Population die gleiche Wahrscheinlichkeit hat, für eine Studie ausgewählt zu werden.
Schließlich kann eine Person mit dieser Methode nur dann Teil einer Studie werden, wenn sie direkt von einem Forscher als Erstfach rekrutiert wurde oder wenn sie von einem Fach rekrutiert wurde, das sich bereits in der Studie befand.
Das Gegenteil einer nicht-probabilistischen Stichprobenmethode wäre eine wahrscheinlichkeitsbasierte Stichprobenmethode, bei der jedes Mitglied einer Population die gleiche Wahrscheinlichkeit hat, für eine Studie ausgewählt zu werden. Das offensichtlichste Beispiel hierfür wäre eine einfache Zufallsstichprobe.
Die Verwendung von Schneeballproben bietet einige Vorteile, darunter:
Die Verwendung des Schneeballverfahrens hat auch mehrere Nachteile, darunter:
Da Schneeballproben häufig zur Rekrutierung von Personen verwendet werden, die nicht identifiziert oder bekannt sein möchten, ist das Thema der Forschung in der Regel sensibel und persönlich.
Aus diesem Grund müssen Forscher besonders darauf achten, die privaten Informationen der Personen in der Studie zu schützen, damit ihre Kontaktdaten und Informationen nicht verloren gehen.
Die Forscher sollten bestehende und potenzielle zukünftige Probanden darüber informieren, dass alle ihre privaten Informationen sicher aufbewahrt werden.
Das Latin Hypercube Stichprobenverfahren ist eine Methode, die zur Stichprobenziehung von Zufallszahlen verwendet werden kann, bei der die Stichproben gleichmäßig über einen Stichprobenraum verteilt sind.
Es wird häufig verwendet, um …
Zwei der wichtigsten Arten von Variablen, die in der Statistik zu verstehen sind, sind erklärende Variablen und Antwortvariablen.
Erklärende Variable: Diese Variable wird manchmal als unabhängige Variable oder Prädiktorvariable bezeichnet …