Quando a população de um estudo de interesse é enorme, o procedimento de amostragem standard - amostragem aleatória - torna-se inviável. Em tal caso, os investigadores devem utilizar outras formas de amostragem. Uma dessas formas é a amostragem de múltiplos estágios. amostragem em múltiplos estágios divide a população em grupos distintos de uma maneira que faz com que a variação entre os grupos de baixa e alta variância dentro do grupo. Este procedimento de amostragem tem seus prós e contras.
Vantagem: Simplificação
O principal objectivo da criação e atual uso de amostragem multi-estágio é ti evitar os problemas de amostragem aleatória de uma população que é maior do que os recursos do pesquisador pode manipular. amostragem em múltiplos estágios dá aos pesquisadores com recursos e tempo de um método limitado para provar a partir de tais populações. Este procedimento de amostragem, em essência, é uma maneira de reduzir a população em cortá-lo em grupos menores, que então pode ser objecto de amostragem aleatória. Enquanto os grupos têm baixa variação entre-grupo, esta forma de amostragem é uma forma legítima de simplificar a população.
Advantage: Flexibilidade
A forma multi-estágio de amostragem é flexível em muitos sentidos. Primeiro, ele permite que os pesquisadores empregam amostragem aleatória ou amostragem cluster após a determinação de grupos. Em segundo lugar, os pesquisadores podem empregar amostragem multi-estágio indefinidamente para quebrar grupos e subgrupos em grupos menores até que o pesquisador atinge o tipo desejado ou o tamanho dos grupos. Última, não há restrições sobre como os pesquisadores dividir a população em grupos / Isso permite que um grande número de possibilidades para os métodos de conveniência, a maximização ou minimização de variância ou interpretabilidade.
Desvantagem: A arbitrariedade
A flexibilidade da amostragem multi-estágio é uma faca de dois gumes. Por causa da falta de restrições sobre os processos de decisão envolvidos na escolha de grupos, a amostragem multi-fase tem um nível de subjetividade. Assim, sempre haverá perguntas sobre se os grupos escolhidos foram ideal. Os pesquisadores devem encontrar uma maneira de justificar suas escolhas, ao apresentar as conclusões do estudo.
Desvantagem: dados perdidos
Devido ao fato que a amostragem de multi-fase corta porções da população do estudo, os resultados do estudo nunca pode ser 100% representativos da população. Mesmo que a teoria da amostragem multi-estágio é concentrar-se na variância e dentro do grupo de-enfatizar a variação entre-grupo (que deve ser minimizado), não há nenhuma maneira de saber se os dados demográficos cortadas a partir do estudo poderia ter fornecido qualquer informação útil para os pesquisadores.
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