En kvoteutvalg er en type ikke-sannsynlighetsutvalg der forskeren velger personer i henhold til noen fast standard. Det vil si at enheter velges til en prøve på grunnlag av forhåndsdefinerte egenskaper, slik at samlet utvalg har den samme fordelingen av egenskaper antatt å eksistere i befolkningen som er studert.
For eksempel, hvis du er en forsker som utfører et nasjonalt kvoteutvalg, kan det hende du må vite hvilken andel av dette populasjonen er mannlig og hvilken andel som er kvinnelig, samt hvilke andeler av hvert kjønn som faller i ulik alder kategorier, kategorier av rase og etnisitet, og utdanningsnivå, blant andre. Hvis du samlet et utvalg med samme proporsjoner som disse kategoriene i den nasjonale befolkningen, ville du ha en kvoteutvalg.
Hvordan lage en kvote-prøve
I kvoteprøvetaking tar forskeren sikte på å representere de viktigste egenskapene til befolkningen ved å ta en proporsjonal mengde av hver. Hvis du for eksempel ønsket å få et proporsjonalt kvoteutvalg på 100 personer
basert på kjønn, må du starte med en forståelse av mann / kvinne-forholdet i den større befolkningen. Hvis du fant at den større befolkningen inkluderer 40 prosent kvinner og 60 prosent menn, ville du trenge et utvalg på 40 kvinner og 60 menn, for totalt 100 respondenter. Du ville begynne å ta prøver og fortsette til prøven din nådde de proporsjonene og deretter ville du stoppet. Hvis du allerede hadde inkludert 40 kvinner i studien, men ikke 60 menn, ville du fortsette å ta prøver av menn og forkaste eventuelle ytterligere kvinnelige respondenter fordi du allerede har oppfylt kvoten for den kategorien deltakere.Fordeler
Kvotetakstaking er fordelaktig ved at det kan være ganske raskt og enkelt å sette sammen en kvoteprøve lokalt, noe som betyr at det har fordelen av tidsbesparende i forskningsprosessen. En kvoteprøve kan også oppnås på et lavt budsjett på grunn av dette. Disse funksjonene gjør kvoteprøvetaking til en nyttig taktikk for feltforskning.
ulempene
Prøving av kvoter har flere ulemper. For det første må kvoterammen - eller proporsjonene i hver kategori - være nøyaktig. Dette er ofte vanskelig fordi det kan være vanskelig å finne oppdatert informasjon om visse emner. For eksempel, U.S. folketelling data blir ofte ikke publisert før et godt stykke etter at dataene ble samlet inn, noe som gjør det mulig for noen ting å ha endret proporsjoner mellom datainnsamling og publisering.
For det andre kan utvalget av prøveelementer innenfor en gitt kategori av kvoterammen være partisk selv om andelen av befolkningen er nøyaktig estimert. For eksempel hvis en forsker har tenkt å intervjue fem personer som møtte et sammensatt sett med egenskaper, kan vedkommende introdusere skjevhet i prøven ved å unngå eller inkludere visse mennesker eller situasjoner. Hvis intervjueren som studerte en lokal befolkning unngikk å gå til hjem som så spesielt nedslitte eller bare besøkte hjem med svømmebassenger, ville utvalget deres vært partisk.
Et eksempel på prosessering av kvoter
La oss si at vi vil forstå mer om karrieremålene til studenter ved University X. Spesielt ønsker vi å se på forskjellene i karrieremål mellom ferskere, andre, juniorer og eldre for å undersøke hvordan karrieremål kan endre seg i løpet av en høyskoleutdanning.
University X har 20 000 studenter, som er vår befolkning. Deretter må vi finne ut hvordan vår befolkning på 20 000 studenter er fordelt på de fire klassekategoriene som vi er interessert i. Hvis vi oppdager at det er 6 000 førsteårsstudenter (30 prosent), 5 000 andre studenter (25 prosent), 5 000 ungdommer studenter (25 prosent) og 4000 seniorstudenter (20 prosent), betyr dette at utvalget vårt også må oppfylle disse proporsjoner. Hvis vi ønsker å ta prøver på 1000 studenter, betyr dette at vi må kartlegge 300 ferske, 250 andre, 250 juniorer og 200 eldre. Vi vil deretter fortsette å velge disse studentene tilfeldig for vårt endelige utvalg.