RDS analysis allows for estimation

RDS analysis allows for estimation of unbiased prevalence estimates from a nonprobability sample by limiting the number of people accrued by any one individual through the use of a coupon system—whereby a participant is given a set number of recruitment coupons to present to prospective participants in their network—and adjusting for the convenience sampling of early waves. Theoretically, with each additional wave, the recruitment becomes more diverse and representative, and thus a closer approximation of a random sample. As KP in Swaziland are considered hard-to-reach populations and present limited opportunities for venue-based time-location sampling, RDS offers an ideal means for recruiting an adequate sample.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ RDS ช่วยให้การประเมินประเมินชุกคนจากตัวอย่างแบบ nonprobability โดยจำกัดจำนวนของผู้ที่ค้างจ่าย โดยบุคคลใด ๆ หนึ่งโดยใช้ระบบคูปอง — โดยผู้เข้าร่วมจะได้รับการตั้งค่าจำนวนสรรหาบุคลากรจะนำเสนอให้ผู้สนใจเข้าร่วมในเครือข่าย — และการปรับปรุงสำหรับการสุ่มตัวอย่างสบายของช่วงคลื่น ตามหลักวิชา กับคลื่นแต่ละเพิ่มเติม การสรรหาบุคลากรจะมีความหลากหลายมากขึ้น และตัวแทน และประมาณใกล้ชิดของตัวอย่างสุ่ม เป็น KP ในสวาซิแลนด์ถือว่ายากที่จะเข้าถึงประชากร และปัจจุบันจำกัดโอกาสในการสุ่มตัวอย่างตามสถานที่ตั้งเวลา RDS มีเหมาะหมายถึงการสรรหาบุคลากรเป็นตัวอย่างเพียงพอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ RDS ช่วยให้การประมาณค่าความชุกของการประมาณการที่เป็นกลางจากตัวอย่าง nonprobability โดยการ จำกัด จำนวนของคนที่เกิดขึ้นโดยบุคคลคนใดคนหนึ่งผ่านการใช้คูปองระบบโดยผู้เข้าร่วมจะได้รับจำนวนชุดของคูปองการสรรหาบุคลากรที่จะนำเสนอให้ผู้เข้าร่วมที่คาดหวังของพวกเขาใน เครือข่ายและการปรับสำหรับการสุ่มตัวอย่างความสะดวกสบายของคลื่นในช่วงต้น ในทางทฤษฎีมีคลื่นแต่ละเพิ่มเติมการรับสมัครจะกลายเป็นความหลากหลายมากขึ้นและผู้แทนและทำให้การประมาณอย่างใกล้ชิดของตัวอย่างที่สุ่ม ในฐานะที่เป็น KP ในสวาซิแลนด์ได้รับการพิจารณาประชากรที่ยากต่อการเข้าถึงและ จำกัด โอกาสในปัจจุบันสำหรับการสุ่มตัวอย่างเวลาที่ตั้งสถานที่ตาม RDS มีที่เหมาะสำหรับการสรรหาหมายถึงตัวอย่างที่เพียงพอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ระบบ RDS ช่วยให้ประเมินความชุกประมาณเป็นกลางจากตัวอย่าง nonprobability โดยการ จำกัด จำนวนของผู้คนที่เกิดขึ้นโดยบุคคลใด ๆหนึ่งผ่านการใช้ระบบคูปอง โดยผู้เข้าร่วมจะได้รับชุดหมายเลขคูปองการสรรหาเพื่อเสนอเข้าร่วมในอนาคต ในเครือข่ายของพวกเขาและปรับเพื่อความสะดวกและเร็วคลื่น ในทางทฤษฎีกับคลื่นแต่ละเพิ่มเติม การสรรหาจะหลากหลายมากขึ้น และตัวแทน และดังนั้น การใกล้ชิดของตัวอย่างสุ่ม เป็น KP ในสวาซิแลนด์ถือว่ายากที่จะเข้าถึงประชากรและโอกาส จำกัด ปัจจุบันสถานที่สถานที่เวลาตาม ( RDS มีวิธีการที่เหมาะสำหรับการสรรหาบุคลากรตัวอย่างที่เพียงพอ