Bigger samples are not alwaysbetter

Bigger samples are not always
better
With Internet-based surveys using a listbased
sampling frame, rather than sending the
survey out to a sample, researchers often simply
send the survey out to the entire sampling
frame. That is, researchers naively conducting
(all electronic) Internet-based surveys – where
the marginal costs for additional surveys canbe virtually nil – often fail to recognize
the ‘trade-off between easy, low cost access
to large numbers of patients [participants]
and the representativeness in the population
being studied’ (Soetikno et al., 1997). As we
previously discussed, for both probability and
non-probability-based samples, larger sample
sizes do not necessarily mean the sample is
more representative of any greater population:
a sample can be biased whether it is large or
small.
One might argue that in these situations
the researchers are attempting to conduct a
census, but in practice they are forgoing a
probability sample in favour of a convenience
sample by allowing members of the sampling
frame to opt into the survey. Dillman et al.
(1999) summarized this practice as follows:
‘…the ease of collecting hundreds, thousands,
or even tens of thousands of responses
to web questionnaires at virtually no cost,
except for constructing and posting, appears
to be encouraging a singular emphasis on the
reduction of sampling error’. By this Dillman
et al. mean that researchers who focus only on
reducing sampling error by trying to collect
as large a sample as possible miss the point
that it is equally important to reduce coverage,
measurement, and nonresponse error in order
to be able to accurately generalize from the
sample data.
A myopic focus on large sample sizes –
and the idea that large samples equate to
sample representativeness which equates to
generalizability – occurs with convenience
sample-based web and e-mail surveys as
well. ‘Survey2000’ is an excellent example
of this type of focus. A large-scale, unrestricted,
self-selected survey, conducted as
a collaborative effort between the National
Geographic Society (NGS) and some academic
researchers, Survey2000 was fielded
in 1998. The survey was posted on the
National Geographic Society’s website and
participants were solicited both with a link on
the NGS homepage and via advertisements
in NGS periodicals, other magazines, and
newspapers.
Upon completion of the effort, Witte et al.
(2000) report that more than 80,000 surveys
were initiated and slightly more than 50,000
were completed. While this is an impressively
large number of survey completions, the
unrestricted, self-selected sampling strategy
clearly results in a convenience sample that
is not generalizable to any larger population.
Yet, Witte et al. (2000) go to extraordinary
lengths to rationalize that their results are
somehow generalizable, while simultaneously
demonstrating that the results of the
survey generally do not correspond to known
population quantities.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่างขนาดใหญ่มักไม่ดีกว่าด้วยการใช้ listbased การสำรวจอินเทอร์เน็ตกรอบการสุ่มตัวอย่าง แทนการส่งตัวสำรวจออกไปตัวอย่าง นักวิจัยก็มักจะส่งแบบสำรวจเพื่อสุ่มตัวอย่างทั้งหมดเฟรม นั่นคือ นักวิจัยที่ทำการ naively(อิเล็กทรอนิกส์ทั้งหมด) สำรวจ – บนอินเทอร์เน็ตที่ต้นทุนกำไรการสำรวจเพิ่มเติม canbe แทบ nil – มักไม่รับรู้' trade-off ระหว่างเข้าถึงง่าย ต้นทุนต่ำให้เป็นตัวเลขขนาดใหญ่ของผู้ป่วย [ร่วม]และ representativeness ในประชากรการศึกษา ' (Soetikno และ al., 1997) เป็นเราก่อนหน้านี้ กล่าวถึง ทั้งความน่าเป็น และไม่น่าเป็นตามตัวอย่าง ตัวอย่างขนาดใหญ่ขนาดไม่ได้หมายความว่า ตัวอย่างเป็นตัวแทนที่มากขึ้นของประชากรมีมากขึ้น:สามารถภาพตัวอย่างไม่ว่าจะเป็นขนาดใหญ่ หรือขนาดเล็กหนึ่งอาจโต้เถียงซึ่งในกรณีนี้นักวิจัยกำลังพยายามดำเนินการสำมะโน แต่พวกเขาจะพร้อมปฏิบัติการตัวอย่างความน่าเป็นลงมาใช้บริการที่ตัวอย่าง โดยให้สมาชิกของการสุ่มตัวอย่างกรอบในการเลือกลงในแบบสำรวจ Dillman et al(1999) สรุปแบบฝึกหัดนี้เป็นดังนี้:' ... อะลูมิเนียมม...ความง่ายในการรวบรวมร้อย พันหรือแม้แต่หมื่นตอบแบบสอบถามเว็บที่แทบไม่มีต้นทุนยกเว้นในการสร้าง และลงรายการบัญชี ปรากฏเพื่อเป็นการส่งเสริมเน้นเอกพจน์ในการลดข้อผิดพลาดของ ' โดย Dillman นี้ร้อยเอ็ด al. หมายถึง การที่นักวิจัยที่มุ่งเน้นตามลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง โดยพยายามรวบรวมมีขนาดใหญ่อย่างที่สุดพลาดจุดว่า เป็นสิ่งสำคัญเพื่อลดความครอบคลุมวัด และข้อผิดพลาด nonresponse ในใบสั่งได้อย่างถูกต้องทั่วไปจากการข้อมูลตัวอย่างเน้นที่ขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่ – myopicและความคิดที่กำหนดตัวอย่างขนาดใหญ่เพื่อrepresentativeness ตัวอย่างซึ่งเท่ากับgeneralizability – เกิดขึ้นจึงตัวอย่างที่ใช้เว็บและอีเมลสำรวจเป็นดี 'Survey2000' เป็นตัวอย่างที่ดีชนิดนี้ของโฟกัส ไม่จำกัดใหญ่เลือกตนเองสำรวจ เป็นความพยายามร่วมกันระหว่างชาติสังคมภูมิศาสตร์ (NGS) และวิชาการบางอย่างนักวิจัย Survey2000 ที่สามารถในปี 1998 การสำรวจลงในใบเว็บไซต์ทางภูมิศาสตร์ของสังคมแห่งชาติ และผู้เข้าร่วมถูกร้องขอด้วยการเชื่อมโยงบนโฮมเพจ NGS และ ผ่านโฆษณาใน NGS วารสาร นิตยสาร อื่น ๆ และหนังสือพิมพ์เมื่อเสร็จสิ้นการพยายาม Witte et al(2000) รายงานที่มากกว่า 80000 สำรวจได้เริ่มต้น และขนาดเล็กกว่า 50000ได้เสร็จสมบูรณ์ ขณะนี้น่าประทับใจจำนวนสำรวจ completions การกลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างไม่จำกัด เลือกตนเองอย่างชัดเจนตัวอย่างผลลัพธ์ในการผ่อนคลายที่ไม่ใช่ generalizable กับประชากรที่มีขนาดใหญ่ยัง Witte et al. (2000) ไปพิเศษยาว rationalize ผลลัพธ์ที่อย่างใด generalizable ในขณะที่เวลาเดียวกันเห็นที่ผลลัพธ์ของการสำรวจโดยทั่วไปไม่ตรงกับที่รู้จักกันปริมาณประชากร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่างที่ใหญ่กว่าไม่เคยดีขึ้นด้วยการสำรวจอินเทอร์เน็ตใช้listbased กรอบการสุ่มตัวอย่างแทนที่จะส่งการสำรวจออกไปตัวอย่างนักวิจัยมักจะส่งการสำรวจออกไปเก็บตัวอย่างทั้งกรอบ นั่นคือนักวิจัยอย่างไร้เดียงสาการดำเนินการ(อิเล็กทรอนิกส์) การสำรวจอินเทอร์เน็ต - กรณีที่ค่าใช้จ่ายส่วนเพิ่มสำหรับการสำรวจเพิ่มเติมcanbe แทบไม่มี - มักจะล้มเหลวในการรับรู้การค้าระหว่างง่ายเข้าถึงต้นทุนต่ำจำนวนมากของผู้ป่วย [ผู้เข้าร่วม] และ มูลในประชากรที่มีการศึกษา(Soetikno et al., 1997) ในฐานะที่เรากล่าวถึงก่อนหน้านี้ทั้งน่าจะเป็นและตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นตามตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่ขนาดไม่จำเป็นต้องหมายความตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากรใดๆ มากขึ้น: ตัวอย่างสามารถลำเอียงไม่ว่าจะเป็นขนาดใหญ่หรือ. ขนาดเล็กหนึ่งอาจยืนยันว่าในสถานการณ์เหล่านี้นักวิจัยกำลังพยายามที่จะดำเนินการสำรวจสำมะโนประชากรแต่ในทางปฏิบัติพวกเขาจะละทิ้งน่าจะเป็นตัวอย่างในความโปรดปรานของความสะดวกสบายตัวอย่างโดยให้สมาชิกของการสุ่มตัวอย่างกรอบที่จะเลือกเข้ามาในการสำรวจ . Dillman, et al (1999) สรุปการปฏิบัติดังต่อไปนี้: ... ความสะดวกในการจัดเก็บภาษีร้อยพันหรือแม้กระทั่งนับหมื่นของการตอบสนองในการแบบสอบถามเว็บที่แทบไม่มีค่าใช้จ่ายยกเว้นสำหรับการสร้างและการโพสต์จะปรากฏที่จะส่งเสริมให้เอกพจน์เน้นการลดลงของการสุ่มตัวอย่างข้อผิดพลาด ' โดยวิธีการนี้ Dillman et al, หมายความว่านักวิจัยที่มุ่งเน้นเฉพาะในการลดข้อผิดพลาดการสุ่มตัวอย่างโดยพยายามที่จะเก็บรวบรวมเป็นตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่ที่สุดเท่าที่พลาดจุดที่มันเป็นสิ่งสำคัญอย่างเท่าเทียมกันเพื่อลดความคุ้มครองการวัดและความผิดพลาดในการสั่งซื้อnonresponse เพื่อให้สามารถพูดคุยได้อย่างถูกต้องจากข้อมูลตัวอย่างการให้ความสำคัญในสายตาสั้นขนาดตัวอย่างมีขนาดใหญ่ - และความคิดที่ว่ากลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่ถือเอาตัวอย่างมูลซึ่งเท่ากับgeneralizability - เกิดขึ้นด้วยความสะดวกสบายเว็บตัวอย่างที่ใช้และการสำรวจอีเมลเป็นอย่างดี 'Survey2000' เป็นตัวอย่างที่ดีของประเภทของการโฟกัสนี้ ที่มีขนาดใหญ่ระดับไม่ จำกัดการสำรวจตัวเองที่เลือกดำเนินการเป็นความพยายามร่วมกันระหว่างชาติสมาคมภูมิศาสตร์(NGS) และนักวิชาการบางนักวิจัยSurvey2000 ถูกสอดแทรกในปี1998 การสำรวจได้โพสต์บนเว็บไซต์ของสมาคมภูมิศาสตร์แห่งชาติและผู้เข้าร่วมได้รับการร้องขอทั้งที่มีการเชื่อมโยงในหน้าแรกของ NGS และผ่านการโฆษณาในวารสารNGS นิตยสารอื่น ๆ และหนังสือพิมพ์. เมื่อเสร็จสิ้นการพยายามวิตต์ et al. (2000) รายงานว่ามากกว่า 80,000 สำรวจริเริ่มและน้อยกว่า50,000 เสร็จสมบูรณ์ ขณะนี้เป็นที่น่าประทับใจจำนวนมากของการสำรวจความสำเร็จที่ไม่จำกัด กลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างเลือกตัวเองอย่างชัดเจนส่งผลให้เกิดความสะดวกสบายตัวอย่างที่ไม่generalizable ประชากรขนาดใหญ่ใด ๆ . แต่วิตต์, et al (2000) ไปที่พิเศษความยาวให้เหตุผลว่าผลของพวกเขาจะgeneralizable อย่างใดขณะเดียวกันแสดงให้เห็นว่าผลของการสำรวจโดยทั่วไปจะไม่ตรงกับที่รู้จักกันในปริมาณประชากร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างที่ใหญ่กว่าจะไม่เสมอดีกว่า

กับอินเทอร์เน็ตตามการสำรวจการใช้ listbased
กรอบการสุ่มตัวอย่าง แทนที่จะส่ง
สำรวจออกไปอย่าง นักวิจัยมักจะเพียงแค่
ส่งสำรวจไปทั่วตัวอย่าง
กรอบ นั่นคือ นักวิจัยยังทำการ
( อิเล็กทรอนิกส์ ) อินเทอร์เน็ตตามการสำรวจที่
จำกัดต้นทุนแปรผันสำหรับการสำรวจเพิ่มเติมสามารถจวนนิล–มักจะล้มเหลวที่จะจำ
' trade-off ระหว่างง่าย ความเร็วต่ำต้นทุน
กับตัวเลขขนาดใหญ่ของผู้เข้าร่วมและ representativeness
[ ]
ในประชากรที่ศึกษา ( soetikno et al . , 1997 ) ขณะที่เรา
กล่าวก่อนหน้านี้ ทั้งไม่ใช้ความน่าจะเป็นความน่าจะเป็นและ

ตัวอย่างตัวอย่างขนาดใหญ่ขนาดไม่ได้หมายความว่าตัวอย่าง
มากขึ้นเป็นตัวแทนของประชากรมากขึ้นใด ๆ :
ตัวอย่างสามารถลำเอียงไม่ว่าจะเป็นขนาดใหญ่หรือเล็ก
.
หนึ่งอาจโต้แย้งว่า ในสถานการณ์เหล่านี้

นักวิจัยกำลังพยายามที่จะทำการสำมะโน แต่ในทางปฏิบัติจะ forgoing เป็น
ความน่าจะเป็นตัวอย่างในความโปรดปรานของความสะดวกสบาย
ตัวอย่าง โดยให้สมาชิกของการสุ่มตัวอย่าง
กรอบเลือกที่จะเข้า )