Co je to Kvóta v sociologii?

Ukázka kvóty je typem vzorek pravděpodobnosti ve kterém výzkumník vybírá lidi podle nějakého pevného standardu. To znamená, že jednotky jsou vybírány do vzorku na základě předem stanovených charakteristik, takže celkový vzorek má stejné rozdělení charakteristik, o nichž se předpokládá, že existují v populaci studoval.

Například, pokud jste výzkumný pracovník provádějící vzorek národních kvót, možná budete muset vědět, jaký podíl populace je muž a jaký poměr je žena, a také to, jaké proporce každého pohlaví spadají do jiného věku Kategorie, kategorie rasy a etnicity, a úroveň vzdělání, mezi ostatními. Pokud jste shromáždili vzorek ve stejném poměru jako tyto kategorie v rámci národní populace, měli byste vzorek kvóty.

V rámci vzorkování kvót se výzkumný pracovník snaží reprezentovat hlavní charakteristiky populace vzorkováním poměrného množství každé z nich. Pokud například chcete získat vzorek poměrné kvóty 100 lidí na základě pohlaví, budete muset začít pochopením poměru muž / žena ve větší populaci. Pokud zjistíte, že větší populace zahrnuje 40 procent žen a 60 procent mužů, budete potřebovat vzorek 40 žen a 60 mužů, celkem tedy 100 respondentů. Začali byste vzorkování a pokračovali, dokud váš vzorek nedosáhl těchto rozměrů, a pak byste se zastavili. Pokud jste již do studie zahrnuli 40 žen, ale ne 60 mužů, pokračovali byste ve výběru mužů a žen zahoďte všechny další respondentky, protože jste již splnili svůj limit pro tuto kategorii účastníky.

Odběr vzorků z kvóty je výhodný v tom, že může být poměrně rychlé a snadné sestavit vzorek kvót místně, což znamená, že má v rámci výzkumného procesu výhodu úspory času. Kvůli tomu lze také získat vzorek kvóty s nízkým rozpočtem. Díky těmto vlastnostem je vzorkování kvót užitečnou taktikou terénní výzkum.

Vzorkování kvót má několik nevýhod. Nejprve musí být přesný rámec kvót - nebo proporce v každé kategorii. To je často obtížné, protože může být obtížné najít aktuální informace o určitých tématech. Například, Americké sčítání lidu data se často nezveřejňují, dokud nejsou dobře shromážděny, což umožňuje, aby některé věci změnily proporce mezi sběrem a zveřejněním údajů.

Za druhé, výběr prvků vzorku v rámci dané kategorie rámce kvót může být zkreslený, i když je podíl populace přesně odhadnut. Například, pokud výzkumný pracovník vyrazil na rozhovor s pěti lidmi, kteří se setkali se složitým souborem Vzhledem k charakteristikám by mohl do vzorku zavést zaujatost tím, že se vyhne nebo zahrne určité lidi nebo situace. Pokud by se tazatel, který studuje místní obyvatelstvo, nevyhnul chodit do domů, které vypadaly obzvláště vyčerpaně nebo navštěvovaly pouze domy s bazény, byl by jejich vzorek zkreslený.

Řekněme, že chceme více porozumět kariérním cílům studentů na univerzitě X. Chceme se zejména podívat na rozdíly v kariérových cílech mezi prváky, sophomy, juniory a seniory a zkoumat, jak by se kariérové ​​cíle mohly v průběhu vysokoškolské vzdělání.

Univerzita X má 20 000 studentů, což je naše populace. Dále musíme zjistit, jak je naše populace 20 000 studentů rozdělena do čtyř tříd, o které se zajímáme. Zjistíme-li, že existuje 6 000 studentů prváků (30 procent), 5 000 sophomore studentů (25 procent), 5 000 juniorů studenti (25 procent) a 4 000 starších studentů (20 procent), to znamená, že náš vzorek se s nimi musí také setkat rozměry. Pokud chceme vzorkovat 1 000 studentů, znamená to, že musíme zkoumat 300 prváků, 250 sophomorů, 250 juniorů a 200 seniorů. Pak bychom pokračovali v náhodném výběru těchto studentů pro náš konečný vzorek.