# data[].attributes.body
-      Hoe werkt het? Elke X-eenheid wordt getrokken uit een lijst met een aselect begin X (om de 10 personen vraag je  iemand bijvoorbeeld)

-      Voordeel: het is generaliseerbaar dus kwalitatief representatief

-      Nadeel:

o   In praktijk vaak niet te doen

o   Accurate lijst van alle eenheden in het kader nodig

o   Vaak erg kostbaar omdat geselecteerde eenheden over groot geografisch gebied verspreid kunnen zijn

o   Bij kleine steekproef vaak minder geschikt in verband met de heterogeniteit van de populatie

o   Je moet opletten dat het interval niet samenhangt met een soort systeem

-      Welke onderzoeksvraag en populatie: In hoeverre verschilt de veiligheidsbeleving tussen vrouwelijke gevangenen in België en Nederland?

# data[].attributes.body
Hoe werkt het ?

Bij deze methode heeft iedereen een gelijke kans om in de steekproef terecht te komen. De steekproef wordt getrokken door alle eenheden in het kader te nummeren en daar aselect een steekproef uit te trekken.

Voordelen van deze methode zijn dat de interne en externe validiteit erg hoog zijn. Voor wat betreft de interne validiteit is de invloed van confounding variables minder groot, aangezien de steekproef willekeurig is. De resultaten zijn hierdoor ook beter te generaliseren: een goed getrokken random steekproef is representatief voor de populatie. Dit is echter niet altijd het geval bij een kleine, heterogene steekproef.

Een nadeel is dat het praktisch gezien vaak niet te doen is, aangezien er een accurate lijst met alle eenheden nodig is inclusief contactgegevens. Daarnaast is het ook vaak erg kostbaar omdat geselecteerde eenheden over een groot geografisch gebied verspreid kunnen zijn.

Een onderzoeksvraag die kan worden beantwoord a.d.h.v. een random steekproef is bijvoorbeeld: ‘’In hoeverre voelen de inwoners van Leiden zich veilig op straat ?’’

# data[].attributes.body
Hoe werkt de steekproef:

Je hebt de doelpopulatie, die verdeel je in strata op basis van bepaalde kenmerken. Uit die strata neem je een willekeurige selectie. Dat doe je op basis van een andere aselecte steekproef methode (clustersteekproef of enkelvoudige aselecte steekproef). De willekeurige selectie van je strata is de steekproef.

Voordelen:

diverse steekproef

gelijke variantie

vermindering van de variantie in de totale populatie

veel dataverzamelingsmethoden

Nadelen:

het vergt veel tijd

meer informatie nodig om die strata te kunnen maken (vereist demografische informatie over de subgroepen). Dat maakt het ook complexer.

Meer kosten

Populatie:

Grote, heterogene groep. Dit omdat je op basis van de heterogeniteit de strata kan maken. Als de groep homogeen is, dan heb je geen onderscheidende kenmerken.

Onderzoeksvraag:

Een vraag met betrekking op de mening over de corona maatregelen. De kans dat je daar uiteenlopende resultaten krijgt is aanwezig.

# data[].attributes.body
Gehele populatie onderverdelen in twee of meer deelgroepen en daarvan niet-random mensen kiezen.

Voordeel: uit elke categorie krijg je data
Nadeel: niet a-select

Voorbeeld:
vraag: hoe denken verschillende leeftijdsgroepen over criminaliteit in de wijk?
Populatie: kinderen, jongeren, volwassenen, ouderen

# data[].attributes.body
Steekproef binnen een cluster van de maatschappij getrokken. Je trekt dus een steekproef uit een populatie, waarna je nog 1 of meerdere steekproeven trekt. Je krijgt dan steeds kleinere eenheden in elke fase.

Voordeel getrapt: het is efficiënt, niet bij voorbaat een accurate lijst van eenheden nodig.

Nadeel getrapt: het is minder nauwkeurig dan een enkelvoudige aselecte steekproef.

De getrapte steekproef kan je gebruiken bij een onderzoek naar tevredenheid over het gemeentebeleid. De doelpopulatie is dan alle inwoners van alle gemeentes, maar dit is niet haalbaar. Dan trek je een aselecte steekproef om provincies te kiezen. Zo wordt de groep steeds kleiner.

# data[].attributes.body
Een non-probability steekproef waarbij je mensen uitkiest die makkelijk bereikbaar zijn. Bijvoorbeeld op een treinstation aan willekeurige mensen die daar toevallig zijn vragen wat ze van de NS vinden.

Voordelen:

Makkelijk

Groot bereik

Goedkoop, geen voorafgaande selectie

Snelle gegevensverzameling

Nadelen

Mogelijk niet representatief

Berust op toeval

Lage power

Niet generaliseerbaar

Populatie: Algemene bevolking die op dat moment aanwezig is. Deze populatie is gemakkelijk bereikbaar.

Beschrijvende onderzoeksvragen horen bij deze sample. Mogelijke onderzoeksvragen:

Wat vinden klanten van de AH to Go van het ontbijt-aanbod?

# data[].attributes.body
-        Hoe? Je deelt de populatie op in clusters en kiest dan willekeurig enkele clusters die de steekproef vormen

-        Voordeel > random, efficiënter en niet bij voorbaat een accurate lijst van alle eenheden nodig

-        Nadeel > resultaat clustersteekproef minder nauwkeurig dan enkelvoudige aselecte steekproef

-        Welke onderzoeksvraag/populatie? > een onderzoeksvraag naar wijken/gemeentes, waarbij je clusters kan maken van straten of huishoudens. Dit is met name handig wanneer het gaat om een grote populatie en grote geografische spreiding

# data[].attributes.body
Via eerste participant kom je aan andere participanten.

Voordelen: maakt lastige groepen bereikbaar, minder moeite zelf participanten zoeken

Nadeel: niet-representatief, gevoelig voor keuze eerste participant

Voorbeeld:

Vraag: welke route leggen illegale vluchtelingen af om in Nederland te komen?

Populatie: illegale vluchtelingen