Metode Penelitian Pendidikan Dasar (2)

Memilih Sebuah Sampel

Ikhtisar

Para peneliti pendidikan jarang dapat menyelidiki seluruh populasi dari individu yang menarik bagi mereka. Melainkan, mereka harus memilih suatu sampel dari individu untuk dipelajari. Pada baba ini, kita membahas bagaimana logika dari memilih sampel ini berbeda ketika melakukan penelitian kualitatif dan kuantitatif. Kami kemudian menjelaskan teknik utama sampel digunakan pada setiap tipe penelitian menjadi dianggap dalam memutuskan suatu ukuran sampel optimum. Prosedur sampel digambarkan dalam bab juga penerapan pada seleksi peristiwa, materi kurikulum, dan fenomena minat untuk peneliti.

Tujuan

Setelah mempelajari bab ini, anda dapat :

1. Membandingkan logika menggunakan penelitian kualitatif dan kuantitatif untuk generalisasi di luar sampel yang telah dipelajari.

2. Menjelaskan arti validitas populasi dan logika replikasi

3. Menjelaskan hubungan antara sebuah sampel, target populasi dan populasi diakses

4. Menggambarkan empat kriteria yang harus dipenuhi untuk menambah validitas tinggi populasi untuk sebuah sampel.

5. Menggambarkan kegunaan dari dan prosedur digunakan pada teknik sampel ini: teknik acak, sampel sistematik, sampel bertingkat, dan ketepatan sampel.

6. Mengidentifikasi tujuh factor yang harus dipertimbangkan dalam menentukan ukuran sampel untuk mempelajari penelitian kuantitatif.

7. Menjelaskan rasio untuk tujuan pengambilan sampling.

8. Menggambarkan variasi strategi tujuan pemgambilan sampel dan bagaimana mereka berbeda dari yang lain.

9. Menjelaskan mengapa penentuan ukuran sampel pada mengkaji sebuah penelitian kuantitatif melibatkan suatu pertukaran antara kedalaman dan luasnya.

10. Menggambarkan perbedaan khas antara relawan dan bukan relawan sebagai peserta penelitian, dan bagaimana pengaruh relawan pada hasil penelitian dapat diuji.

11. Menggambarkan beberapa teknik untuk memperbaiki tingkat sukarela untuk partisipasi dalam mengkaji sebuah penelitian.

Pendahuluan

Bab ini menggambar teknik sampling biasanya digunakan oleh para peneliti pendidikan. Walaupun kita focus bagaimana memlih siswa , guru, atau individu lainnya untuk suatu sampel penelitian, prosedur sampling yang sama dan masalah terlibat dalam memilih suatu sampel dari peristiwa atau objek untuk belajar. Sebagai contoh, seorang peneliti mungkin berharap untuk memilih suatu sampel dari periode kelas untuk mengamati, atau dari sebuah sampel dari membaca buku pelajaran dasar untuk dianalisis. Periode kelas dan buku pelajaran dapat dipilih menggunakan teknik sampling digambarkan pada bab ini.

Logika sampling

Misalkan seorang peneliti kuantitatif berharap untuk mempelajari bagaimana guru merasa mengenai membantu memilih sekolah, yaitu, dana pendidikan mengaktifkan orang tua dan siswa untuk lebih mudah memilih diantara sekolah yang bervariasi sekolah umum maupun swasta, sekolah agamis atau non denominasi. Hal tersebut mengikuti pada satu pemikiran pendidikan atau yang lainnya. Para peneliti akan senang mempelajari setiap pendidk bangsa, tetapi melainkan harus menyelesaikan administrasi sebuah pertanyaan survey dari sampel kecil dari mungkin 200 pendidik.

Sekarang mempertimbangkan suatu perbedaan situasi penelitian. Seorang peneliti berharap melakukan pengkajian kualitatif dari pandangan presiden terdahulu Bill Clinton tentang pilihan sekolah beliau belajar pidato dan menulis tentang pelaku melebihi periode waktu, dan mudah-mudahan bahkan dapat mewawancaranya.

Tujuan sampling pada dua pengkajian ini sangat berbeda pada pengkajian pertama, sampel dipilih dengan maksud yang ditunjukkan sebuah populasi lebih luas. Pada kata lain, peneliti tertarik pada populasi, tidak pada sampel tertentu yang telah dipilih. Bagaimanapun, peneliti lain yang sangat tertarik pada sampelnya yang termasuk suatu kasus tunggal beliau dipilih presiden terdahulu Bill Clinton karena kepemimpinannya dan pengaruh perdebatan pilihan sekolah. Hal tersebut tidak akan masuk di akal untuk menyimpulkan penemuannya tentang presiden spesial ini kepada populasi presiden yang lebih luas. Bill Clinton adalah seorang individu yang unik, dan pandangan beliau tentang pilihan sekolah tidak akan dibentuk sebagai wakil dari presiden atau bahkan petugas pemerintah lain.

Contoh terdahulu menyarankan bahwa logika untuk menyimpulkan dalam sampel yang satu adalah sangat berbeda pada penelitian kuantitatif dan kualitatif. Mari kita pertimbangkan perbedaan ini lebih dekat.

Validitas Populasi

Berdasarkan Glenn Bracht dan Gene Glass, satu dari criteria untuk eksperimen menilai adalah validitas populasi. Validitas populasi adalah rentang yang hasilnya dari sebuah ekperimen dapat disimpulkan dari sampel yang pesertanya kepada suatu kelompok lebih luas dari individu, yaitu, populasi. Walaupun Bracht dan Glass menganalisis validitas populasi dengan referensi penelitian kuantitatif melibatkan metode eksperimen, konsep diterapkan sebaik logika sampling pada tipe lain penelitian kuantitatif.

Untuk mencapai validitas populasi yang baik, para peneliti kuantitatif harus memilih sampel secara acak dari populasi yang ditentukan kepada harapan mereka untuk menyimpulkan hasil mereka. Juga gambaran sampel secara acak harus berjumlah cukup untuk mengurangi kemungkinan sampel tersebut, walaupun gambaran secara acak, telah memilih karakteristik berbeda daripada populasi dari gambaran tersebut.

Konsep validitas telah banyak persamaan dengan statistic penilaian dan analisis statistic kekuatan, yang dijelaskan pada bab 5 statistik penilaian, yang termasuk tes arti statistic dan rentang percaya diri, para peneliti membuat kesimpulan tentang parameter populasi pada dasar statistic sampel. Oleh karena itu, statistic penilaian menyebabkan secara nyata mewujudkan validitas populasi dari satu set hasil penelitian. Analisis kekuatan statistic juga menyumbangkan bukti yang relevan. Karena itu mengindikasikan kemungkinan error dari tipe I dan tipe II dalam mengambil kesimpulan tentang parameter populasi.

Validitas populasi dapat dijumlahkan jika kita menghitung statistic untuk suatu sampel dan mengetahui parameter aktual untuk populasi yang mana sampel telah diambil acak. Statistic memperkirakan hasil jumlah sampel pada sebuah tes. Perkiraan lebih lanjut hasil sampel adalah 26,2 dan hasil populasi nyata adalah 29,4 perbedaan antara hasil keduanya adalah 3,2. Demikian, validitas populasi hasil sampel adalah kurang dari sempurna tetapi masih perkiraan cukup baik. Pada pengertian secara teknik, deviasi dari sampel berarti ( atau statistic lain, seperti standar deviasi)dari parameter populasi adalah disebut error sampling.

Tujuan pengambilan sampling

Ukuran sampel pada pengkajian kualitatif biasanya adalah kecil. Pada kenyataannya, ukuran sampel mungkin suatu masalah tersendiri. Tujuan dalam memilih masalah atau beberapa masalah adalah untuk mengembangkan suatu pemahaman mendalam tenatang fenomena belajar. Suatu tujuan sering berhubungan pada menemukan atau menguji teori.sebagai contoh, jika para peneliti berharap memahami bagaimana usaha melaksanakan sebuah kurikulum baru, para peneliti dapat merancang suatu pengkajian kualitatif yang memungkinkan mereka mengobservasi sangat sedikit guru terlibat dalam kegiatan ini untuk seluruh tahun pelajaran sekolah. Karena para peneliti juga berharap untuk memahami bagaimana memulai dan guru berpengalaman berbeda dalam melaksanakan kurikulum baru, mereka sengaja akan memilih satu guru pada setiap tipe pengkajian.

Pada contoh ini, para guru dipilih karena mereka tepat dari tujuan belajar. Untuk alasan ini Michael Patton menggambarkan tipe prosedur sampling sebagai tujuan pengambilan sampling. Pada tujuan pengambilan sampling tujuan dipilih pada kasus yang mungkin “kaya informasi” dengan menghormati tujuan pengkajian. Demikian, para peneliti pada contoh hipotesis kami, diputuskan untuk mengidentifikasi paling tidak satu awal guru untuk mengkaji suatu masalah. Kira-kira terdapat lima guru di sekolah kabupaten. Pada pendekatan guru pertama, mereka menemukan tentang keggugpan nya, tidak dapat berkomunikasi, dan keinginan ikut serta dalam belajar hanya jika diminta untuk melakukan hal tersebut. Para peneliti memutuskan tidak menuntut guru ini sebagai kasus yang memungkinkan. Guru berikutnya adalah lebih terbuka dan memili keinginan kuat untuk ikut serta dan dapat setuju pada permintaan lainnya pada waktu miliknya data yang dikumpulkan akan diminta. Guru ini dipilih untuk pengkajian. Pada masalah ini, para peneliti memutuskan bahwa intensitas pengumpulan data menghalangi kemungkinan dari termasuk awal lain guru dalam belajar. Demikian, mereka menyelesaikan suatu sampel dari satu permulaan guru. Mereka akan terbawa proses alasan serupa dalam memilih satu atau lebih guru berpengalaman untuk sampel.

Hal ini jelas bahwa tujuan pengambilan sampel adalah tidak dirancang untuk mencapai validitas populasi. Tujuannya adalah untuk mencapai pemahaman mendalam dari individu tertentu,bukan untuk memilih sampel yang akan mewakili secara akurat suatu populasi tertentu.

Replikasi logika

Robert Yin mengembangkan sebuah logika sampling untuk penelitian kualitatif yang sama dengan logika tujuan strategi pengambilan sampling Patton. Logika Yin, bagaimanapun , lebih spesifik tujuan melaksanakan penelitian kualitatif. Ketika hal ini adalah tujuan, Yin berargumen bahwa para peneliti harus memilih sebuah kasus yang mengaktifkannya mengembangkan atau menuji teori. Penelitian menemukan tentang masalah selanjutnya, disimpulkan kepada teori bukan untuk suatu populasi tertentu. Uji kritis dari apakah kesimpulan ini dijamin akan menentukan apakah teori dapat digunakan untuk memperkirakan penemuan pada kasus lain. Menguji adalah proses yang dilalui dari pengkajian replica.

Untuk mengilustrasikan proses ini, mungkin seorang peneliti tertarik dalam bagaimana guru dapat menyediakan kepemimpinan efektif dalam reformasi kurikulum matematika. Peneliti memilih seperti sebuah kasus untuk mengkaji seorang guru yang dikenal sebagai pemimpin pada tipe reformasi. Dari penemuannya tentang masalah ini, para peneliti mengembangkan sebuah teori bahwa guru efektif dikarenakan dia menggunakan gaya memimpin tertentu. Lebih lanjut, gaya kepemimpinan ini konsisten dengan teori kepemimpinan efektif. Sekarang para peneliti dapat menggunakan teori untuk memperkirakan guru lain akan menjadi pemimpin efektif. Peneliti menemukan seorang guru baru dengan gaya kepemimpinan yang konsisten dengan teori. Jika guru yang efektif diperkirakan, penemuan pada kajian kasus pertama demikian direplikasi dan teori didukung lebih lanjut.

Yin mengacu pada proses menimpulkan penemuan dari kajian masalah satu ke replikasi logika. Secara spesifik, replikasi logika adalah sebuah strategi adalah menggunakan teori untuk menentukan kasus lain yang mana penemuan dari satu kasus dapat disimpulkan. Validitas teori diuji satu seri replika empiris. Masing-masing terlibat dari satu atau lebih kajian masalah. Jika teori adalah didukung dengan baik oleh replikasi, teori akan mengidentifikasi populasi dari individu.

Yin membedakan antara dua tipe replikasi literal dan replikasi teoritikal. Jika para peneliti melakukan replikasi literal, dia akan memperkirakan bahwa kasus selanjutnya akan dipelajari akan member hasil bahwa persamaan ke persamaan kasus lain yang satu peneliti atau peneliti yang lain telah pelajari. Jika para peneliti melakukan replikasi teoritikal, dia memprediksikan bahwa kasus selanjutnya dipelajari akan member hasil yang berbeda dari hal itu diperoleh dari kasus lain yang telah sebelumnya dipelajari, pada cara konsisten dengan teori yang mendasari penelitian. Sebagai contoh, mungkin satu beberapa kasus belajar kelompok kooperatif dan menyimpulkan bahwa kesempatan untuk dua atau lebih siswa untuk menjelaskan konsep pada buku pelajaran kepada anggota kelompok lain meningkatkan belajar kelompok. Teori menjelaskan para peneliti untuk temuan ini adalah mejelaskan banyak menyajikan cara pandang berbeda pada apa sebuah pengertian konsep., dan perbedaan cara pandang ini memberikan setiap siswa dasar yang banyak untuk mengembangkan pemahamannyapada konsep daripada jika hanya satu cara pandang disajikan. Pada sebuah replika literal, peneliti akan menguji teori dengan memilih sebuah kasus atau kelompok belajar kooperatif lainnya yang setiap siswa biasanya mengambil giliran menjelaskan. Pada sebuah teori replikasi, peneliti bukan akan memilih sebuah kasus pada kelompok belajar kooperatif pada satu siswa mendominasi dengan menjelaskan konsep atau di mana masing-masing konsep dijelaskan oleh satu siswa saja.

Konsep Yin tentang logika replikasi yeng tersirat dalam pendekatan “grounded theory” untuk penelitian kualitatif dikembangkan oleh Anselm Strauss dan Juliet Corbin. Mereka juga percaya bahwa studi kasus dapat digunakan untuk membangun teori, yang, pada gilirannya, menunjukkan populasi yang teori berlaku :

Orang dapat mempelajari pekerjaan dalam satu lingkungan organisasi. Dari studi ini berkembang konsep “ alur kerja”. Fenomena alur kerja sebagian dapat digunakan untuk menjelaskan bagaimana pekerjaan dilakukan dalam organisasi yang diteliti. Namun, ide yang lebih umum dari alur kerja memili aplikasi yang mungkin di luar organisasi. Ini mungkin membuktikan konsep yang berharga untuk menjelaskan fenomena yang sama di organisasi lain. Dalam melakukan penelitian lebih lanjut, peneliti akan menentukan bagian mana dari konsep berlaku, atau yang berlaku di organisasi-organisasi lain dan apa saja konsep-konsep baru atau hipotesis yang dapat ditambahkan ke konseptualisasi asli.

Pernyataan ini menyiratkan keinginan untuk memilih kasus, yang akan menghasilakan data dimana teori yang berlaku dapat dibangun secara luas. Teori pembangunan intelektual Piaget didasarkan pada pengamatan tentang sejumlah kecil kasus (teruatama anak-anaknya sendiri), tetapi teori itu dirumuskan sedemikian rupa sehingga berlaku untuk populasi yang sangat besar, yaitu seluruh umat manusia.

Sekarang kita beralih ke prosedur tertentu yang peneliti kuantitatif gunakan untuk memilih sampel yang mewakili populasi tertentu dan prosedur yang peneliti kualitatif gunakan untuk memilih kasus yang menjadi dasar untuk membangun atau melakukan pengujian teori.

Teknik pengambilan Sampel dalam Penelitian Kualitatif

Mendefinisikan populasi

Peneliti kuantitatif berusaha untuk menemukan sesuatu tentang kelompok besar individu dengan mempelajari kelompok yang lebih kecil. Kelompok lebih besar ingin belajar tentang populasi, dan kelompok kecil yang dipelajari disebut sampel. Dalam penelitian kuantitatif, sampel mengacu pada proses pemilihan sampel dari populasi tertentu dengan maksud bahwa sampel mewakili populasi yang akurat.

Target dan Populasi yang Dapat Diakses

Dua jenis populasi relevan untuk proses pengambilan sampel. Yang pertama adalah populasi sasaran, yang mencakup semua anggota dari rangkaian yang nyata atau hipotetis sekelompok orang, peristiwa, atau benda dimana peneliti ingin menggeneralisasi hasil penelitian mereka. (Statistika kadang-kadang mengacu pada populasi sasaran sebagai "alam semesta.") Keuntungan gambar sampel kecil dari populasi sasaran yang besar adalah bahwa ia menghemat waktu dan biaya mempelajari seluruh populasi. Jika pengambilan sample dilakukan dengan benar, Anda dapat membuat kesimpulan dari sampel ke populasi target secara keseluruhan yang mungkin benar dalam margin kesalahan yang kecil. Misalnya, dalam survei nasional, peneliti dapat menggunakan sampel acak dari 1.000 atau lebih individu untuk mewakili pandangan dari seluruh populasi orang dewasa (lebih dari 100 juta orang) dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Langkah pertama dalam pengambilan sampel adalah menentukan populasi sasaran. Contoh meliputi: semua kepala sekolah di Pennsylvania, semua guru pengawas siswa di semua program pendidikan guru terakreditasi di Kanada, semua anak di kelas-kelas bilingual utama di San Antonio School District, dan semua siswa yang telah gagal kursus aljabar di sekolah di Kota New York dalam tiga tahun terakhir. Contoh-contoh ini menggambarkan bagaimana populasi sasaran dapat mewakili sebuah kelompok besar yang tersebar di wilayah geografis yang luas atau sekelompok kecil yang terkonsentrasi di satu wilayah.

Beberapa peneliti memiliki sumber daya untuk menarik sampel dari populasi, target yang sangat besar secara geografis, seperti semua siswa kelas pertama di sekolah-sekolah negeri AS. Tentu saja, mereka mengambil contoh mereka dari populasi yang dapat diakses, yang semua individunya secara realistis dapat dimasukkan dalam sampel. Misalnya, jika Anda berencana untuk mensurvei bagaimana siswa sekolah menengah saat ini menggunakan komputer di sekolah dan di rumah, populasi yang Anda akses mungkin siswa di distrik sekolah di lingkungan tempat Anda tinggal, ditambah mungkin beberapa kabupaten di sekitarnya.

Jika populasi cukup besar, Anda perlu untuk menemukan cara untuk mengidentifikasi semua anggotanya. Para peneliti umumnya mengandalkan pada daftar yang diterbitkan, yang disebut kerangka pengambilan sample, dari populasi yang menarik bagi mereka. (Sebuah kerangka pengambilan sample biasanya adalah daftar yang diterbitkan, tetapi dalam istilah yang lebih umum itu adalah serangkaian petunjuk untuk mengidentifikasi populasi.) Misalnya, Kathy Green menggunakan daftar yang diterbitkan untuk memilih sampel acak dari guru:

Formulir survey disebar di pedesaan di negara bagian sebelah barat untuk 700 guru yang dipilih secara acak dari daftar Departemen Pendidikan tentang semua guru yang berlisensi.

Lampiran D mencakup direktori dari sejumlah direktori yang dapat digunakan untuk menemukan beberapa daftar yang diterbitkan. Tentu saja, Anda harus memeriksa untuk menentukan apakah daftar yang relevan lengkap dan lumayan baru. Pendaftaran sekolah dan keanggotaan organisasi berubah terus-menerus, untuk memperbarui daftar populasi yang diperlukan. Juga, perlu diingat bahwa keanggotaan dalam organisasi bersifat sukarela. Dengan demikian, peneliti yang menggunakan direktori organisasi untuk menentukan populasi menghadapi risiko memilih sampel yang bias, karena joiner organisasi mungkin berbeda dalam hal-hal penting dari nonjoiners. Jika hal ini terjadi, Anda mungkin perlu menentukan populasi yang dapat diakses karena semua anggota organisasi yang diberikan bukan sebagai anggota profesi atau kelompok yang melayani organisasi.

Pengambilan sample frame bisa sangat sulit untuk merancang populasi tertentu yang menarik bagi pendidik. Misalnya, seorang peneliti ingin meneliti tentang anak-anak tunawisma. Bagaimana seseorang bisa mengidentifikasi target atau populasi yang dapat diakses ketika anak-anak ini biasanya bersifat sementara dan sering "tersembunyi" dari masyarakat? Populasi korban pelecehan anak yang lain sulit untuk diidentifikasi. Database yang berbeda dan metode pengumpulan data telah menghasilkan populasi yang berbeda dari sub-populasi korban yang berbeda dan berdasarkan klasifikasi rasial.

Para peneliti menggunakan internet untuk mengumpulkan data dari peserta penelitian. Hal ini memerlukan identifikasi populasi dan metode gambar sampel untuk menentukan populasi. Ini menjadi tugas sulit jika anggota populasi memiliki akses berbeda untuk kemampuan internet atau jika mereka tidak memberikan informasi yang akurat (misalnya, mendaftar di situs Web, tetapi memberikan informasi yang tidak akurat tentang diri mereka sendiri, seperti e-mail mereka).

Lompatan Inferensial dari Sampel untuk Suatu Populasi

Meskipun sampel yang paling dipilih dari populasi dapat diakses, peneliti biasanya ingin mengetahui sejauh mana hasil dapat digeneralisasi untuk populasi sasaran. Jenis generalisasi membutuhkan dua lompatan inferensial. Pertama, para peneliti harus menggeneralisasi hasil untuk sampel untuk populasi yang dapat diakses dari mana sampel tersebut dipilih. Kedua, mereka harus menggeneralisir populasi yang diakses oleh populasi sasaran.

Lompatan inferensial dari sampel ke populasi yang dapat diakses menunjukkan tidak ada masalah jika sebuah sampel acak dari populasi yang dapat diakses bisa diperoleh, yaitu, sampel di mana semua anggota populasi yang dapat diakses memiliki peluang yang sama untuk terpilih. Jika sampel tidak dibentuk secara acak, para peneliti harus membandingkan sampel dengan populasi yang dapat diakses pada karakteristik penting penelitian. Jarang sekali para peneliti dapat memperoleh data untuk semua karakteristik yang ingin mereka bandingkan, tapi mereka harus mencoba untuk mendapatkan informasi komparatif setidaknya pada variabel penting (biasanya karakteristik seperti jenis kelamin, status sosial ekonomi, etnis, usia, dan kemampuan akademis). Data ini akan menunjukkan apakah sampel nonrepresentative dari populasi yang dapat diakses. Sampel lunak adalah representatif, yang dapat dengan aman menyamaratakan hasil untuk populasi yang dapat diakses. Jika sampel bias, bagaimanapun, mereka harus melaporkan sifat bias dan mendiskusikan bagaimana mungkin mempengaruhi hasil penelitian.

Dalam rangka untuk membuat lompatan inferensial kedua dari populasi yang dapat diakses oleh populasi sasaran-peneliti harus mengumpulkan data untuk menentukan derajat kesamaan antara dua populasi. Tentu saja, adalah mungkin untuk membandingkan dua populasi pada banyak variabel. Namun demikian, jika peneliti mampu menunjukkan bahwa populasi yang dapat diakses mirip dengan populasi sasaran pada beberapa variabel yang relevan dengan penelitian ini, mereka telah berbuat banyak untuk menetapkan validitas populasi hasil penelitian Anda.

Keterbatasan sumber daya sering membatasi peneliti terhadap gambar sampel acak dari suatu populasi yang dapat diakses yang sangat kecil, seperti dalam studi tentang proses yang terlibat dalam membaca oleh Richard Wagner dan rekan-rekannya:

Subjek adalah 95 anak TK dan 89 siswa kelas dua yang dipilih secara acak dari tiga sekolah dasar di Tallahassee, Florida.

Studi didasarkan pada populasi kecil yang dapat diakses, tentu saja, itu tidak digeneralisasikan dari yang didasarkan pada populasi yang lebih luas. Mereka masih mungkin memiliki implikasi untuk pendidik lain jika dapat menunjukkan bahwa populasi atau sampel acak diakses diambil dari itu-ini yang mirip dengan populasi target yang lebih besar pada variabel kritis. Dalam penelitian tentang membaca yang dikutip di atas, Wagner dan rekan-rekannya menggambarkan sampel berkenaan dengan usia, pembagian gender, distribusi etnis, dan kefasihan bahasa. Dengan demikian, laporan pembaca dapat menentukan apakah sampel mirip dengan populasi target yang menarik bagi mereka, dan oleh karenanya apakah temuan penelitian yang berlaku untuk populasi sasaran.

Seberapa baik peneliti mengikuti logika untuk mendefinisikan populasi target dan populasi yang dapat diakses dan gambar sampel yang representatif? Steven Permut, Allen Michel, dan Monica Joseph menggunakan empat kriteria untuk mengevaluasi sampel dari 460 artikel tentang riset pemasaran. Kriterianya adalah sebagai berikut:

1. Sebuah gambaran yang jelas dari populasi dimana hasilnya yang digeneralisir harus diberikan.

2. Prosedur pengambilan sampel harus ditentukan secara rinci dimana penyidik ​​lain akan mampu meniru prosedur. Detail harus mencakup, minimal, (a) jenis sampel (acak sederhana, bertingkat, kenyamanan, dll); (b) ukuran sampel; dan (c) wilayah geografis. Tergantung pada penelitian, data deskriptif lainnya (misalnya, jenis kelamin, usia, tingkat kelas, status sosial ekonomi) juga harus disertakan.

3. Kerangka pengambilan sample, yaitu, daftar, indeks, atau catatan populasi lain dimana sampel dipilih, harus diidentifikasi.

4. Tingkat penyelesaian, yang merupakan proporsi sampel yang berpartisipasi sebagaimana dimaksud dalam semua prosedur riset, harus diberikan.

Hanya sepuluh persen dari studi yang ditinjau oleh Permut dan rekan-rekannya memenuhi empat kriteria. Dalam analisis yang sama dari 297 penelitian yang diterbitkan dalam komunikasi penelitian, Dennis Lowry juga menemukan bahwa hanya sepuluh persen memenuhi empat kriteria. Dalam studi Anda sendiri, Anda harus mencoba, minimal, untuk memenuhi empat kriteria yang tercantum di atas.

Pengambilan sample Probabilitas dan Non-Probabilitas

Sampel dapat diambil dari populasi atau target yang diakses dengan berbagai metode. Beberapa metode probabilitas pengambilan sample melibatkan yang berarti bahwa setiap individu dalam populasi memiliki probabilitas yang dikenal sebagai probabilitas terpilih. Yang dikenal karena individu dipilih secara kebetulan. Bagian berikut menjelaskan empat jenis pengambilan sample probabilitas: (1) pengambilan sample acak sederhana, (2) pengambilan sample sistematik, (3) pengambilan sampel bertingkat, dan (4) pengambilan sample cluster.

Metode seleksi sederhana lain melibatkan non- pengambilan sample probabilitas. Individu dipilih tidak secara kebetulan, tetapi dengan cara lain. Kami menjelaskan dua jenis pengambilan sample non-probabilitas : (1) kenyamanan pengambilan sample dan (2) tujuan pengambilan sampel. Adalah jauh lebih sulit untuk membuat kesimpulan yang valid tentang populasi, tetapi metode ini digunakan di lebih dari 95 persen dari studi penelitian dalam ilmu sosial. "Tidak diragukan lagi, alasan prevalensi mereka adalah bahwa hal itu jauh mudah untuk memilih sampel non-probabilitas dari sebuah sampel acak ketika individu belajar dalam lingkungan alam mereka.

Varian canggih dari metode ini telah dikembangkan, terutama untuk digunakan dalam penelitian survei besar.

Pengambilan sample Acak Sederhana

Sampel acak sederhana adalah sekelompok individu yang ditarik oleh suatu prosedur di mana semua individu dalam populasi didefinisikan memiliki kesempatan yang sama dan independen untuk terpilih sebagai anggota sampel. Dengan "independen," kita berarti bahwa pemilihan satu individu untuk sampel tidak berpengaruh pada pemilihan individu lain.

Definisi ini dari sebuah sampel acak sederhana yang memadai, tetapi tidak mengandung cacat. Pada kenyataannya, masing-masing individu dalam populasi yang didefinisikan tidak dapat memiliki kesempatan yang persis sama untuk terpilih menjadi sampel. Untuk memahami mengapa demikian, kira-kira ada 1.000 siswa kelas enam dalam populasi yang dapat diakses kami, dan kami ingin memilih sampel acak sederhana dari 100 siswa. Ketika kita pilih peserta penelitian kami yang pertama, setiap siswa memiliki satu kesempatan dari 1.000 untuk dipilih. Akan tetapi, setelah siswa ini dipilih, hanya 999 siswa yang tetap; setiap siswa sekarang memiliki 999 kesempatan untuk terpilih sebagai peserta kedua. Jadi, ketika masing-masing siswa dipilih, probabilitas untuk terpilih berikutnya sedikit meningkat karena populasi dari mana kita memilih telah menjadi salah satu peserta yang lebih kecil.

Kelemahan dalam definisi awal kami dari sampel acak sederhana dapat dikoreksi dengan mendefinisikan sebagai sampel dipilih dari populasi dengan proses yang RRC vides setiap sampel dengan ukuran diberikan probabilitas yang sama untuk terpilih. Dengan kata lain, anggaplah bahwa Anda memiliki 1.000 populasi anggota dan Anda bermaksud untuk menarik sampel acak 50 mata pelajaran. Sekarang bayangkan setiap sampel dibayangkan 50 mata pelajaran dari populasi ini. Jika Anda mengambil sampel acak dari populasi, salah satu dari sampel ini akan memiliki kesempatan yang sama untuk menjadi sampel studi yang Anda pilih.

Keuntungan utama dari sampel yang dipilih secara acak adalah bahwa mereka menghasilkan data penelitian yang dapat digeneralisasi untuk populasi yang lebih besar dalam margin kesalahan yang dapat ditentukan oleh rumus statistik. Pengambilan sample acak juga lebih disukai karena memenuhi logika dengan mana hipotesis nol diuji dengan menggunakan statistik inferensial (lihat Bab 5).

Generator Angka Acak

Berbagai teknik dapat digunakan untuk mendapatkan sampel acak sederhana. Misalkan direktur penelitian dari sebuah sistem sekolah kota besar ingin mendapatkan sampel acak dari 100 siswa dari 972 populasi siswa saat ini yang terdaftar di kelas sembilan di Sekolah Distrik A. Pertama, ia akan mendapatkan salinan dari sensus kabupaten dari siswa kelas kesembilan dan menetapkan sebuah nomor ke setiap siswa. Lalu ia akan menggunakan tabel angka acak untuk menarik sampel dari daftar sensus. Tabel nomor acak biasanya terdiri dari lima rangkaian panjang; nomor digit dihasilkan secara acak oleh komputer. Tabel 6.1 adalah sebagian kecil dari tabel.

Untuk menggunakan tabel angka acak, pilih acak kolom sebagai titik awal, kemudian pilih semua angka yang mengikuti kolom tersebut. Karena ada tiga digit dari 972 (jumlah kasus pada populasi yang dapat diakses, School District A), Anda hanya perlu menggunakan tiga digit terakhir dari setiap nomor lima digit. Jika angka yang lebih diperlukan, lanjutkan ke kolom berikutnya sampai jumlah yang cukup telah dipilih untuk membentuk ukuran sampel yang diinginkan.

Bagian Tabel Bilangan Acak

Baris	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10	32388 05300 66523 44167 47914 63445 89917 92648 20979 81959	52390 22164 44133 64486 02584 17361 15665 45454 04508 65642

Dalam contoh kita, misalkan peneliti memilih baris 1 kolom 5 pada Tabel 6.1 sebagai titik tolaknya dan menggunakan tiga digit terakhir dari setiap nomor dalam kolom itu dan setiap kolom berturut-turut. Dengan demikian, peneliti akan memilih 732 mahasiswa pada daftar sensus, melewatkan nomor 983 (hanya ada 972 kasus dalam populasi), pilih siswa 970, pilih siswa 554, dan seterusnya. Prosedur ini akan diikuti (tentu saja dengan tabel yang jauh lebih besar dari angka acak) sampai sampel dari 100 murid telah terpilih.

Metode lain untuk menghasilkan urutan bilangan acak adalah dengan menggunakan perangkat lunak dengan kemampuan ini. Juga, setidaknya satu situs web memiliki kemampuan ini: . (Anda mungkin menemukan situs web lain dengan menggunakan frase kata kunci "nomor acak generator" di mesin pencari seperti Google atau Yahoo)

Contoh Pengambilan sample Acak Sederhana

Random pengambilan sample sederhana diilustrasikan oleh sebuah penelitian yang melibatkan pemilihan sampel acak nasional guru fisika sekunder. adalah Para peneliti bertanggung jawab untuk studi ini evaluasi kurikulum (Wayne Welch Herbert Walberg., dan Andrew Ahlgren) ingin menghindari sampel nonrandom dengan "relawan-guru. Penggunaan relawan, yang khas dari studi evaluasi kurikulum banyak, membuat sulit untuk menggeneralisasi temuan evaluasi untuk kelompok lain guru, terutama nonvolunteers, yang mungkin diperlukan untuk mengajarkan kurikulum baru.

Para peneliti pertama kali dibeli daftar nama dan alamat 16,911 guru fisika yang disusun oleh National Science Teachers Association. Mereka berkomentar dalam laporan mereka bahwa ini adalah daftar populasi yang paling komprehensif dari guru fisika SMA kemudian tersedia. Itu bukan daftar lengkap, namun, karena itu didasarkan pada tanggapan yang diterima dari 81 persen dari semua sekolah menengah di Amerika. Dengan demikian, populasi mereka tidak "semua guru fisika SMA" melainkan "semua guru SMA fisika pada daftar NSTA 1966" Setiap guru pada daftar populasi ditugaskan nomor sesuai dengan posisi ordinal nya pada daftar. Kemudian tabel angka acak digunakan untuk memilih total 136 guru. Ini 136 guru mengirimkan surat mengundang mereka untuk berpartisipasi dalam penelitian ini, tapi mungkin menghubungi 124 dari mereka.

Akhirnya 72 guru dari 136 asli setuju untuk berpartisipasi dalam penelitian sesuai dengan kondisi tertentu. 42 guru lainnya tidak dapat berpartisipasi karena berbagai alasan. Dalam rangka untuk menentukan apakah sampel akhir mereka bias oleh ketergantungan pada relawan, para peneliti memutuskan untuk membandingkan beberapa karakteristik guru menerima 72 dengan orang-orang dari 42 nonacceptors. Ketika perbandingan ini dibuat, para peneliti menemukan bahwa akseptor secara signifikan lebih dari nonacceptors bekerja di sekolah yang lebih besar dan mengajarkan Studi Ilmu Fisika Komite (PSSC) program fisika. Para peneliti menafsirkan perbedaan-perbedaan ini sebagai indikasi bahwa guru-guru menerima lebih mungkin adalah mereka yang mengajar di sekolah-sekolah besar di mana inovasi sebelumnya telah diterima. Jadi, meskipun mereka mencoba untuk mendapatkan sampel benar-benar acak, sampel sebenarnya mereka agak bias mendukung guru bekerja di sekolah yang inovatif dan guru yang memilih untuk relawan peserta penelitian. Namun demikian, sampel akhir para peneliti mungkin lebih representatif dari sampel yang digunakan dalam studi kurikulum kebanyakan pada waktu itu. Itu mungkin untuk menggeneralisasi temuan penelitian untuk populasi nasional fisika guru, dengan kualifikasi tertentu.

Pengambilan sample sistematik

Pengambilan sample sistematik merupakan prosedur lebih mudah digunakan daripada pengambilan sample acak sederhana jika sampel yang akan dipilih adalah sangat besar dan daftar populasi yang dapat diakses atau target tersedia. Misalkan populasi memiliki 100.000 anggota dan Anda ingin untuk memilih sampel dari 1.000 anggota dari itu. Selanjutnya misalkan anggota terdaftar dalam direktori. Jika Anda menggunakan pengambilan sample acak sederhana, Anda akan perlu untuk nomor anggota dari 1 sampai 100.000 dan kemudian menggunakan tabel angka acak untuk memilih sampel dari 1.000 anggota.

Jika Anda menggunakan pengambilan sample sistematik sebagai gantinya, Anda akan membagi populasi dengan jumlah yang dibutuhkan untuk sampel (100.000 dibagi 1000 = 100). Kemudian pilih secara acak jumlah yang lebih kecil dari jumlah dicapai oleh divisi (dalam contoh ini, jumlah yang lebih kecil dari 100, seperti 36). Lalu, dimulai dengan anggota ke-36 pada daftar, memilih setiap nama 100 selanjutnya dari daftar direktori. Waktu yang disimpan substansial karena tidak ada perlu untuk menetapkan nomor terpisah untuk setiap anggota yang tercantum dalam direktori atau bekerja bolak-balik antara tabel angka acak dan direktori.

Pengambilan sample sistematik harus dihindari jika ada kemungkinan periodisitas dalam daftar (yaitu, jika setiap orang n atas saham daftar karakteristik yang tidak dimiliki oleh seluruh populasi). Misalnya, Anda memiliki daftar kelas 100, dan Anda memutuskan untuk memilih sampel dengan memilih nama pertama pada setiap daftar. Jika nama dalam urutan abjad, sampel Anda kemungkinan besar akan mencakup hanya siswa yang nama dimulai dengan A atau B. Sampel ini akan underrepresent kelompok etnis tertentu untuk siapa sebuah awal nama terakhir dengan A atau B adalah biasa.

Pengambilan sample bertingkat

Stratified pengambilan sample yang melibatkan pemilihan sampel sehingga subkelompok tertentu dalam masyarakat terwakili secara memadai dalam sampel. Sebagai contoh, anggaplah bahwa populasi mencakup 10.000 siswa, di antaranya 100 adalah Laos. Jika Anda mengambil sampel acak dari 200 mahasiswa dari populasi ini, ada kemungkinan kuat bahwa sampel akan termasuk tidak ada siswa Laos atau hanya sangat sedikit. Pengambilan sampel bertingkat memastikan bahwa representasi yang memuaskan siswa Laos termasuk dalam sampel, apakah ini penting untuk belajar Anda.

Dalam pengambilan sampel bertingkat proporsional, proporsi dari setiap subkelompok dalam sampel adalah sama sebagai ': proporsi dalam populasi. Misalkan kita membandingkan siswa dengan berbagai etnis J kg ac ro un ci s. Setiap latar belakang etnis-Laos, Afrika-Amerika, Latin, dan sebagainya-akan dianggap terpisah "strata." Lebih lanjut menganggap bahwa Laos adalah kelompok etnis terkecil dalam populasi-100 siswa dari 10.000, yang sama dengan satu persen dari populasi. Kami ingin memiliki setidaknya 10 mahasiswa Laos dalam sampel. Oleh karena itu, kami secara acak akan memilih 10 dari semua siswa Laos dalam populasi. Karena siswa Laos terdiri atas satu persen dari populasi, sampel akan perlu menyertakan 1.000 siswa secara proporsional yang benar (10 siswa dalam sampel ÷ oleh .01). Ukuran strata lainnya dalam sampel kemudian bisa ditentukan. Sebagai contoh, jika populasi termasuk 2.000 mahasiswa Afrika-Amerika (yang adalah 20 persen dari populasi), sampel harus mencakup 200 dari mereka (20 persen dari ukuran sampel yang telah ditetapkan 1.000 siswa).

Sebuah varian dari pendekatan ini adalah pengambilan sampel bertingkat nonproportional. Kita mungkin memutuskan untuk memilih 20 siswa dari setiap latar belakang etnis dalam populasi, terlepas dari proporsi mereka dalam populasi. Pendekatan ini cukup dapat diterima, selama kita hanya membuat generalisasi tentang temuan untuk siswa dari setiap latar belakang etnis. Kami mot ca membuat generalisasi dari sampel total karena tidak mewakili akurat komposisi etnis proporsional dari populasi.

Cluster Pengambilan sample

Dalam cluster pengambilan sample, unit pengambilan sample adalah kelompok alami individu. Cluster pengambilan sample digunakan ketika itu lebih layak untuk memilih kelompok individu, bukan individu dari populasi tertentu. Misalnya, Anda ingin untuk mengelola kuesioner untuk sampel acak dari 300 siswa dalam populasi didefinisikan sebagai semua keenam-anak kelas di empat kabupaten sekolah. Populasi mencakup total 1.500 keenam-anak kelas di 50 kelas, dengan rata-rata 30 siswa di kelas masing-masing.

Salah satu pendekatan untuk seleksi sampel akan menarik sampel acak sederhana dari 300 siswa menggunakan daftar sensus semua 1.500 siswa. Dalam cluster pengambilan sample, sebaliknya, Anda mungkin menarik sampel acak sepuluh kelas-dengan asumsi 30 siswa per kelas rata-rata. Tiga puluh siswa per kelas dikalikan dengan sepuluh ruang kelas sama dengan 300 siswa, yang merupakan ukuran sampel yang diinginkan. Dengan demikian, Anda telah mencapai efisiensi hanya memiliki sepuluh ruang kelas untuk mengakses dalam rangka untuk mengelola kuesioner untuk sampel acak dari 300 siswa. Jika Anda telah menggunakan pengambilan sample acak sederhana bukan, Anda mungkin akan harus mengatur akses ke semua 50 kelas, meskipun beberapa kelas ini mungkin mencakup hanya satu siswa dalam sampel acak.

Sebuah variasi dari metode ini adalah multistage klaster pengambilan sample, yang melibatkan kelompok memilih pertama dan kemudian perorangan memilih dalam cluster. Dalam contoh yang telah kita bahas, misalkan Anda ingin melengkapi kuesioner dengan wawancara individu siswa. Hal ini relatif mudah untuk mengelola kelompok-kuesioner untuk setiap siswa di kelas sepuluh. Namun, akan sangat memakan waktu untuk mewawancarai semua 300 siswa di dalamnya. Oleh karena itu, Anda bisa lembaga lain prosedur pengambilan sample (tahap kedua pengambilan sample multistage cluster), di mana Anda secara acak memilih lima siswa, misalnya, dari masing-masing sepuluh ruang kelas untuk wawancara. Sampel wawancara, kemudian, akan mencakup 50 siswa.

Formula konvensional untuk statistik komputasi pada data penelitian tidak boleh digunakan dengan sampel dipilih oleh cluster pengambilan sample. Rumus statistik khusus yang tersedia, tetapi mereka kurang sensitif terhadap perbedaan populasi. Kerugian ini harus ditimbang terhadap penghematan mungkin dalam waktu dan uang yang dapat dihasilkan dari cluster pengambilan sample.

Kenyamanan Pengambilan sample

Setiap metode pengambilan sample yang dijelaskan di atas melibatkan populasi tertentu dan sampel individu atau kelompok secara acak diambil dari populasi itu. Pada kenyataannya, banyak penelitian tidak menggunakan metode ini untuk memilih sampel. Sebaliknya, peneliti memilih sampel yang sesuai dengan tujuan penelitian dan yang nyaman. Sampel dapat nyaman untuk berbagai alasan: sampel terletak pada atau dekat tempat peneliti bekerja; administrator yang harus menyetujui pengumpulan data adalah rekan dekat peneliti, peneliti akrab dengan pengaturan, dan mungkin bahkan bekerja di dalamnya, beberapa data yang peneliti kebutuhan sudah telah dikumpulkan. Pada kenyataannya, banyak studi penelitian yang muncul dalam jurnal melibatkan mahasiswa karena peneliti adalah guru dan para siswa memberikan contoh yang nyaman. Mengingat kenyataan bahwa mahasiswa yang tidak mewakili populasi orang dewasa pada umumnya, seseorang akan dibenarkan mempertanyakan keuniversalan prinsip-prinsip tertentu dari pembelajaran dan instruksi yang muncul dalam buku teks dan sumber lainnya.

Para peneliti sering perlu untuk memilih sampel kenyamanan atau menghadapi kemungkinan bahwa mereka akan mampu untuk melakukan penelitian. Meskipun sampel acak tanduk populasi lebih diinginkan, biasanya lebih baik untuk melakukan studi dengan sampel kenyamanan daripada melakukan studi sama sekali-dengan asumsi, tentu saja, bahwa sampel sesuai tujuan penelitian.

Jika sampel kemudahan digunakan, para peneliti dan pembaca laporan mereka harus menyimpulkan populasi yang hasilnya mungkin generalisasi. Peneliti dapat membantu proses inferensi dengan memberikan deskripsi yang cermat sampel. Meskipun rekomendasi ini tampak jelas, kadang-kadang dilanggar dalam praktek. Misalnya, kita datang di descriptiort.of sampel (sedikit diparafrasekan untuk menutupi identitas peneliti) dalam edisi jurnal: "Studi ini melibatkan 58 senior sarjana jurusan pendidikan di sebuah universitas tenggara." Itu adalah gambaran secara keseluruhan ada informasi yang cukup dalam deskripsi ini untuk menyimpulkan apakah hasilnya akan menggeneralisasi untuk semua universitas atau subset terbatas (misalnya, universitas swasta kecil), dan apakah hasilnya akan menggeneralisasi untuk semua jurusan pendidikan atau ke subset terbatas (misalnya, pendidikan jurusan yang telah menyelesaikan minimal satu praktikum sekolah, atau mereka yang berencana untuk mengajar di tingkat sekolah tinggi).

Contoh Deskripsi Kenyamanan-Sample

Penjelasan yang lebih lengkap dari sampel kemudahan diberikan oleh James Laney dalam laporan eksperimen pada dua pendekatan untuk mengajar konsep-konsep ekonomi untuk anak-anak muda:

Transisi pertama siswa kelas dipilih sebagai populasi bunga untuk dua alasan. Pertama, karena tingkat usia nya kematangan, siswa kelas pertama transisi cenderung memiliki banyak kesalahpahaman tentang konsep dasar ekonomi. Kedua, transisi pertama kelas kelas menggunakan praktik sesuai dengan tahapan perkembangan, dan kondisi perawatan yang digunakan dalam penelitian ini dirancang sesuai dengan praktek-praktek seperti itu.

Semua siswa kelas pertama transisi di salah satu sekolah dasar di utara pusat Texas berpartisipasi sebagai subyek dalam studi Tiga puluh satu mahasiswa yang terdiri sampel, termasuk 25 bule, 5 Afrika-Amerika, dan 1 siswa Hispanik. Dua puluh siswa laki-laki, dan 11 perempuan. Tak satu pun dari para siswa telah menerima instruksi dalam ekonomi sebelum studi

Mahasiswa kelayakan untuk penempatan di kelas pertama transisi ditentukan pada akhir tahun TK mereka. Penempatan dalam program ini tergantung pada (a) sebagai usia 6 tahun pada bulan September 1 dan (b) mahasiswa yang memiliki usia perilaku perkiraan 5'6 tahun siswa seperti yang ditunjukkan oleh-Nya Dari skor nya pada tes kesiapan individual diberikan, Tes kematangan Penilaian (Hull House Publishing Company, 1988), yang diberikan oleh konselor sekolah. Selain dua kriteria pemilihan utama yang terdaftar di atas, orang tua dan guru pengamatan juga diperhitungkan.

Ini kemungkinan besar sampel kenyamanan, karena sekolah ini terletak di utara pusat Texas, dan peneliti bekerja di University of North Texas. Namun, peneliti merawat (1) untuk menentukan populasi yang kemungkinan akan hasil generalisasi, (2) untuk menggambarkan karakteristik sampel yang bersangkutan, dan (3) untuk memberikan alasan mengapa sampel sangat cocok untuk tujuan penelitian.

Penggunaan Statistik disimpulkan dengan Sampel Kenyamanan

Statistik inferensial sering digunakan untuk menganalisis data yang dikumpulkan dari sampel kenyamanan, meskipun logika statistik inferensial mensyaratkan bahwa sampel secara acak diambil dari populasi tertentu. Beberapa peneliti percaya bahwa statistik inferensial untuk sampel ini tidak dapat ditafsirkan bermakna. Lain percaya bahwa adalah mungkin untuk konsep populasi yang mewakili sampel. Mereka kemudian alasan bahwa karena sampel merupakan perwakilan dari populasi ini, sampel setara dengan sampel acak dari populasi, sehingga penggunaan statistik inferensial dibenarkan.

Posisi kami dalam masalah ini adalah bahwa statistik inferensial dapat digunakan dengan data yang dikumpulkan dari sampel kenyamanan jika sampel hati-hati dikonseptualisasikan untuk mewakili populasi tertentu. Namun demikian, kami percaya bahwa seseorang harus berhati-hati menerima temuan dan membuat generalisasi yang valid dari mereka atas dasar replikasi satu penelitian berulang temuan adalah bukti yang lebih kuat dari validitas dan generaiizability daripada hasil statistik yang signifikan dalam satu penelitian.

Memperkirakan sebuah Ukuran Sampel yang memadai

Aturan umum dalam penelitian kuantitatif adalah dengan menggunakan sampel terbesar mungkin. Semakin besar sampel, nilai peserta penelitian 'lebih cenderung pada variabel yang diukur akan mewakili nilai populasi. Selain aturan umum ini, peneliti telah mengembangkan aturan praktis untuk menentukan jumlah minimal peserta yang dibutuhkan untuk metode penelitian yang berbeda. Dalam penelitian korelasional, minimal 30 peserta yang diinginkan. Dalam penelitian kausal-komparatif dan eksperimental, harus ada minimal 15 peserta dalam setiap kelompok dapat dibandingkan. Untuk penelitian survei, Seymour Sudman menyarankan minimal 100 peserta dalam setiap subkelompok utama dan 20 sampai 50 di masing-masing subkelompok kecil.

Prosedur matematika yang tersedia untuk membuat perkiraan yang lebih tepat dari ukuran sampel yang dibutuhkan untuk menolak hipotesis nol padahal sebenarnya itu adalah palsu, dan untuk menentukan nilai kemungkinan dari parameter populasi (biasanya, populasi mean dan deviasi standar). Prosedur-prosedur ini disebut daya analisis statistik, dan mereka dibahas dalam Bab 5.

Selain analisis kekuatan statistik, Anda harus mempertimbangkan tiga faktor berikut ini dalam menentukan ukuran sampel yang optimal untuk sebuah studi penelitian kuantitatif:

1. Analisis subkelompok. Dalam penelitian kuantitatif, diinginkan untuk memecah kelompok menjadi subkelompok untuk analisa lebih lanjut. Misalnya, analisis data primer untuk percobaan mungkin melibatkan perbandingan dari semua peserta penelitian dalam kelompok eksperimen dengan semua peserta penelitian di kelompok kontrol. Selain itu, kita dapat membandingkan semua peserta laki-laki dalam kelompok eksperimen dengan semua peserta laki-laki pada kelompok kontrol, dan juga untuk peserta perempuan. Jenis analisis subkelompok kadang-kadang dilakukan sebagai renungan, dengan konsekuensi disayangkan bahwa ukuran subkelompok terlalu kecil untuk menghasilkan kekuatan statistik yang memadai. Oleh karena itu, yang terbaik adalah untuk merencanakan analisis subkelompok pada tahap desain penelitian sehingga ukuran sampel yang memadai dipilih.

2. Gesekan. Gesekan kadang-kadang adalah masalah dalam penelitian yang meluas selama periode yang cukup lama. Misalnya, dalam studi anak-anak sekolah, peneliti sering menemukan jumlah besar dari mereka meninggalkan sekolah selama tahun ajaran, ini benar terutama dari sekolah di masyarakat berpenghasilan rendah. Robert Goodrich dan Robert St Pierre memperkirakan bahwa 20 persen pengurangan per tahun adalah tingkat yang realistis untuk planning.18 Gesekan dapat diminimalkan dengan strategi seperti pengembangan komitmen peserta penelitian 'untuk mempelajari dan membangun hubungan baik dengan mereka. (Lihat bagian tentang hubungan manusia dalam Bab 3.) Namun, yang terbaik adalah untuk meningkatkan ukuran sampel dengan persentase tertentu untuk memperhitungkan gesekan mungkin.

3. Keandalan tindakan. Tindakan dengan keandalan yang rendah melemahkan kekuatan uji signifikansi statistik dan perkiraan parameter populasi. Oleh karena itu, jika Anda harus menggunakan langkah-langkah dengan keandalan rendah, Anda perlu meningkatkan ukuran sampel yang sesuai. Kebalikannya juga benar.

Dalam penelitian kuantitatif, ada trade-off biaya-manfaat yang melibatkan ukuran sampel. Misalnya, dalam beberapa studi itu diinginkan untuk menggunakan peran-bermain, wawancara mendalam, dan lainnya seperti memakan waktu teknik pengukuran. Teknik ini tidak dapat digunakan dalam penelitian sampel besar kecuali dukungan keuangan yang cukup tersedia. Alternatif adalah untuk mendapatkan sampel yang besar tetapi untuk menggunakan langkah-langkah yang relatif murah seperti kuesioner dan tes standar. Namun, sebuah studi bahwa probe mendalam ke dalam karakteristik sampel kecil sering memberikan pengetahuan lebih dari sebuah studi yang menyerang masalah yang sama dengan-mengumpulkan hanya data yang dangkal dari sebuah sampel yang besar.

Dalam beberapa penelitian, sangat dekat pencocokan subyek pada variabel kritis yang bersangkutan dalam penelitian ini adalah mungkin. Dengan kondisi tersebut, sampel kecil sering akan memiliki kekuatan statistik yang baik dan dapat menghasilkan hasil penting. Studi klasik oleh Horatio Newman, Frank Freeman, dan Karl Holzinger pada kecerdasan kembar identik adalah contoh yang baik dari penelitian semacam "Karena kembar identik memiliki gen yang sama., Mereka ideal untuk mempelajari pengaruh relatif dari faktor keturunan dan lingkungan pada berbagai karakteristik manusia. Salah satu tahap penelitian mereka mencakup hanya 19 pasang kembar identik yang dipisahkan, namun sampel ini memberikan informasi tentang pengaruh relatif dari keturunan dan lingkungan terhadap intelijen yang akan sulit untuk mendapatkan dengan sampel besar mata pelajaran yang kurang erat cocok.

Teknik Pengambilan sample dalam Penelitian Kualitatif

Penelitian kualitatif lebih fleksibel berkenaan dengan teknik pengambilan sample dari penelitian kuantitatif. Fleksibilitas ini mencerminkan sifat yang muncul dari desain penelitian kualitatif yang memungkinkan peneliti untuk memodifikasi metodologi sebagai data dikumpulkan. Oleh karena itu, teknik pengambilan sample yang dibahas dalam bagian ini sugestif dan bukan preskriptif, dan mereka melakukan kerusuhan selalu buang cara yang mungkin di mana sampel penelitian kualitatif mungkin dipilih.

Jenis Pengambilan sample tujuan

Seperti yang kita dijelaskan di atas, Patton menggunakan sampel bertujuan untuk merujuk pada praktek memilih kasus yang mungkin akan kaya informasi sehubungan dengan tujuan penelitian kualitatif. Ia mengidentifikasi 15 strategi pengambilan sampel tujuan, masing-masing yang melayani tujuan tertentu dalam study.2 kualitatif ° Berikut ini adalah deskripsi dari setiap strategi

1. Sampel kasus ekstrim atau menyimpang berfokus pada kasus-kasus yang tidak biasa atau khusus. Temuan penelitian tentang kasus-kasus ekstrim dapat memberikan pemahaman tentang kasus tipikal lebih. Contohnya adalah studi George Noblit tentang bagaimana para guru menggunakan kepedulian dalam instruksi mereka dan hubungan kepedulian untuk power.21 Untuk mempelajari fenomena ini, ia memilih kasus-suatu yang luar biasa guru SD bernama Pam. Exceptionality nya disampaikan dalam deskripsi Noblit tentang dirinya:

Dia! Pam 'adalah salah satu pembuat pendapat dalam gedung, dipuja oleh orang tua kulit putih Amerika dan Afrika, dan merupakan guru yang diasumsikan biaya sekolah setiap kali kepala itu keluar dari gedung. Dia terkenal sebagai yang paling efektif guru dalam gedung, mahir dengan "sulit" siswa dan (saya kemudian menyimpulkan) dengan "sulit" orang tua. Dia tidak pernah melewatkan kesempatan untuk berbicara dengan orang tua dan sering disebut oleh sekretaris sekolah untuk menangani keluhan orang tua. Kekuasaan-nya sehingga dia, dalam banyak hal, aku memilih untuk berada di c. nya pantat-ruang untuk Studi Peduli, bukan sebaliknya.

Penggunaan kasus luar biasa seperti Pam sangat membantu karena karakteristik guru yang akan dipelajari mudah untuk mendeteksi dan sering terjadi. Kemungkinan masalah dengan kasus yang ekstrim adalah bahwa pendidik mungkin mengabaikan temuan didasarkan pada mereka hanya karena mereka adalah ekstrim atau menyimpang.

2. Intensitas pengambilan sample yang menghindari masalah ini karena menyangkut kasus memilih yang nyata fenomena menarik tetapi tidak sangat intens. Sebagai ilustrasi, misalkan seorang peneliti tertarik dalam karakteristik presenter penataran. Jika pendekatan pengambilan sample yang ekstrim-kasus yang digunakan, para peneliti dapat memilih pemain bintang dalam dunia pendidikan penataran-individu yang secara teratur membuat presentasi keynote pada konferensi nasional dan yang berkonsultasi secara nasional dan internasional. Kasus-kasus ini mungkin menarik, tapi sedikit relevansi dengan pendidik yang melakukan penataran menyajikan pada skala yang lebih kecil. Oleh karena itu, peneliti dapat mempertimbangkan memilih pendidik yang sangat dihormati sebagai presenter penataran dalam kabupaten sekolah mereka atau wilayah setempat. Pendidik ini masih memenuhi syarat sebagai kasus luar biasa, tetapi mereka lebih menyukai sebagian besar presenter penataran. Dengan mempelajari kasus ini kurang ekstrim, peneliti lebih mungkin untuk mendapatkan temuan yang memperdalam pemahaman tentang presenter paling penataran tentang cara-cara di mana mereka dapat meningkatkan. Juga, temuan ini mungkin mencerahkan administrator tentang kualifikasi wajar dan harapan untuk staf lokal yang bercita-cita untuk menjadi presenter penataran.

3. Sampel kasus yang khas, seperti yang diperkirakan, melibatkan pemilihan kasus yang khas untuk belajar. Strategi ini mungkin sangat berguna dalam tes bidang program baru. Pengembang dan pembuat kebijakan ingin program mereka untuk menjadi efektif untuk sebagian besar individu untuk dilayani oleh program, jika tidak, program tidak akan dianggap biaya-efektif. Juga, cerita tentang kasus tvpical mungkin berguna untuk "menjual" program ke berbagai konstituen.

Pengambilan sampel ini tiga pertama strategi-ekstrim atau pengambilan sample kasus menyimpang, intensitas pengambilan sample, dan sampel-kasus yang khas melengkapi satu sama lain. Tidak ada yang inheren supe-rior yang lain. Setiap melayani tujuan penting, tetapi berbeda dalam penelitian kualitatif.

4. Maksimum pengambilan sample yang melibatkan variasi kasus memilih yang menggambarkan rentang variasi dalam fenomena yang akan dipelajari. Misalnya, seorang peneliti ingin mempelajari pengalaman kabupaten sekolah yang berbeda yang telah menerima hibah yang didanai negara untuk mengembangkan proyek inovatif. Dalam menggunakan strategi variasi pengambilan sample maksimum, peneliti dapat memilih kabupaten yang sangat bervariasi dalam ukuran, pengaturan masyarakat (misalnya, perkotaan, pedesaan), kedekatan dengan sebuah universitas yang memiliki sebuah perguruan tinggi pendidikan, dan jenis proyek yang dilakukan (misalnya, kurikulum pembangunan, pengembangan staf, jasa untuk jenis tertentu siswa). Strategi ini melayani dua tujuan: untuk mendokumentasikan berbagai variasi dalam proyek yang didanai, dan untuk menentukan apakah tema umum, pola, dan hasil memotong variasi ini.

5. Tujuan pengambilan sampel stratified sedikit berbeda dari variasi pengambilan sample yang maksimum. Sebuah sampel bertingkat tujuan termasuk beberapa kasus di titik-titik didefinisikan variasi (misalnya, rata-rata, rata-rata di atas, dan bawah rata-rata) sehubungan dengan fenomena yang sedang dipelajari. Dengan termasuk beberapa kasus dari setiap jenis, peneliti dapat mengembangkan wawasan ke dalam karakteristik dari setiap jenis, serta wawasan ke dalam variasi yang ada di seluruh jenis. Sebaliknya, seorang peneliti yang menggunakan sampel variasi maksimum cenderung memiliki satu kasus dari setiap jenis, yang mungkin akan cukup untuk menarik kesimpulan tentang jenis itu.

6. Sampel homogen adalah strategi yang berlawanan pengambilan sample variasi maksimum. Tujuannya adalah untuk memilih sampel kasus serupa sehingga kelompok tertentu yang mewakili sampel dapat dipelajari secara mendalam. Misalnya, seorang peneliti yang tertarik dalam program orientasi untuk masuk siswa sekolah menengah. Dalam melakukan pekerjaan percontohan, peneliti menemukan bahwa sekolah tinggi banyak program orientasi untuk semua siswa, tetapi hanya beberapa sekolah tinggi memiliki program orientasi khusus untuk berisiko siswa. Dalam merencanakan studi utama, peneliti mungkin memutuskan untuk membatasi sampel kasus untuk program orientasi untuk di-risiko siswa. Program-program ini dapat menjadi fokus dari pengumpulan data dan studi intensif daripada menjadi salah satu aspek dari sebuah studi yang lebih luas dari program orientasi pada umumnya.

7. Sampel kasus Kritis melibatkan memilih kasus tunggal yang menyediakan tes penting dari teori, program, atau fenomena lainnya. Sebagai contoh, Galileo menyediakan kritis - dan meyakinkan-uji teori gravitasi dengan menunjukkan bahwa bulu jatuh pada tingkat yang sama seperti koin ketika keduanya ditempatkan dalam ruang hampa-.

Teori dalam pendidikan cenderung tidak menghasilkan prediksi yang tepat seperti yang ditemukan dalam ilmu fisika, dan karena itu strategi pengambilan sampel kasus yang kritis mungkin telah diterapkan kurang. Namun, ini strategi pengambilan sample bisa membuktikan berguna dalam mempelajari program-program pendidikan dan fenomena terkait. Sebagai contoh, seorang peneliti mungkin ingin mengevaluasi program dengan memilih situs yang akan sangat sulit bagi program untuk berhasil. Jika studi kasus ini menghasilkan hasil yang positif, seseorang akan dibenarkan dalam mengklaim generalisasi yang kuat dalam bentuk: "Jika program ini bekerja di sini, harus bekerja di mana saja."

8. Snowball atau rantai pengambilan sampel melibatkan meminta baik-terletak orang-orang untuk merekomendasikan kasus-kasus untuk belajar. Sebagai proses berlanjut, peneliti mungkin menemukan peningkatan jumlah orang baik terletak dan peningkatan jumlah kasus direkomendasikan, semua atau beberapa dari mereka dapat dimasukkan dalam sampel. Juga, nama-nama beberapa individu mungkin akan muncul berulang-ulang dalam berbicara dengan orang baik-terletak berbeda. Jika ini jenis konvergensi terjadi, individu-individu ini akan membuat sampel sangat kredibel.

9. Kriteria sampel melibatkan pemilihan kasus yang memenuhi kriteria penting. Strategi ini sangat berguna dalam mempelajari program-program pendidikan. Misalnya, seorang peneliti berencana untuk studi program pascasarjana tertentu yang mempersiapkan administrator pendidikan. Menggunakan strategi pengambilan sample kriteria, peneliti dapat memilih dua jenis kasus untuk mempelajari: (1) lulusan baru yang mengambil lebih dari sepuluh tahun untuk mendapatkan gelar doktor mereka: dan (2) lulusan baru yang menerima gelar doktor mereka dalam tiga tahun atau kurang. Sebuah studi kasus yang satu puas atau yang lain dari kriteria ini kemungkinan besar akan menghasilkan informasi yang kaya tentang aspek program yang bekerja dengan baik atau buruk.

10. Pengambilan sample yang membangun teori-based atau operasional digunakan ketika tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh pemahaman tentang dunia nyata manifestasi konstruk teoritis. Untuk mengilustrasikan, kita dapat mempertimbangkan teori Piaget tentang perkembangan intelektual, yang secara luas digunakan untuk menafsirkan fenomena pendidikan. Salah satu konstruksi teori ini adalah tahap concreto pembangunan. Seorang peneliti mungkin ingin mengembangkan pemahaman lebih lanjut dari membangun ini dengan mempelajari bagaimana diwujudkan dalam pengaturan tertentu. Untuk mencapai tujuan ini, peneliti akan perlu untuk memilih sampel anak-anak yang berada pada tahap pembangunan. Kemudian dia bisa melakukan analisa nf intensif bagaimana mereka berfungsi intelektual dalam berbagai situasi yang menarik baginya. Dalam contoh ini, maka, pemilihan kasus ditentukan oleh konstruksi teori tertentu.

11. Konfirmasi dan pengambilan sampel disconfirming kasus dilakukan untuk memvalidasi temuan penelitian sebelumnya. Proses validasi dapat dilakukan dengan dua cara. Pendekatan pertama adalah untuk mempelajari kasus-kasus yang mungkin untuk mengkonfirmasi pola, tema, dan makna yang ditemukan di studi kasus sebelumnya. Jika kasus baru atau kasus konfirmasi, validitas dan generalisasi dari pola-pola, tema, dan makna diperkuat. Pendekatan kedua adalah untuk mencari kasus-kasus yang kandidat yang baik untuk disconfirming temuan penelitian sebelumnya. Jika temuan dari kasus-kasus ini mereplikasi temuan sebelumnya pola, tema, dan makna, validitas dan generalisasi yang sangat diperkuat. Namun, jika temuan ini, pada kenyataannya, disconfirming, peneliti bisa mengembangkan wawasan baru tentang batas-batas generalisasi dari temuan sebelumnya.

Salah satu penulis (M. Gall) telah diketuai panitia untuk beberapa disertasi yang studi kasus melibatkan berbagai jenis agen perubahan pendidikan: pengembangan staf spesialis, spesialis komputer Z3 pendidikan, ketua sekolah tinggi 24 departemen, 25 guru terlatih untuk mempromosikan pendidikan matematika reformasi, 26 dan guru-pemimpin dalam upaya restrukturisasi sekolah-27 Setelah studi pertama (spesialis pengembangan staf), masing-masing tiga lainnya telah memberikan konfirmasi kasus tambahan. Semua agen perubahan yang efektif memiliki sebuah kombinasi dari penguasaan teknis dan keterampilan interpersonal (terutama keterampilan mendengarkan dan kemampuan untuk memberikan pengaruh secara tidak langsung). Semua agen perubahan kurang efektif tidak memiliki salah satu atau kedua kemampuan ini. Apa yang dibutuhkan sekarang adalah tes yang kuat dari pola hasil dengan mencari kasus disconfirming. Misalnya, seperti kita melihat kembali disertasi ini, kita melihat bahwa semua agen perubahan yang menjabat sebagai kasus bekerja dalam model bottom-up terutama perubahan pendidikan. Sebuah kasus disconfirming yang baik, maka, akan menjadi agen perubahan bekerja dalam model top-down perubahan pendidikan. Jika agen-agen perubahan yang efektif bekerja dalam model ini memiliki kemampuan baik, generalisasi dari temuan sebelumnya akan sangat diperkuat. Jika efek; Ue agen perubahan tidak memiliki salah satu atau kedua kemampuan ini, makna dan generalisasi dari temuan sebelumnya akan perlu dipertimbangkan kembali.

12. Random pengambilan sample melibatkan tujuan memilih sampel acak menggunakan metode penelitian kuantitatif. Namun demikian, tujuan dari sampel acak tidak untuk mewakili populasi, yang akan menjadi tujuan dalam penelitian kuantitatif. Sebaliknya, tujuannya adalah untuk menetapkan bahwa prosedur pengambilan sampel tidak bias. Sebagai contoh, jika seorang peneliti mengevaluasi program yang beberapa konstituen penting, peneliti bisa mendapatkan kredibilitas yang lebih bagi temuan-temuan jika ia memilih kasus secara acak bukan mencari "kisah sukses" untuk melaporkan.

13. Pengambilan sample kasus politik penting adalah strategi yang mungkin melayani tujuan yang berguna bagi peneliti atau lembaga pendanaan. Sebagai contoh, jika seorang peneliti tertarik dalam metode pendidikan yang digunakan oleh kultus, ia mungkin mempertimbangkan memilih sebagai kasus Daud (terlibat dalam tembak-menembak di Waco, Texas pada 1993), hanya karena bahwa kultus tertentu begitu terkenal untuk kelompok besar dan temuan peneliti akan menarik meluas.

14. Pengambilan sampel kenyamanan, seperti yang kita bahas sebelumnya dalam bab ini, adalah strategi memilih kasus hanya karena mereka tersedia dan mudah untuk belajar. Strategi ini harus dihindari karena tidak disengaja dalam arti yang sama bahwa strategi pengambilan sampel lainnya 13 dijelaskan di atas tujuan.

Oportunistik Pengambilan sample

Pengambilan sample oportunistik digambarkan oleh Patton sebagai pendekatan kelima belas untuk pengambilan sample. Sampel oportunistik melibatkan penggunaan temuan dari satu kasus untuk menginformasikan seleksi peneliti kasus berikutnya untuk studi. Bahkan, temuan dapat mengubah desain penelitian yang akan digunakan dalam mempelajari kasus berikutnya.

Sampel oportunistik adalah salah satu strategi yang paling penting dalam memilih sampel penelitian kualitatif. Meskipun Patton daftar sampel oportunistik sebagai jenis yang terpisah pengambilan sample tujuan, prinsip yang mendasari itu berlaku untuk banyak dari strategi yang dijelaskan di atas. Misalnya, jika Anda menggunakan strategi pengambilan sampel kasus ekstrim atau menyimpang, Anda mungkin mulai dengan studi satu kasus yang Anda anggap ekstrim. Ketika Anda mengembangkan pemahaman tentang kasus ini, itu bisa memberi Anda ide tentang apa yang harus dicari dalam memilih kasus lain yang ekstrim, atau mungkin menyebabkan Anda untuk beralih ke pengambilan sample sampel kasus strategi yang khas oportunistik memungkinkan Anda fleksibilitas untuk membuat switch ini.

Pertimbangkan masalah khas yang menggunakan pengambilan sample oportunistik awal dalam studi penelitian dapat membantu peneliti menghindari. Kita tahu contoh di mana para peneliti memilih sampel beberapa kasus pada awal penelitian. Mereka mengamankan kerjasama dari sampel dan surat informed consent, dan dengan demikian merasa wajib untuk mempelajari semua dari mereka secara mendalam. Sayangnya, para peneliti kadang-kadang menemukan setelah menganalisis data dari beberapa kasus pertama yang mereka akan belajar lebih banyak dengan mempelajari kasus-kasus selain yang kepada siapa mereka telah menjadi wajib. Pada saat itu, bagaimanapun, mereka mungkin kekurangan sumber daya untuk memilih kasus-kasus baru karena komitmen mereka untuk kasus-kasus terpilih.

Memperkirakan Nomor Diinginkan Kasus

Dalam riset kualitatif, menentukan ukuran sampel adalah sepenuhnya masalah penilaian, tidak ada aturan yang ditetapkan. Patton menunjukkan bahwa memilih ukuran sampel yang tepat melibatkan trade-off antara luas dan kedalaman:

Dengan sumber daya yang tetap sama dan waktu yang terbatas, peneliti bisa mempelajari serangkaian pengalaman tertentu untuk sejumlah besar orang (mencari luas) atau kisaran terbuka hanya pengalaman untuk sejumlah kecil orang (mencari kedalaman). Informasi secara mendalam dari sejumlah kecil orang bisa sangat berharga, terutama jika kasus yang kaya informasi. Kedalaman kurang dari jumlah yang lebih besar orang dapat sangat membantu dalam mengeksplorasi fenomena dan berusaha untuk mendokumentasikan keanekaragaman atau memahami variasi.

Patton menunjukkan bahwa prosedur pengambilan sample yang ideal adalah untuk menjaga kasus memilih sampai seseorang mencapai titik redundansi, yaitu, sampai tidak ada informasi baru datang dari kasus baru.

Tujuan lain untuk meningkatkan ukuran sampel dalam penelitian kualitatif disarankan oleh Yin dan Campbell. Dia Dia merekomendasikan memilih kasus tambahan untuk sampel dalam rangka untuk memberikan ulangan. Setiap kasus tambahan yang mereplikasi temuan kasus pertama menambah kepastian temuan.

Ukuran sampel jelas akan terpengaruh oleh strategi pengambilan sample tujuan yang Anda pilih dalam perencanaan penelitian kualitatif. Jika Anda menggunakan strategi kasus kritis, tunggal, baik dipilih kasus mungkin cukup; menambahkan satu lagi atau dua kasus kritis dapat berfungsi sebagai replikasi dari kasus pertama. Namun, keputusan untuk menggunakan strategi variasi maksimum mungkin akan membutuhkan sepuluh atau lebih kasus, bahkan jika penelitian ini adalah eksplorasi awal dalam fenomena bunga.

Relawan dalam Pengambilan sample

Semua studi penelitian membuat tuntutan pada individu yang dipilih untuk sampel. Misalnya, dalam perencanaan percobaan, peneliti mungkin memilih sampel acak dari guru, tetapi beberapa dari mereka mungkin menolak untuk berpartisipasi karena mereka tidak menyukai intervensi eksperimental, tidak ingin mengganggu jadwal normal mereka, atau karena alasan lain. Beberapa individu mungkin menolak untuk menyelesaikan bahkan kuesioner singkat karena mereka sangat sibuk atau tidak suka mengikuti petunjuk rinci. Individu-individu yang tersisa tidak lagi merupakan sampel acak karena orang yang setuju untuk berpartisipasi mungkin akan berbeda dari mereka yang tidak.

Masalah serupa dapat timbul dalam perencanaan penelitian kualitatif. Para peneliti dapat memilih beberapa orang untuk berpartisipasi karena mereka merupakan kasus menarik dari fenomena yang mereka ingin menyelidiki. Namun, satu atau lebih individu mungkin menolak tawaran untuk berpartisipasi untuk berbagai alasan.

Ketika individu menolak untuk menjadi anggota sampel, ada sangat sedikit yang peneliti dapat lakukan untuk meminta partisipasi mereka. Seperti yang kami jelaskan dalam Bab 3, standar etika dan persyaratan persetujuan manusia melindungi hak-hak individu dalam penelitian, termasuk hak untuk menolak partisipasi dalam penelitian atau untuk menghentikan partisipasi di setiap saat selama penelitian

Jika beberapa orang direkrut untuk penurunan studi untuk berpartisipasi, individu-individu yang tersisa dalam sampel harus dipertimbangkan "relawan" peserta. Misalnya, jika Anda mengirim kuesioner kepada 200 pendidik dan 130 mengisi dan mengembalikan itu, 70 yang tidak kembali itu adalah nonvolunteers dan 130 yang tidak kembali itu adalah relawan. Apabila Anda merekrut sampel dengan cara seperti dari mulut ke mulut atau pemberitahuan diposting, semua anggota sampel yang dihasilkan harus dipertimbangkan relawan.

Karakteristik Sukarelawan Penelitian

Para peneliti telah menemukan bahwa sukarelawan yang mungkin akan bias sampel dari populasi target. Robert Rosenthal kering Ralph Rosnow terakhir tubuh ini penelitian untuk mengidentifikasi karakteristik yang telah ditemukan konsisten untuk membedakan antara sukarelawan dan subjek nonvolunteer "Beberapa karakteristik yang didukung oleh bukti penelitian lebih daripada yang lain.. Gambar 6.1 daftar karakteristik yang Rosenthal dan Rosnow percaya adalah yang terbaik didukung oleh penelitian.

Keputusan yang karakteristik sampel relawan cenderung mempengaruhi hasil penelitian tergantung pada sifat spesifik dari penelitian. Norman Bradburn dan Seymour Sudman digambarkan sebagai "pengambilan sample sangat buruk" metode-metode yang bergantung sepenuhnya pada responden untuk relawan agar dimasukkan dalam sampel-misalnya, program TV yang meminta pemirsa untuk telepon ya atau tidak ada suara pada masalah yang diusulkan dalam surat kabar atau di television.3 'Mereka mencatat bahwa persyaratan yang dihasilkan bahwa semua relawan harus membuat, dan membayar, telepon menciptakan bias yang ekonomi substansial; bahwa tanggapan umumnya berasal dari individu yang paling berkomitmen untuk mengeluarkan, dan sehingga menjadi mungkin untuk "barang kotak suara" dengan membuat beberapa panggilan.

Relawan Karakteristik dalam Penelitian Memerlukan Persetujuan Orang Tua

Dalam Bab 3, kita menjelaskan bahwa peneliti tidak dapat meminta usia sekolah siswa ("anak di bawah umur") untuk persetujuan mereka untuk berpartisipasi dalam sebuah studi Sebaliknya, persetujuan diperlukan dari pengasuh utama anak, yang biasanya adalah orangtua Dengan kata lain, orang tua atau perawat yang relawan anak untuk studi penelitian, bukan anaknya.

Karakteristik Sukarelawan Penelitian

1. Relawan cenderung lebih terdidik daripada nonvolunteers, terutama bila kontak pribadi antara peneliti dan responden tidak diperlukan.

2. Relawan cenderung memiliki sosial yang lebih tinggi status kelas dari nonvolunteers, terutama ketika kelas sosial didefinisikan oleh status responden sendiri 'bukan oleh status orang tua.

3. Relawan cenderung lebih cerdas dibandingkan saat relawan nonvolunteers adalah untuk penelitian pada umumnya, tetapi tidak ketika relawan adalah untuk jenis agak kurang khas dari penelitian, seperti hipnotis, isolasi sensoris, penelitian jenis kelamin, kelompok riset kecil, atau penelitian kepribadian.

4. Relawan cenderung lebih tinggi membutuhkan persetujuan sosial daripada nonvolunteers.

5. Relawan cenderung lebih ramah daripada nonvolunteers.

6. Relawan cenderung lebih gairah-mencari dari nonvolunteers, terutama ketika relawan untuk studi stres, isolasi sensoris, dan hipnosis.

7. 7. Relawan cenderung lebih konvensional dari nonvolunteers, terutama ketika relawan untuk studi perilaku seks.

8. Wanita lebih mungkin dibandingkan laki-laki untuk menjadi sukarelawan untuk penelitian pada umumnya, tetapi kurang mungkin dibandingkan laki-laki untuk menjadi sukarelawan untuk penelitian stres fisik dan emosional (misalnya, sengatan listrik, suhu tinggi, deprivasi sensorik, wawancara tentang perilaku seks).

9. Relawan cenderung kurang otoriter daripada nonvolunteers.

10. Yahudi lebih cenderung menjadi sukarelawan daripada Protestan, dan Protestan lebih mungkin untuk menjadi sukarelawan dari Katolik Roma

11. Relawan cenderung kurang sesuai dibandingkan saat relawan nonvolunteers adalah untuk penelitian pada umumnya, tetapi tidak ketika subyek adalah perempuan dan tugas relatif "klinis" (misalnya, hipnosis, tidur, atau penelitian konseling).

Para peneliti telah melakukan berbagai penelitian untuk menentukan apakah anak-anak memiliki izin orangtua untuk berpartisipasi dalam studi penelitian berbeda dari anak-anak tidak memiliki izin orang tua. Studi-studi telah menemukan bahwa, pada kenyataannya, kedua kelompok berbeda satu sama lain. Secara umum, anak-anak memiliki izin orang tua untuk berpartisipasi dalam studi penelitian:

1. lebih akademis kompeten.

2. lebih populer dengan rekan-rekan mereka.

3. lebih menarik secara fisik.

4. kecil kemungkinannya untuk merokok rokok dan ganja.

5. lebih mungkin Putih.

6. lebih cenderung datang dari dua orang tua rumah tangga.

7. lebih mungkin terlibat dalam kegiatan ekstrakurikuler.

8. kurang mungkin sosial ditarik.

9. kurang mungkin aggressive.32

Generalisasi ini tidak selalu berlaku untuk semua penelitian memerlukan izin orang tua / pengasuh Kelompok usia tertentu peserta penelitian dan sifat dari masalah penelitian dapat mempengaruhi apakah anak-anak memiliki izin orang tua memiliki karakteristik yang berbeda dari anak-anak tidak memiliki izin orang tua. Meskipun demikian, ini generalisasi dan yang ditunjukkan pada Gambar 6.1 cukup meyakinkan bahwa mereka menjamin memeriksa karakteristik relawan dalam studi di mana ada sejumlah besar non-relawan dalam sampel yang dipilih.

Contoh Karakteristik Relawan Memeriksa Char

Sebuah contoh dari jenis perbandingan dapat ditemukan dalam sebuah studi oleh Kathleen Mittag dan Bruce Thompson.33 Mereka melakukan survei nasional anggota American Educational Research Association (AERA) tentang beberapa isu yang melibatkan penggunaan statistik dalam penelitian. Sampel sasaran, kerangka pengambilan sample, dan metode pengambilan sampel digambarkan sebagai berikut:

Kami menarik sebuah sampel acak bertingkat dari sekitar 4% dari anggota AERA terdaftar dalam direktori keanggotaan. Sampel dikelompokkan berdasarkan divisi AERA untuk menjamin keterwakilan di 12 divisi. Sebanyak 1.127 survei inailed.34

Dari survei 1127, 246 dikembalikan. Jadi, ada 246 relawan dan 881 nonvolunteers. (Dua puluh satu dari 246 relawan kembali survei tidak dapat digunakan, menghasilkan sampel relawan akhir dari 225 individu.) Mittag dan Thompson mampu membandingkan relawan dan populasi sasaran pada dua variabel-pos lokasi dan keanggotaan divisi. Mereka menemukan bahwa relawan dan populasi target yang sangat mirip pada variabel-variabel, sehingga memberikan beberapa bukti bahwa relawan mewakili populasi.

Mittag dan Thompson pergi langkah lebih lanjut untuk mempertimbangkan apakah relawan mungkin berbeda dari populasi target pada variabel yang relevan lainnya:

. . . dapat dibayangkan bahwa AERA anggota yang paling nyaman dengan dan tertarik pada masalah statistik mungkin telah paling mungkin untuk merespon survei jika ini adalah kasus, hasil menggambarkan gambaran yang lebih menguntungkan daripada yang diterapkan pada populasi penuh.

itu juga harus diakui bahwa beberapa anggota AERA tidak menggunakan metode kuantitatif sama sekali. Orang-orang ini mungkin telah kurang kemungkinan untuk menanggapi, seperti well.35

Tidak ada data yang tersedia untuk membandingkan relawan dan nonvolunteers pada variabel-variabel, tetapi bermanfaat bagi para peneliti untuk membawa mereka ke perhatian pembaca. Jika peneliti lain menjadi tertarik pada pertanyaan dipelajari oleh Mittag dan Thompson, mereka akan waspada terhadap isu-isu tentang tingkat relawan dan akan melakukan upaya untuk memperbaikinya dan mungkin juga untuk mengumpulkan lebih banyak data tentang relawan dan nonvolunteer karakteristik.

Meningkatkan Tingkat Sukarela

Ada dua situasi khas dalam merekrut peserta untuk studi. Dalam satu situasi, Anda memilih sampel awalnya dan kemudian mengundang setiap anggota untuk berpartisipasi. Dalam situasi lain, Anda menulis deskripsi penelitian dan mengedarkan atau posting pemberitahuan ini sehingga ditanggapi oleh sebagai individu sebanyak mungkin dalam populasi yang dapat diakses. Dalam situasi baik, tujuan Anda adalah untuk merancang proses rekrutmen yang meminimalkan kemungkinan bahwa hanya jenis tertentu orang akan menerima undangan Anda untuk berpartisipasi dalam penelitian atau menanggapi pemberitahuan Anda.

Dalam sintesis penelitian mereka, Rosenthal dan Rosnow mengidentifikasi sebelas variabel situasional yang cenderung untuk menambah atau mengurangi tingkat relawan. Temuan mereka membentuk dasar untuk daftar saran pada Gambar 6.2. Ini adalah saran untuk meningkatkan tingkat sukarela dan dengan demikian mengurangi bias pengambilan sample dalam studi penelitian. Mempelajari saran ini dapat membantu Anda merancang proses rekrutmen yang efektif untuk belajar Anda, sehingga Anda meminimalkan kemungkinan bias relawan.

Saran untuk Meningkatkan Rate-of Kesukarelawanan untuk berpartisipasi dalam Studi Penelitian

1. Membuat seruan untuk relawan semenarik mungkin dengan kelompok Anda mencoba untuk mendaftar untuk studi

2. Membuat seruan untuk tidak mengancam relawan sebagai mungkin.

3. Membuat eksplisit pentingnya teoritis dan praktis dari penelitian.

4. Membuat eksplisit bagaimana kelompok Anda mencoba untuk mendaftar mewakili populasi target yang sangat relevan untuk mempelajari.

5. Tekankan bahwa, dengan sukarela untuk penelitian, individu memiliki potensi untuk kepentingan orang lain.

6. Tawarkan untuk relawan potensial,% N ayam mungkin, tidak hanya pembayaran untuk berpartisipasi, tapi hadiah sopan santun yang kecil hanya untuk mengambil waktu untuk mempertimbangkan apakah mereka ingin berpartisipasi.

7. Apakah permintaan sukarela yang dibuat oleh seseorang dari status yang tinggi

8. Cobalah untuk menghindari tugas penelitian yang dapat psikologis atau stres biologis.

9. Cobalah untuk mengkomunikasikan kebijaksanaan yang sukarela adalah hal normal untuk dilakukan.

10. Dalam situasi di mana relawan dianggap oleh target populasi sebagai hal yang normal untuk dilakukan, mintalah setiap individu untuk membuat komitmen masyarakat untuk menjadi sukarelawan. Dimana nonvolunteering dianggap sebagai hal yang normal untuk dilakukan, menciptakan situasi di mana setiap individu dapat relawan secara pribadi.

11. Setelah populasi target telah ditetapkan, harus seseorang yang dikenal dengan populasi yang membuat daya tarik bagi relawan.

Rekomendasi Untuk Memilih Sebuah Contoh Penelitian

1. Dalam direpoting studi, menjelaskan secara rinci target dan diakses, populasi, prosedur pengambilan sample, kerangka pengambilan sample, dan relawan tingkat;

2. Dalam penelitian kuantitatif, memilih sampel acak daripada kenyamanan bila memungkinkan.

3. Jika sampel kenyamanan dipilih, menjelaskan Karakteristik dalam rincian yang memadai untuk memungkinkan orang lain untuk menyimpulkan populasi yang diwakilinya.

4. Dalam penelitian kuantitatif, pilih ukuran sampel yang memaksimalkan kemungkinan menolak hipotesis nol pada tingkat yang memuaskan kekuatan statistik dan bahwa, jika sesuai, memungkinkan untuk analisis subkelompok dan gesekan sampel,

5. Dalam riset kualitatif, pertimbangkan mana dari berbagai jenis pengambilan sample tujuan yang paling tepat untuk mempelajari fenomena yang menarik

6. Jika setiap anggota sampel yang dipilih memilih untuk tidak relawan, mengumpulkan data untuk menentukan apakah relawan mewakili para relawan atau populasi target diakses pada Karakteristik relevan.

7. Gunakan berbagai prosedur untuk memaksimalkan tingkat relawan untuk sampel yang dipilih.