Samenvatting

Samenvatting literatuur hoorcollege 8 Onderzoeksmethodologie UvA

0 keer verkocht

Instelling
Universiteit Van Amsterdam (UvA)

Samenvatting van wat we moeten lezen voor hoorcollege 8 van Onderzoeksmethodologie: Research Methods in Social Relations H9– G. Maruyama & C.S. Ryan

[Meer zien]

Voorbeeld 1 van de 2 pagina's

Bekijk voorbeeld

Heel boek samengevat? Nee
Wat is er van het boek samengevat? H9
Geupload op 17 september 2024
Aantal pagina's 2
Geschreven in 2024/2025
Type Samenvatting

sample

Volgen

fabiennevanvalderen Lid sinds 6 jaar 178 documenten verkocht

€2,99

Ook beschikbaar in voordeelbundel v.a. €11,85

In winkelwagen

Opslaan

100% tevredenheidsgarantie
Direct beschikbaar na je betaling
Lees online óf als PDF
Geen vaste maandelijkse kosten

Ook beschikbaar in voordeelbundel (1)

Onderzoeksmethodologie UvA samenvatting literatuur aantekeningen hoorcolleges - gehaald met 7,6!

€ 28,41 € 11,85 9 items

1. Samenvatting - Samenvatting literatuur hoorcollege 1 onderzoeksmethodologie uva
2. Samenvatting - Samenvatting literatuur hoorcollege 8 onderzoeksmethodologie uva
3. Samenvatting - Samenvatting hoorcollege 7 onderzoeksmethodologie uva
4. Samenvatting - Samenvatting literatuur hoorcollege 6 onderzoeksmethodologie uva
5. Samenvatting - Samenvatting literatuur hoorcollege 5 onderzoeksmethodologie uva
6. Samenvatting - Samenvatting literatuur hoorcollege 4 onderzoeksmethodologie uva
7. Samenvatting - Samenvatting literatuur hoorcollege 3 onderzoeksmethodologie uva
8. Samenvatting - Samenvatting literatuur hoorcollege 2 onderzoeksmethodologie uva
9. Samenvatting - Onderzoeksmethodologie uva samenvatting + aantekeningen college 9 t/m 13
Meer zien

Research Methods in Social Relations ch. 9 Sampling Methods –
G. Maruyama & C.S. Ryan (2014)
Selecting a sample from a population can affect the validity of generalisations from the sample to the
population. Basic definitions:

 Population: The entire group defined by specific criteria, such as all US residents.
 Stratum: A subset of the population defined by additional specifications, like women aged
21-40.
 Population Element: A single member of the population.
 Census: A complete count and characteristic assessment of all elements in a population.
 Sample: A subset of the population selected for study, used to make inferences about the
entire population.
 Sampling Plan: A strategy to ensure the sample accurately reflects the population, including
measures for accuracy and confidence.
 Probability Sampling: Each element has a known chance of being selected, allowing
estimation of how closely sample findings match the population and accurate generalisation.
 Nonprobability Sampling: The probability of each element being included is unknown, often
used for convenience but less reliable for generalizations.
 Margin of Error: The range within which the true population value is expected to fall, based
on the sample estimate. For example, a margin of error of ±5% means the sample estimate is
expected to be within 5 percentage points of the true population value.
 Confidence Level: The probability that the sample estimate is within the margin of error
(e.g., 90% confidence).
 Representative Sampling Plan: A plan designed to produce a sample likely to accurately
reflect the population, though it cannot guarantee it.

Each method in nonprobability sampling has challenges with evaluating bias and calculating margins
of error or confidence levels due to the lack of random sampling.

 Haphazard/Convenience/Accidental Samples: Selects individuals randomly or those who are
easily accessible until the desired size is reached; introduces potential bias.
 Quota/Representative Samples: Ensures diverse representation by including cases from
each stratum (e.g., age, gender), but individual strata are still selected haphazardly, so
potential bias remains.
 Purposive Samples: Handpicks individuals based on specific criteria; not generalisable and
may introduce selection bias.
 Snowball Samples: Initial participants recruit others from hard-to-reach populations; grows
through referrals, which are haphazard and may introduce bias.

Probability sampling ensures that each element of the population has a known chance of being
included, improving accuracy and reliability. It helps by allowing us to estimate the likelihood that
sample results reflect the true population values and ensures sufficient representation from different
strata for accurate estimates.

 Simple Random Samples: Every element has an equal chance of being chosen using a
complete sampling frame and random number generators. The sampling frame is a
comprehensive list or method specifying the population from which samples are drawn. In

Dit zijn jouw voordelen als je samenvattingen koopt bij Stuvia:

Bewezen kwaliteit door reviews

Studenten hebben al meer dan 850.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet jij zeker dat je de beste keuze maakt!

In een paar klikken geregeld

Geen gedoe — betaal gewoon eenmalig met iDeal, creditcard of je Stuvia-tegoed en je bent klaar. Geen abonnement nodig.

Direct to-the-point

Studenten maken samenvattingen voor studenten. Dat betekent: actuele inhoud waar jij écht wat aan hebt. Geen overbodige details!

Veelgestelde vragen

Wat krijg ik als ik dit document koop?

Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.

Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?

Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.

Van wie koop ik deze samenvatting?

Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper fabiennevanvalderen. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.