Nonprobability Limitations. As wond

Nonprobability Limitations. As wonderful and relatively easy these nonprobability
sampling techniques are, important limitations exist (Table 4.1). The first is that
the sample may not be representative of the larger population; therefore, making
inferences (i.e., generalizations) about the larger population is greatly weakened,
if not impossible at times. During undergraduate education, Jim worked on a study
that examined sale prices in clothing stores. A convenience sample process was
implemented using female-student-based social organizations. After several surveys
and interviews, the conclusion was: pick a sale percentage you want, advertise it, and
leave it alone because not one of the sample participants could correctly calculate the
actual amount saved. Well, that was true for the sample, but we doubt that the observation
would hold across all females across the university. That is, the results based
on the sample may not generalize to the target population of females aged 18–24.
The second limitation is that the sample may be biased. By biased, we mean
the actual statistical values derived from the collected data are incorrect. Someone
may call the results not trustworthy or translatable because the mean or average
value is incorrect based on our sampling process. Our initial sample responses
could have simply been a unique response pattern within the large distribution of
response patterns.
Probability Sampling
As stated previously, the most defining attribute of probability sampling is the ability
to calculate the probability of being chosen for participation. As you will notice, the

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Nonprobability Keterbatasan. Seperti indah dan relatif mudah nonprobability ini
teknik sampling yang, keterbatasan penting ada (Tabel 4.1). Yang pertama adalah bahwa
sampel tidak mewakili populasi yang lebih besar; Oleh karena itu, membuat
kesimpulan (yaitu, generalisasi) tentang populasi yang lebih besar sangat lemah,
jika tidak mustahil di kali. Selama pendidikan sarjana, Jim bekerja pada studi
yang meneliti harga jual di toko-toko pakaian. Sebuah proses sampel kenyamanan itu
dilaksanakan dengan menggunakan organisasi sosial berbasis perempuan-mahasiswa. Setelah beberapa survei
dan wawancara, kesimpulannya adalah: memilih persentase penjualan yang Anda inginkan, beriklan, dan
biarkan saja karena tidak salah satu peserta sampel benar bisa menghitung
jumlah sebenarnya yang disimpan. Nah, itu benar untuk sampel, tapi kami ragu bahwa pengamatan
akan terus di semua perempuan di seluruh universitas. Artinya, hasil berdasarkan
pada sampel mungkin tidak menggeneralisasi ke populasi target perempuan berusia 18-24.
Keterbatasan kedua adalah bahwa sampel mungkin bias. Oleh bias, kita berarti
nilai statistik yang sebenarnya berasal dari data yang dikumpulkan tidak benar. Seseorang
dapat menghubungi hasil tidak dapat dipercaya atau diterjemahkan karena mean atau rata-rata
nilai tidak benar didasarkan pada proses pengambilan sampel kami. Tanggapan sampel awal kami
bisa saja menjadi pola respon yang unik dalam distribusi besar dari
pola respon.
Probability Sampling
Seperti yang dinyatakan sebelumnya, yang mendefinisikan atribut yang paling de probability sampling adalah kemampuan
untuk menghitung probabilitas yang dipilih untuk berpartisipasi. Seperti yang Anda akan melihat, yang