눈덩이 표집
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1. 개요
눈덩이 표집은 소수의 초기 정보 제공자를 활용하여, 그들의 사회적 네트워크를 통해 연구에 참여할 다른 사람들을 추천받는 표집 방법이다. 이 방법은 모집단의 구성원을 찾기 어렵거나 숨겨져 있는 경우, 특히 노숙자나 불법 약물 사용자 등 구성원들이 서로 밀접하게 연결된 경우에 유용하게 사용된다. 소셜 컴퓨팅, 분쟁 환경, 전문가 정보 수집, 공공 및 인구 보건 연구 등 다양한 분야에 적용되며, 가상 네트워크를 활용하는 가상 눈덩이 표집으로 확장되기도 한다. 장점으로는 숨겨진 집단에 접근하기 용이하고, 비용 효율적이라는 점이 있으나, 공동체 편향, 비무작위성, 표본 모집단의 크기를 알 수 없다는 단점도 존재한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 응답자 주도 표집(RDS)과 같은 방법이 개발되었으며, 윤리적 문제와 개선점을 고려하여 연구를 수행해야 한다.
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| 눈덩이 표집 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 유형 | 비확률 표본 추출 |
| 방법 | 초기 표본 선정 후, 네트워크 연결을 통해 표본 확장 참여자 추천 방식 활용 |
| 적용 분야 | 접근하기 어려운 집단 연구 (예: 마약 사용자, 성매매 종사자) 사회 네트워크 분석 질적 연구 |
| 특징 | |
| 장점 | 연구 대상 집단에 대한 접근성 향상 표본 크기 확대 용이 연구 참여 유도 용이 |
| 단점 | 표본의 대표성 확보 어려움 초기 표본 선택에 따라 결과 편향 가능성 존재 네트워크 구조에 대한 의존성 |
| 주의사항 | 표본의 대표성을 확보하기 위한 노력 필요 다양한 배경을 가진 초기 표본 선정 중요 네트워크 구조에 대한 이해 필요 |
| 활용 | |
| 분석 방법 | 질적 데이터 분석 사회 네트워크 분석 통계적 추론 (제한적) |
| 응용 | 사회학 연구 역학 연구 정책 연구 |
| 관련 용어 | |
| 관련 용어 | 비확률 표본 추출 눈덩이 표본 추출 (유사 용어) 네트워크 표본 추출 응답자 주도 표본 추출 (RDS) 사회 연결망 분석 |
2. 정의 및 방법
눈덩이 표집은 초기 소수의 정보 제공자를 활용하여, 그들의 사회적 네트워크를 통해 자격 기준을 충족하고 특정 연구에 잠재적으로 기여할 수 있는 다른 참여자를 추천받는 방법이다. "눈덩이 표집"이라는 용어는 눈덩이가 언덕을 굴러 내려가면서 크기가 커지는 것과 유사하다는 데서 유래했다.
이해 관계자에게 접근하여 연락처를 요청하고, 연락처를 확보하고 참여를 요청한다. 참여 프로그램에 포함될 수 있는 지역 사회 문제 그룹이 나타날 수 있다. 필요한 경우 연락처를 통해 눈덩이 표집을 계속하여 더 많은 이해 관계자를 확보한다. 눈덩이 표집 활동에 참여하는 사람들의 프로필을 넓혀 다양한 연락처를 확보한다.
2. 1. 방법
이해 관계자에게 접근하여 연락처를 요청하고, 연락처를 확보하고 참여를 요청한다. 참여 프로그램에 포함될 수 있는 지역 사회 문제 그룹이 나타날 수 있다. 필요한 경우 연락처를 통해 눈덩이 표집을 계속하여 더 많은 이해 관계자를 확보한다. 눈덩이 표집 활동에 참여하는 사람들의 프로필을 넓혀 다양한 연락처를 확보한다.3. 적용
3. 1. 요건
참가자들은 연구에 포함될 자격을 갖게 하는 특성을 공유하는 다른 사람들을 알고 있을 가능성이 높다.[8]3. 2. 적용 가능한 상황
눈덩이 표집은 모집단의 구성원을 찾기 어렵거나 숨겨져 있을 때 매우 유용하다. 예를 들어 노숙자나 불법 약물 사용자와 같이, 구성원들이 서로 밀접하게 연결된 경우에도 효과적이다.[8] 조직 범죄나 유사한 관심사를 공유하는 집단, 또는 특정 프로젝트와 관련된 동일 그룹에 참여하는 경우가 이에 해당한다.[8]3. 3. 응용 분야
=== 사회 컴퓨팅 ===눈덩이 표집은 소셜 컴퓨팅 분야에서 평가 표집으로 인식될 수 있다. 예를 들어, 면접 단계에서 눈덩이 표집은 접근하기 어려운 집단에 도달하는 데 사용될 수 있다. 이미 접촉이 이루어진 참여자 또는 정보 제공자는 자신의 소셜 네트워크를 사용하여 연구자가 연구에 참여하거나 기여할 수 있는 다른 사람들을 소개할 수 있다.
=== 분쟁 환경 ===
분쟁 환경에서 연구를 수행하는 것은 불신과 의심으로 인해 어렵다는 것이 관찰되었다. 분쟁 환경은 개인 또는 집단이 자신의 필요와 목표가 다른 개인 또는 집단의 목표 또는 필요와 상반된다고 생각하는 환경을 말한다. 개인 또는 집단 간의 이러한 갈등에는 영토, 자원, 무역, 시민 및 종교적 권리에 대한 주장이 포함될 수 있으며, 이는 상당한 오해를 유발하고 의견 불일치를 심화시켜 불신과 의심이 만연한 환경을 초래한다.[9] 특히, 한반도의 분단 상황과 일제 강점기의 역사적 경험은 이러한 불신과 의심을 더욱 심화시키는 요인으로 작용한다.
분쟁 환경에서는 전체 인구(특정 집단이 아닌)가 어느 정도 소외되어 연구자들이 연구를 위한 잠재적 참여자에게 접근하기가 어려워진다. 예를 들어, 권위주의 정권 하의 위협적인 정치 환경은 연구자들이 연구를 수행하는 데 장애물을 만든다. 특히, 과거 군사독재 시절의 억압적인 분위기는 연구 활동에 큰 제약을 가했다.
눈덩이 표집은 이스라엘-아랍 분쟁과 같은 분쟁 환경에서 연구를 수행하는 데 유용한 방법으로 입증되었다.[9] 눈덩이 표집을 통해 연구자는 인지적 및 정서적 수준에서 소외된 인구에게 접근하여 연구에 참여시킬 수 있다. 눈덩이 표집은 흔적 연결 방법론을 통해 미래에 대한 불확실성으로 인해 발생하는 불신 상황을 해결한다.[10] 이러한 방법은 특히, 남북 관계와 같이 민감하고 복잡한 분쟁 상황에서 유용하게 활용될 수 있다.
=== 전문가 정보 수집 ===
눈덩이 표집은 의학, 제조업 또는 고객 관계 방법과 같은 특정 분야의 전문가를 식별하고 전문적이고 가치 있는 지식을 수집하는 데 사용될 수 있다.
예를 들어, 3M은 수술용 가운을 몸에 적용하는 방법과 관련된 모든 분야의 전문가를 눈덩이 표집을 사용하여 초청했다. 관련된 모든 전문가는 더 많은 정보를 제공할 수 있는 다른 전문가를 추천할 수 있다.
=== 공공 및 인구 보건 연구 ===
눈덩이 표집은 소외되고, 범죄화되거나, 기타 낙인찍힌 행동과 그 결과에 대한 연구에서 참여자를 모집하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어 불법 물질 사용(예: 처방되지 않은 약물), 불법 자료 수집(예: 상아, 무면허 무기), 또는 낙인찍힌 행위(예: 거식증 지원, 성적 페티시) 등이 있다.[11] 주류 사회로부터의 배제 또는 노출에 대한 두려움이나 수치심은 일반적인 방법을 통해 참여자에게 연락하기 어렵게 만든다. 그러나 이러한 많은 행동의 특성상 이러한 행동에 참여하는 사람들은 서로 접촉하게 된다. 눈덩이 표집은 거리 관련 인구에 대한 많은 연구에 사용된다.[11]
3. 3. 1. 사회 컴퓨팅
눈덩이 표집은 소셜 컴퓨팅 분야에서 평가 표집으로 인식될 수 있다. 예를 들어, 면접 단계에서 눈덩이 표집은 접근하기 어려운 집단에 도달하는 데 사용될 수 있다. 이미 접촉이 이루어진 참여자 또는 정보 제공자는 자신의 소셜 네트워크를 사용하여 연구자가 연구에 참여하거나 기여할 수 있는 다른 사람들을 소개할 수 있다.3. 3. 2. 분쟁 환경
분쟁 환경에서 연구를 수행하는 것은 불신과 의심으로 인해 어렵다는 것이 관찰되었다. 분쟁 환경은 개인 또는 집단이 자신의 필요와 목표가 다른 개인 또는 집단의 목표 또는 필요와 상반된다고 생각하는 환경을 말한다. 개인 또는 집단 간의 이러한 갈등에는 영토, 자원, 무역, 시민 및 종교적 권리에 대한 주장이 포함될 수 있으며, 이는 상당한 오해를 유발하고 의견 불일치를 심화시켜 불신과 의심이 만연한 환경을 초래한다.[9] 특히, 한반도의 분단 상황과 일제 강점기의 역사적 경험은 이러한 불신과 의심을 더욱 심화시키는 요인으로 작용한다.분쟁 환경에서는 전체 인구(특정 집단이 아닌)가 어느 정도 소외되어 연구자들이 연구를 위한 잠재적 참여자에게 접근하기가 어려워진다. 예를 들어, 권위주의 정권 하의 위협적인 정치 환경은 연구자들이 연구를 수행하는 데 장애물을 만든다. 특히, 과거 군사독재 시절의 억압적인 분위기는 연구 활동에 큰 제약을 가했다.
눈덩이 표집은 이스라엘-아랍 분쟁과 같은 분쟁 환경에서 연구를 수행하는 데 유용한 방법으로 입증되었다.[9] 눈덩이 표집을 통해 연구자는 인지적 및 정서적 수준에서 소외된 인구에게 접근하여 연구에 참여시킬 수 있다. 눈덩이 표집은 흔적 연결 방법론을 통해 미래에 대한 불확실성으로 인해 발생하는 불신 상황을 해결한다.[10] 이러한 방법은 특히, 남북 관계와 같이 민감하고 복잡한 분쟁 상황에서 유용하게 활용될 수 있다.
3. 3. 3. 전문가 정보 수집
눈덩이 표집은 의학, 제조업 또는 고객 관계 방법과 같은 특정 분야의 전문가를 식별하고 전문적이고 가치 있는 지식을 수집하는 데 사용될 수 있다.예를 들어, 3M은 수술용 가운을 몸에 적용하는 방법과 관련된 모든 분야의 전문가를 눈덩이 표집을 사용하여 초청했다. 관련된 모든 전문가는 더 많은 정보를 제공할 수 있는 다른 전문가를 추천할 수 있다.
3. 3. 4. 공공 및 인구 보건 연구
눈덩이 표집은 소외되고, 범죄화되거나, 기타 낙인찍힌 행동과 그 결과에 대한 연구에서 참여자를 모집하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어 불법 물질 사용(예: 처방되지 않은 약물), 불법 자료 수집(예: 상아, 무면허 무기), 또는 낙인찍힌 행위(예: 거식증 지원, 성적 페티시) 등이 있다.[11] 주류 사회로부터의 배제 또는 노출에 대한 두려움이나 수치심은 일반적인 방법을 통해 참여자에게 연락하기 어렵게 만든다. 그러나 이러한 많은 행동의 특성상 이러한 행동에 참여하는 사람들은 서로 접촉하게 된다. 눈덩이 표집은 거리 관련 인구에 대한 많은 연구에 사용된다.[11]4. 장점 및 단점
4. 1. 장점
눈덩이 표집은 대체 및 보완적 연구 방법론으로 모두 사용될 수 있다. 까다로운 상황으로 인해 다른 연구 방법을 사용할 수 없고, 무작위 표집이 불가능할 때 대체 방법론으로 사용될 수 있다.[10] 또한, 할당 표집과 같은 표집 편향을 최소화하고 연구 수행의 질과 효율성을 높이기 위해 다른 연구 방법과 함께 보완적인 방법론으로도 사용될 수 있다.[10][13]- 숨겨진 집단 찾기: 조사자는 소셜 네트워크를 이용하여 알지 못했던 사람들을 조사에 포함시킬 수 있다.
- 특정 집단의 사람 찾기: 노숙자, 불법 약물 사용자 등, 해당 집단의 구성원을 찾을 수 있는 목록이나 다른 명백한 자료가 없는 경우, 조사자는 이전의 피험자와의 접촉 및 소통을 활용하여 새로운 피험자로부터 접근 및 협력을 얻을 수 있다. 피험자의 접근과 협력을 문서화하는 데 있어 핵심은 신뢰이다. 이는 조사자가 선의로 행동하고 피험자와 좋은 관계를 맺음으로써 달성된다.
- 방법론: 피험자가 숨겨진 집단을 찾는 데 활용되므로, 연구자는 표본 추출에 들이는 돈과 시간을 줄일 수 있다. 눈덩이 표집 방법은 복잡한 계획을 필요로 하지 않으며, 필요한 인력도 다른 표본 추출 방법에 비해 상당히 적다.[12]
4. 2. 단점
- '''공동체 편향''': 첫 번째 참여자는 표본에 강력한 영향을 미친다. 눈덩이 표집은 부정확하며 다양하고 부정확한 결과를 생성할 수 있다. 이 방법은 실제 표집을 수행하는 개인의 능력, 즉 수직적으로 네트워크를 형성하고 적절한 표본을 찾는 능력에 크게 의존한다. 성공하려면 목표 영역 내에 이전 연락처가 있어야 하며 목표 그룹 전체에서 정보 흐름을 유지할 수 있는 능력이 필요하다.[14]
- '''비무작위성''': 눈덩이 표집은 무작위 선택과 대표성에 대한 기존 개념을 뒷받침하는 많은 가정을 위반한다.[15] 그러나 사회 시스템은 연구자가 무작위로 모집할 수 있는 범위를 벗어난다. 눈덩이 표집은 사회 시스템에서 불가피하다.
- '''알 수 없는 표집 모집단 크기''': 전체 모집단의 총 크기를 알 방법이 없다.[8]
- '''앵커링''': 눈덩이 표집의 또 다른 단점은 표본이 목표 모집단을 정확하게 나타내는지 여부에 대한 확실한 지식이 부족하다는 것이다. 소수의 선택된 사람들만을 대상으로 하기 때문에 결과 그룹 내의 실제 경향을 항상 나타내는 것은 아니다. 표집을 수행할 적절한 사람을 식별하고 올바른 대상을 찾는 것은 시간 소모적인 과정이므로 이점이 비용보다 약간 크다.
- '''표집 방법에 대한 통제력 부족''': 대상이 숨겨진 모집단을 찾음에 따라 연구자는 표집 방법에 대한 통제력이 거의 없으며, 이는 주로 연구자의 통제 범위를 벗어난 방법으로 알려진 표집 풀에 추가할 수 있는 원래 대상 및 후속 대상에 따라 달라진다.
4. 2. 1. 보완 방법
취약점에 대한 최선의 방어는 가능한 한 다양한 초기 정보 제공자 집합으로 시작하는 것이다.[8]눈덩이 표집의 주요 단점을 개선하려는 노력의 결과로 응답자 주도 표집(RDS) 방법이 개발되었다.[16] RDS는 초기 비무작위 선택을 보상하기 위해 표본에 가중치를 부여하여 추천 방식을 보강하며, 이는 추천 방식에 의한 표집에서 발생하는 오류를 줄일 수 있다.[12]
5. 가상 눈덩이 표집
가상 눈덩이 표집은 전통적인 눈덩이 표집의 변형으로, 가상 네트워크의 참여자들에게 의존한다. 이는 연구자에게 새로운 장점과 단점을 가져다준다.
==== 장점 ====
눈덩이 표집은 접근하기 어렵고 참여시키기 어려운 온라인 집단에서 연구자의 관심 대상 개인을 더 잘 탐지할 수 있도록 돕는다.[17] 또한, 연구의 지리적 범위를 확장할 수 있다는 장점이 있다.[17] 눈덩이 표집은 결과의 대표성을 높일 가능성을 가져온다.[17]
가상 표집은 기존 눈덩이 표집에 비해 응답자 수를 늘릴 수 있다. Baltar(2012)는 페이스북을 사용하여 연구 참여자를 찾고 연구를 수행했는데, 참여자와 연구자 간의 신뢰를 구축하는 데 필요한 시간을 줄일 수 있었다고 한다. 연구자가 자신의 페이스북 프로필에서 개인 정보를 공유했기 때문에 참여자들은 개인 정보를 공유할 가능성이 더 높았고, 이는 더 높은 응답률로 이어졌다.[17]
이러한 온라인 기반의 눈덩이 표집은 기존 방식에 비해 비용이 적게 든다는 장점도 있다.[17]
==== 단점 ====
가상 표집 방법이 결과의 대표성을 높일 수 있음에도 불구하고, 표본 선택은 성별, 연령, 교육 수준, 사회경제적 수준 등 온라인 인구의 특성에 편향될 수 있다.[17] 목표 모집단이 항상 인터넷에 접근할 수 있는 것은 아니다.[17]
==== 연구 사례 ====
가상 눈덩이 표집 기법은 스페인에 거주하는 아르헨티나 기업가와 같은 소수 집단을 연구하기 위한 참여자를 찾는 데 사용되었다.[17] 이들 중 약 60%는 스페인 국적과 아르헨티나 국적을 모두 가지고 있다.[17] 스페인 국가 통계는 이들을 유럽 시민으로만 분류하며, 스페인 기업가 프로필과 관련된 출생지에 대한 정보도 없다.[17] 따라서 국가 통계에만 의존해서는 이 연구를 위한 표본 틀을 구성하는 것이 불가능했다.[17] 접근하기 어려운 이 집단을 대상으로 한 이 예시에서, 가상 네트워크의 사용은 참여 대상의 수를 늘렸고, 결과적으로 연구 결과의 대표성을 향상시켰다.[17]
5. 1. 장점
눈덩이 표집은 접근하기 어렵고 참여시키기 어려운 온라인 집단에서 연구자의 관심 대상 개인을 더 잘 탐지할 수 있도록 돕는다.[17] 또한, 연구의 지리적 범위를 확장할 수 있다는 장점이 있다.[17] 눈덩이 표집은 결과의 대표성을 높일 가능성을 가져온다.[17]가상 표집은 기존 눈덩이 표집에 비해 응답자 수를 늘릴 수 있다. Baltar(2012)는 페이스북을 사용하여 연구 참여자를 찾고 연구를 수행했는데, 참여자와 연구자 간의 신뢰를 구축하는 데 필요한 시간을 줄일 수 있었다고 한다. 연구자가 자신의 페이스북 프로필에서 개인 정보를 공유했기 때문에 참여자들은 개인 정보를 공유할 가능성이 더 높았고, 이는 더 높은 응답률로 이어졌다.[17]
이러한 온라인 기반의 눈덩이 표집은 기존 방식에 비해 비용이 적게 든다는 장점도 있다.[17]
5. 2. 단점
가상 표집 방법이 결과의 대표성을 높일 수 있음에도 불구하고, 표본 선택은 성별, 연령, 교육 수준, 사회경제적 수준 등 온라인 인구의 특성에 편향될 수 있다.[17] 목표 모집단이 항상 인터넷에 접근할 수 있는 것은 아니다.[17]5. 3. 연구 사례
가상 눈덩이 표집 기법은 스페인에 거주하는 아르헨티나 기업가와 같은 소수 집단을 연구하기 위한 참여자를 찾는 데 사용되었다.[17] 이들 중 약 60%는 스페인 국적과 아르헨티나 국적을 모두 가지고 있다.[17] 스페인 국가 통계는 이들을 유럽 시민으로만 분류하며, 스페인 기업가 프로필과 관련된 출생지에 대한 정보도 없다.[17] 따라서 국가 통계에만 의존해서는 이 연구를 위한 표본 틀을 구성하는 것이 불가능했다.[17] 접근하기 어려운 이 집단을 대상으로 한 이 예시에서, 가상 네트워크의 사용은 참여 대상의 수를 늘렸고, 결과적으로 연구 결과의 대표성을 향상시켰다.[17]6. 윤리적 문제
눈덩이 표집을 이용한 연구는 윤리적 문제로 인해 연구진이 잠재적 응답자에게 직접 연락하기 어려울 수 있다.[18] 프로그램 책임자나 직원이 초기 연락을 하고, 협조 의사가 있는 사람에게 프로젝트에 직접 연락하도록 요청하는 방식이 사용될 수 있다. 이 경우, 새로 모집된 연구 참여자는 연구의 적격성 기준을 이해하고 수용하도록 훈련받아야 한다.[18] 예를 들어, 약물 남용 장애 치료 연구에서, 많은 사람들이 치료 및 비치료에 관한 상식적인 이해와 다른 기준 때문에 적격성 기준을 이해하는 데 어려움을 겪었다. 민사 구금 프로그램에 오래 머물렀음에도 불구, 시설 구금이 비자발적이었거나 석방 후 재중독되었다가 회복된 경우 스스로를 비치료자로 정의하는 경우가 있었다.[18] 이러한 경우 정보 동의의 품질에 의문이 제기될 수 있다.[18]
질적 연구에서는 강제적인 느낌에 대한 우려 등 잠재적 윤리적 딜레마가 검토되고 연구 과정에 대한 권고가 이루어진다.[19]
7. 개선점
눈덩이 표집은 특정 집단에 접근하기 위해 참여자의 사회적 관계망을 조사하는 모집 방법이다. 캐스 브라운(Kath Browne)이 작성한 논문에 언급된 연구에 따르면, 사회적 관계망을 활용한 연구는 접근성이 높다.[20] 이 연구에서 캐스 브라운은 사회적 관계망을 활용하여 비-이성애 여성에 대해 연구했다. 눈덩이 표집은 잠재적 참여자 수가 적거나 주제의 민감성 때문에 조사 대상 집단에 접근하기 어려울 때 자주 사용된다.[20] 개인 간의 관계와 연결을 활용하기 때문에, 눈덩이 표집의 모집 기법은 참여자들이 자신의 삶에 대한 설명을 제공하도록 한다.[20]
이러한 위험을 완화하기 위해, 대상 부문에 대한 데이터를 수집하기 위해 단일 표집 방법에 의존하지 않는 것이 중요하다. 정보를 가장 정확하게 얻기 위해서는 회사가 표집이 통제되도록 할 수 있는 모든 것을 해야 한다. 또한, 올바른 인력을 사용하여 실제 표집을 수행하는 것이 필수적인데, 한 번의 기회를 놓치면 결과가 왜곡될 수 있기 때문이다.
7. 1. 사회적 관계망 활용
7. 2. 응답자 주도 표집 (RDS)
응답자 주도 표집(RDS)은 숨겨진 인구 집단을 연구하는 새로운 접근 방식이다. 이는 눈덩이 표집의 편향을 피하는 데 효과적으로 사용된다.[21] 응답자 주도 표집은 현장 표집 기술과 모집단의 특성에 대한 동질성 존재를 보정하는 맞춤형 추정 절차를 모두 포함한다.[21] 응답자 주도 표집 방법은 이러한 표본의 몇 가지 결함을 극복하기 위해 구조화된 인센티브의 이중 시스템을 사용한다.[21] 다른 연쇄 의뢰 방법과 마찬가지로 RDS는 숨겨진 인구 집단의 구성원에게 접근할 수 있는 사람이 자신의 동료라고 가정한다.[21]7. 3. 동료 존중 눈덩이 표집 (PEST)
동료 존중 눈덩이 표집(PEST)은 전문가 의견의 소규모 집단을 조사하는 데 유용한 눈덩이 표집의 변형된 형태이다.[22] 이 기법은 다른 눈덩이 기법에 비해 다음과 같은 여러 가지 장점이 있다고 알려져 있다.[22]- 첫 번째 단계의 연락 시드를 객관적으로 식별하는 지명 단계를 통해 눈덩이 표집의 초기 시드 샘플에 내재된 선택 편향을 줄인다.
- 네트워크 데이터를 분석하여 연구자가 정의한 인구 경계에 의해 편향되지 않은, 인구 규모에 대한 추정치를 제공한다.
- 표본 크기를 인구 규모와 비교하여 추정치를 보고함으로써 상대적 중요성을 측정한다.
- 의뢰 네트워크 분석을 통해 응답 프로파일의 변동을 설명하는 데 중요한 전문가 클러스터를 식별할 수 있다.
- 특정 경우에 응답률을 향상시킬 수 있는 의뢰 지명 전략을 허용하며, 지명 전략은 정보 제공자의 전문성에 대한 궁극적인 검증 역할을 하여 내용 타당도를 향상시킨다.
참조
[1]
논문
Snowball sampling
[2]
뉴스
Snowball Sampling
http://www.experimen[...]
2011-05-08
[3]
웹사이트
Snowball sampling
http://changingminds[...]
2022-11-17
[4]
논문
Respondent-Driven Sampling: A New Approach to the Study of Hidden Populations
[5]
논문
Sampling and Estimation in Hidden Populations Using Respondent-Driven Sampling
[6]
논문
Respondent-Driven Sampling II: Deriving Valid Estimates from Chain-Referral Samples of Hidden Populations
[7]
서적
The SAGE Encyclopedia of Qualitative Research Methods
SAGE Publications, Inc
[8]
서적
The SAGE Encyclopedia of Qualitative Research Methods
SAGE Publications, Inc
[9]
논문
Israeli‐Palestinian border enterprises revisited
2009-06-01
[10]
논문
Field research in conflict environments: Methodological challenges and snowball sampling
2011-07-01
[11]
논문
High prevalence of HIV infection among homeless and street-involved Aboriginal youth in a Canadian setting.
2008
[12]
논문
Using the Snowball Method in Marketing Research on Hidden Populations
2011
[13]
웹사이트
Social Research Update 33: Accessing Hidden and Hard-to-Reach Populations
http://sru.soc.surre[...]
2017-04-02
[14]
웹사이트
Snowball sampling
https://research-met[...]
[15]
서적
Encyclopedia of Social Science Research Methods
SAGE Publications, Inc.
[16]
논문
Respondent-Driven Sampling: A New Approach to the Study of Hidden Populations
http://www.responden[...]
1997
[17]
논문
Social research 2.0: virtual snowball sampling method using Facebook
2012
[18]
문서
Biernacki, Waldorf / SNOWBALL SAMPLING
[19]
논문
Issues in snowball sampling: The lawyer, the model and ethics
[20]
논문
Snowball sampling: using social networks to research non‐heterosexual women
[21]
웹사이트
What is Respondent Driven Sampling ?
http://www.responden[...]
2022-11-17
[22]
논문
Peer Esteem Snowballing: A methodology for expert surveys
[23]
웹인용
Snowball Sampling
http://www.experimen[...]
Experiment-resources.com
2011-05-08
[24]
웹인용
Snowball Sampling
http://changingminds[...]
Changing Minds.org
2011-05-08
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