Aarhus University Seal / Aarhus Universitets segl

Kvote sampling

Kvote sampling minder om stratificeret tilfældig sampling. I begge tilfælde er målet at producere et sample, der afspejler populationens fordeling af folk i bestemte kategorier. Eksempler på sådanne kategorier kunne være køn, etnicitet, aldersgrupper, socioøkonomiske grupper eller bopælsregion. Antallet af mennesker, der skal undersøges i hver gruppe, kaldes kvoter. Ligesom i stratificeret tilfældig sampling kan kvoterne være opdelt i lag. F.eks. kan der blandt flere under-grupper være brug for en gruppe vietnamesere, hvoraf de 8 skal være kvinder i alderen 25-34 år, som har en lav indkomst og bor i et bestemt område. 

Kvote sampling adskiller sig fra stratificeret tilfældig sampling ved, at deltagerne ikke bliver udvalgt med en sandsynligheds-sampling strategi. Når det er besluttet, hvor mange deltagere, der skal bruges i hver kategori, er det op til dem, der rekrutterer deltagerne, at finde nogle, der imødekommer kriterierne. Ofte kan man være nødt til at spørge folk om deres karakteristika, for at være sikker på, om de lever op til de opstillede kriterier. Når en kvoten for en undergruppe af deltagere er blevet mødt, holder man simpelthen op med at lede efter deltagere med disse specifikke karakteristika.

Kvote sampling er betydeligt nemmere og hurtigere at udføre end sandsynlighedssampling, men der er også ulemper ved kvote sampling. Selvom metoden kan sikre, at sample er repræsentativt for populationen på en række overfladiske karakteristika, så kan repræsentativiteten muligvis halte på andre områder. F.eks. vil kvote samples have en tendens til kun at inkludere individer i hver kategori, som er lette at komme i kontakt med eller lette at henvende sig til.