במדגם תכליתי, אתה מדגם מאוכלוסייה עם מטרה מסוימת בראש. זאת בניגוד למדגם אקראי, שבו אתה בוחר נושאים בצורה אקראית כלשהי, וגם בניגוד לא מדגם נוחות, שבו אתה בוחר נושאים על סמך גורם נוח כלשהו (למשל, במקרה הם נמצאים בכיתה שלך יְוֹם).
חסרון עיקרי
החיסרון העיקרי של הדגימה התכליתית הוא שהמגוון העצום של הליכים סטטיסטיים מסיקים אינו תקף. סטטיסטיקה מסקנת מאפשרת לך להכליל ממדגם מסוים לאוכלוסייה גדולה יותר ולהצהיר עד כמה אתה בטוח שאתה צודק, או לגבי מידת הדיוק שלך. למרות ששיטות מסוימות פותחו עבור כמה דגימות תכליתיות, הן מורכבות יותר ולא מפותחות כמו אלה של דגימות אקראיות.
קל יותר לקבל מדגם של נושאים בעלי מאפיינים Partiuclar
אחת הדרכים לעשות מדגם תכליתי היא למצוא אנשים שחולקים מאפיינים מסוימים. לדוגמה, אם פיתחת שמפו חדש רק לאנשים עם שיער מתולתל, כדאי לך למצוא מדגם של אנשים עם שיער מתולתל. יהיה קשה, אם לא בלתי אפשרי, להשיג רשימה מלאה של אנשים כאלה ולקחת מהם מדגם אקראי; אם תדגום את כולם ואז תשאל את כולם אם לכולם שיער מתולתל, היית מבזבז הרבה זמן על אנשים עם סוגי שיער אחרים.
שקלול למאפיינים יוצאי דופן
סוג אחד של מדגם תכליתי הוא מדגם מכסה. במדגם מכסה אתה מחפש להשיג מספר מסוים של נושאים עם מאפיינים מסוימים. לדוגמה, יתכן שתתעניין במיוחד באיך ילידי אמריקה הצביעו בבחירות האחרונות, אך עדיין תתעניין כיצד אחרים הצביעו. לאחר מכן תוכל לדגום כדי להשיג לפחות 100 אינדיאנים. זה יאפשר לך לומר הצהרות מדויקות יותר לגבי התנהגות ההצבעה שלהם ולהשוות אותם גם לאחרים.
גישה לאנשים עם תכונות מקושטות
אם אתה צריך לקבל מדגם של אנשים שחולקים תכונה כלשהי שהיא סטיגמטית (למשל, שימוש בסמים אסורים) אז שיטה אחת היא דגימת כדור שלג. בטכניקה זו, כל אדם במדגם שלך ממליץ על אחרים שעשויים להיות מעוניינים לקחת חלק.