مبانی روش‌های پژوهش سلامت
واحد 8·35 دقیقه

نمونه‌برداری

چگونگی باریک شدن جمعیت هدف در مراحل مختلف تا رسیدن به افرادی که در واقع داده‌ها را در اختیار شما قرار می‌دهند، روش‌های احتمالی و غیر احتمالی برای انجام این انتخاب، و سوگیری‌هایی که در هر مرحله وارد می‌شوند.

پس از این درس شما قادر خواهید بود

  • توضیح دهید چرا نمونه‌گیری ضروری است و هزینه‌ی آن چقدر است.
  • اصطلاحات نمونه‌گیری را دقیقاً به‌کار ببرید: جمعیت‌های هدف، در دسترس، مورد نظر، مورد مطالعه و قابل ارزیابی.
  • معیارهای ورود را از معیارهای حذف متمایز کنید و توضیح دهید چرا این دو متضاد نیستند.
  • روش‌های اصلی نمونه‌گیری احتمالی و غیراحتمالی را همراه با نقاط قوت و ضعف آن‌ها توصیف کنید.
  • اعتبار درونی و بیرونی را به مراحل خاص زنجیره نمونه‌گیری مرتبط سازید.
  • با سوگیری‌های نمونه‌گیری آشنا شوید: داوطلبی، دسترسی‌پذیری، طول مدت، پوشش‌ندایی، عدم پاسخ، کاربر سالم و بازماندگی.
  • یک استراتژی نمونه‌برداری را گزارش کنید تا قابل تکرار باشد.

نمونه‌برداری

نمونه‌برداری چیست و چرا آن را انجام می‌دهیم

نمونه‌گیری فرآیندی است که طی آن تعدادی از آزمودنی‌ها از میان تمامی آزمودنی‌های یک گروه یا جامعهٔ مشخص انتخاب می‌شوند.

ما نمونه‌برداری می‌کنیم زیرا:

  • جمعیت مورد نظر معمولاً برای مطالعهٔ کامل بسیار بزرگ است.
  • جمعیت کل اغلب حتی قابل شناخت نیست. هیچ فهرستی از افرادی که بازی‌های ویدیویی انجام می‌دهند، یا از مردانی که با مردان رابطه جنسی دارند، یا از افراد چپ‌دست وجود ندارد.
  • مطالعهٔ یک زیرمجموعه معمولاً برای پاسخ به پرسش کافی است.
  • این به شما امکان می‌دهد کار را با بودجه‌ای محدود به پایان برسانید و قبل از بازنشستگی پاسخ دریافت کنید.
  • برای مطالعات مداخله‌ای، دلایل اخلاقی وجود دارد (شما بیش از حد لازم افراد را در معرض یک مداخله اثبات‌نشده قرار نمی‌دهید) و دلایل علمی (یک مطالعه خوب‌اجرایی در نمونه‌ای خوب‌انتخاب‌شده بر یک سرشماری بد‌اجرایی برتری دارد).

هزینه نمونه‌گیری، قطعیت است. هر نمونه، شرط‌بندی‌ای است بر اینکه افرادی که مطالعه کرده‌اید شبیه افرادی باشند که برایتان اهمیت دارند. بقیه این درس درباره این است که آن شرط چگونه بسته می‌شود و چگونه اشتباه از آب درمی‌آید.

واژگان

زنجیرهٔ «همهٔ کسانی که برایم اهمیت دارند» تا «افرادی که داده‌هایشان را واقعاً تحلیل می‌کنم» چندین حلقه دارد و از دست‌دادن در هر یک از آن‌ها سوگیری پدید می‌آید.

دوره تعریف مثال
جمعیت هدف جمعیتی که نتایج برای آن تعمیم داده خواهد شد افراد دارای HIV
جمعیت قابل دسترسی (چارچوب نمونه‌گیری) یک زیرمجموعهٔ جغرافیایی و زمانی تعریف‌شده که برای مطالعه در دسترس است افرادی که امسال در همیلتون با HIV زندگی می‌کنند
نمونهٔ مورد نظر نمونهٔ برنامه‌ریزی‌شده و فرضی: چه کسانی و چند نفر 200 نفر به‌صورت تصادفی از دفتر ثبت کلینیک انتخاب شدند.
نمونهٔ مطالعه زیرمجموعه‌ای از جمعیت قابل دسترسی که واقعاً مشارکت می‌کند 164 نفری که رضایت دادند
نمونه قابل ارزیابی زیرمجموعه‌ای که واقعاً داده‌های قابل‌استفاده ارائه می‌دهند 141 نفری که پیگیری را تکمیل کردند

هر پیکان در آن زنجیر گروه را تنگ‌تر می‌کند و می‌تواند آن را تحریف کند. مطالعه‌ای که بر روی 141 نفر گزارش شده است، ادعایی درباره همه کسانی که HIV را از طریق چهار گذار دارند مطرح می‌کند که هر یک ممکن است گزینشی بوده باشد.

یک چارچوب نمونه‌گیری خوب

چارچوب نمونه‌گیری فهرستی از همهٔ اقلام یا افراد در جامعهٔ آماری شماست: فهرستی کامل و مشخص از همهٔ کسانی که می‌خواهید مطالعه کنید.

یک چارچوب نمونه‌گیری خوب:

  • تمام افراد جمعیت هدف را شامل می‌شود.
  • تمام افرادی را که در جمعیت هدف نیستند، حذف می‌کند.
  • شامل اطلاعات تماس دقیق افراد منتخب است.

اغلب در دسترس نیست. بخش زیادی از دشواری عملی نمونه‌برداری از کار کردن بدون آن ناشی می‌شود.

معیارهای ورود و خروج

معیارهای ورود (شرایط احراز) ویژگی‌های اصلی جمعیت هدف را مشخص می‌کنند: سن، جنسیت یا مردانگی/زنانیگی، قومیت، شدت بیماری، محل سکونت و غیره. این معیارها تعیین می‌کنند که مطالعه درباره چه کسانی است.

معیارهای حذف، زیرمجموعه‌هایی از افراد را مشخص می‌کنند که اگر یک ویژگی خاص که با چیزی مشخص تداخل دارد وجود نداشت، مناسب بودند:

  • پیگیری: بازدیدکنندگان، افرادی که قصد نقل مکان دارند.
  • کیفیت داده‌ها: پایبندی ضعیف شناخته‌شده، مشکلات ارتباطی که مانع اندازه‌گیری قابل‌اعتماد می‌شوند.
  • تحلیل: افرادی چنان متمایز که در مدل جای نمی‌گیرند.
  • قابل‌قبول بودن رویکرد: افرادی که تصادفی‌سازی را نمی‌پذیرفتند.
  • قابلیت تعمیم‌پذیری: موارد غیرمعمول، برای مثال بارداری دوقلویی در یک مطالعه مامایی.
  • اخلاق: زنان باردار، کودکان، جایی که خطر موجه نیست.

معیارهای حذف، معکوس معیارهای شمول نیستند. این رایج‌ترین اشتباه در نگارش شرایط احراز صلاحیت است. «سن 18 تا 65 سال» یک معیار ورود است؛ «سن کمتر از 18 سال» معیار حذف نیست، بلکه صرفاً بیان مجدد است. معیار حذف برای کسی است که معیارهای ورود را دارد اما نباید ثبت‌نام شود و باید یکی از دلایل ذکرشده در فهرست بالا را داشته باشد.

هر معیار حذف دارای هزینه‌ای است: تععملی‌سازی را محدود می‌کند و روند جذب را کند می‌سازد. هر یک باید موجه باشد.

روش‌های نمونه‌برداری

روش‌های نمونه‌گیری به دو خانواده تقسیم می‌شوند. تفاوت در این است که آیا هر عضو جمعیت دارای احتمال انتخاب شناخته‌شده و غیرصفر است یا خیر.

نمونه گیری غیراحتمالی

نمونه گیری آسان. نمونه از افرادی تشکیل شده است که معیارهای واجد شرایط بودن را دارند و به راحتی در دسترس محقق هستند.

  • عالی از نظر هزینه و لجستیک.
  • خطر بالای سوگیری انتخاب.
  • می‌توان این خطر را با نمونه‌گیری متوالی (به گونه‌ای که هر فرد واجد شرایط به ترتیب و بدون انتخاب تصادفی وارد شود) یا با نمونه‌گیری در یک دوره زمانی طولانی کاهش داد که نوسانات زمانی را میانگین‌گیری می‌کند.

نمونه‌گیری هدفمند. پژوهشگر شرکت‌کنندگان را بر اساس هدف مطالعه انتخاب می‌کند و عمداً افرادی را برمی‌گزیند که می‌توانند به پرسش پاسخ دهند.

  • انعطاف‌پذیر و ساده، و مستقیماً در خدمت هدف مطالعه است.
  • خطر بالای سوگیری انتخاب.
  • این رویکرد استاندارد و مناسب در پژوهش کیفی است، جایی که هدف، عمق و گستردگی تجربه است نه برآوردی نماینده.

نمونه‌گیری سهمیه‌ای. جامعه به طبقات تقسیم می‌شود و شرکت‌کنندگان از هر طبقه انتخاب می‌شوند تا سهمیه پر شود.

  • آسان، سریع، ارزان و متناسب با جمعیت.
  • قابل استفاده زمانی که نمونه‌گیری احتمالی ممکن نیست.
  • انتخاب در هر طبقه تصادفی نیست، و این همان چیزی است که آن را از نمونه‌گیری طبقه‌ای متمایز می‌کند.

نمونه‌گیری توپ برفی (ارجاع زنجیره‌ای). شرکت‌کنندگان جذب‌شده، شرکت‌کنندگان آینده را جذب می‌کنند.

  • ایده‌آل زمانی است که چارچوب نمونه‌گیری وجود ندارد.
  • روش منتخب برای جمعیت‌های دور از دسترس (افراد بی‌خانمان) و جمعیت‌های انگ‌زده.
  • این نمونه شبکه‌های اجتماعی را دنبال می‌کند، بنابراین افراد خوش‌ارتباط را بیش از حد نمایندگی می‌کند و ممکن است اعضای منزوی را کاملاً نادیده بگیرد. نمونه‌گیری مبتنی بر پاسخ‌دهنده اصلاحی است که از ساختار جذب برای وزن‌دهی نتایج استفاده می‌کند و تا حدی این مشکل را برطرف می‌سازد.

نمونه گیری احتمالی

نمونه‌گیری تصادفی ساده. هر عضو چارچوب احتمال یکسانی برای انتخاب شدن دارد.

  • ایده‌آل. برای نمونه‌های به قدر کافی بزرگ، نمونه را از نظر عوامل شناخته‌شده و ناشناخته به یک اندازه شبیه جامعه می‌کند، و این ویژگی‌ای است که هیچ روش دیگری فراهم نمی‌کند.
  • از نظر مفهومی ساده
  • در جمعیت‌های کوچک، عدم تعادل‌های تصادفی همچنان رخ می‌دهند.
  • بدون چارچوب نمونه‌گیری امکان‌پذیر نیست.

نمونه‌گیری سیستماتیک. اعضا از فهرستی بر اساس یک نقطهٔ شروع تصادفی و یک فاصلهٔ دوره‌ای ثابت انتخاب می‌شوند. فاصلهٔ نمونه‌گیری برابر است با اندازهٔ جامعه تقسیم بر اندازهٔ نمونهٔ مورد نظر.

  • اجرای آن در میدان ساده است و نیازی به پیش‌درآمد کامل ندارد.
  • این روش زمانی شکست می‌خورد که فهرست دارای تناوبی باشد که با بازه مطابقت دارد. نمونه‌برداری هر هفت روز یک‌بار از فهرست کلینیک، هر بار همان روز هفته را به شما می‌دهد.

نمونه گیری طبقه‌ای. جامعه به زیرگروه‌ها (طبقات) تقسیم می‌شود و از هر یک نمونه‌ای تصادفی انتخاب می‌شود.

دلایل انجام این کار:

  • برای تضمین یک نمونهٔ نماینده بر اساس متغیر طبقه‌بندی، به‌جای اتکا به شانس.
  • چون شما به‌طور خاص به یک زیرجمعیت علاقه‌مند هستید و برای تحلیل آن به تعداد کافی از آن‌ها نیاز دارید.

اگر احتمال نمونه‌گیری در یک طبقه با سهم آن طبقه از جمعیت متفاوت باشد، تحلیل باید بر اساس آن وزن‌دهی شود. نمونه‌برداری بیش از حد از یک گروه کوچک و سپس تحلیل نمونه به‌گونه‌ای که گویی نماینده است، برآوردهای جانب‌دارانه تولید می‌کند.

نمونه‌گیری خوشه‌ای. واحدهای طبیعی (روستاها، شهرها، کلاس‌های درس، کلینیک‌ها) نمونه‌برداری می‌شوند و همه افراد در خوشه‌های منتخب گنجانده می‌شوند.

  • واحدهای نمونه‌گیری کمتری برای دسترسی، که اغلب تنها گزینه عملی در یک جغرافیای وسیع است.
  • وقتی پرسش پژوهش درباره خوشه‌ها باشد، می‌تواند بر اساس شرایط خود منطقی باشد.
  • اگر افراد واحد تحلیل باشند، تحلیل باید همبستگی درون خوشه‌ای را در نظر بگیرد. افراد در یک خوشه شباهت بیشتری نسبت به افراد در خوشه‌های مختلف دارند، بنابراین اندازه نمونه مؤثر کمتر از تعداد افراد است. نادیده گرفتن این موضوع منجر به فاصله‌های اطمینان بسیار باریک می‌شود.
  • هرچه تعداد خوشه‌ها کمتر باشد، احتمال نمایندگی نمونه کمتر است. ده خوشهٔ صدتایی معمولاً بدتر از صد خوشهٔ ده‌تایی است.

نمونه گیری چندمرحله‌ای. جمعیت‌های بزرگ برای عملی کردن فرایند به مراحل تقسیم می‌شوند، معمولاً با ترکیب نمونه‌گیری طبقه‌ای یا خوشه‌ای با نمونه‌گیری تصادفی ساده در مرحلهٔ نهایی. بیشتر سرشماری‌های ملی سلامت به این روش انجام می‌شوند.

همچنین ارزش دانستن دارد: نمونه‌گیری منطقه‌ای (انتخاب از روی نقشه‌ها)، نمونه‌گیری پنلی (همان افراد به‌صورت طولی دنبال می‌شوند) و نمونه‌گیری مبتنی بر پاسخ‌دهنده.

آیا نمونه‌برداری کار کرد؟

سه چک:

  1. آیا نمونه از نظر ویژگی‌های کلیدی به جمعیت شباهت دارد؟ جنسیت، قومیت، محل سکونت، شدت بیماری. در مواردی که داده‌های جمعیت در دسترس باشد، می‌توان این موضوع را به‌صورت آماری آزمون کرد.
  2. آیا حجم نمونه به اندازه کافی بزرگ است؟ محاسبه حجم نمونه موضوعی جداست، اما یک نمونه نماینده که خیلی کوچک باشد هیچ پاسخی نمی‌دهد.
  3. آیا نمونه به پرسش پژوهش پاسخ می‌دهد؟ یک نمونه کاملاً نماینده از جمعیت اشتباه، همچنان نمونه‌ای اشتباه است.

دو نوع اعتبار

زنجیره نمونه‌برداری مستقیماً بر دو نوع اعتبار منطبق می‌شود و این تطبیق ارزش حفظ کردن دارد.

اعتبار درونی میزانِ قابلیتِ تعمیم یافته‌های نمونه‌ی قابل ارزیابی به نمونه‌ی هدف است. آیا آنچه را که قصد داشتید اندازه‌گیری کنید، در افرادی که قصد داشتید آن را اندازه‌گیری کنید، اندازه‌گیری کردید؟

اعتبار بیرونی میزانِ تعمیم‌پذیری یافته‌های نمونه‌ی موردنظر به جمعیت هدف است. آیا می‌توان یافته‌های شما را فراتر از جمعیتی که در آن اندازه‌گیری شده‌اند، به‌کار برد؟

این تمایز اهمیت دارد زیرا این دو نوع خطا راه‌حل‌های متفاوتی دارند. یک مطالعه می‌تواند اعتبار درونی عالی داشته باشد و اعتبار بیرونی نداشته باشد: یک کارآزمایی که به‌طور دقیق روی داوطلبان مرد 25 ساله انجام شده باشد، چیزی درست دربارهٔ داوطلبان مرد 25 ساله به شما می‌گوید. بهبود اعتبار درونی (شرایط واجد شرایط بودن سخت‌گیرانه‌تر، کنترل بیشتر) اغلب اعتبار بیرونی را کاهش می‌دهد و تنش میان آن‌ها یک تصمیم طراحی است، نه مشکلی که باید حل شود.

تأثیرات جانبی نمونه‌گیری

تفاوت انتخابی یک خطای سیستماتیک است که ناشی از روش‌های به‌کاررفته برای انتخاب شرکت‌کنندگان در مطالعه است، از جمله خطاهای ناشی از مطالعه روی نمونه‌ای غیرتصادفی.

**تفاوت افراد داوطلب (خودانتخابی) **با کسانی که در یک مطالعه شرکت می‌کنند و کسانی که از آن امتناع می‌کنند، وجود دارد. این موضوع حتی زمانی که دعوت به‌صورت تصادفی انجام شده باشد نیز صادق است: دعوت تصادفی از افراد و تحلیل کسانی که پذیرفته‌اند، نمونه‌گیری تصادفی محسوب نمی‌شود. این موضوع به‌ویژه در جذب افراد از طریق آگهی در تابلوهای اعلانات، روزنامه‌ها یا رادیو اهمیت دارد، زیرا افرادی که خود ابتکار تماس را بر عهده می‌گیرند، گروهی منتخب هستند. نظرسنجی‌ها درباره رفتار شخصی به‌طور خاص تحت تأثیر این موضوع قرار می‌گیرند.

تفاوت در دسترسی. برخی از اقشار جمعیت دسترسی به آن‌ها دشوار است. یک نظرسنجی تلفنی افرادی را که تلفن ثابت ندارند از دست می‌دهد. یک نظرسنجی پستی افرادی را که نمی‌توانند بخوانند یا آدرس ندارند از دست می‌دهد. فراتر از کنار گذاشتن، این امر نمایندگی را تحریف می‌کند: یک نظرسنجی تلفنی خانگی در روز، نمونه‌برداری بیش از حد از افرادی می‌کند که خارج از خانه کار نمی‌کنند.

نمونه‌گیری جانبدارانه بر اساس طول. افرادی که زمان بیشتری را در پنجرهٔ نمونه‌گیری سپری می‌کنند، احتمال بیشتری دارد که نمونه‌گیری شوند. نمونه گیری از اتاق‌های انتظار بیمارستان، افرادی را که مکرراً مراجعه می‌کنند یا مدت طولانی منتظر می‌مانند، بیش از حد انتخاب می‌کند. در غربالگری سرطان، این امر به صورت شناسایی سیستماتیک بیش از حد تومورهای کند رشد ظاهر می‌شود که مدت طولانی‌تری در مرحله پیش‌بالینی قابل تشخیص می‌مانند و باعث می‌شود سرطان‌های شناسایی‌شده با غربالگری، بیش از آنچه واقعاً هستند، قابل درمان به نظر برسند.

تفاوت پوشش ناکافی. برخی از اعضای جمعیت به‌طور ناکافی نمایندگی می‌شوند: افرادی که تلفن یا ایمیل ندارند، افرادی که با زبان مشکل دارند، اقلیت‌های قومی.

تفاوت پاسخ‌دهندگان با غیرپاسخ‌دهندگان. کسانی که پاسخ می‌دهند از کسانی که پاسخ نمی‌دهند به‌طور معناداری متفاوت‌اند، چه به‌خاطر امتناع، ابزارهای نامناسب، فراموش کردن بازگرداندن پرسشنامه، نرسیدن پرسشنامه به همه یا تمایل بیشتر برخی گروه‌ها به پاسخ دادن.

تفاوت سلامت افراد شرکت‌کننده. افرادی که داوطلبانه در پژوهش‌ها ثبت‌نام می‌کنند عموماً سالم‌تر از جمعیت عمومی هستند. آن‌ها همچنین احتمال بیشتری دارند که به درمان پایبند باشند، در پیگیری‌ها شرکت کنند و سایر رفتارهای ترویج‌کننده سلامت را دنبال کنند، به همین دلیل پایبندی به دارونما در کارآزمایی‌ها پیش‌بینی‌کننده بقا است.

تحریف بازماندگان. خطای منطقی‌ای است که در آن تمرکز بر کسانی می‌شود که از فرایند گزینش عبور کرده‌اند و از کسانی که عبور نکرده‌اند، معمولاً به‌خاطر نامرئی بودنشان، غافل می‌شویم. مطالعه‌ای درباره عوامل مرتبط با فارغ‌التحصیلی که در روز مراسم فارغ‌التحصیلی انجام می‌شود، همه کسانی را که تحصیل را رها کرده‌اند نادیده می‌گیرد. مطالعه‌ای درباره عوامل خطر در افرادی که دچار حمله قلبی شده‌اند، همه کسانی را که پیش از رسیدن به بیمارستان فوت کرده‌اند نادیده می‌گیرد.

گزارش‌دهی نمونه‌برداری

نمونه‌برداری باید به‌گونه‌ای گزارش شود که روشن، قابل تکرار و موجه باشد. گزارش:

  • رویکرد نمونه‌گیری به‌کاررفته و دلیل انتخاب آن
  • دامنه زمانی
  • چه کسانی مورد نمونه‌گیری قرار گرفتند: معیارهای کامل ورود و خروج
  • کجا، در صورت لزوم
  • توسط چه کسی، در صورت لزوم
  • رویکردهای مورد استفاده برای افزایش جذب یا کاهش سوگیری
  • اسناد منبع یا فریم‌های مورد استفاده

استراتژی نمونه‌گیری که از توصیف منتشرشده قابل بازتولید نباشد، قابل ارزیابی نیست و بار این ناکامی بر دوش خواننده می‌افتد.

پیام‌های کلیدی

  • نمونه‌ها اطلاعاتی دربارهٔ یک گروه بزرگ‌تر ارائه می‌دهند و باید شبیه آن گروه باشند.
  • نمونه‌های تصادفی و مبتنی بر احتمال ترجیح داده می‌شوند، به‌ویژه وقتی که بزرگ باشند، زیرا عوامل ناشناخته و شناخته‌شده را متعادل می‌کنند.
  • تفاوت انتخاب نمونه باید در مرحله طراحی پیش‌بینی شود، نه اینکه در مرحله تحلیل کشف گردد.
  • انتخاب روش باید موجه و قابل تکرار باشد و تنها در صورتی قابل تکرار است که به‌طور کامل گزارش شود.

درک خود را بررسی کنید

  1. یک مطالعه با ارسال پست در یک انجمن حمایت از بیماران دیابتی شرکت‌کنندگان را جذب می‌کند و گزارش می‌دهد که نمونه‌اش «نماینده افراد مبتلا به دیابت نوع 2» است. سه سوگیری را که در این مطالعه وجود دارد نام ببرید و برای هر یک بگویید آیا بر اعتبار درونی، اعتبار بیرونی یا هر دو تأثیر می‌گذارد.
  2. به کسی که در حال نوشتن اولین پروتکل خود است توضیح دهید که چرا «عدم برآورده کردن معیارهای ورود» یک معیار حذف معتبر نیست و یک معیار حذف صحیح همراه با دلیل آن ارائه دهید.
  3. شما می‌خواهید کارکنان بهداشتی را در 40 شهرستان روستایی مورد بررسی قرار دهید و نمی‌توانید به همهٔ آن‌ها سفر کنید. یک استراتژی نمونه‌گیری چندمرحله‌ای طراحی کنید، بیان کنید در تحلیل باید چه مواردی را در نظر بگیرید و بگویید در مقایسه با نمونه‌گیری تصادفی ساده چه چیزی را از دست می‌دهید.
  4. یک مطالعه بیماران مراجعه‌کننده به بخش اورژانس را در یک دوره دو هفته‌ای نمونه‌برداری می‌کند. توضیح دهید نمونه‌برداری جانبدارانه از نظر مدت چگونه می‌تواند بر نتایج تأثیر بگذارد و یک تغییر در طرح مطالعه پیشنهاد کنید که آن را کاهش دهد.
  5. یک کارآزمایی نشان داد که بیماران پایبند در بازوی دارونما مرگ‌ومیر کمتری نسبت به بیماران غیرپایبند در بازوی دارونما داشتند. این چه چیزی را به شما می‌گوید و چه معنایی برای مطالعات مشاهده‌ای دارد که بیماران پایبند و غیرپایبند به داروی فعال را مقایسه می‌کنند؟
  6. نمونه گیری سهمیه‌ای را از نمونه گیری طبقه‌ای متمایز کنید. چرا این تفاوت برای اعتبار برآورد حاصل اهمیت دارد؟

مطالعه بیشتر

  • Hulley SB, Cummings SR, Browner WS, Grady DG, Newman TB. Designing Clinical Research. 4th ed. Chapter 3: Choosing the study subjects, specification, sampling, and recruitment.
  • Heckathorn DD. Respondent-driven sampling: a new approach to the study of hidden populations. Soc Probl. 1997;44(2):174-199.
  • Zhou XH, Obuchowski NA. Length-biased sampling and its consequences in screening studies.
  • Delgado-Rodriguez M, Llorca J. Bias. J Epidemiol Community Health. 2004;58(8):635-641.

اصطلاحات کلیدی

جمعیت هدفجمعیت در دسترسچارچوب نمونه‌گیرینمونه قابل ارزیابینمونه گیری احتمالینمونه گیری آساننمونه گیری طبقاتینمونه گیری خوشه‌اینمونه گیری سیستماتیکنمونه گیری توپی برفیتبعیض داوطلبانهتنگنایی بازماندگیاعتبار درونیاعتبار بیرونی