[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2021
Citations4814
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 20
تعداد شماره ها: 39
تعداد مشاهده ی مقالات: 4312256
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 1317242

مقالات دریافت شده: 890
مقالات پذیرفته شده: 381
مقالات رد شده: 495
مقالات منتشر شده: 378

نرخ پذیرش: 42.81
نرخ رد: 55.62

میانگین دریافت تا پذیرش: 394 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.7 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 481.8 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
حجم نمونه در پژوهش‌های غیراحتمالی مبتنی بر اهداف و قدرت پیش‌بینی‌کنندگی
حسن گلی ناری ، محمد خراشادی زاده* ، غلامرضا محتشمی برزادران
چکیده:   (45 مشاهده)

تعیین حجم نمونه در نمونه‌گیری غیراحتمالی، به دلیل نبود مبانی ریاضی احتمالی، همواره چالشی اساسی بوده است. این مقاله با معرفی چارچوب نوین تعیین حجم نمونه مبتنی بر اهداف مدل‌سازی و قدرت پیش‌بینی، پارادایم استنتاج را از جمعیت‌مبنا به مدل‌‌مبنا تغییر می‌دهد. در این رویکرد، حجم نمونه بر اساس حداقل اندازه لازم برای بهینه‌سازی عملکرد مدل، تشخیص روابط معنادار و دستیابی به پیش‌بینی تعمیم‌پذیر تعریف می‌شود. چارچوب پیشنهادی با تلفیق شبیه‌سازی پیشرفته و تحلیل توان آماری، و با اتکا به بسته‌های تخصصی نرم‌افزار R، راهکاری نظام‌مند و عملی برای ارتقای اعتبار و استانداردسازی پژوهش‌های غیراحتمالی ارائه می‌کند. اگرچه مطالعه شبیه‌سازی کارایی این روش را در سناریویی واقع‌گرایانه نشان می‌دهد، اما وابستگی آن به داده‌های کمکی معتبر و دانش پیشین از پارامترهای مدل، محدودیت اصلی کاربرد آن به شمار می‌رود.

واژه‌های کلیدی: نمونه‌گیری غیراحتمالی، تعیین حجم نمونه، شبیه‌سازی مونت کارلو، استنتاج مدل‌محور.
متن کامل [PDF 1297 kb]   (50 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي و توسعه ای | موضوع مقاله: نمونه گیری
دریافت: 1404/9/21 | پذیرش: 1405/6/10
فهرست منابع
1. AAPOR (2013), Report of the AAPOR Task Force on Non-Probability Sampling, Prepared by Couper, M. P., Dever, J. A., and Gile, K. J.
2. Canty, A. and Ripley, B. D. (2023), boot: Bootstrap Functions, R package version 1.3-28, Available at https://CRAN.R-project.org/package=boot.
3. Castro-Martín, L., Rueda, M. and Ferri-García, R. (2025), Evaluation of Available Techniques and Their Combinations to Address Selection Bias in Nonprobability Surveys, AStA Advances in Statistical Analysis, 109(2), 1-35.
4. Champely, S. (2020), pwr: Basic Functions for Power Analysis, R package version 1.3-0, Available at https://CRAN.R-project.org/package=pwr.
5. Charmaz, K. (2014), Constructing Grounded Theory (2nd ed.), Sage Publications, London.
6. Chen, Y. (2020), Doubly Robust Inference for Non-Probability Samples, Journal of Survey Statistics and Methodology, 8(3), 485-510.
7. Chen, Y., Li, X. and Wang, Q. (2025), Doubly Robust Estimation for Non-Probability Samples with Heterogeneity, Journal of Computational and Applied Mathematics, 457, 116283.
8. Cochran, W. G. (1977), Sampling Techniques (3rd ed.), John Wiley & Sons, New York.
9. Creswell, J. W. and Plano Clark, V. L. (2017), Designing and Conducting Mixed Methods Research (3rd ed.), Sage Publications, Thousand Oaks.
10. Elliott, M. R. and Valliant, R. (2017), Inference for Nonprobability Samples, Statistical Science, 32(2), 249-264. [DOI:10.1214/16-STS598] []
11. Firestone, W. A. (1993), Alternative Arguments for Generalizing From Data as Applied to Qualitative Research, Educational Researcher, 22(4), 16-23. [DOI:10.3102/0013189X022004016] []
12. Fox, J. and Weisberg, S. (2019), An R Companion to Applied Regression (3rd ed.), Sage Publications, Thousand Oaks.
13. Grossman, J., Waring, S. and Jackson, L. (2023), simstudy: Simulation of Study Data, R packageversion 0.8.0, Available at https://cran.r-project.org/package=simstudy.
14. Guest, G., Bunce, A. and Johnson, L. (2006), How Many Interviews Are Enough? An Experiment with Data Saturation and Variability, Field Methods, 18(1), 59-82. [DOI:10.1177/1525822X05279903]
15. Guest, G., Namey, E. and Chen, M. (2020), A Simple Method to Assess and Report ThematicSaturation in Qualitative Research, PLOS ONE, 15(5), e0232076. [DOI:10.1371/journal.pone.0232076] [PMID] []
16. Gujral, S., Singh, P. and Sharma, N. (2025), The Double-Edged Sword of Consecutive and Snowball Sampling: Practical Utility Versus Methodological Compromise, Indian Journal of Psychological Medicine, Online first, 1-6.
17. Hennink, M. M., Kaiser, B. N. and Marconi, V. C. (2017), Code Saturation Versus Meaning Saturation: How Many Interviews Are Enough?, Qualitative Health Research, 27(4), 591-608. [DOI:10.1177/1049732316665344] [PMID] []
18. Herskovic, L. (2025), Sampling Techniques for Hard-to-Reach Populations: Literature Review, Food and Agriculture Organization, Rome.
19. Hosmer, D. W., Lemeshow, S. and Sturdivant, R. X. (2013), Applied Logistic Regression (3rd ed.), John Wiley & Sons, New Jersey. [DOI:10.1002/9781118548387]
20. Kuhn, M. (2023), caret: Classification and Regression Training, R package version 6.0-94, Available at https://cran.r-project.org/package=caret.
21. Nardo, M., Saisana, M., Saltelli, A., Tarantola, S., Hoffman, A. and Giovannini, E. (2008), Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide, OECD Publishing, Paris.
22. Pargent, F., Koch, T. K., Kleine, A. K., Lermer, E. and Gaube, S. (2024), A Tutorial on Tailored Simulation-Based Sample-Size Planning for Experimental Designs with Generalized Linear Mixed Models, Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 7(4), 1-18. [DOI:10.1177/25152459241287132]
23. Pfeffermann, D. (2015), Methodological Issues and Challenges in the Production of Official Statistics: 24th Annual Morris Hansen Lecture, Journal of Survey Statistics and Methodology, 3(4), 425-467. [DOI:10.1093/jssam/smv035]
24. Rahman, M. M. (2023), Sample Size Determination for Survey Research and Non-Probability Sampling Techniques: A Review and Set of Recommendations, Journal of Entrepreneurship, Business and Economics, 11(1), 42-62.
25. Särndal, C.-E., Swensson, B. and Wretman, J. (1992), Model Assisted Survey Sampling, Springer-Verlag, New York. [DOI:10.1007/978-1-4612-4378-6]
26. Schonlau, M. and Couper, M. P. (2017), Options for Conducting Web Surveys, Statistical Science, 32(2), 279-292. [DOI:10.1214/16-STS597]
27. Schreiber, J. B., Nora, A., Stage, F. K., Barlow, E. A. and King, J. (2006), Reporting Structural Equation Modeling and Confirmatory Factor Analysis Results: A Review, The Journal of Educational Research, 99(6), 323-338. [DOI:10.3200/JOER.99.6.323-338]
28. Shmueli, G. (2010), To Explain or to Predict?, Statistical Science, 25(3), 289-310. [DOI:10.1214/10-STS330]
29. Valliant, R. (2024), Sample Design Using Models, Survey Methodology, 50(2), 149-183.
30. Vehovar, V., Toepoel, V. and Steinmetz, S. (2016), Non-Probability Sampling, The SAGE Handbook of Survey Methodology, C. Wolf, D. Joye, T. W. Smith, and Y. Fu (Eds.), Sage Publications, London, 329-345. [DOI:10.4135/9781473957893.n22]
31. Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002), Modern Applied Statistics with S (4th ed.), Springer, New York. [DOI:10.1007/978-0-387-21706-2]
32. Xie, Y. (2014), knitr: A Comprehensive Tool for Reproducible Research in R, Chapman and Hall/CRC, Boca Raton.
33. Zhu, H. (2021), kableExtra: Construct Complex Table with 'kable' and Pipe Syntax, R package version 1.3.4, Available at https://cran.r-project.org/package=kableExtra.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.15 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4722