Forschung Qunatitativ

Total Units/ sample size wanted = Intervall 

+ practical & effective 

- bias due to non-compliance of random principle 

Subjects are randomly drawn from accessible population (each member of defined & accessible population has an equal chance of beeing selected) 

+ differences between sample & population are due to chance 

+ no/ minimal bias 

+ maximal repräsentiv 

- time consuming if performed manually 

– Division of the target population based on 2 or more characteristics, e.g. age, gender, social status, into homogeneous strata

– Random selection of the desired number of participants per strata

– Proportional or disproportional (need for weighting)

Advantages:

– Valid comparison of subgroups is possible

– The under-representativeness of smaller subgroups can be compensated for by proportionate selection

Disadvantages:

– Time and cost consuming

– Difficulties in obtaining information on relevant variables

• Total population consisting of subpopulations or groups of study objects (multiple levels)

• Complete list of all clusters contained in the population

• Draw a simple random or stratified selection of clusters from the total population.

• Clusters are selected, rather than selecting individuals

Advantage:
• Less organizational effort

• Less time-consuming and cheaper than other strategies

Disadvantage:
• Survey error -> sampling is not so accurate

= selection of the most easily accessible participants or objects -> atypical subgroup of the population!

• Consecutive sampling e.g., recruit all patients who meet the criteria as soon as they are accessible/become available; sample is usually defined by a time period

• Use of volunteers e.g., by hanging up signs in schools or hospitals to recruit subjects ~ bias of self-selection

= non-probability sampling method incorporating elements of stratification

– Identification of population subgroups (strata)

– Determination of percentage shares (quotas) for each characteristic category and selection of persons

– Each stratum is represented in the same proportion as in the population

= researcher hand-picks subjects on the basis of specific criteria

– Knowledge of the population and its elements

– Selection of the typical test subjects of the population

Application: Expert survey Delphi surveys Qualitative research Often used in two-staged sampling

= identified subjects are asked to identify other subjects who have the requisite characteristics

• Approach is carried out in stages (identification of subjects)

• „Chain referral process“ called „snowballing“

• Used when individuals are difficult to identify, population of interest is rare, hidden, or hard to reach (homeless people, substance abusers, etc.)

• Advantages of non-probability sampling

– Easy access / availability

– ↓ costs 

– Relatively easy implemented

• Disadvantage of non-probability sampling

– Cave: low representativity, risk of bias 

- Veränderungen in der Abhängigen (Outcomevariable) eindeutig durch Einfluss der unabhängigen Variable (Manipulation / Intervention) 

- frei von systematischen Fehlern / Verzerrungen (Bias) 

- Generalisierbarkeit der Ergebnisse 

- Ergebnisse können auf andere Personen, Situationen, Settings, Kontexte übertragen werden

• Gold standard um Ursache-Wirkungsbeziehung (Kausalität) zu untersuchen

• Interne Validität (Glaubwürdigkeit)

• Lassen Schlüsse zur Efficacy/Effektivität einer Intervention zu

• Kontrolle über Gruppenzuteilung und Studienbedingungen

• Generalisierbarkeit der Ergebnisse (Externe Validität) (Abhängig auch von der Repräsentativität der Stichprobe, und anderen Faktoren)

- Randomisierung
Ist nicht immer ethisch vertretbar
Kann Absagen zur Teilnahme oder Drop-Outs verursachen

- „Künstliche“ Situation wird geschaffen
Die Realität in der klinischen Praxis wird nicht „abgebildet“ bzw. ausgeblendet (Efficacy vs. Effectiveness)

- Herausforderung: Integrität/Vereinheitlichung der Intervention
über längere Zeit und über verschiedene Studienzentren (praktisch unmöglich bei komplexen Interventionen)

- Wirksamkeit der Intervention
Effekte werden nicht entdeckt (z.B. unterpowert)
Effekte werden überschätzt z.B. statistische versus klinische Signifikanz und Relevanz

- Aufwändig und kostspielig
nichts für AnfängerInnen
nichts für „einsame“ ForscherInnen, sondern „scientific communities“ / Forschungsgruppen

Glaubwürdigkeit

Generalisierbarkeit

Vergleichbare Struktur wie experimentelle Studien/RCTs:

- Manipulation der unabhängigen Variablen -> Intervention/Behandlung

ABER:
- Entweder keine Kontrollgruppe und keine Randomisierung
- Oder keine Randomisierung

Beispiel: Nonequivalent Pretest-Posttest Control Group Design (keine Randomisierung)

+ Stärken

• Praktikabilität

• Einhaltung eines bestimmten Masses an Kontrolle, wenn das Durchführen eines „wahren“ Experiments nicht möglich ist

• Ethische Aspekte

- Limitation

• Kausalität kann häufig angezweifelt werden

• Bias-Risiko/ Confounding:
-Vergleichbarkeit der Gruppen?
-Gefundene Effekte aufgrund der Intervention?

Häufigkeit 

Number of existing cases at given point / 

total population at risk 

Number of new cases during specific time / 

Total population at risk 

Zwischen 0 und 1 

The probability That the obtained results are due to chance 

Unterhalb von 0,05, signifikant. Über 0,05, nicht signifikant.

Kennwert der ausdrückt inwieweit Messwerte frei von Messfehlern sind.

Bzw. das Ausmass in dem ein Messinstrument zwischen einzelnen Personen differenzieren kann. 

-> wahrer Wert immer unbekannt zwischen 0 (-1) [=schlecht] und 1 [=perfekt] 

-> die Methoden der Reliabilitätseinschätzung hängen von Reliabilitätsart ab. 

-> um welchen Faktor unterscheidet sich ein Risiko in zwei Gruppen (exponiert vs nicht exponiert)? 

1 = Risiko gleich 

>1 = Risiko unter Exposition grösser 

< 1 = Risiko unter Exposition kleiner 

-> wie stark hängt ein vermuteter Risikofaktor mit einem bestimmten Outcome zusammen? 

1 = kein Unterschied 

> 1 = Chance (odds) für outcome ist grösser 

< 1 = Chance (odds) für outcome ist kleiner