Snowball Sampling



“Snowball Sampling ဆိုတာက သုတေသနလုပ်ဖို့ ခက်ခဲတဲ့ လူအုပ်စုတွေကို လေ့လာတဲ့အခါ အသုံးဝင်တဲ့ နည်းလမ်းတစ်ခုပါပဲ။ စဉ်းစားကြည့်ပါ… မူးယစ်ဆေးစွဲနေတဲ့သူတွေအကြောင်းကို လေ့လာချင်တယ်ဆိုရင် မူးယစ်ဆေးစွဲနေတဲ့သူတွေကို ရှာဖို့ ခက်ခဲနိုင်ပါတယ်။ အဲ့ဒီလို အခြေအနေမျိုးမှာ Snowball Sampling က အသုံးဝင်လာတာပါ။

Snowball Sampling ကို ဘယ်လိုလုပ်မလဲဆိုတော့…

၁။ ပထမဦးဆုံး သုတေသနနဲ့ သက်ဆိုင်တဲ့ လူတစ်ယောက် (ဒါမှမဟုတ်) နှစ်ယောက်ကို စရှာရပါမယ်။ ဒီလူတွေကို “initial seeds” လို့ခေါ်ပါတယ်။

၂။ ပြီးရင် အဲ့ဒီလူတွေကို သုတေသနနဲ့ သက်ဆိုင်တဲ့ တခြားလူတွေကို သိလားလို့ မေးရပါမယ်။ သိရင် သူတို့နဲ့ ဆက်သွယ်လို့ရအောင် လုပ်ခိုင်းရပါမယ်။

၃။ အဲ့ဒီလို ဆက်သွယ်လို့ရတဲ့ လူတွေကိုလည်းသုတေသနနဲ့ သက်ဆိုင်တဲ့ တခြားလူတွေကို သိလားလို့ ထပ်မေးရပါမယ်။

၄။ အဲ့ဒီလိုမျိုး ဆက်သွယ်လို့ရတဲ့ လူတွေဆီကနေ သတင်းအချက်အလက်တွေ စုဆောင်းပြီး အထက်က အဆင့်တွေကို ထပ်ခါထပ်ခါ လုပ်ရပါမယ်။

အဲ့ဒါကြောင့် ဒီနည်းလမ်းကို Snowball (နှင်းဘောလုံး) နဲ့ ခိုင်းနှိုင်းတာပါ။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ နှင်းဘောလုံးကို လှိမ့်လိုက်ရင် ပိုကြီးသွားသလိုပဲ Sample Size ကလည်း လူတွေဆီကနေ တဆင့်သိရတဲ့ လူတွေ များလာတာနဲ့အမျှ တဖြည်းဖြည်း ကြီးသွားလို့ပါပဲ။

Sample Size တွက်နည်းကို ပြောရရင် Snowball Sampling မှာ Sample Size တွက်ဖို့အတွက် တိကျတဲ့ Formula မရှိပါဘူး။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ ဒီနည်းလမ်းက လူတွေအပေါ်မှာ မူတည်ပြီး ဆက်သွယ်ရတာပါ။ ဒါပေမဲ့ ယေဘုယျအားဖြင့်တော့ သုတေသနအတွက် လုံလောက်တဲ့ Data ရဖို့ လိုအပ်တဲ့ လူအရေအတွက်ကို ခန့်မှန်းရပါမယ်။ ဒါကသုတေသနရဲ့ ရည်ရွယ်ချက်နဲ့ စုဆောင်းချင်တဲ့ Data အမျိုးအစားပေါ်မှာ မူတည်ပါတယ်။

အားသာချက်တွေကတော့…

– လူတွေကို ရှာရခက်တဲ့ အခြေအနေတွေမှာ အသုံးဝင်ပါတယ်။
– လူတွေအကြောင်းကို နက်နက်နဲနဲ သိခွင့်ရပါတယ်။
– လူတွေကြားထဲက ဆက်ဆံရေးတွေကို လေ့လာခွင့်ရပါတယ်။

အားနည်းချက်တွေကတော့…

– Bias ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့  Sample က initial seeds တွေနဲ့ ဆက်သွယ်မှုရှိတဲ့ လူတွေပဲ ဖြစ်နေနိုင်လို့ပါ။
– ယေဘုယျ မဆန်ပါဘူး။ population ကို ကိုယ်စားမပြုနိုင်ပါဘူး။
– သုတေသနလုပ်တဲ့သူက လူတွေကို ထိန်းချုပ်ဖို့ ခက်ခဲပါတယ်။

Snowball Sampling ကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးသင့်လဲဆိုရင်တော့…

– မူးယစ်ဆေးစွဲနေတဲ့သူတွေ၊ လိင်အလုပ်သမတွေ၊ ရွှေ့ပြောင်းအလုပ်သမားတွေ စတဲ့ သုတေသနလုပ်ဖို့ ခက်ခဲတဲ့ လူအုပ်စုတွေကို လေ့လာချင်တဲ့အခါ
– လူတွေအကြောင်းကို နက်နက်နဲနဲ သိချင်တဲ့အခါ
– လူတွေကြားထဲက ဆက်ဆံရေးတွေကို လေ့လာချင်တဲ့အခါမျိုးတွေမှာ သုံးသင့်ပါတယ်။

ဥပမာအနေနဲ့ ပြောရရင် မြန်မာနိုင်ငံမှာရှိတဲ့ LGBTQ+ လူတွေအကြောင်းကို လေ့လာချင်တယ်ဆိုပါတော့။ ဒါဆိုရင် LGBTQ+ အဖွဲ့အစည်းတွေမှာရှိတဲ့ လူတွေနဲ့ စပြီး ဆက်သွယ်လို့ရပါတယ်။ ပြီးရင် အဲ့ဒီလူတွေကို သုတေသနနဲ့ သက်ဆိုင်တဲ့ တခြား LGBTQ+ လူတွေကို သိလားလို့ မေးလို့ရပါတယ်။ အဲ့ဒီလို ဆက်သွယ်မှုတွေကနေ Sample Size ကို တဖြည်းဖြည်း တိုးချဲ့သွားလို့ရပါတယ်။ ဒါ Snowball Sampling ပါပဲ။

သတိထားရမယ့်အချက်က Snowball Sampling ကို သုံးတဲ့အခါ ရလဒ်တွေက တိကျမှု မရှိနိုင်ဘူးဆိုတာကို အမြဲသတိထားပါ။ ဒီနည်းလမ်းကို သုံးပြီး ရလာတဲ့ အချက်အလက်တွေကို အတည်ပြုဖို့အတွက် တခြား သုတေသနနည်းလမ်းတွေကိုလည်း သုံးသင့်ပါတယ်။

နပေတိုး


Discover more from naywinaung

Subscribe to get the latest posts sent to your email.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Related Post

Resilient , Renovation and Reactivation of hospital after disasterResilient , Renovation and Reactivation of hospital after disaster

Resilient , Renovation and Reactivation of hospital after disaster ဒီအကြောင်းအရာဟာ ဆေးရုံတွေကို ဘေးအန္တရာယ်ခံနိုင်ရည်ရှိအောင် ပြန်လည်တည်ဆောက်တာ၊ ပြုပြင်တာနဲ့ ပြန်လည်လှုပ်ရှားတာဖြစ်တဲ့အတွက် ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့အစည်း (WHO) နဲ့ နိုင်ငံတကာအဖွဲ့အစည်းတွေရဲ့ လမ်းညွှန်ချက်တွေ၊ သီအိုရီတွေအပေါ် အခြေခံပြီး ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပဲ ရှင်းပြချင်ပါတယ်။Resilience (ခိုင်ခံ့မှု)ပထမဆုံးအနေနဲ့ Resilience (ခိုင်ခံ့မှု) အကြောင်း ပြန်ကြည့်ရအောင်။ ဒါက

EHEALTH ArchitectureEHEALTH Architecture

#eHealth#Architecture     အရင်အပတ်တွေက eHealth Model တွေအကြောင်းကို အကြမ်းဖျဉ်းရေးခဲ့ပါတယ်။ ကျန်တဲ့ model တွေကို ဆက်မရေးတော့ပါဘူး။ အားလုံးပဲ မိမိတို့ စိတ်ဝင်စားရင် ရှာဖတ်နိုင်ပါတယ်။ ဒါမှမဟုတ် ကျွန်တော့်ထံ email ပို့ပြီး ဆက်သွယ်နိုင်ပါတယ်။အခု ဆက်ပြီးရေးသားချင်တာက eHealth Architecture တွေပဲဖြစ်ပါတယ်။ Architecture တွေအကြောင်းကို မပြောခင် ဘာကြောင့် Architecture တွေက အရေးကြီးသလဲ

Convergence Model of EpidemiologyConvergence Model of Epidemiology

Convergence Model of Epidemiology ဆိုတာ ဘာလဲ? Convergence Model ဆိုတာ ရောဂါတစ်ခုဖြစ်ဖို့ အကြောင်းအမျိုးမျိုးတွေ (ဥပမာ၊ မျိုးရိုးဗီဇ၊ ပတ်ဝန်းကျင်၊ နေ့စဉ်ဘဝပုံစံ) တွေ တစ်ပြိုင်နက် ပေါင်းစပ်ပြီး “ဆုံတွေ့” လာတဲ့ အခါ ရောဂါဖြစ်ပေါ်လာတယ်လို့ ရှင်းပြတဲ့ မော်ဒယ်ပါ။  ဒါကို ဥပမာအနေနဲ့ ပြောရရင်၊ ရောဂါတစ်ခုဖြစ်ဖို့ တစ်ခုတည်းတစ်ချက်တည်းက မလုံလောက်ပါဘူး။အကြောင်းအချက်တွေ