Dobór celowy próby jako kluczowy element prowadzenia badań

Jednym z kluczowych elementów przeprowadzanych badań jest właściwy dobór próby badawczej. Ma ona fundamentalny wpływ na wiarygodność i tym samym jakość uzyskanych analiz. Po zdefiniowaniu problemu badawczego należy zastanowić się, od jakiej grupy respondentów można uzyskać odpowiednią ilość danych, które będą miały faktyczne znaczenie w opracowywaniu rozwiązania.

Należ też pamiętać, że dobór próby przebiega w czterech następujących etapach:
•    definiowanie właściwej zbiorowości,
•    ustalenie ilości osób niezbędnej do pozyskania wiarygodnych danych
•    wybór metody doboru próby
•    pobranie próby z planu


Idealnym rozwiązaniem jest dobór próby pod względem rodzaju przeprowadzanych badań, ale bardzo często zdarza się tak, że determinuje to dostępność potencjalnych respondentów. Wyróżnia się dwa ogólne sposoby doboru próby: losowy (probabilistyczny) i nielosowy (nieprobablistyczny).
Spośród kilku technik doboru próby w sposób nielosowy jedną z bardziej popularnych jest tzw. dobór celowy z ang. purposive sampling, a w Polsce nazywany również eksperckim. Polega na subiektywnym doborze respondentów, którzy będą najbardziej wartościowym źródłem informacji odnoszących się do poruszanego problemu badawczego. Badacz świadomie typuje grupę osób, które odznaczają się konkretnymi cechami. Zawsze są to cechy istotne dla wyniku badania, dlatego ich właściwe określenie staje się jednym z kluczowych elementów przy doborze celowym. Badacz decydując się na użycie takiej techniki, chce tym samym stworzyć próbę bliskiej reprezentatywnej, czyli takiej, która jako części populacji będzie mogła w przybliżeniu być porównywalna z ogółem danej populacji. Nie można jednak zapomnieć o tym, że decydując się na dobór celowy, badacz musi posiadać konkretną wiedzę na temat badanej populacji. Nie można w tej sytuacji dopuścić do przypadkowości.


Dobór celowy jest najczęściej stosowany w:
•    badaniach dotyczących małych podzbiorów populacji,
•    badaniach pilotażowych, najczęściej w celu przetestowania wśród różnych członków populacji narzędzia badawczego,
•    w badaniach porównawczych, podczas których analizuje się cechy podobne i wspólne dla danych społeczności, ale które funkcjonują w nieco innych warunkach,  
•    przypadku case study, który odbiega od ogólnie przyjętych norm.
Co ciekawe po tę technikę sięga się często, przeprowadzając sondaże przedwyborcze, mimo iż istnieje spore ryzyko wystąpienia nieokreślonego prawdopodobieństwa reprezentatywności. Skorzystano z tego m.in. w wyborach prezydenckich w Stanach Zjednoczonych, gdzie wyznaczono okręgi wyborcze, w których wyniki były stosunkowo takie same do tych uzyskanych w całym stanie i przeprowadzono sondaż. Takie rozwiązanie staje się coraz bardziej powszechne w wielu krajach na całym świecie.