在primary research中，不管采用的是observation，interview还是questionnaire，研究者都需要招募一些受访者或者研究对象。为了更好地收集研究数据，留学生需要明白sampling strategy的概念以及不同sampling strategy的运用场景。在讨论sampling strategy之前，需要先明确population和sample的概念。Population指的是研究主题相关的整个群体。在澳洲毕业论文研究中，research question的答案和研究的findings可以从这个群体中总结出来，也能适用于这个群体。
而sample则是研究中选取的特定组。Sample来自于population但是其规模比population小得多。在不同的研究中，population指的不一定都是人群。在一些研究中population可以是物体、事件、国家或者组织。比如在做关于某些产品的广告的研究时，population可以是该产品不同品牌所有时间段的广告。而在选择sample时，这一群体就需要被缩小到某一时间段或者某一价格段位。以此来选定有效的研究样本，也能让整个研究更有针对性。
其次选择样本时，有两个sampling methods的基本分类，既probability sampling和non-probability sampling。一般来说，probability sampling就是随机选择样本，从而使研究者对整个分类做出强有力的统计推断。而non-probability sampling则是基于便利性或者其他的非随机选择来选取sample。non-probability sampling注重的是便利性。因此在选择不同sampling methods时，研究者需要考虑样本的统计学意义还有采集的便利性。
不同的研究方法会有各种不同的sampling strategy。例如在focus group的讨论中曾提到，voluntary response sampling， convenience sampling，stratified sampling和judgment sampling都可以运用到focus group中。其中voluntary response sampling，convenience sampling和judgement sampling就属于non-probability sampling。研究者可以通过发布公告招募参与者或者就是招募研究者身边有参与意向的朋友。这类的sampling strategy更加注重的是便利性，而非随机性。同时，由于focus group需要针对某一些群体，因此研究者在招募参与者时也需要考虑他们是否符合研究样本的特征。这一类的非随机sampling strategy也可以运用于interview，observation或者case study等的研究中。
而在一些questionnaire的研究中，probability sampling用得更多一些。Probability sampling包括simple random sampling，stratified sampling， systematic sampling和cluster sampling。这些sampling strategy的共同特点便是选取样本的方式更随机。例如，simple random sampling可以通过网络发帖等方式随机招募参与者。而stratified sampling则会给出一些关于年龄或者其他特征的设定，以此来圈定随机抽取样本的范围。这些特征需要根据研究主题和研究目的来设定。
研究者需要根据自己的研究主题和research design选择合适的sampling strategy。不同的研究方法对应的sampling methods也不尽相同。在考虑如何选取sample时，研究者需要考虑便利性和信息的有效性。即使是采用了probability sampling这类的随机sampling strategy，研究者也需要考虑相关的便利性以及样本的可得性。考虑便利性可以帮助研究者选择更合适的渠道发布招募信息。在综合考虑样本的代表性，便利性和可得性之后，研究者可以根据自己的研究设计，选择合适的sampling strategy。
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