D annan a simple guide to resarch writing indd

probability and non-probability
.
In probability sampling, the likelihood of any one member (or element) of the population 
being selected, is likely known. For example, if there are a thousand local schools and two 
hundred local high schools in Astana, the odds of selecting one high school as part of the 
sample is 400:1000 or 0.40.

39 
 

---

 
 
 
However, in non-probability sampling, the exact number of elements in the population is 
unknown with the result that the likelihood of selecting any one member in the survey and 
cannot be computed.
THE WHYS OF A SAMPLE POPULATION
 
 
 
 
Mind map 4.1: Reasons for sampling
 
As noted above, it is often not feasible to study the entire population. The major reasons 
why sampling is necessary, as listed in Mind map 4.1 are discussed next:
1. Cost-effective procedure for quality control
 
To guarantee that its items satisfy the guideline tests. Every item in the sample should go 
through a thorough test and its capability recorded. Clearly, if all things are exposed to 
limited tests, none would be accessible or available to be used.
2. The physically impossibility of checking all items in the population
 
In cases in research where the population is enormous and developing, it is hard to portray
in fixed terms the range of the population.
3. The cost of studying all items in a population is often prohibitive
 
The cost of including all the members or items of population is often prohibitive. Unfortunately, 
selecting a smaller population can result in an invalid sample.
4. The appropriateness of sample results
 
Good sampling techniques should maximise the degree to which the samples represent 
the population. The results are therefore generalised to the whole population.