Statistics-sampling-methods

統計-サンプリング方法

サンプリング方法は、サンプル調査で考慮される人口から人々を選択する方法です。 サンプルは、次の基準に基づいて分割できます。

• 確率サンプル-このようなサンプルでは、​​各母集団要素はサンプルに対して選択される既知の確率またはチャンスを持っています。
• 非確率サンプル-このようなサンプルでは、​​各母集団要素の既知の能力があることを保証できません。

確率サンプリング法

確率サンプリング法は、選択されたサンプルが母集団を正しく表し、実施された調査が統計的に有効であることを保証します。 確率サンプリング方法のタイプは次のとおりです。

• シンプルランダムサンプリング-このメソッドは、次のプロパティを持つメソッドを指します。
• 母集団にはN個のオブジェクトがあります。
• サンプルにはn個のオブジェクトがあります。
• n個のオブジェクトのすべての可能なサンプルは、同じ発生確率を持ちます。 +単純なランダムサンプリングの1つの例は、宝くじ法です。 各人口要素に一意の番号を割り当て、ボウルに番号を配置します。番号を完全に混合します。 目隠しされた研究者は、n個の数字を選択します。 番号が選択されているサンプルにこれらの人口要素を含めます。
• 層別サンプリング-このタイプのサンプリング方法では、人口は、地理などの特定の共通特性に基づいて層と呼ばれるグループに分割されます。 次に、簡単なランダムサンプリング方法を使用して各グループからサンプルを選択し、それらのサンプルの人々に対して調査を実施します。
• クラスターサンプリング-このタイプのサンプリング方法では、各母集団メンバーはクラスターと呼ばれる一意のグループに割り当てられます。 単純なランダムサンプリング方法を使用してサンプルクラスターが選択され、そのサンプルクラスターの人々に対して調査が行われます。
• マルチステージサンプリング-そのような場合、異なるステージでの異なるサンプリング方法の組み合わせ。 たとえば、最初の段階では、クラスターサンプリングを使用して母集団からクラスターを選択し、サンプルランダムサンプリングを使用して、最終サンプルの各クラスターから要素を選択できます。
• システマティックランダムサンプリング-このタイプのサンプリング方法では、母集団のすべてのメンバーのリストが作成され、最初のサンプル要素が最初のk個の要素からランダムに選択されます。 その後、すべてのk番目の要素がリストから選択されます。

非確率サンプリング法

非確率サンプリング法は便利でコストに精通しています。 ただし、サンプル統計が母集団パラメーターとどの程度異なる可能性が高いかを推定することはできません。 一方、確率サンプリング法はそのような分析を可能にします。 次に、非確率サンプリング法のタイプを示します。

• 自発的なサンプル-このようなサンプリング方法では、興味のある人は自主的な調査に参加するよう求められます。 視聴者が参加するように求められているニュース番組のオンライン投票の自発的なサンプルの良い例。 自発的なサンプルでは、​​視聴者は調査を行う人ではなくサンプルを選択します。
• 便利なサンプル-このようなサンプリング方法では、測量士は簡単に入力できる人を選びます。 たとえば、測量技師は映画館を選んで映画視聴者を調査します。 映画館がより簡単に到達できることに基づいて選択された場合、それは便利なサンプリング方法です。