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科学における7つのサンプリングとその使用

科学における7つのサンプリングとその使用

2月 28, 2024

我々は、それらが属する集団を代表するサンプルを選択するために使用され、決定された調査の研究目的を構成する統計的手法を「サンプリング」する。

この記事では、 ランダムおよび非システマティックの両方で存在する異なるタイプのサンプリング .

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推論統計におけるサンプリング

統計では、概念「サンプル」は、所与の母集団の可能なサブセットを参照するために使用される。したがって、サンプルについて話すときは、より大きなグループ(母集団)から始まる特定の一連のサブジェクトを参照しています。


推論統計は、この規律の枝であり、 母集団に関連して推論を行うための標本を研究する そのうちの彼らが始まります。それは記述的な統計に反対であり、そのタスクは、その名前が示すように、標本の特性、したがって理想的には母集団の特性を詳細に記述することである。

しかしながら、統計的推論のプロセスは、小規模で得られた結論を一般化することが可能である限り、問題のサンプルが参照集団を代表することを必要とする。この作業を支持する目的で、 サンプリング技術、すなわち、サンプルの入手または選択 .


サンプリングには主に2つのタイプがあります:ランダムまたは確率的および非ランダム、「非確率的」とも呼ばれます。次に、これらの2つの広いカテゴリーのそれぞれは、参照集団の特徴または採用される選択技術のような因子によって区別される異なる種類のサンプリングを含む。

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ランダムサンプリングまたは確率サンプリングのタイプ

ランダムサンプリングについては、 人口の一部であるすべての被験者は、選択される確率が同じです サンプルの一部としてこのクラスのサンプルは、非代表サンプルよりも人気があり、有用である。主に表現力が高く、サンプルの誤差を計算できるからである。

1.単純ランダムサンプリング

このタイプのサンプリングでは、サンプルの関連する変数は同じ確率関数を持ち、お互いに独立しています。人口は要素の補充によって無限または有限でなければならない。 シンプルランダムサンプリングは、推論統計で最も使用されます 非常に大きなサンプルではそれほど効果的ではありません。


2.階層化された

層別ランダムサンプリングは、母集団を地層に分割することからなる。その一例は、生活の満足度と社会経済的レベルとの間の関係を研究することであろう。次いで、各集団からの一定数の被験者を抽出して、参照集団の割合を維持する。

3.コングロマリット

推論統計 大企業は人口要素の集合 自治体の学校や公立病院など、このタイプのサンプリングを実行する場合、母集団はいくつかの大企業に分割され(例では特定の地域)、それらのうちのいくつかはそれらを研究するためにランダムに選択されます。

4.系統的

この場合、サンプルに使用したいものの中で、人口を構成する主題または観測の総数を除算することから始めます。続いて、最初の乱数の中から乱数を選択し、この同じ値を常に加算します。選択された要素はサンプルの一部になります。

非ランダムまたは非確率的サンプリング

非確率的サンプリングは、サンプルがある程度の表現力を有することを保証しようとする低レベルの体系化を有する基準を使用する。このタイプのサンプリングは主に使用されます 他のランダムタイプを実行することができない場合 これは制御手順のコストが高いために非常に一般的です。

1.意図的、意見または利便性

意図的サンプリングにおいて、研究者は、これが参照集団を代表するものと仮定して、サンプルを構成する要素を自発的に選択する。心理学の学生によく知られている例は、大学教授の意見の一例としての学生の使用です。

2.スノーボールまたはチェーンサンプリング

このタイプのサンプリングでは、研究者は特定の被験者との接触を確立する。サンプルを完成するまで新しい参加者を獲得します。スノーボールサンプリングが一般的に使用される 到達困難な集団で働く場合 少数民族の文化や物質に対する中毒者の場合と同様に、

3.クォータや偶発的なサンプリング

特定の特性(例えば、65歳以上の重度の認知障害を持つスペイン人女性)を満たす特定の数の被験者を、集団の地層に関する知識に基づいて選ぶとき、クォータでサンプリングすることを話します。事故サンプリング それは調査で頻繁に使用されます .


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