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科学における7種類のサンプリングとその利用

我々は「サンプリング」を、それらが属する母集団を代表し、そして与えられた調査の研究の目的を構成するサンプルを選択するために使用される統計的手順と呼ぶ。.

この記事では分析します 存在するさまざまな種類のサンプリング、ランダムと非体系的の両方.

推論統計におけるサンプリング

統計学では、概念「サンプル」は与えられた母集団のあらゆる可能なサブセットを指すために使用されます。したがって、サンプルが話されるとき、より大きなグループ（母集団）から始まる特定の被験者の集合が参照されます。.

推論統計はこの分野の支部であり、 母集団に関連して推論をするためのサンプルの研究 そのうちの彼らは始まります。その名前が示すように、サンプル統計の特性、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が記述統計ではありません。.

しかしながら、統計的推論のプロセスは、問題のサンプルが参照母集団を代表するものであることを必要とするので、小規模で得られた結論を一般化することが可能である。この仕事を好むことを目的に、さまざまな サンプリング手法、つまりサンプルの取得または選択.

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と、「非確率的」としても知られる非ランダムです。次に、これら2つの広いカテゴリのそれぞれに、参照母集団の特性や採用した選択手法などの要因に応じて区別される、異なる種類のサンプリングが含まれています。.

ランダムサンプリングについて 母集団の一部であるすべての科目は、選択される確率が同じです サンプルの一部として。このクラスの標本は、主に代表性が高く、標本の誤差を計算できるため、非ランダム標本よりも人気があり、便利です。.

この種のサンプリングでは、サンプルの関連変数は同じ確率関数を持ち、互いに独立しています。母集団は、要素を置き換えて無限または有限でなければなりません. 単純ランダムサンプリングは、推論統計で最もよく使われます, しかし、非常に大きなサンプルでは効果が劣ります.

層別無作為抽出は人口を地層に分割することからなる。この一例は、人生の満足度と社会経済的レベルとの関係を研究することです。次に、基準人口の割合を維持するために、各層から一定数の被験者を抽出する。.

推論統計において コングロマリットは人口要素の集合です, 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とき、母集団（例では特定の地域）がいくつかのコングロマリットに分割され、それらのいくつかはそれらを研究するために無作為に選択されます.

この場合、サンプルを作成したい被験者のうち、母集団を構成する被験者または観察の総数を割ることから始めます。その後、乱数が最初のものの中から選ばれ、この同じ値が絶えず加算されます。選択した要素がサンプルの一部になります.

非確率的サンプリングは、サンプルがある程度の代表性を持つことを確実にすることを試みる低レベルの体系化を伴う基準を使用する。このタイプのサンプリングは主に使用されています 他の乱数型を実行できない場合, これは非常に一般的です.

意図的なサンプリングでは、これが参照母集団の代表であると仮定して、研究者はサンプルを構成する要素を自発的に選択します。心理学の学生に馴染みのある例は、大学教授による意見の例としての学生の使用です。.

この種のサンプリングでは、研究者は特定の科目との接触を確立します。その後、サンプルが完成するまでサンプルの新規参加者を取得します。スノーボールサンプリングが一般的に使用されています 手の届きにくい人々と仕事をするとき, 物質や少数派文化のメンバーへの常習者の場合のように.

研究者が集団の層についての知識に基づいて特定の特性を満たす特定の数の被験者（例、65歳以上の重度の認知障害のあるスペイン人女性）を選択した場合、クォータによるサンプリングについて説明します。偶発的なサンプリング 調査で頻繁に使用されます.