研究における9つのサンプリング手法、聞いてみよう！

サンプリング技法は、母集団からサンプルを選択するために使用される方法であり、サンプルは母集団を表すことができます。 サンプリング 時間、労力、お金を節約するために使用されます。

母集団の個々の要素は調べませんが、正しい方法でサンプリングすると、実際の結果に近い結果が得られます。

よく目にするサンプリング手法の1つの用途は、 クイックカウント 大統領が選出される大統領選挙インドネシアの人口は250人以上ですが、数時間以内に予測できます。まあ、すべての母集団の選択を計算するのではなく、選択したサンプルのみを予測して生成されます。

サンプリング技術

一般に、サンプリング手法は2つの主要なクラスに分けられます。 確率サンプリング と 非確率的サンプリング。

2つのクラスの違いは、使用される選択にあります。 確率サンプリング サンプルはランダムに選択されましたが、 非確率的サンプリング ランダムではありません。ランダムに行われた場合、母集団内のすべての被験者に同じ機会が選ばれます。

A.確率サンプリング

1.単純なランダムサンプリング

単純なランダムサンプリング 最もサンプリング技術です基本、母集団の各メンバーが選択される確率（チャンス）は同じです。名前が示すように、サンプリングの方法は実際にはランダムに行われ、母集団に存在するグループや層には注意を払いません。

理論は非常に理解しやすいですが、実際にはこの手法を適用するのは難しいため、この手法はほとんど使用されません。テクニックの利点 サンプリング これには、計算可能なエラーが含まれ、サンプル選択の偏りを減らすことができます。

サンプリングの1つの方法は、手法によるものです。 単純なランダムサンプリング 番号付けです。 たとえば、1000人の人口サイズ。個人ごとに0〜999のラベルを付けることができます。次に、乱数表を使用してサンプルを決定します。ランダムテーブルから選択された最初の3つの数値が008の場合、選択された個人には8のラベルが付けられます。

2.層別サンプリング

テクニック サンプリング これは、人口をグループまたは各グループで所有されている方程式に基づく階層。または、言い換えると、1つのグループの要素は均一な特性を持ち、グループ間は不均一になります。サンプリングの方法は、各グループからランダムに要素を選択することです。

以下はテクニックの例です サンプリング これは、研究があると仮定します定期的に月経領域の女性。この地域の女性は、11歳から15歳、16歳から20歳、21歳から24歳など、いくつかの年齢グループに分類できます。次に、各年齢層からランダムな個人がサンプリングされます。また、各グループから取得するサンプルの数は、各グループの数と同じ比率でなければならないことを忘れないでください。

3.クラスター化サンプリング

テクニックで クラスター化サンプリング、人口全体を最初にクラスタに分割する必要があります。たとえば、個々の場所に基づいて。このクラスターはユニットとして機能します サンプリング。 これらのクラスターから、いくつかのクラスターがランダムに選択されます。選択したクラスターのすべての個体がサンプルとして使用されます。

クラスター化サンプリング 2つの方法で実行できます。 シングルステージクラスターサンプリング と 2ステージクラスター サンプリング。 シングルステージクラスタサンプリング クラスターをランダムに選択し、クラスターのすべての要素を調査サンプルとして使用する。

のために 2段階クラスターサンプリング、サンプルの選択は2つまで続行されますステージでは、最初にランダムに選択されたクラスターを選択し、次にランダムに選択されたクラスターから要素を選択します。これらの要素が研究サンプルになります。

クラスター化サンプリング より効率的な評価 単純なランダムサンプリング それが大きな領域を含む場合。なぜなら、多くの場所で複数の個人を調査するよりも、複数の場所で多くの個人を調査する方が簡単だからです。

4.体系的なサンプリング

内側 体系的なサンプリング、サンプルの選択は間隔を使用して行われます。最初の要素を除いて、選択は体系的に行われるか、ランダムではありません。内側 体系的なサンプリング最初に、母集団全体を最初にソートまたは番号付けする必要があります。次に、必要なサンプルサイズに応じて、母集団をグループに分けます。

たとえば、人口にはN必要な個人およびサンプルのサイズはnサンプルです。各グループがN / n要素（たとえば、k要素）を持つグループを作成します。次に、最初のグループから要素をランダムに選択します。

まあ、グループでランダムに選択した後、他のグループの要素の選択は間隔を置いて実行されます。たとえば、最初のグループ番号n1の要素、次に2番目のグループ番号n1 + kの要素、3番目のグループ番号n1 + k + kの要素など。

5.多段サンプリング

多段階サンプリング 検索技術の組み合わせです上記のサンプル。まず、人口はクラスターに分割されます。これらのクラスターは、方程式に基づいて階層にグループ化されます。 1つの階層では、1つ以上のクラスターがランダムに選択されます。このプロセスは、クラスターを再分割できないまで続きます。

B.非確率的サンプリング

6.便利なサンプリング

便利なサンプリング 最もサンプリング技術です簡単に適用できます。サンプリングは、調査に参加する参加者の可用性に基づいて行われました。実装が容易でコストが低く、必要な時間が比較的速いため、多くの研究者はこの手法に依存しています。

テクニックの使用例 便利なサンプリング 学生の可用性を求めています研究課題としてのクラス。多くの快適さが提供されているにも関わらず、この手法は、喜んでいるボランティアが、喜んでいないボランティアと大きく異なる場合があるため、バイアスにつながります。したがって、この手法は、母集団全体を表すことを保証しません。

7.割り当てのサンプリング

使用する 割り当てのサンプリング、研究者は以前の基準を適用する必要があります。したがって、母集団を表すことができるサンプルを選択できます。サンプル内の特性の比率は母集団と同じでなければなりません。

サンプルに1000の母集団が含まれ、その600が男性のセックスと400の女性のセックス。この母集団から、必要なサンプルが100サンプルであるとします。したがって、100人のうち60人が男性で40人が女性でなければなりません。

8.目的のサンプリング

このサンプリング手法は、 選択的サンプリング。この手法では、研究者は誰が研究に参加すべきかについての評価。研究者は、母集団を代表する主題を暗黙的に選択できます。

この種のサンプリング手法は通常、世論を求めるときにメディアによって使用されます。メディアは、国民を代表することができる主題を選択します。過剰 目的のサンプリング それは時間と費用対効果に優れていますが、弱点は研究者が間違った主題を選択することです。

9.スノーボールサンプリング

雪玉のサンプリング 頻繁なサンプリング手法です研究母集団が非常にまれまたはまれである場合に使用されます。このため、サンプリングも困難です。このサンプリングの最初のステップは、母集団から1つのサンプルを選択することです。

次に、個人がサンプルになります必要な説明に適合する他のサンプルを推奨するよう求められます。 1つのサンプルから、他のサンプルに展開します。したがって、この手法は 雪玉サンプリング.