統計、調査方法、および品質保証の分野では、サンプリングという用語は、母集団全体の特性を推定する目的で、統計母集団内で見つかった個人のサブセットの選択 (統計サンプル) を指すために使用されます。統計学者は、問題の母集団全体を代表するサンプルを探します。このプラクティスには、2 つの大きな利点があります。彼らです：
- サンプリングは低コストです (お金を節約できます)。
- サンプリングにより、データの収集を高速化できます。母集団全体の測定とは異なり、サンプリングにかかる時間ははるかに短くなります。
すべての観測は、独立した個人または物体として区別される観測可能な物体の 1 つまたは複数の特性 (色、位置、重量など) を測定します。調査サンプリングでは、サンプル設計、特に層化サンプリングを調整する目的でデータに重みが適用される場合があります。
調査結果の信頼性は、サンプルの選択方法に依存します。サンプルは、母集団全体の真の代表であると想定されています。サンプルには、母集団の真の代表者になるために、母集団のさまざまな分野やセクションからの代表者を含める必要があります。
サンプリングに適用される用語の一部を以下で説明します。彼らです：
- サンプル。これは、選択された母集団の一部を指します。
- サンプルサイズ。これは、選択されたサンプルに含まれるアイテムの数を指します。
- サンプリング フレーム。これは、サンプルに含まれるアイテムまたは個人のリストです。
- サンプリング技術。これは、サンプルメンバーの選択に適用される手順を指します。
サンプリングの種類。
サンプリングの主なタイプは 2 つあります。それらは確率サンプリングと非確率サンプリングです。ただし、それらはサブタイプに細分されます。
確率サンプリング。
これは、すべての母集団のメンバーが選択される確率が既知であるサンプリング タイプです。非常に均一な母集団では、すべてのメンバーがサンプルで選択される可能性があり、この可能性は既知です。確率サンプリングのタイプは次のとおりです。
- 単純なランダム サンプリング。これは、サンプル メンバーが偶然にランダムに選ばれる場所です。すべてのメンバーが選択される可能性は等しいため、メンバーのランダム選択はサンプルの品質に影響しません。
- 層別無作為抽出。このサンプリングでは、母集団は最初に階層として知られるサブグループに分割されます。この後、サブグループからランダムにメンバーが選ばれます。
- 体系的なサンプリング。一定間隔後に出現するメンバーを選択するところです。例: 5、10、15、20………
- 集落抽出。これは、人口セグメントがクラスターとして取得され、すべてのクラスターからメンバーがランダムに選択される場所です。
- 多段サンプリング。このサンプリング方法では、すべてのサンプルのクラスターがさらに小さなクラスターに分割され、小さなクラスターからメンバーがランダムに選択されます。
非確率サンプリング。
これは、母集団のすべてのメンバーが既知の選択確率を持っていないタイプのサンプリングです。このサンプリングのタイプは次のとおりです。
- 目的のあるサンプリング。これは、調査の目的に関してサンプル メンバーが選択されるサンプリング タイプです。
- コンビニエンスサンプリング。これは、便利なアクセシビリティに関してサンプル メンバーが選択されるサンプリング方法です。
- スノーボールのサンプリング。チェーンサンプリングとも呼ばれます。これは、回答者が別の回答者によって識別されるサンプリング方法です。サンプルメンバーの識別が困難な状況で適用されます。
- クォータ サンプリング。これは、研究者が選択した特定の特性に従ってメンバーの選択が行われるサンプリング型です。
