サンプリングとは何ですか？
サンプリングは、個々のメンバーまたは母集団のサブセットを選択して、それらから統計的推論を行い、母集団全体の特性を推定する手法です。市場調査の研究者はさまざまなサンプリング方法を広く使用しているため、実用的な洞察を収集するために母集団全体を調査する必要はありません。
また、時間と費用対効果の高い方法であるため、あらゆる研究デザインの基礎を形成します。サンプリング手法は、最適な導出のために調査調査ソフトウェアで使用できます。
たとえば、製薬会社が国の人口に対する薬の有害な副作用を調査したい場合、すべての人を対象とした調査研究を実施することはほとんど不可能です。この場合、研究者は各人口統計からの人々のサンプルを決定し、次にそれらを研究して、彼/彼女に薬物の行動についての示唆的なフィードバックを与えます。
サンプリングの種類：サンプリング方法
市場調査でのサンプリングには、確率サンプリングと非確率サンプリングの2つのタイプがあります。これらの2つのサンプリング方法を詳しく見てみましょう。
- 確率サンプリング： 確率サンプリングは、研究者がいくつかの基準の選択を設定し、母集団のメンバーをランダムに選択するサンプリング手法です。すべてのメンバーは、この選択パラメーターを使用してサンプルに参加する機会が均等にあります。
- 非確率的サンプリング：非確率的サンプリングでは、研究者はランダムに研究対象のメンバーを選択します。このサンプリング方法は、固定または事前定義された選択プロセスではありません。これにより、母集団のすべての要素がサンプルに含まれる機会を均等にすることが困難になります。
市場調査研究で実装できるさまざまな確率および非確率のサンプリング方法について説明します。
例を使用した確率サンプリングのタイプ：
確率サンプリングは、確率論に基づく方法を使用して、研究者がより多くの母集団からサンプルを選択するサンプリング手法です。このサンプリング方法は、母集団のすべてのメンバーを考慮し、固定プロセスに基づいてサンプルを形成します。
たとえば、 1000人のメンバーの母集団では、すべてのメンバーがサンプルの一部として選択される可能性が1/1000になります。確率サンプリングは、母集団のバイアスを排除し、すべてのメンバーにサンプルに含まれる公正な機会を提供します。
確率サンプリング手法には、次の4つのタイプがあります。
- 単純ランダムサンプリング：時間とリソースの節約に役立つ最良の確率サンプリング手法の1つは、単純ランダムサンプリング法です。これは、母集団のすべてのメンバーが偶然にランダムに選択される信頼できる方法です。各個人は、サンプルの一部として選択される確率が同じです。
たとえば、500人の従業員を抱える組織では、HRチームがチームビルディング活動を実施することを決定した場合、ボウルからチットを選ぶことを好む可能性が高くなります。この場合、500人の従業員のそれぞれが選ばれる機会が均等にあります。 - 集落抽出： クラスターサンプリングは、研究者が母集団全体を母集団を表すセクションまたはクラスターに分割する方法です。クラスターは、年齢、性別、場所などの人口統計パラメーターに基づいて識別され、サンプルに含まれます。これにより、調査作成者はフィードバックから効果的な推論を簡単に導き出すことができます。
たとえば、米国政府が米国本土に住む移民の数を評価したい場合は、カリフォルニア、テキサス、フロリダ、マサチューセッツ、コロラド、ハワイなどの州に基づいてクラスターに分割できます。結果が州に整理され、洞察に満ちた移民データが提供されるため、調査はより効果的になります。 - 系統抽出：研究者は系統抽出法を使用して、一定の間隔で母集団のサンプルメンバーを選択します。一定の間隔で繰り返すことができるサンプルとサンプルサイズの開始点を選択する必要があります。このタイプのサンプリング方法には事前定義された範囲があるため、このサンプリング手法は最も時間がかかりません。
たとえば、研究者は5000人の母集団で500人の系統的サンプルを収集する予定です。彼/彼女は母集団の各要素に1〜5000の番号を付け、10人ごとにサンプルの一部として選択します（総母集団/サンプルサイズ=5000/500= 10）。 - 層化ランダムサンプリング： 層化ランダムサンプリングは、研究者が母集団を重複しないが母集団全体を表す小さなグループに分割する方法です。サンプリング中に、これらのグループを編成して、各グループから個別にサンプルを抽出できます。
たとえば、さまざまな年収部門に属する人々の特性を分析しようとしている研究者は、年収に応じて層（グループ）を作成します。例– 20,000ドル未満、21,000ドル– 30,000ドル、31,000ドルから40,000ドル、41,000ドルから50,000ドルなど。これにより、研究者はさまざまな収入グループに属する人々の特徴を結論付けます。マーケターは、どの収入グループをターゲットにし、どの収入グループを排除するかを分析して、実りある結果をもたらすロードマップを作成できます。
確率サンプリングの使用
確率サンプリングには複数の用途があります。
- サンプルバイアスの削減：確率サンプリング法を使用すると、母集団から導出されたサンプルのバイアスは無視できるか、存在しません。サンプルの選択は、主に研究者の理解と推論を表しています。確率サンプリングは、サンプルが母集団を適切に表すため、より高品質のデータ収集につながります。
- 多様な人口：人口が膨大で多様である場合、データが1つの人口統計に偏らないように、適切な表現を行うことが不可欠です。たとえば、SquareがPOSデバイスを製造できる人々を理解したい場合は、さまざまな業界や社会経済的背景を持つ米国中の人々のサンプルから実施された調査が役立ちます。
- 正確なサンプルの作成：確率サンプリングは、研究者が正確なサンプルを計画および作成するのに役立ちます。これは、明確に定義されたデータを取得するのに役立ちます。
例を使用した非確率サンプリングのタイプ
非確率法は、固定された選択プロセスではなく、研究者または統計家のサンプル選択能力に基づいてフィードバックを収集することを含むサンプリング方法です。ほとんどの場合、可能性の低いサンプルを使用して実施された調査の出力は、結果に偏りが生じ、目的のターゲット母集団を表していない可能性があります。ただし、調査の準備段階や調査を実施するためのコストの制約など、確率のないサンプリングが他のタイプよりもはるかに役立つ状況があります。
4種類の非確率サンプリングは、このサンプリング方法の目的をより適切に説明します。
- 便宜的抽出：この方法は、商店街の顧客の調査やにぎやかな通りの通行人などの主題へのアクセスのしやすさに依存します。研究者が簡単に実行して被験者と連絡を取ることができるため、通常は便宜的抽出と呼ばれます。研究者にはサンプル要素を選択する権限がほとんどなく、それは純粋に代表性ではなく近接性に基づいて行われます。この非確率サンプリング法は、フィードバックの収集に時間とコストの制限がある場合に使用されます。研究の初期段階など、リソースに制限がある場合は、便宜的抽出が使用されます。
たとえば、スタートアップやNGOは通常、モールで便宜的抽出を行い、今後のイベントのリーフレットや大義の宣伝を配布します。これは、モールの入り口に立ってパンフレットをランダムに配布することによって行います。 - 判断的または目的のあるサンプリング： 判断的または目的のサンプルは、研究者の裁量によって形成されます。研究者は、対象読者の理解とともに、研究の目的を純粋に考慮します。たとえば、研究者が修士号を取得するために勉強することに関心のある人々の思考プロセスを理解したい場合です。選択基準は次のとおりです。「…で修士号を取得することに興味がありますか？」 「いいえ」と答えた人はサンプルから除外されます。
- スノーボールサンプリング： スノーボールサンプリングは、被験者の追跡が困難な場合に研究者が適用するサンプリング方法です。たとえば、避難所のない人々や不法移民を調査することは非常に困難です。このような場合、スノーボール理論を使用して、研究者はいくつかのカテゴリを追跡してインタビューし、結果を導き出すことができます。研究者はまた、トピックが非常に敏感であり、公然と議論されていない状況でこのサンプリング方法を実装します。たとえば、HIVエイズに関する情報を収集するための調査です。質問にすぐに答える犠牲者は多くありません。それでも、研究者は、彼らが知っているかもしれない人々や原因に関連するボランティアに連絡して、犠牲者と連絡を取り、情報を収集することができます。
- クォータサンプリング：クォータサンプリングでは、このサンプリング手法でのメンバーの選択は、事前に設定された標準に基づいて行われます。この場合、サンプルは特定の属性に基づいて形成されるため、作成されたサンプルは、母集団全体で見られるのと同じ品質になります。これは、サンプルを迅速に収集する方法です。
非確率サンプリングの使用
非確率サンプリングは、次の目的で使用されます。
- 仮説を立てる：事前情報が利用できない場合、研究者は非確率サンプリング法を使用して仮定を作成します。この方法は、データを即座に返すのに役立ち、さらなる研究のための基盤を構築します。
- 探索的研究：研究者は、定性的研究、パイロット研究、または探索的研究を行うときに、このサンプリング手法を広く使用します。
- 予算と時間の制約：予算と時間の制約があり、いくつかの予備データを収集する必要がある場合の非確率法。調査の設計は厳密ではないため、回答者をランダムに選び、調査またはアンケートに回答してもらう方が簡単です。
使用するサンプリングのタイプをどのように決定しますか？
どのような研究でも、研究の目標を達成するために正確にサンプリング方法を選択することが不可欠です。サンプリングの効果は、さまざまな要因に依存します。専門家の研究者が最良のサンプリング方法を決定するために従ういくつかのステップがあります。
- 研究目標を書き留めます。一般に、コスト、精度、または精度の組み合わせである必要があります。
- 研究目標を達成する可能性のある効果的なサンプリング手法を特定します。
- これらの各方法をテストし、それらが目標の達成に役立つかどうかを調べます。
- 研究に最適な方法を選択してください。
確率サンプリング法と非確率サンプリング法の違い
上記のさまざまなタイプのサンプリング方法とそのサブタイプについて見てきました。ただし、議論全体を要約すると、確率サンプリング法と非確率サンプリング法の重要な違いは次のとおりです。
| 確率サンプリング法 | 非確率サンプリング法 | |
| 意味 | 確率サンプリングは、確率論に基づく方法を使用して、より多くの母集団からのサンプルを選択するサンプリング手法です。 | 非確率サンプリングは、研究者がランダムな選択ではなく、研究者の主観的な判断に基づいてサンプルを選択するサンプリング手法です。 |
| 別名 | ランダムサンプリング法。 | 非ランダムサンプリング法 |
| 集団の選択 | 母集団はランダムに選択されます。 | 人口は任意に選択されます。 |
| 自然 | 研究は決定的です。 | 研究は探索的です。 |
| サンプル | サンプルを決定する方法があるため、母集団の人口統計が最終的に表されます。 | サンプリング方法は任意であるため、人口人口統計の表現はほとんどの場合歪んでいます。 |
| かかった時間 | 市場調査研究が始まる前に調査デザインが選択パラメータを定義するため、実施に時間がかかります。 | このタイプのサンプリング方法は、サンプルもサンプルの選択基準も未定義ではないため、迅速です。 |
| 結果 | このタイプのサンプリングは完全に偏りがないため、結果も偏りがなく決定的です。 | このタイプのサンプリングは完全に偏っているため、結果にも偏りがあり、研究は推測になります。 |
| 仮説 | 確率サンプリングでは、研究が始まる前に基礎となる仮説があり、この方法の目的は仮説を証明することです。 | 非確率サンプリングでは、調査研究を実施した後に仮説が導き出されます。 |
