注目の母集団とは？
研究者が結論を出そうとする母集団／グループを「関心母集団」と定義する。 それは、調査者がもっと知りたいと思う一般集団の部分集合である。
多くの調査研究は、特定の利害関係者がその結果に基づいて意思決定を行うことを要求しています。 この利害関係者のグループは、以下のように呼ばれています。 試料. サンプリングとは、調査対象者を抽出するための手法のことです。
例えば例えば、30-35歳の人がある種の薬を摂取した後、特定の病気から回復するのにかかる平均時間に興味がある場合、興味の対象はその薬を使用している30-35歳のすべての病気の人です。
対象となる母集団の範囲はどの程度か？
対象となる人口は、人間のみに限定されるものではありません。 共通点を持つアスペクトの集まりです。 それは、グループの中で多くの特性を持つ物体、動物、測定値などでもよい。
例えば、ある都市の街頭犬で特定の病気が蔓延していることを調べる医学的な研究があります。 ここでは、その都市に所属するストリートドッグが対象母集団となる。 この関心のある母集団やサンプルは、結論を出したい母集団全体を表しています。
対象となる母集団の中から正確なサンプルを選ぶこと。
サンプリングは、特定の集団から選ばれた幅広い人々から意見を収集し、集団全体についてより深く知ろうとする強力な手法です。 対象となる母集団から適切なサンプルを選ぶには、いくつかの重要な要因があります。
- まず、どのような母集団パラメータを推定したいかを決めます。
- サンプルからの推定値が正確であることを期待しないでください。 サンプルの結果に基づく仮定をする際には、常に誤差を想定してください。
- 与えられた母集団をサンプリングするためのコストを知ることができる。 このコストを理解することで、見積もりの精度を決めることができるのです。
- 測定したい母集団がどの程度変動しているかを知る。 対象となる母集団が充実していれば、大きなサンプルが必要であると考える必要はない。
- 母集団の回答率を考慮してください。 オンライン調査の場合、20％の回答率が「良い」とされています。
対象となる母集団を特定するには？
どのような研究集団であっても、実用的であるためには、母集団全体を真に代表するような対象集団を選択することが不可欠である。
- 調査研究を始める前に、対象者を特定し、同意してください。
- 事前にサンプルをよく選び、把握しておく。 そうすることで、勉強にならないと判断されるようなフィードバックを排除することができるのです。
- 調査の目的が、製品やサービスの効果を理解することであるならば、対象者は、それを使用したことのある顧客、またはその製品・サービスを使用することになる最適な顧客であるべきです。
- ターゲットとなる市場の全住民からデータを収集するのは、非常にコストと時間がかかるでしょう。 対象となる母集団を正確に抽出することで、その結果から得られる共通の傾向を用いて、ターゲット市場の実像を構築することができます。
対象母集団におけるサンプリングの特徴
- サンプリングは、データを収集するための仕組みです。データ収集 対象者全員を調査することなく アンケートデータ収集について詳しく見る
- 対象となる母集団は、調査のために考慮する人々の単位全体です。 サンプルとは、この集団の中から母集団を代表する部分集合のことです。
- サンプリングは、調査員が調査を実施しすぎるのを防ぐため、調査疲れを軽減し、回答率を高めるために使用されます。
回答率を高めることができます。
- また、測量よりもはるかに安く、時間も短縮できます。 調査するよりもよりもはるかに安く、時間も節約できます。
- 異なるグループの回答率のパターンを追跡することで、どの程度の回答者を選択すべきかを決定することができます。
- この調査は、選択された部分だけでなく、対象者全体に適用されます。
対象となる母集団をサンプリングする手法にはどのようなものがありますか？
様々な要因により、調査対象者全員を調査することができないことを理解した上で、調査研究に最適なサンプル抽出方法を採用する必要があります。 適用できる方法論は2つあります。
確率的サンプリング
と
非確率サンプリング
.
対象となる母集団を決定するための確率的サンプリング。
確率的サンプリングとは、確率の理論に基づいてサンプルを選択することです。 サンプルには全員が含まれ、全員が等しい確率で選ばれる。 このようなサンプルには、何のバイアスもありません。 集団の中のすべての人に、研究に参加する機会があるのです。
確率的サンプリングの4つのタイプとは？
- 単純無作為抽出。この方法 は、サンプルを選択する最も簡単な方法です。 ここでは、すべてのメンバーが等しい確率でサンプルの一部となります。 このサンプルはランダムに選ばれており、どのメンバーも同じ確率で選ばれています。 単純無作為抽出の詳細はこちら
- クラスター・サンプリング。 この は、回答者をクラスターに分類する方法である。 これらのクラスタは、年齢、性別、場所などの人口統計学的なパラメータに基づいて定義することができる。 クラスター・サンプリングについて詳しくはこちら
- システマティックサンプリング。システマティック・サンプリングではシステマティック・サンプリングであり、母集団から等間隔で個体が選ばれている。 スタート地点を決め、あらかじめ設定したサンプル間隔で回答者を抽出する。 システマティックサンプリングについて詳しくはこちら
- 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、回答者を特徴的だが事前に定義されたパラメータに分割するプロセスである。 この方法では、回答者が重複することなく、集合的に全人口を代表することになる。 層化ランダムサンプリングについて詳しく見る
対象母集団を決定するための無確率サンプリング。
非確率サンプリング法は、サンプルの選択に関して研究者の好みを利用するものである。 このサンプリングの方法は、主に研究者がこのサンプルにアクセスする能力に基づいて導き出されます。 ここで、母集団のメンバーは、サンプルの一部であることの平等な機会を持っていません。
非確率サンプリングの4つのタイプとは？
- コンビニエンス・サンプリング。 その名の通りコンビニエンス・サンプリング は、調査員が回答者に連絡を取ることができる利便性を表しています。 研究者はサンプルを選択する権限を持っておらず、純粋に近接性という理由で行われ、代表性はない。 コンビニエンス・サンプリングについて詳しくはこちら
- ジャッジメントサンプリング/パーポッシブサンプリング。 判断サンプリングでは判断的サンプリング研究者は、研究の性質と対象読者の理解に基づいてサンプルを判断し、開発します。 研究基準や最終目的に合致する人だけが選ばれる。 ジャッジメントサンプリングについて詳しくはこちら
- スノーボールサンプリング。 雪玉はスピードを上げると、より多くの雪を周りに集めることができます。 同様に ゆきだるますくいまた、回答者は、研究への参加を終えたら、研究への紹介やサンプルの募集を行うことが義務付けられています。 スノーボールサンプリングについて詳しくはこちら
- クオータサンプリングクォータサンプリングは、調査者が層に基づいて例を選択する特権を持っているサンプルを得るための方法です。 この方法では、2人の人間が2つの異なる条件で存在することはできません。 クォータサンプリングについてもっと読む
対象母集団におけるサンプリングの利点は何ですか？
多くの場合、対象となる全人口のうち、あらかじめ設定したサンプルからしかインサイトを収集することができません。 ここでは、そのメリット上位9つをご紹介します。
- 非常に正確 – エラーの可能性が低い（サンプリングが良好な場合）。
- 経済的に実現可能
- 高い信頼性
- 各種調査に対する高い適合率
- 全住民を対象にした調査に比べ、時間がかからない
- リソース配置の削減
- 集中的・網羅的なデータ
- より多くの母集団に特性を適用する
- 対象となる母集団が巨大な場合に理想的
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