確率サンプリングとは何ですか？
定義：確率サンプリングは、研究者が確率論に基づく方法を使用して、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として定義されます。参加者が確率サンプルと見なされるには、ランダムな選択を使用して参加者を選択する必要があります。
確率サンプリングの最も重要な要件は、母集団のすべての人が選択される可能性が既知で等しいことです。たとえば、人口が100人の場合、すべての人が選択される確率は100人に1人になります。確率サンプリングは、母集団を真に表すサンプルを作成するための最良の機会を提供します。
受け取った回答から、経営陣はその組織の従業員が修正について満足しているかどうかを知ることができるようになります。
確率サンプリングでは、統計理論を使用して、既存の大規模な母集団から小グループの人々（サンプル）をランダムに選択し、すべての応答が母集団全体と一致することを予測します。
確率サンプリングの種類は何ですか？
単純ランダムサンプリングは、その名前が示すように、サンプルを選択するための完全にランダムな方法です。このサンプリング方法は、個人に番号を割り当て（サンプル）、自動化されたプロセスを通じてそれらの番号からランダムに選択するのと同じくらい簡単です。最後に、選択された番号は、サンプルに含まれているメンバーです。
このサンプリング方法で研究者がサンプルを選択する方法は2つあります。宝くじシステムと数値生成ソフトウェア/乱数表の使用です。このサンプリング手法は通常、大規模な人口を回避し、長所と短所をかなり共有しています。
層化ランダムサンプリング には、研究者がより広範な母集団を、通常は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が含まれます。サンプリング中に、これらのグループを整理してから、各グループから個別にサンプルを抽出します。
標準的な方法は、性別、年齢、民族、および同様の方法で整理または分類することです。サブジェクトを相互に排他的なグループに分割し、単純ランダムサンプリングを使用してグループからメンバーを選択します。
これらのグループのメンバーは、すべてのグループのすべてのメンバーが単純な確率を使用して選択される機会が均等になるように、区別する必要があります。このサンプリング方法は、「ランダムクォータサンプリング」とも呼ばれます。
ランダムクラスターサンプリングは、地理的に分散している参加者をランダムに選択する方法です。たとえば、米国の全人口から100人の参加者を選択したい場合、全員の完全なリストを取得することはおそらく不可能です。代わりに、研究者はランダムにエリア（つまり、都市または郡）を選択し、それらの境界内からランダムに選択します。
クラスターサンプリングは通常、サンプルが少数の要素（都市、家族、大学など）で構成されている特定の母集団を分析します。次に、研究者は母集団をさまざまな小さなセクションに分割してクラスターを選択します。系統抽出とは、サンプルの一部となる「n番目」の個人をすべて選択することです。たとえば、サンプルに含める5人ごとを選択できます。系統抽出は、グループの各メンバーが定期的に選択されてサンプルを形成する、同じ古い確率手法の拡張実装です。このサンプリング手法を使用して、母集団のすべてのメンバーが選択される機会は均等にあります。
確率サンプリングの例
このサンプリング手法を理解するために例を見てみましょう。米国だけでも3億3000万人です。 情報を収集するためにすべての個人に調査を送信することは事実上不可能 です。少数の母集団からデータを収集する場合でも、確率サンプリングを使用してデータを収集します。
たとえば、ある組織には、地理的に異なる場所に50万人の従業員がいます。組織は人事方針に一定の修正を加えたいと考えていますが、変更を展開する前に、従業員が変更に満足するかどうかを知りたいと考えています。ただし、50万人の従業員全員に連絡を取るのは面倒な作業です。これは、確率サンプリングが便利な場所です。より大きな母集団、つまり50万人の従業員からのサンプルが選択されます。このサンプルは母集団を表します。今すぐサンプルに調査を展開します。
受け取った回答から、経営陣はその組織の従業員が修正について満足しているかどうかを知ることができるようになります。
確率サンプリングに含まれるステップは何ですか？
確率サンプリングを実行するには、次の手順に従います。
1.関心のある母集団を慎重に選択します 。意見を収集する必要があると思われる母集団を慎重に考えて選択し、サンプルに含めます。
2.適切なサンプルフレームを決定する： フレームは、正確なデータを収集するために、関心のある母集団からのサンプルで構成され、外部からの誰も含まないようにする必要があります。
3.サンプルを選択して調査を開始します 。適切なサンプルを見つけて適切なサンプルフレームを決定するのは難しい場合があります。すべての要素があなたに有利であっても、コスト要因、回答者の質、迅速な対応など、予期しない問題が発生する可能性があります。確率調査に正確に回答するためのサンプルを入手することは難しいかもしれませんが、不可能ではありません。
ただし、ほとんどの場合、確率サンプルを描画すると、時間、お金、および多くのフラストレーションを節約できます。おそらくすべての人に調査を送信することはできませんが、いつでもすべての人に参加する機会を与えることができます。これが確率サンプルのすべてです。
確率サンプリングを使用するのはいつですか？
これらの場合に確率サンプリングを使用します。
1.サンプリングバイアスを減らしたい場合： このサンプリング方法は、バイアスを最小にする必要がある場合に使用されます。サンプルの選択は、主に研究の推論の質を決定します。研究者がサンプルをどのように選択するかによって、主に研究者の調査結果の質が決まります。確率サンプリングは、母集団の偏りのない表現を提供するため、より高品質の結果につながります。
2.母集団が通常多様である場合： 研究者は、母集団を完全に表すサンプルを作成するのに役立つため、この方法を広く使用します。自国で治療を受けるよりも医療観光を好む人の数を知りたいとしましょう。このサンプリング方法は、さまざまな社会経済層、背景などからサンプルを選択して、より広い母集団を表すのに役立ちます。
3.正確なサンプルを作成するには： 確率サンプリングは、研究者が母集団の正確なサンプルを作成するのに役立ちます。研究者は、実績のある統計手法を使用して正確なサンプルサイズを抽出し、明確に定義されたデータを取得します。
確率サンプリングの利点
確率サンプリングの利点は次のとおりです。
1.費用対効果： このプロセスは費用対効果の両方が高く、サンプルに割り当てられた番号に基づいてより大きなサンプルを選択し、より重要なサンプルから乱数を選択することもできます。
2.シンプルでわかりやすい： 確率サンプリングは、複雑なプロセスを伴わないため、サンプリングの簡単な方法です。迅速で時間を節約できます。したがって、節約された時間は、データを分析して結論を導き出すために使用できます。
3.技術的 ではありません：このサンプリング方法は、その単純さのために技術的な知識を必要としません。複雑な専門知識を必要とせず、まったく長くはありません。
確率サンプリングと非確率サンプリングの違いは何ですか？
確率サンプリングと非確率サンプリングを区別する方法は次のとおりです。
| 確率サンプリング | 非確率サンプリング |
|---|---|
| サンプルはランダムに選択されます。 | サンプルは、研究者の主観的な判断に基づいて選択されます。 |
| 人口の誰もが選ばれる可能性は同じです。 | 誰もが平等に参加できるわけではありません。 |
| 研究者は、サンプリングバイアスを把握したいときにこの手法を使用します。 | サンプリングバイアスは研究者にとって懸念事項ではありません。 |
| 人口が多様な環境で役立ちます。 | 同様の特性を共有する環境で役立ちます。 |
| 研究者が正確なサンプルを作成したい場合に使用されます。 | この方法は、母集団を正確に表すのに役立ちません。 |
| 正しいオーディエンスを見つけるのは簡単ではありません。 | 聴衆を見つけることは非常に簡単です。 |
