母集団とサンプル、その違い
母集団と標本という概念は、研究者なら誰でも理解しておくべき重要なものです。 与えられた母集団とサンプルの違いを理解するのは簡単です。 統計学の基本法則を一つ覚えておく必要があります。サンプルは常に母集団の中のより小さなグループ（サブセット）である。
市場調査や統計では、どのような調査でも本質的な問いが手元にある。 母集団のサンプルを観察し、実験することで、この調査の結果を決定します。 母集団全体の中で、ある現象を説明する洞察を導き出すために行われる。
母集団」とは何か 市場調査における
定義研究における母集団とは、それらの間に標準的なパラメータを持つ要素の完全な集合のことである。
私たちは日常生活の中で、「人口」という言葉が何を意味するのかを意識しています。 よく使われるのは、人間の人口や、国や州のある地理的地域に住む人々の総数を表す場合です。
研究における「母集団」は、必ずしも人間である必要はないのです。 共通の特徴を持つデータのパラメータであれば、どのようなものでもよい。
例カリフォルニア州ロサンゼルスのサンセット大通りにある「ペット」ストアの総数。
市場調査におけるサンプルとは？
定義する。 サンプルとは、全体の中の小さな部分、つまり母集団全体の部分集合のことです。 調査における母集団を代表するものである。 調査を行う場合、サンプルとは、調査に参加してもらう母集団のメンバーのことである。 それ故に、aは言った。 試料 は、母集団内のサブグループまたはサブセットである。 このサンプルを調査することで、母集団データ全体の特徴や挙動を調べることができる。
データのサンプルは、確率的サンプリングや非確率的サンプリングなど、様々な調査方法を用いて作成される。 により、サンプリング方法が異なります。
リサーチの種類
調査の種類や必要とされる情報の質に応じて、以下のように分類されます。
例:あるキャットフード会社が、魚の缶詰を販売できるペットショップをすべて知りたいということです。 同社は、サンセット大通りにあるペットショップの総数を母集団とするデータを持っている。
このペットフードメーカーは、現在では
オンライン・リサーチ・サンプル
キャットフードを販売しているペットショップのみを選択することで データ特性を調査しています。 その結果は、ビジネスのヒントを得るために分析された統計やレポートで表示されます。 サンプルで得たデータをもとに、ペットショップの総人口に対するビジネスの拡大策を見出すことができるのです。
ここでは、代表的なサンプリング手法を紹介します。
サンプリングの手法は、大きく2種類に分類される。
確率的サンプリングと 非確率的サンプリング。
- 確率的サンプリング– 確率の理論に基づいて選択されたサンプル。
a. 単純無作為抽出
b. クラスター・サンプリング
c. システマティックサンプリング
d. 層別無作為抽出 - 非確率サンプリング– 研究者の主観的な判断に基づいて選択されたサンプル。
a. コンビニエンス・サンプリング
b. 判断的サンプリングと目的的サンプリング
c. スノーボールサンプリング
d. クオータサンプリング
高品質なサンプルの選び方
母集団のすべての構成員が平等にサンプルに含まれるようにしますが、特定の母集団から得られたサンプルで基準を満たしたものが同じになるとは限りません。 それでも互いに異なるでしょう。 この変動は、わずかなものから大きなものまであります。
例えば、健康な人の体温のサンプルを並べると、その差は非常に小さくなります。 しかし、この人たちの収縮期血圧の差は相当なものでしょう。
また、データの精度はサンプルの大きさに依存することが確認されています。 サンプルサイズが小さいと、大きなサンプルを使って調査した場合と比べて、精度がかなり低くなります。 したがって、ある集団から2つ、3つ、あるいはそれ以上のサンプルが得られた場合、それらが大きければ大きいほど、互いに類似する傾向がある。
母集団とサンプル – ある母集団からサンプルを選択する理由トップ7
調査研究を行う上で、サンプリングは必ず必要です。 ここでは、サンプルを使用する理由トップ7をご紹介します。
- 実用的であること ほとんどの場合、母集団が大きすぎて正確なデータを収集できないことがあります。 実用的ではない. サンプルは、適切にサンプリングされた場合、母集団全体を代表するものとなります。 サンプルは、研究者が母集団全体についての洞察を得るために分析することができるデータを収集することができます。
- 緊急のデータを提供します。 研究に関しては、利用できる時間の長さが研究の決定的な要因になることがあります。 サンプルは、母集団全体を代表するのに有効なデータを提供するために、母集団の中のより小さな集合をレビューするために提供されます。 母集団全体ではなく、より少数のサンプルを調査することで、研究者の貴重な時間を節約することができます。 緊急データ
- 費用対効果に優れている。 研究の実施にかかる費用は、多くの場合、パラメータとして設定されます。 調査員は、手元にあるリソースで最善を尽くし、調査を実施し、正確な洞察を得る必要があります。 人口の代表サンプルを調査することは、コンピュータ、調査員、インタビュアー、サーバー、データ収集センターなど、必要なリソースが少ないため、コスト効率が良い。
- 表現の正確さ サンプリングの方法によっては、サンプルを使って行われる調査が、非回答バイアスを少なくし、正確なものになる可能性があります。
非回答バイアスが少ない
国勢調査で実施した場合よりも。 非確率法で抽出されたサンプルは、母集団を正確に表していることになります。 この収集されたデータは、次のような目的で使用することができます。
地域全体を見渡すことができる
コミュニティ全体を見渡すことができます。
- 推論統計学 推論統計は、代表的なデータを用いて母集団全体についての洞察を推論するプロセスである。 サンプルから収集されたデータは、母集団全体を表しています。 推論統計は、データサンプルを使って初めて得られるものである。
- 時には、国勢調査よりもサンプルの方が正確な場合もあります。 全人口を対象とした国勢調査では、回答の不一致や無回答バイアスなどのエラーにより、必ずしも正確なデータが得られるとは限りません。 しかし、慎重に得られたサンプルは、このサンプリングバイアスを取り除き、母集団を適切に反映した、より正確なデータを提供します。
- 管理しやすい。 母集団によっては入手が困難なため、母集団全体のデータを収集することが不可能に近い場合もあります。 この場合、実現可能で、管理しやすく、アクセスしやすいので、サンプルを使って研究を表現することができる。
母集団とサンプル – その違いは？
通常、研究においては、集団全体ではなく、より小さな部分集合を処理する方が簡単で費用対効果が高いため、集団のサンプルが使用されます。
この表では、標本と母集団の違いを詳しく見ることができる。
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人口 |
サンプル |
| 平均値や標準偏差のような母集団の測定可能な特性はパラメータとして知られています。 | 標本の測定可能な特性を統計量という。 |
| ポピュレーションデータは、全体と完全なセットである。 | サンプルは、サンプリングを使って導き出された母集団の部分集合である。 |
| 母集団全体を対象とした調査は、人為的な誤差を除けば、正確でより精度の高い回答が得られます。 しかし、これは、もしかしたら は常に可能です。 |
母集団のサンプルを使って行われる調査は、さらに誤差を加味して初めて正確な結果を得ることができます。 誤差の範囲と 信頼区間. |
| があります。 パラメータ は、集合の系を定義する数値または測定可能な要素である。 | は 統計量 は，標本平均や標本割合を用いて求めた標本の記述的な成分である。 |
PopulationとSampleは異なる用語であるが、両者は互いに関連している。 母集団は、サンプルを抽出するために使用されます。 母集団について統計的な推論を行うことが、標本の第一の目的である。 母集団がなければ、サンプルは存在し得ない。 サンプルの質が高ければ高いほど、一般化の精度は高くなります。
洞察に満ちた市場調査を行うためには、適切なサンプリングが不可欠です。 で質の高いサンプルを探します。 QuestionPro Audience
