多段サンプリング – 定義、ステップ、アプリケーション、および利点（例付き

多段サンプリングとは？

定義多段階サンプリングとは、母集団をグループ（またはクラスター）に分けて調査を行うサンプリング方法と定義されています。 クラスター・サンプリングの複雑な形態で、時には、多段クラスター・サンプリングとも呼ばれる。 このサンプリング法では、一次データの収集を容易にするために、選ばれた人々の重要なクラスターは、様々な段階でサブグループに分割されます。

回答者の選択

多段抽出を行うための手順とは？

多段抽出を行うには、4つの多段ステップがあります。

1. ステップ1 対象母集団を考慮し、サンプリングフレームを選択する。 調査員はすべてのグループに番号を割り当て、関連する別々のグループから少量のサンプルを選択します。
2. ステップ2 関連する個別のサブグループからなるサンプリングフレームを選択する。 前ステージで選択した関連する異なる離散グループから行う。
3. ステップ3 必要であれば、2番目のステップを繰り返します。
4. ステップ4．確率的サンプリングのいくつかのバリエーションを使用して、サブグループからサンプルグループのメンバーを選択します。

多段サンプリングの用途は？

多段サンプリングは、主にこのような分野に適用されます。

1. 母集団が膨大で、すべての個人を調査することが不可能な多段階のデザインに適用される。
2. 全国にあるさまざまな大学に所属し、さまざまなコースを学んでいる学生から、学生の意識を収集すること。
3. 複数の国の複数の拠点に所属する多国籍企業の従業員を対象に調査を行う。
4. 政府機関は、母集団から推論を導き出すために、いつもこの方法を用いています。

マルチフェーズサンプリングにより、調査時間を短縮。 また、研究にかかる費用も把握することができます。 サンプルから収集された情報は、母集団全体から推論を導くために使用されます。

多段抽出のメリットは何ですか？

ここでは、多段階サンプリングで得られるメリット上位8つを紹介します。

1. これにより、研究者はグループを決定した後、クラスターまたはランダムサンプリングを適用することができます。
2. 研究者は多段階サンプリングを適用して、目的のサイズや種類のグループに達するまで、クラスターやサブクラスターを作ることができます。
3. 研究者は母集団を制限なくグループに分けることができる。 そのため、研究者はサンプルを慎重に選択する柔軟性を持つことができます。
4. 地理的に分散した人々から一次データを収集する際に有効である。
5. 母集団を小さくすることができるため、費用対効果、時間対効果に優れています。
6. 研究者にとって、適切な調査サンプルを見つけることは非常に便利なことです。
7. 研究者は心をこめて聴衆を選びます。 ランダムサンプリングで直面する問題を減少させることができます。
8. 対象者全員の完全なリストが不要なため、試料調製コストを大幅に削減することができます。

多段サンプリングにはどのような種類がありますか？

多段階サンプリングには、多段階クラスター・サンプリングと多段階ランダム・サンプリングの2種類があります。 市場調査において、段階的にサンプルを選び、段階ごとにより小さなサンプリング単位を選ぶことを多段階サンプリングといいます。 この2つのアプローチについて、詳しく見ていきましょう。

多段階クラスター・サンプリング。

多段階クラスター・サンプリングは、クラスター・サンプリングの複雑なタイプである。 研究者は、より良いデータの収集、管理、解釈のために、様々な段階で母集団をグループに分けます。 このようなグループをクラスターと呼びます。

例えば、ある研究者が西ヨーロッパでの食習慣の違いを知りたいとします。 すべての世帯からデータを集めることは現実的に不可能です。 研究者はまず、関心のある国を選びます。 その中から、調査する地域や州を選びます。 そして、その地域からさらに絞り込み、その地域を代表する具体的な市町村を選びます。 研究者は、市町村の住民全員にインタビューするわけではありません。 さらに、選ばれた都市から特定の回答者を選び、調査に参加させる。 ここでは、研究者が必要なサンプルを絞り込むまで、さまざまな段階でクラスターが選択されていることがわかります。

多段階ランダムサンプリング。

多段階ランダムサンプリング法のコンセプトは、多段階クラスターサンプリングと似ています。 しかし、この場合、研究者は各段階でランダムにサンプルを選択する。 ここでは、クラスターを作らず、ランダムサンプリングでサンプルを絞り込んでいく。

例えば、ある研究者が、米国に住む人々のペットの飼育習慣を把握したいと考えたとします。 そのためには、200名のサンプルサイズが必要です。 調査員は50州の中から無作為に10州を選びます。 さらに、1つの州につき5つの地区を無作為に選び出す。 この50の州の中から、ペットを飼っている4つの家庭を選び、調査を行います。

多段サンプリングの例。

多段設計の一例をご紹介します。 設定は簡単です。

サンプルの場所を米国とします。 研究目標は、オンラインアンケートを通じて、米国の人々のオンライン消費傾向を把握することです。 研究者は、次のようにして200世帯からなるサンプルグループを形成することができる。

1. まず、単純無作為抽出（またはその他の確率的抽出）で状態数を選択する。 例えば、10州を選択します。
2. 次に、システマティック・サンプリング法（またはその他の確率的サンプリング）で、各州の中から5地区を選びます。
3. 第三に、システマティックサンプリングまたはシンプルランダムサンプリング法により、各地区から4世帯を選びます。 最終的に200軒を調査対象サンプルに含めることができます。

効率的な多段サンプリングのためのヒント。

ここでは、多段階のサンプリング調査を行う際に注意すべき点を紹介します。

1. 慎重に考える – 多段階のアプローチを実行する方法についてブレーンストーミングを行うのは良い方法です。
2. 多相サンプリングには厳密な定義がないため、サンプリング方法（クラスター、層別、単純無作為など）を混在させるルートには、従来の方法がないことに留意してください。
3. プロセス設計は、費用対効果と時間対効果を両立させる方法でなければなりません。
4. そのランダム性とサンプルサイズを保持することが必須です。
5. この方法を初めて適用する場合は、経験や技術のある専門家に相談してください。

回答者の選択

QuestionPro Audienceで多段サンプリングが簡単にできるようになりました。

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聴衆
また、多段階のサンプリングデザインに関するガイダンスや、2,200万以上のリサーチサンプルへの直接アクセスも可能です。 これらの人々は、事前にスクリーニングされ、さまざまな種類の研究に参加できるようにモバイルで準備されています。 回答者は、家族の収入、ペットの所有、食習慣など、300以上のプロファイリング・データについて情報を共有します。