人口が100人だと想像してください。 このシナリオでは、すべての人が100分の1の確率で選ばれることになる。 確率的サンプリングは、母集団を代表するサンプルを作成する最良の機会を与えてくれます。 その結果、経営陣はその組織の従業員が改正に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。 確率的サンプリングについて説明します。
確率的サンプリングとは？
確率的サンプリングとは、研究者が確率論に基づいた方法を用いて、より大きな母集団からサンプルを選ぶ手法である。 参加者が確率的サンプルとみなされるためには、無作為抽出で選ばれなければならない。
確率的サンプリングの最も重要な要件は、母集団の全員が選択される確率が分かっていて、かつ平等であることです。
確率的サンプリングは、統計理論を用いて、既存の大規模な母集団から無作為に少人数のグループ（サンプル）を選択し、その回答がすべて全体の母集団と一致することを予測するものです。
確率的サンプリングにはどのような種類がありますか？
単純無作為抽出は、その名の通り、サンプルを完全にランダムに選択する方法です。 このサンプリング方法は、個人（サンプル）に番号を割り振り、その番号から自動処理でランダムに選ぶという簡単なものです。 最後に、選ばれた数字が、サンプルに含まれるメンバーである。
このサンプリング方法において、研究者がサンプルを選択する方法は2つあります。抽選方式と乱数発生ソフト・乱数表の使用です。 このサンプリング手法は、通常、大規模な母集団を対象としており、それなりのメリットとデメリットがあります。
層別無作為抽出 は、研究者がより広範な母集団を、通常は重ならないが母集団全体を代表する小さな集団に分割する方法である。 サンプリングしながら、これらのグループを整理し、各グループから別々にサンプルを抽出してください。
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。 被験者を相互に排他的なグループに分割し、グループからメンバーを選ぶために単純無作為抽出を行う。
これらのグループのメンバーは、単純な確率ですべてのグループのメンバーが等しく選択される機会を得られるように、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 “とも呼ばれています。
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。 例えば、アメリカの全人口から100人の参加者を選びたい場合、全員を完全にリストアップすることは不可能でしょう。 その代わり、調査員は地域（市や郡など）を無作為に選択し、その境界内から無作為に抽出する。
クラスター・サンプリングは通常、サンプルが都市、家族、大学など、いくつかの要素以上から構成される特定の集団を分析するものです。 そして、研究者は母集団を様々な小さなセクションに分割してクラスターを選択する。
系統的サンプリング
は、サンプルの一部となる「n番目」の個人をすべて選ぶ場合です。 例えば、5人ごとに選んでサンプルにすることができます。系統的サンプリングは、昔から変わらない確率の手法を拡張して実施したもので、集団の各メンバーを一定期間ごとに抽出して
サンプル
. このサンプリング手法では、母集団のすべてのメンバーが均等に選ばれる機会があります。
ロバビリティサンプリングの例ロバビリティサンプリング
このサンプリング手法を理解するために、例を挙げてみよう。 アメリカだけでも3億3千万人の人口があります。 を送ることは実質的に不可能です。 調査 を、一人ひとりに向けて情報発信しています。 より少ない母集団からデータを収集する場合でも、確率的サンプリングを使用します。
例えば、50万人の従業員がさまざまな場所に勤務している組織があるとします。 ある組織は、人事方針を変更したいと考えています。しかし、その変更を展開する前に、従業員がその変更に満足するかどうかを知りたいと考えています。 しかし、50万人の従業員全員にアプローチするのは面倒な作業です。 そこで便利なのが、確率的サンプリングです。 より大きな母集団、すなわち50万人の従業員からサンプルを選びます。 このサンプルが母集団を代表することになる。 サンプルに今すぐアンケートを配備する。
その結果、経営陣はその組織の従業員が改正に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。
確率的サンプリングにはどのような手順がありますか？
以下の手順で、確率的サンプリングを実施します。
1.対象となる母集団を慎重に選びましょう。
母集団の中から、意見を収集すべきと思われる人を注意深く考え、選び、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。
正確なデータを収集するために、対象母集団からのサンプルと外部からのサンプルで構成される必要があります。
3.サンプルを選択し、アンケートを開始します。 適切なサンプルを見つけ、適切なサンプルフレームを決定することは、時に困難な場合があります。 たとえすべての要素が有利に働いたとしても、コスト要因、回答者の質、回答の迅速さなど、予期せぬ問題が発生する可能性があります。 確率論的調査で正確な回答を得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。
しかし、ほとんどの場合、確率的標本を描くことは、時間と費用、そして多くのフラストレーションを軽減することになります。 全員にアンケートを送ることはできないかもしれませんが、全員に参加する機会を与えることはいつでもできます。 これが確率的サンプルの正体です。
確率的サンプリングはいつ使うのか？
このような場合は、確率的サンプリングを使用します。
1.サンプリングバイアスを抑えたいとき。 このサンプリング方法は、バイアスを最小限に抑える必要がある場合に使用されます。 サンプルの選定は、研究の推論の質を大きく左右する。 研究者がどのようにサンプルを選択するかは、研究結果の質を大きく左右します。 確率的サンプリングは、母集団を偏りなく表現するため、より質の高い調査結果につながる。
2.通常、母集団が多様である場合。 この方法は、母集団を完全に代表するサンプルを作成するのに役立つため、研究者は広く利用しています。 例えば、自国での治療よりもメディカルツーリズムを好む人がどのくらいいるのかを調べるとします。 このサンプリング方法は、より広い母集団を代表するために、様々な社会経済層、バックグラウンドなどからサンプルを選ぶのに役立ちます。
3.正確なサンプルを作成するために 確率的サンプリングは、研究者が母集団から正確なサンプルを作成するのに役立ちます。 研究者は実証済みの統計的手法により、正確なサンプルサイズを抽出して、明確なデータを得ています。
確率的サンプリングの利点
ここでは、確率的サンプリングの利点を紹介します。
1.費用対効果が高い
このプロセスはコスト的にも時間的にも有効であり、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、より有意なサンプルから乱数を選択することも可能である。
2.シンプルでわかりやすい。 確率的サンプリングは、複雑なプロセスを伴わないので、簡単なサンプリング方法です。 手軽で時間の節約になります。 そのため、節約した時間をデータ分析や結論の導出に充てることができる。
3.非技術的である。 このサンプリング方法は、シンプルであるため、専門的な知識を必要としません。 複雑な専門知識は必要なく、時間もかかりません。
確率的サンプリングと非確率的サンプリングの違いは何ですか？
ここでは、確率的サンプリングと非確率的サンプリングの違いについて説明します。
|
確率的サンプリング |
非確率サンプリング |
|---|---|
| サンプルは無作為に抽出されたものです。 | 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。 |
| 母集団の誰もが等しく選ばれるチャンスがあるのです。 | 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・バイアスを監視するためにこのテクニックを使用します。 | サンプリングバイアスは、研究者にとっての懸念事項ではない。 |
| 多様な人がいる環境では有効 | 同じような特性を持つ環境で役に立つ。 |
| 研究者が正確なサンプルを作成したい場合に使用します。 | この方法は、母集団を正確に表現するのに役立ちません。 |
| 正しい視聴者を見つけるのは簡単ではありません。 | 観客を見つけるのはとても簡単です。 |
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