体系的なサンプリングとは

体系的なサンプリングは、調査対象の母集団のメンバーを選択する方法を決定する研究を実施する方法です。 多くの研究努力は無作為にサンプルを採取することに集中しており、そこでは研究対象のすべてのメンバーが同じ選択のチャンスを持っています。 別の選択肢は、単純なランダムサンプルを取得することです。ここでは、所定のサイズのすべてのグループが選択される可能性が同じです。 代替案の1つは、研究者がグループの開始メンバーを選択し、それを他のすべてのサンプルを選択する手段として使用する体系的なサンプリングです。

体育の授業でチームスポーツに参加したことがある人は、おそらく体系的なサンプリングを経験しているでしょう。 コーチは学生の列を先頭に進み、他のすべての学生を数え、列を2つのチームに分けます。 基本的に、コーチは最初の生徒から始まり、他のすべての生徒を連れて、チーム1またはチーム2になる元のグループのサンプルを作成します。

通常、大規模なグループの「他のすべて」を選択することは実用的ではありません。 代わりに、研究者はk番目の要素を決定します。 Kは、ピック間でスキップされる母集団の要素の数として定義され、サンプル選択プロセス全体にわたって一定のままでなければなりません。 サンプルを取る人が、サンプルが1つで始まり、その後50個ごとに要素がサンプルの一部として描画されると決定した場合、 kは50です。サンプラーは、到達するまで1,51、101、151などをプルまたはテストします。グループの終わり。

統計では、多くの操作が必要なため、何かに関するより多くの情報を評価できるため、単純なランダムサンプルがしばしば好まれます。 体系的なサンプリングは非常に有用であり、品質管理などの理由で母集団に関する情報を決定する目的に適しています。 サンプルは完全にランダム化されていないことを指摘することが重要です。ただし、ランダム性のより良い近似の1つである可能性があります。

体系的なサンプルの精度の多くは、母集団を表すサンプルサイズの選択に依存します。 これは、一般集団で何が起こっているのかを研究者またはテスターに​​伝えるために、 kが十分に小さくなければならないことを意味します。 Kを小さくしすぎたり、選択するグループを非常に大きくしたりすることはできず、テストするのが非現実的で費用がかかる場合があります。 体系的なサンプルは、テスト対象に応じて、人、動物、または物である可能性があることに注意してください。

製造業では体系的なサンプリングが頻繁に行われます。 多くの工場は、 k番目の製品ごとにラインを自動的に検査または描画します。 特に、一部の食品メーカーは、これをセールスポイントとして使用して、高品質の品質管理を実証しています。