人口サンプリングとは何ですか？

人口サンプリングは、統計分析の目的で代表的な個人のグループが人口から選択されるプロセスを指します。 エラーは無効または誤解を招くデータにつながる可能性があるため、母集団サンプリングを正しく実行することは非常に重要です。 人口サンプリングでは、個人を使用してデータを生成し、それを使用して大規模な人口に関する一般化を行うことができるようにするための多数の手法が使用されています。

統計サンプリングは、多くの分野で重要な研究ツールです。これは、人口の個々の個人をすべて調査することなく、人口についてより多くのことを学ぶことができるためです。 ただし、統計サンプリングではすべての個人を厳密に検査するわけではないため、エラーが発生しやすくなります。 したがって、多くの研究者は、他の研究者や科学者による精査に耐えられる方法で行われることを保証するために、時間のかなりの部分を人口サンプリングに費やしています。

人口サンプリングの最初のステップは、研究者がさらに学習したい人口を特定することです。 たとえば、誰かが猫を飼っているアフリカ系アメリカ人の数を知りたい場合、研究者は精査中の人口がアフリカ系アメリカ人コミュニティであることを知っています。 人口サンプリングを使用して、この広大なコミュニティから代表的な個人を選択し、このコミュニティの他のメンバーの猫の所有権に関する推定値を推定できます。

最も一般的な集団サンプリング手法の1つはランダムサンプリングで、研究者は本質的に帽子から名前を引き出します。 科学者はクラスターサンプリングも使用できます。クラスターサンプリングは、より大きな母集団をより小さなクラスターに分割する手法です。 これらのクラスターのいくつかは、研究のためにランダムに選択されます。 別の一般的な手法は、体系的なサンプリングです。研究者は、情報を収集するために研究している母集団からn番目ごとに個人を選びます。

データを収集するために使用されるこれらのサンプリング手法には、他にもさまざまな組み合わせがあります。 一般的に、サンプルサイズが大きいほど、結果は良くなります。 ほとんどの統計学者が回避しようとするのは、より広い人口の多様なサンプルではなく、簡単にアクセスできる個人のサンプルが使用される便利なサンプリングです。 便利なサンプリングの例は、単一の診療所に調査のスタックを配置することです。これにより、その診療所を使用する人口に関する情報が明らかになる可能性がありますが、必ずしもより広く解釈できる結果のセットではありません。