代表的なサンプリングとは何ですか？

代表的なサンプリングは、研究者がより大きな母集団を代表する個人を選択しようとする統計サンプリングの一種です。統計サンプリングでは、人々は小グループからデータを収集し、結果を外挿して、より大きなグループについて一般化を行います。本当に代表的なサンプリングを達成するのは非常に困難であり、研究者は可能な限り最も代表的なサンプルを取得することに多大な時間と資金を提供するかもしれません。

研究ツールとして、統計サンプリングは非常に価値があります。これにより、人々はその集団のすべての個人を研究せずに人口を勉強することができます。平均的な個人は、統計的サンプリングに非常に精通している可能性がありますが、統計的なサンプリングに精通しています。次に新聞を開くときは、研究の結果について説明する記事を探してください。 「アメリカのペットの飼い主の67％がペットと一緒に眠る」などのラインは、ペットが所有するアメリカ人の代表的なサンプルの結果です。偶然Y、その数はSEALY®マットレス会社から来ています。

代表的なサンプルを取得するには、研究者はまずサンプリングされている母集団を特定する必要があります。上記の例では、研究者は、アメリカ人が動物と一緒に眠っているアメリカ人の数に関するデータを収集したかったので、人口はアメリカのペットの飼い主でした。研究者の次のステップは、これらの個人をデータについて調査できるように、この集団の人々をランダムに選択する方法を見つけることです。

研究者がシカゴ市の獣医クリニックに行くすべてのアメリカ人のペットの飼い主など、人口の1つのセグメントからあまりにも多すぎる場合、結果は研究対象の人口の代表的なサンプルではありません。したがって、研究者は、研究対象の母集団のすべての側面を均等にサンプリングするように、データを収集するための多数の方法を考えなければなりません。

あなたが持っている研究を読んだとき代表的なサンプリングを使用して実施されているENは、研究者が使用した方法を調べることをお勧めします。サンプリングエラーは誤った結果をもたらす可能性があるため、サンプリングが代表的であることを確認するために、データの収集方法、収集されたデータ、およびどのようなコントロールが整っていたかを知りたいと思います。批判的思考を使用して統計と代表的なサンプリングを見ることにより、それらが本当に有用で適用可能かどうかを判断することができます。

研究では有効ではないかもしれないといういくつかの手がかりには、サンプルを歪める非反応率が高い自己反応調査の使用、およびサンプルがより大きなグループのより小さな共産性から採取されたことを示しています。 「ヨーロッパ人のx ％の朝食を朝食に食べる」という研究を読んだ場合、研究のテキストでは、サンプルは朝の通勤中に鉄道駅の人々から入手したと述べています。これは代表的なサンプリングではありません。