代表サンプリングとは何ですか？

代表的なサンプリングは、統計的サンプリングの一種であり、研究者はより大きな母集団を代表する個人を選択しようとします。 統計サンプリングでは、人々は小さな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関する一般化を試みます。 真に代表的なサンプリングを達成すること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得るために多大な時間と資金を捧げることがあります。

研究ツールとして、統計的サンプリングは非常に貴重です。 これにより、人々はその集団のすべての個人を研究することなく、集団を研究できます。 平均的な個人は、統計サンプリングに気付いていなくても、統計サンプリングにかなり精通しています。 次回新聞を開くときは、研究の結果について語る記事を探してください。 「アメリカのペット所有者の67％がペットと一緒に寝ている」といった行は、ペットを所有するアメリカ人の代表的なサンプルの結果です。 ちなみに、その数はSealy®Mattress Companyからのものです。

代表的なサンプルを取得するために、研究者は最初にサンプリング対象の母集団を特定する必要があります。 上記の例では、研究者は動物と一緒に寝たアメリカ人の数に関するデータを収集したかったため、人口はアメリカのペット所有者でした。 研究者にとっての次のステップは、この集団から人々を無作為に選択して、これらの個人がデータを調査できるようにする方法を見つけることです。

すべてのアメリカのペット所有者がシカゴ市の獣医クリニックに行くなど、研究者が人口のあるセグメントから収集しすぎると、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、調査対象の母集団のあらゆる側面を均等にサンプリングするために、データを収集するための多数の方法を検討する必要があります。

代表的なサンプリングを使用して実施された研究を読むとき、研究者がどの方法を使用したかを知ることは良い考えです。 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、データがどのように収集されたのか、誰から収集されたのか、どのような種類のコントロールが適切であったかを知り、サンプリングが代表的であることを確認する必要があります。 批判的思考を使用して統計と代表的なサンプリングを調べることにより、それらが本当に有用で適用可能かどうかを判断できます。

研究が有効ではないかもしれないいくつかの手がかりには、サンプルをゆがめる非回答率が高い自己回答調査の使用、およびサンプルがより大きなグループのより小さなサブコミュニティから採取されたという兆候が含まれます。 「ヨーロッパ人のX ％が朝食にトーストを食べる」という研究を読み、その研究のテキストが朝の通勤中に駅の人々から得たと言っている場合、これは代表的なサンプリングではありません。