統計サンプリングとは何ですか？

統計サンプリングとは、それについて情報を収集して分析することにより、集団の研究を指します。統計的サンプリングは、国内の平均身長の推定から子供へのマーケティングの影響に関する研究に至るまで、多くの情報の基盤です。心理学、人口統計、人類学など、多くの職業が統計的サンプリングを使用しています。ただし、他の研究方法と同様に、統計サンプリングはエラーが発生しやすく、結果を受け入れる前に研究を実施するために使用される方法を分析することが重要です。たとえば、誰かが小学生の平均体重を知りたいと思うかもしれません。次に、科学者は、目的のデータを収集する方法を決定します。前の例では、科学者はスケールで学校に旅行したり、医師や両親にアンケートを送ったり、学校の健康にアクセスしようとするかもしれません。RDS。多くの研究者は、結果が一貫しているため、自己応答に依存するのではなく、直接測定しようとします。言い換えれば、統計的サンプリングには、研究対象の母集団のすべての個々の望ましい変数を測定することは含まれません。個人の選択は、結果を一般化するために使用されます。一般的に、サンプルサイズが大きいほど、結果が優れています。

最も一般的なシステムは、ランダムサンプリングであり、科学者は中央データベースからランダムな個人のリストを生成します。一部の科学者は、集団が小さなクラスターの束に分割され、各クラスターが広範囲に研究されているクラスターサンプリングを使用しています。他の人は体系的なサンプリングを使用する場合があります、人口のすべての nth 人が研究されています。統計サンプリングのための最も危険で信頼できない選択システムは、便利なサンプリングです。調査で街角に立っている人が便利なサンプリングを使用しているため、非常に不正確な結果が得られる可能性があります。

データが収集された後、研究者はそれを分析し、それを使用して母集団について一般化します。統計サンプリングに依存している研究では、使用される方法は通常明確に詳細であるため、他の科学者がこの方法が有効かどうかを決定できるようにします。無効な方法では、サンプリングエラーを引き起こす可能性があり、これは調査の結果を疑問視します。