統計サンプリングとは何ですか？

統計的サンプリングとは、人口に関する情報を収集して分析することにより、人口を調査することです。 統計的サンプリングは、国の平均身長の推定値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、多くの情報の基礎です。 多くの職業が心理学、人口統計学、人類学を含む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、統計的サンプリングにはエラーが発生しやすいため、結果を受け入れる前に研究の実施に使用される方法を分析することが重要です。

このプロセスは、科学者が研究したい母集団と、彼または彼女が測定したい変数の定義から始まります。 たとえば、誰かが小学生の平均体重を知りたい場合があります。 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、科学者は体重計を持って学校に行き、医師や両親にアンケートを送り、学校の健康記録にアクセスしようとします。 多くの研究者は、自己応答に頼るのではなく、直接測定しようとしています。これは、結果が一貫しているためです。

母集団、測定される変数、および方法が定義されると、科学者は、収集されたデータがより大きなグループを代表するように母集団を正確にサンプリングする方法を決定します。 言い換えれば、統計的サンプリングでは、調査対象の母集団のすべての個人の望ましい変数を測定する必要はありません。 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、結果は良くなります。

最も一般的なシステムはランダムサンプリングで、科学者が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。 一部の科学者はクラスターサンプリングを使用します。クラスターサンプリングでは、母集団が多数の小さなクラスターに分割され、各クラスターが広範囲に研究されます。 他の人は系統的サンプリングを使用するかもしれません。それは人口のn番目ごとの人が研究されます。 統計サンプリングの最も危険で信頼性の低い選択システムは、便利なサンプリングです。 街角に立って調査を行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生じ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関する一般化を行います。 統計的サンプリングに依存する研究では、通常、使用される方法が明確に詳細化されているため、他の科学者はその方法が有効かどうかを判断できます。 無効なメソッドはサンプリングエラーを引き起こす可能性があり、これにより調査の結果が問題になります。