다른 샘플링 방법은 무엇입니까?

연구를 위해 테스트 패널을 선택할 때 사용되는 다양한 샘플링 방법이 있습니다. 이 연구에는 이론이나 특정 제품의 테스트, 여론 조사 수행 또는 특정 그룹 전체를 대상으로하는 기타 연구가 포함될 수 있습니다. 이 그룹은 인구로 알려져 있지만 한 국가의 시민뿐만 아니라 모든 유형의 그룹을 포함 할 수 있습니다.

특정 사무실에서 일하는 직원과 같은 소수의 사람들은 일반적으로 관련된 모든 사람에게 질문하거나 테스트 할 수 있습니다. 이것은 인구 조사 연구로 알려져 있습니다. "65 세 이상의 모든 중국인"과 같은 대부분의 인구는 모든 사람에게 질문하거나 테스트하는 것이 불가능하므로 샘플 그룹을 선택해야합니다. 이러한 참가자를 선택하는 다른 방법을 샘플링 방법이라고합니다.

샘플링 방법은 확률과 비 확률의 두 가지 주요 범주 중 하나에 적합합니다. 확률 샘플링 방법에서는 모든 사람이 선택 될 가능성이 알려져 있지만,이 가능성은 사람마다 다를 수 있습니다. 비 확률 샘플링 방법에서는 참가자가 특정 모집단 섹션에서 선택되므로 일부 사람들이 선택 될 가능성이 없습니다. 이 방법은 더 편리하지만 가격이 책정됩니다. 확률 샘플링과 달리 비 확률 샘플링을 사용하면 표본 그룹이 전체 모집단을 얼마나 정확하게 나타내는지를 추정 할 수 없습니다.

확률 샘플링의 가장 간단한 형태는 전체 모집단 목록에서 사람을 무작위로 선택하는 것입니다. 이 방법의 변형 인 체계적인 샘플링은 목록을 따라 일정한 간격으로 (예 : 100 분마다) 사람들을 골라내는 것입니다. 결과 샘플 그룹이 모집단의 구성을 나타내지 않을 수 있으므로 이러한 샘플링 방법 모두에 결함이 있습니다. 예를 들어, 표본 그룹에는 3 명의 자녀와 7 명의 성인이있을 수 있으며, 전체 인구가 20 %의 어린이와 80 %의 성인 인 경우 명확하지 않습니다.

계층화 샘플링을 사용하면 인구가 공통 요인을 공유하는 특정 그룹으로 분류되고 참가자가 적절한 비율로이 그룹에서 무작위로 선택됩니다. 위의 예에서 연구원들은 모든 어린이 목록에서 두 명을 선택하고 모든 성인 목록에서 8 명을 무작위로 선택했습니다. 당연히 이것은 전체 인구를보다 정확하게 반영하는 표본 집단을 만들기 위해 성별과 같은 다른 유형의 집단을 포함하도록 확장 될 수 있습니다.

비 확률 샘플링의 가장 간단한 형태를 편의 샘플링이라고합니다. 연구원은 단순히 가장 쉽게 파악할 수있는 참가자를 선택합니다. 분명히 이것은 인구를 대표하지 않는 강한 위험이 있습니다. 예를 들어, 연구원이 낮 동안 문을 두드리면 정규직에 종사하는 참가자를 얻을 가능성이 줄어 듭니다.

할당량 샘플링은 계층화 된 샘플링과 편의 샘플링을 결합하며 일반적으로 연구원이 할당량을 채울 참가자를 찾기 위해 출발합니다. 위의 예에서 연구원들은 총 2 명의 어린이와 8 명의 성인과 대화 할 때까지 문을 두 드렸습니다. 이 방법은 표본 그룹이 올바른 비율에 있음을 의미하지만 선택 프로세스를 통해 표본의 대표성을 알 수 없습니다. 이 예에서, 성인 8 명은 모두 실업자 일 수 있으며, 이는 사회 보장 혜택에 관한 질문에서 전체 인구의 의견을 대표하지 않게 할 것입니다. 이 때문에 할당량 샘플링은 비 확률 샘플링 유형으로 분류됩니다.