다른 샘플링 방법은 무엇입니까?

연구를위한 테스트 패널을 선택할 때 사용되는 다양한 샘플링 방법이 있습니다. 이 연구에는 이론이나 특정 제품, 의견 여론 조사 또는 특정 그룹 전체를 다루는 것을 목표로하는 다른 연구를 테스트하는 것이 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 인구와 함께 일반적으로 관련된 모든 사람에게 질문하거나 테스트 할 수 있습니다. 이것은 인구 조사 연구로 알려져 있습니다. "65 세 이상의 중국의 모든 사람"과 같은 대부분의 인구가 있으면 모든 사람에게 질문하거나 테스트하는 것은 불가능하므로 샘플 그룹을 선택해야합니다. 이러한 참가자를 선택하는 다양한 방법은 샘플링 방법으로 알려져 있습니다.

샘플링 방법은 확률과 비방 가능성의 두 가지 주요 범주 중 하나에 적합합니다. 확률 샘플링 방법에서, 모든 사람은 선택 될 가능성이 알려져 있지만,이 값은OOD는 사람마다 다를 수 있습니다. 비 기능성 샘플링 방법에서, 일부 사람들은 참가자가 인구의 지정된 섹션에서 선택되므로 선택 될 가능성이 없습니다. 확률 샘플링과 달리 비 기능성 샘플링은 샘플 그룹이 전체 모집단을 얼마나 정확하게 나타내는 지 추정하는 것이 불가능합니다.

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가장 간단한 형태의 확률 샘플링은 전체 인구 목록에서 무작위로 사람들을 선택하는 것입니다. 이 방법의 변형 인 체계적인 샘플링은 목록을 따라 고정 된 간격으로 사람들을 선택하는 것, 예를 들어마다 100 번째 사람마다 포함됩니다. 생성 된 샘플 그룹이 모집단의 구성을 나타내지 않을 수 있기 때문에 이러한 샘플링 방법은 모두 결함이 있습니다. 예를 들어, 샘플 그룹에는 3 명의 자녀와 7 명의 성인이있을 수 있으며, 전체 Populati가있는 경우 분명히 대표하지 않습니다.On은 20%의 어린이와 80% 성인입니다.

이것은 계층화 된 샘플링을 사용하여 해결할 수 있으며, 여기서 모집단은 공통 요소를 공유하는 특정 그룹으로 분류되고 참가자는 적절한 비율로 이들 그룹에서 무작위로 선택됩니다. 위의 예에서, 연구원들은 모든 어린이 목록에서 무작위로 2 명과 모든 성인 목록에서 8 명을 무작위로 선택합니다. 당연히 이것은 성별과 같은 다른 유형의 그룹을 다루기 위해 확장되어 전체 인구를보다 정확하게 반영하는 샘플 그룹을 만들 수 있습니다.

가장 간단한 형태의 비 기능성 샘플링은 편의 샘플링이라고합니다. 연구원들은 단순히 가장 쉬운 참가자를 선택합니다. 분명히 이것이 인구에 대해 매우 대표 할 수있는 강력한 위험이 있습니다. 예를 들어, 연구자들이 낮에 문을 두드리면 풀 타임 고용에있는 참가자를 얻을 가능성이 적습니다.

할당량 샘플링은 계층화 된 결합입니다샘플링 및 편의 샘플링은 일반적으로 할당량을 채우기 위해 참가자를 찾기 위해 연구원을 설립하는 데 포함됩니다. 위의 예에서, 연구원들은 총 2 명의 어린이와 8 명의 성인과 대화 할 때까지 문을 두드릴 수 있습니다. 이 방법은 샘플 그룹이 올바른 비율임을 의미하지만, 선택 프로세스는 대표가 얼마나 대표적인지 알 수 없습니다. 이 예에서, 8 명의 성인은 모두 실업자 일 수 있으며, 이로 인해 사회 보장 혜택에 대한 의문에서 전체 인구의 의견을 대표 할 수 없습니다. 이로 인해 할당량 샘플링은 비 기능성 샘플링 유형으로 분류됩니다.