인구 샘플링이란 무엇입니까?

모집단 샘플링은 통계 분석을 위해 대표 개인 그룹을 모집단에서 선택하는 프로세스를 말합니다. 오류가 유효하지 않거나 잘못된 데이터를 초래할 수 있으므로 모집단 샘플링을 올바르게 수행하는 것이 매우 중요합니다. 개인이 데이터를 생성하는 데 사용될 수 있도록 모집단 샘플링에 사용되는 많은 기술이 있으며, 이는 더 큰 인구에 대한 일반화에 사용될 수 있습니다.

통계 샘플링은 여러 분야의 중요한 연구 도구로, 사람들이 인구의 모든 개인을 연구하지 않고도 인구에 대해 더 많이 배울 수 있기 때문입니다. 그러나 통계 샘플링은 모든 개인을 면밀히 검사하지 않기 때문에 오류가 발생하기 쉽습니다. 따라서 많은 연구자들은 다른 연구자와 과학자들의 조사에 견딜 수있는 방식으로 수행되도록하기 위해 많은 시간을 인구 샘플링에 전념하고 있습니다.

모집단 샘플링의 첫 번째 단계는 연구자가 더 배우고 자하는 모집단을 식별하는 것입니다. 예를 들어, 누군가가 얼마나 많은 아프리카 계 미국인이 고양이를 가지고 있는지 알고 싶다면, 조사 대상 인구는 아프리카 계 미국인 공동체라는 것을 알고 있습니다. 인구 샘플링은이 광대 한 커뮤니티에서 대표 개인을 선택하는 데 사용되므로이 커뮤니티의 다른 구성원들 사이에서 고양이 소유권에 대한 추정치를 추정 할 수 있습니다.

가장 일반적인 모집단 샘플링 기술 중 하나는 무작위 샘플링으로, 연구원은 본질적으로 모자에서 이름을 추출합니다. 과학자는 더 많은 인구를 더 작은 군집으로 나누는 기술인 군집 샘플링을 사용할 수도 있습니다. 이들 클러스터 중 일부는 연구를 위해 무작위로 선택됩니다. 또 다른 일반적인 기술은 체계적인 샘플링으로, 연구원은 정보 수집을 위해 연구중인 인구에서 모든 n 번째 개인을 선택합니다.

데이터를 수집하는 데 사용되는 이러한 샘플링 기술에는 다른 순열이 있습니다. 일반적으로 샘플 크기가 클수록 결과가 더 좋습니다. 대부분의 통계 학자들이 피하려고하는 것은 더 넓은 인구 집단의 다양한 표본이 아니라 쉽게 접근 할 수있는 개인의 표본이 사용되는 편의 표본 추출입니다. 편의 샘플링의 예는 단일 의료 클리닉에 설문 스택을 배치하는 것인데,이 클리닉은 해당 의료 클리닉을 사용하는 인구에 대한 정보를 나타낼 수 있지만 반드시 더 광범위하게 해석 될 수있는 일련의 결과는 아닙니다.