통계 샘플링이란 무엇입니까?

통계 샘플링은 인구에 대한 정보를 수집하고 분석하여 모집단 연구를 나타냅니다. 통계 샘플링은 한 국가의 평균 신장 추정치에서부터 마케팅이 어린이에게 미치는 영향에 대한 연구에 이르기까지 많은 정보의 기초입니다. 수많은 직업은 심리학, 인구 통계학 및 인류학을 포함한 통계 샘플링을 사용합니다. 그러나 다른 연구 방법과 마찬가지로 통계 샘플링은 오류가 발생하기 쉬우므로 결과를 수락하기 전에 연구를 수행하는 데 사용 된 방법을 분석하는 것이 중요합니다.

이 과정은 과학자가 연구하고자하는 인구와 측정하고자하는 변수의 정의로 시작합니다. 예를 들어 누군가 초등학생의 평균 체중을 알고 싶을 수 있습니다. 다음으로 과학자는 원하는 데이터를 수집하는 방법을 결정합니다. 앞의 예에서 과학자는 규모가있는 학교를 다니거나 의사 나 부모에게 설문지를 보내거나 학교 건강 기록을 보려고 시도 할 수 있습니다. 많은 연구자들이 결과에 일관성이 있기 때문에 자기 반응에 의존하기보다는 직접 측정하려고합니다.

모집단, 변수 측정 및 방법이 정의되면 과학자는 수집 된 데이터가 더 큰 그룹을 대표하도록 모집단을 정확하게 샘플링하는 방법을 결정합니다. 다시 말해, 통계 샘플링은 연구 대상 집단의 모든 개인에서 원하는 변수를 측정하는 것을 포함하지 않습니다. 개인의 선택은 결과를 일반화하는 데 사용됩니다. 일반적으로 표본 크기가 클수록 결과가 좋아집니다.

가장 일반적인 시스템은 무작위 샘플링으로, 과학자는 중앙 데이터베이스에서 임의의 개인 목록을 생성합니다. 일부 과학자들은 군집 샘플링을 사용하는데, 여기서 모집단은 여러 개의 작은 군집으로 나뉘며 각 군집은 광범위하게 연구됩니다. 다른 사람들은 체계적인 샘플링을 사용하여 인구의 모든 n 번째 사람을 연구 할 수 있습니다. 통계 샘플링에서 가장 위험하고 신뢰할 수없는 선택 시스템은 편의 샘플링입니다. 설문 조사를 통해 길거리에 서있는 사람은 편의 샘플링을 사용하여 결과가 매우 정확하지 않을 수 있습니다.

데이터가 수집 된 후 연구원은 데이터를 분석하고이를 사용하여 모집단에 대한 일반화를 수행합니다. 통계적 샘플링에 의존하는 연구에서, 사용 된 방법은 일반적으로 명확하므로 다른 과학자들은이 방법이 유효한지 여부를 결정할 수 있습니다. 유효하지 않은 방법은 샘플링 오류를 유발할 수 있으며, 이는 연구 결과를 호출합니다.