サンプリング手法

この記事では、サンプリング手法とは何か、またそれらが統計で何に使用されるのかについて説明します。さらに、さまざまなサンプリング手法が何であるか、それぞれの長所と短所が何であるかを確認できます。

サンプリング手法とは何ですか?

サンプリング手法は、統計的母集団からサンプルを選択する手順です。言い換えれば、サンプリング技術は、統計研究のサンプルを形成する個人のグループを選択するために使用されます。

たとえば、あるサンプリング手法には、サンプルをランダムに選択することが含まれます。したがって、選挙の結果を予測するための調査を実施したい場合は、調査に参加する人をランダムに選択できます。

サンプリング手法にはさまざまな種類があります。したがって、それぞれの場合に適切なサンプリング手法を使用する必要があります。サンプル要素のランダムな選択が常に最良の選択肢であるとは限りませんが、実行したい統計分析の特性によって異なります。以下では、すべてのサンプリング手法がどのようなものかを見ていきます。

統計において、サンプリング手法は母集団全体ではなくサンプルを研究できるため、非常に重要です。母集団のすべての要素を分析しなければならない場合、統計研究は多くの場合、時間と費用がかかりすぎ、実行できなくなる可能性さえあります。したがって、母集団の一部のみを調査することで統計調査の実行が容易になり、これはサンプリング技術を使用して行うことができます。

サンプリング手法にはどのような種類がありますか?

さまざまな種類のサンプリング手法は次のとおりです。

• 確率サンプリング手法:
  • 単純なランダムサンプリング手法
  • 体系的なサンプリング手法
  • 層化サンプリング手法
  • クラスターサンプリング手法
• 非確率サンプリング手法:
  • 目的を持ったサンプリング手法
  • 実践的なサンプリング手法
  • 連続サンプリング手法
  • 技術的なサンプリング割り当て
  • 雪だるま式サンプリング手法

以下に、各サンプリング手法がどのようなものなのか、またその利点と欠点は何かを示します。

確率サンプリング

確率サンプリング手法は、サンプルの要素をランダムに選択することで構成されます。つまり、各要素が選択される確率は同じです。

これは、サンプリングが確率的であるとみなされるための必須の条件です。つまり、統計母集団のすべての要素が選択可能でなければならず、さらに、それらが選択される可能性が同じでなければなりません。

単純なランダムサンプリング

単純なランダムサンプリング手法では、統計母集団の各要素に、調査対象のサンプルに含まれる同じ確率が与えられます。したがって、サンプル内の個人は、他の基準を使用せずに単純にランダムに選択されます。

ランダムにシミュレーションするにはいくつかの方法がありますが、現在では時間を大幅に節約できる Excel などのコンピューター プログラムを使用して実行するのが一般的です。

体系的なサンプリング

系統的サンプリングでは、まず母集団から 1 つの要素がランダムに選択され、次にサンプル内の残りの要素が一定の間隔を使用して選択されます。

したがって、体系的なサンプリングでは、サンプルから最初の個人をランダムに選択したら、サンプルから次の個人を抽出するために、必要な間隔と同じだけ数を数えなければなりません。そして、取得したいサンプルサイズと同じ数の個体がサンプル内に含まれるまで、同じ手順を繰り返します。

層化抽出法

層化サンプリング手法では、まず母集団を複数の層 (グループ) に分割し、次に各層から数人の個人をランダムに選択して研究サンプル全体を形成します。したがって、サンプルには各層から少なくとも 1 人のメンバーが存在することになります。

階層は均質なグループである必要があります。つまり、階層内の個人は、他の階層とは異なる独自の特性を持っています。したがって、個人は 1 つの階層にのみ属することができます。

集落抽出

クラスター サンプリングと層化サンプリングは非常に似ているため混同される可能性がありますが、よく見ると、これらは 2 つの異なるタイプの確率サンプリングです。

クラスター サンプリングでは、母集団内に自然クラスター (グループ) がすでに存在しているという事実を利用して、母集団内のすべての個人ではなく特定のクラスターのみを研究します。

層化サンプリングとは異なり、この方法ではクラスターから特定の個人を選択する必要はありませんが、研究対象のグループを選択したら、そのすべてのメンバーを分析する必要があります。

クラスター サンプリングは、クラスター サンプリング、クラスター サンプリング、エリア サンプリングとも呼ばれます。

非確率サンプリング

非確率サンプリングでは、研究者の主観的な基準に基づいて個人が選択されます。したがって、非確率サンプリングでは、選択がランダムではないため、母集団のすべての要素がサンプルとして選択される確率が同じであるわけではありません。この機能は、非確率サンプリングと確率サンプリングを区別します。

論理的には、非確率サンプリングでは、誰をサンプルに含めるかを決定するのはその人であるため、調査の責任者は非常に重要です。そのため、信頼できる結果を得るには、研究者がその研究分野で豊富な知識と経験を持っていることが不可欠です。

目的を持ったサンプリング

目的のあるサンプリングは、研究サンプルを選択する際の研究者の裁量のみに依存します。

そのため、調査担当者はサンプル要素を選択するためのすべての決定権を持っています。したがって、あなたがその分野の専門家であることが重要です。

コンビニエンスサンプリング

コンビニエンスサンプリングでは、研究者はプロセスに偶然を含めることなく、個人へのアクセスの容易さの基準に基づいてサンプル対象を選択します。

つまり、母集団から個人を選択するこのタイプの非確率サンプリングでは、選択の利用可能性、近さ、または選択のコストなどの側面が評価されます。サンプリングをさらに促進するために、ボランティアが受け入れられることもあります。

連続サンプリング

連続サンプリングでは、最初に最初のサンプルが選択されて調査され、最初のサンプルの結果が得られた後、別のサンプルが調査されます。そして、研究全体の最終結論が得られるまで、このプロセスが連続的に繰り返されます。

したがって、連続サンプリングでは単一のサンプルに焦点を当てるのではなく、同じ統計母集団からの異なるサンプルを研究し、最終的にすべてのグループから得られた情報から結論を導き出します。

クォータのサンプリング

クォータサンプリングでは、少なくとも 1 つの特性を共有する個人のグループ (または層) が最初に確立され、次に各グループからクォータが選択され、研究サンプルが形成されます。

集団をグループに分けるために使用される個人の性格も研究者によって決定されます。したがって、研究を実施する責任者は、得られる結果に大きな影響を与えます。

雪だるまサンプリング

雪だるま式サンプリングでは、研究者は最初の参加者を選択し、その後、研究のために追加の参加者を募集します。

雪だるま式サンプリングのこの特徴は、参加者が研究に参加者を集めるにつれてサンプルサイズがどんどん大きくなるということを意味します（雪だるま式効果）。