連続サンプリング
この記事では、連続サンプリングという用語の意味とその方法について説明します。さらに、連続サンプリングの実例を示し、このタイプのサンプリングの長所と短所を示します。
連続サンプリングとは何ですか?
連続サンプリングは、統計研究のサンプルに含める個人を選択するために使用される非確率手法です。
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。
連続サンプリングのこの特性により、同じ研究で複数のグループを分析できるため、他のタイプのサンプリングでは得られない異なる結果を得ることができます。
連続サンプリングは、 コンビニエンス サンプリングや雪だるま式サンプリングと並んで、非確率サンプリングの最も広く使用されているタイプの 1 つです。
連続サンプリングを行う方法
連続サンプリングを実行する手順は次のとおりです。
- 対象集団を定義します。
- 初期サンプルとして母集団から数人の個人を選択し、それを研究します。
- 最初のサンプルで得られた結果が研究仮説を裏付けるか棄却した場合、調査は完了します。それ以外の場合は、母集団の別のサンプルを選択して分析する必要があります。
- 最終結果または希望のサンプルサイズが得られるまで、同じプロセスを連続して実行し続けます。
連続サンプリングの例
連続サンプリングの定義とその実行方法の理論を理解したら、その意味をよりよく理解できるように、このタイプのサンプリングの例を説明します。
たとえば、ある衣料品ブランドは新しく革新的なモデルのシャツをデザインしましたが、市場に出す前にその成功の可能性をテストしたいため、連続サンプリングを実行することにしました。
同社は最初のサンプルを選択し、サンプルの各要素について製品調査を実施します。しかし、回答の統計を計算した後、得られた結果は決定的ではありません。つまり、新しいジャージが成功するか失敗するかは完全には明らかではありません。
そこで研究者らは、調査の質問を変更し、新しいサンプルを選択して実験を繰り返すことにしました。特に、回答者が変更の可能性を提案できるセクションが追加されています。
この場合、参加者の 60% がシャツの袖の変更を提案したことがわかりました。そのため、多くの人が拒否反応を示す理由は袖にあると考えられます。
その結果、袖のデザインを変更して新たなモデルを作ることになり、新たなサンプルを新たなモデルで再度テストすることになりました。現在、調査対象者の 85% がこのモデルが好きだと答えたため、より明確な結果が得られました。
ご覧のとおり、この企業は継続的にサンプリングを実施したおかげで、実施された調査に基づいて製品を改良することができました。このようにして、より多くのシャツが販売され、会社がより大きな経済的利益を得る可能性が高くなります。
連続サンプリングの長所と短所
連続サンプリングの長所と短所は次のとおりです。
アドバンテージ | 短所 |
---|---|
サンプルサイズは可変であり、研究のニーズに適合させることができます。 | 最終サンプルの代表性の欠如。 |
連続サンプリングにより、調査中に変更を加え、得られた結果に適応することができます。 | 得られる結果には偏りがある可能性があります。 |
得られた結果は、新しいサンプルを研究することで改善できます。 | 人口全体に対して一般化することはできません。 |
一般に、サンプルの選択にはそれほど時間はかかりません。 | 新しいサンプルにインタビューするときは、調査を再検討するためにかなりの時間を費やす必要があります。 |
連続サンプリングの主な利点は、得られた結果に応じてサンプル サイズが変化するため、適応性が高いことです。さらに、新しい調査が実行されると、調査の各段階のニーズに合わせて変更を加えることができます。
この特性は、最初のサンプルで得られた結果が一般的に改善できることも意味します。上で説明した例では、企業は新しいサンプルを作成することで新しい結論を引き出し、製品を改善することができます。
通常、サンプルメンバーの選択にはそれほど時間はかかりませんが、新しいサンプルが選択されるたびに、新しい質問について考えるために時間と労力を費やす必要があることを考慮する必要があります。
サンプリングのもう 1 つの欠点は、他のタイプのサンプリングとは異なり、得られた結果を母集団全体に一般化できないことです。選択されたサンプルはランダムではなく、異なるサンプルのセットでもあるため、これは通常、最終的なサンプルが代表的なものではないことを意味します。