サンプリング方法

この記事では、サンプリング手法とは何かについて説明します。したがって、さまざまな種類のサンプリング方法と、統計研究の状態に応じてどのサンプリング方法を使用する必要があるかがわかります。

サンプリング方法とは何ですか?

統計学におけるサンプリング方法は、母集団からサンプルを選択するプロセスです。言い換えれば、サンプリング方法は、統計研究に参加する個人のグループを選択することで構成されます。

たとえば、あるサンプリング方法では、個人をランダムに選択します。したがって、統計的母集団のサイズを研究したい場合は、ランダムサンプリング方法を使用して研究サンプルを選択できます。

さまざまなサンプリング方法があり、それぞれに長所と短所があります。以下では、さまざまな種類の統計的サンプリング方法がどのようなものかを見ていきます。

サンプリング方法にはどのようなものがありますか?

統計におけるサンプリング方法は次のとおりです。

• 確率サンプリング法:
  • 単純なランダムサンプリング方法
  • 体系的なサンプリング方法
  • 層化サンプリング法
  • クラスターサンプリング方法
• 非確率サンプリング法:
  • 目的を持ったサンプリング法
  • 便利なサンプリング方法
  • 連続サンプリング方式
  • クォータサンプリング方法
  • 雪だるま式サンプリング法

以下では、それぞれのサンプリング方法がどのように実行されるかを説明します。

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、選択される確率はすべて同じです。

これは、サンプリングが確率であるとみなされるための必須の条件であり、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、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では、統計母集団の各要素が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、まず母集団の 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、系統的サンプリングでは、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選択するために、必要な間隔と同じだけ数をカウントする必要があります。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、少数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、そのメンバー全員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。この特性により、非確率サンプリングと確率サンプリングが区別されます。

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

目的的サンプリングは、研究サンプルを選択する際の研究者の判断にのみ依存します。

したがって、研究の責任者は、サンプルの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、あなたがその研究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被験者のサンプルを選択します。

言い換えれば、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、利用可能性、近さ、選択のコストなどの側面が重視されます。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さまざまなサンプルを調査し、最終的にすべてのグループから得られた情報を使用して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）。

どのようなサンプリング方法を使用すればよいですか?

サンプルの対象となる個人を選択するために選択したサンプリング方法は、調査の結果に大きな影響を与える可能性があるため、時間と注意を払ってサンプリング方法を選択することが重要です。以下に、適切なサンプリング方法を選択するのに役立ついくつかの手順を示します。

1. 研究の目的を定義する:統計研究を実行することで何を達成したいのかを明確にし、適切なサンプリング方法を選択することが重要です。
2. 対象集団を定義する:前のステップで定義した目標を達成するには、どのグループを分析する必要があるかを知る必要もあります。
3. 利用可能なリソースを評価する:所有しているリソースによっては、特定のサンプリング方法を適用できない場合があります。したがって、サンプリング方法を選択する前に、予算、サンプリングに費やす時間、サンプル内の各個人をどのように分析するかなどを分析する必要があります。
4. 考えられるすべてのサンプリング方法を決定する:前の手順で収集したすべての情報を使用して、調査の実施に使用できるすべてのサンプリング方法のリストを作成します。
5. 適切なサンプリング方法を選択する:最後に、前のステップで準備したリストから、研究とリソースに最適なサンプリング方法を選択する必要があります。