最大変動サンプリングとは何ですか?

最大変動サンプリング(最大多様性サンプリングまたは最大異質性サンプリングと呼ばれることもあります) は、研究者が特定のトピックに関して可能な限り幅広い視点からデータを収集しようとするサンプリング方法です。

このタイプのサンプリングの目的は、特定のトピックをさまざまな角度から理解することです。

互いに極端に異なる個人（年齢、社会経済的地位、収入、職業、地域など）をサンプリングすることで、研究者は対象をより全体的に把握し、さまざまな視点から対象を分析することができます。 。

最大変動サンプリングの例

次のシナリオは、実際の最大変動サンプリングの例を示しています。

例 1: 農業

研究者は、特定の肥料が特定の地域の植物の成長にどのような影響を与えるかを理解したいと考えています。サンプル内の植物の変動を最大化するために、彼らは毎年降水量が最も多い地域の部分だけでなく、毎年降水量が最も多い地域の部分でも肥料をテストすることにしました。

例 2: 世論

研究者は、特定の法律に対する人々の意見と年収との関係を理解したいと考えています。彼らは、年収の最高 5% に属する個人だけでなく、年収の最低 5% に属する個人もサンプルに含めることを決定しました。この意味で、彼らのサンプルには収入の点で最大限のばらつきが含まれています。

例 3: メディアの消費

研究者は、特定のテレビ番組に対する国民の意見を理解したいと考えています。サンプルとして、次の 4 つのグループに意見を求めることにしました。

• 非常に若くて貧しい人々のグループ。
• 非常に若くて裕福な人々のグループ。
• 非常に高齢で貧しい人々のグループ。
• 非常に高齢で裕福な人々のグループ。

これら 4 つの「極端な」グループをサンプルに含めることで、研究者はサンプルに含まれる個人のばらつきを最大化することができます。

最大変動サンプリングの長所と短所

最大変動サンプリングの利点の 1 つは、研究者が大量のサンプルを取得しなくても、特定のトピックに関する情報を取得できることです。最も極端な立場にある個人のデータを取得するだけで、サンプリングする必要がある個人の数は大幅に減ります。

このサンプリング法の欠点は、研究者が得たサンプルが母集団全体を代表するものではないため、研究者が結果を母集団の残りの部分に一般化できないことです。

言い換えれば、サンプルには「極端な」立場にある人々のみが含まれるため、サンプルで収集されたデータが母集団全体で収集されるデータと類似している可能性は低いということです。

追加リソース

サンプリング方法の種類 (例付き)
サンプリングフレームとは何ですか?
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