母集団とサンプル

この記事では、統計における母集団とサンプルの違いについて説明します。したがって、統計調査の母集団とサンプルが何であるか、また概念を完全に理解するためのいくつかの例がわかります。

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統計学において、母集団とは、統計研究の対象となる類似の特性を持つ要素のセットです。

この概念は、統計母集団、対象母集団、または研究母集団とも呼ばれます。

母集団は必ずしも人々の集合である必要はなく、検査したい欠陥のある製品のグループや、調査したい動物のグループである可能性があることに留意してください。言い換えれば、母集団は類似した要素のセットで構成されています。

次に、母集団サイズとも呼ばれる母集団サイズは、調査対象のグループ内の要素の総数で構成されます。

サンプル

サンプル(または統計サンプル) は、統計母集団からの個人のグループです。言い換えれば、統計学におけるサンプルとは、統計調査が実際に実行される母集団の一部です。

たとえば、選挙調査が実施される場合、統計サンプルは質問されたすべての人々から構成されます。

通常、研究をしようと思ったとき、研究会を構成するすべての要素を研究することはできません。前の例と同様に、選挙で投票した人全員を検査することは不可能です。したがって、通常は研究グループの一部のみを分析し、その結果をグループ全体に推定するためにサンプルが選択されます。

したがって、サンプルサイズ（またはサンプルサイズ）は、研究のサンプルを構成する個人の数です。

母集団とサンプルの違い

統計では、母集団とサンプルの差は、研究内の要素の総数に対する割合です。母集団は調査が実行される要素の集合であり、一方、サンプルは母集団の一部であり、統計手法を使用して調査される個人のグループです。

したがって、サンプルサイズは常に母集団サイズ以下になります。

たとえば、企業が販売する食品の品質に関する統計調査を実行する場合、母集団はその企業が販売するすべての食品で構成されますが、サンプルは調査を実行するために分析された食品のみで構成されます。

論理的には、企業が販売するすべての製品ユニットの統計分析を実行することは不可能です。したがって、通常、ユニットのサンプルはランダムに選択され、選択されたユニットのみが品質の観点から検査されます。次に、推論統計手法を使用して、サンプルで得られた結果を母集団全体に外挿できます。

人口、サンプル、個人および性格

最後に、母集団、標本、個人、性格という統計上の概念の違いを見てみましょう。

• 母集団:統計調査の対象となる、類似の特性を持つ要素のセット。
• サンプル:統計調査が実行される母集団の一部。
• 個人:集団を構成するそれぞれの要素。
• 性格:集団内のすべての個人が持つ、したがって統計研究の対象となり得るそれぞれの特徴。

たとえば、ある国のすべての人の足のサイズについて統計調査を行う場合、人口はその国に住んでいるすべての人々です。ただし、多くの人が住んでいる国なので、全員に足のサイズを聞くことはできませんが、20% の人々にのみ質問し、これらが研究サンプルとなります。同様に、その国の住民はそれぞれ、研究における個人を代表しています。そして最後に、研究の特徴は人々の足のサイズです。

母集団、サンプル、サンプリング

統計学におけるサンプリングとは、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、サンプリングは、統計調査を実行するために個人のグループを選択する方法です。

たとえば、サンプリングを行う 1 つの方法は、個人をランダムに選択することです。したがって、統計的母集団のサイズを研究したい場合は、単純なランダムサンプリングによって研究サンプルを選択できます。

母集団を抽出するにはいくつかの方法があり、それぞれに長所と短所があります。統計におけるさまざまなタイプのサンプリングと、統計研究の特性に応じてどれを使用する必要があるかを確認するには、次のリンクをクリックしてください。