層別ランダムサンプリングは、母集団を層と呼ばれる小さなグループに分割するサンプリング方法です。 階層化されたランダムサンプリングまたは階層化では、メンバーの共有属性または特性に基づいて階層が形成されます。 階層化ランダムサンプリングは、比例ランダムサンプリングまたはクォータランダムサンプリングとも呼ばれます。
対照的に、単純なランダムサンプリングは、母集団に存在する個人のサンプルです。 個体は母集団からランダムに選択され、サンプルに配置されます。 個人をランダムに選択するこの方法は、母集団の公平な表現であるサンプルサイズを選択しようとします。 ただし、母集団のサンプルが大きく異なる場合は、有利ではありません。
重要なポイント
- 層別ランダムサンプリングは、層の知られている小さなグループに細分化された母集団のサンプルを取得するサンプリング方法です。層別ランダムサンプリングは、母集団に比例して、層別グループからランダムサンプルを取得します。 このように、層化ランダムサンプリングはより正確なメトリックです。
階層化ランダムサンプリングについて
階層化ランダムサンプリングでは、母集団がサブグループまたは階層に分割され、作成された各階層から母集団に比例してランダムサンプルが取得されます。 形成された各階層のメンバーは、同様の属性と特性を持っています。 このサンプリング方法は広く使用されており、ターゲット母集団が異種の場合に非常に役立ちます。 各層から単純なランダムサンプルを取得する必要があります。 階層化されたランダムサンプリングは、たとえば、全国の学生の成績平均点（GPA）、残業時間を職場で過ごす人々、および世界中の平均余命をサンプリングするために使用できます。
階層化ランダムサンプリングの例
研究チームが全米の大学生のGPAを決定したいとします。研究チームは、2100万人の大学生すべてからデータを収集するのが困難です。 4, 000人の学生を使用して、人口のランダムサンプルを取得することにしました。
チームがサンプル参加者のさまざまな属性を見て、GPAと学生の専攻に違いがあるかどうか疑問に思ったとします。 560人の学生が英語専攻、1, 135人が科学専攻、800人がコンピュータサイエンス専攻、1, 090人が工学専攻、415人が数学専攻だと判断したとします。 チームは、サンプルの層が母集団のランダムサンプルに比例する、比例成層ランダムサンプルを使用したいと考えています。
チームは米国の大学生の人口統計を調査し、学生が英語の12％、科学の28％、コンピューター科学の24％、工学の21％、および工学の15％を専攻している割合を見つけるとします数学で。 したがって、5つの層が層別ランダムサンプリングプロセスから作成されます。
次に、チームは母集団の層がサンプルの層に比例していることを確認する必要があります。 しかし、彼らは比率が等しくないことを発見しました。 次に、チームは人口から4, 000人の学生をリサンプリングし、480人の英語、1, 120人の科学、960人のコンピュータ科学、840人の工学、600人の数学の学生をランダムに選択する必要があります。 それらを使用して、米国の学生の大学の専攻をより適切に表現する大学生の比例した層別ランダムサンプルを持っています。
用途
上記と同じ方法を、選挙の投票、さまざまな人口の収入、および全国のさまざまな仕事の収入に適用できます。
