代表的なサンプルとは何ですか？
代表的なサンプルは、より大きなグループの特性を正確に反映しようとする母集団のサブセットです。 たとえば、男性15人と女性15人の30人の生徒の教室では、6人の生徒（男性3人と女性3人）を含む代表的なサンプルを生成できます。
代表的なサンプル
重要なポイント
- 代表的なサンプルとは、対象となる集団グループに関する洞察と観測を得るために使用できる手法の1つです。代表的なサンプルとは、対象となる集団で例示された特定の特性を比例的に反映しようとする小さなサブセットグループです。それらは、取得が最も難しいタイプのサンプルになる可能性があります。
代表サンプルを理解する
サンプリングは、人口グループに関する洞察と観察を得るために統計分析の方法論で使用されます。 統計学者は、さまざまなサンプリング手法を使用して、調査研究の目標を達成しようとするサンプルを作成できます。 代表的なサンプルは、サンプリング方法の一種です。 この方法では、成層ランダムサンプリングを使用して、そのコンポーネントを特定します。 他の方法には、ランダムサンプリングと系統的サンプリングが含まれます。
代表的なサンプルは、調査対象の母集団全体の主要な特性に一致するコンポーネントを選択しようとします。
統計学者は、研究目標を最もよく満たすと思われる代表的な特性を選択できます。 通常、代表的なサンプルの特性は、人口統計学的カテゴリに焦点を当てています。 重要な特性の例には、性別、年齢、教育レベル、社会経済的地位、婚mar状況などがあります。 一般的に、調査対象の母集団が大きいほど、考慮すべき特性が多くなる可能性があります。
サンプリング方法
サンプリング方法の選択は、さまざまな要因に依存します。 代表的なサンプルは、通常、母集団全体と密接に整合する洞察と観察結果をもたらすことが期待されるため、サンプリング分析には理想的な選択です。
サンプルが代表的なものではない場合、ランダムサンプルとして認識されます。 ランダムサンプリングは単純化されたサンプリングアプローチですが、サンプリングエラーのリスクが高くなり、誤った結果やコストのかかる戦略につながる可能性があります。 ランダムサンプリングでは、リストから名前をランダムに選択するなど、コンポーネントを完全にランダムに選択できます。 再び教室の例を使用すると、ランダムなサンプルには6人の男子生徒が含まれます。
体系的なサンプリングは、そのコンポーネントをシステム化しようとする別のタイプのサンプリング方法です。 このタイプのサンプリングには、サンプルを収集するために母集団リストから5人ごとに選択することが含まれます。 この方法は体系的なアプローチをとりますが、それでもランダムなサンプルになる可能性があります。
層別ランダムサンプリング
階層化されたランダムサンプリングは、代表的なサンプルを作成するプロセスの重要な部分です。 層別ランダムサンプリングでは、母集団グループの特性を調べ、母集団を階層と呼ばれるものに分類します。 階層ごとに人口を分けることで、アナリストは人口の割合に基づいて各階層から適切な数の個人を簡単に選択できます。 この方法は時間がかかりますが、多くの場合、より多くの先行情報を必要とするためコストが高くなりますが、得られる情報は一般的に高品質です。
代表的なサンプリングに関するその他の考慮事項
一般的に、代表的なサンプルが最良の結果のコレクションを生成することが期待されます。 代表的なサンプルは、調査対象のより大きな母集団の表現として自信を持って信頼できる結果、洞察、および観察結果を収集することで知られています。 そのため、代表的なサンプリングは通常、マーケティングまたは心理学の研究に最適な方法です。
多くの場合、代表的なサンプルが選択のサンプリング方法ですが、いくつかの障壁があります。 多くの場合、代表的なサンプルを作成するために必要なデータを収集することは、時間、予算、および労力の観点から非実用的です。 層化されたランダムサンプリングを使用して、研究者は特性を特定し、母集団を階層に分割し、代表的なサンプルの個人を比例的に選択する必要があります。
一般に、調査する母集団ターゲットが大きいほど、代表的なサンプリングはより困難になります。 この方法は、国全体や人種などの非常に多くの人口にとって特に難しい場合があります。 多数の人口を扱う場合、参加のために希望するメンバーを獲得することも困難です。 たとえば、参加するには忙しすぎる個人は、代表サンプルで過小評価されます。 （関連資料については、「代表サンプルとランダムサンプル：違いは何ですか？」を参照してください）
