研究者は単純なランダムサンプルを使用して、より大きなグループまたは母集団から選択された個人のサブセットを統計的に測定し、グループ全体からの応答を概算します。 この研究方法には利点と欠点の両方があります。
単純なランダムサンプル：概要
他の形式の調査手法とは異なり、単純なランダムサンプリングは、大規模なグループからの回答を集めるための公平なアプローチです。 研究で単純なランダムサンプルを使用することには明確な利点がありますが、固有の欠点があります。 これらの不利な点には、特定の母集団の完全なリストを収集するのに必要な時間、そのリストを取得して連絡するのに必要な資本、およびサンプルセットが十分な母集団を十分に表すことができない場合に発生するバイアスが含まれます。
単純なランダムサンプルの利点
ランダムサンプリングには、2つの主な利点があります。
バイアスの欠如
大規模なグループのサブセットを構成する個人はランダムに選択されるため、大規模な母集団セットの各個人は同じ確率で選択されます。 これにより、ほとんどの場合、より大きなグループ全体を表すための最大の可能性を秘めたバランスの取れたサブセットが作成されます。
シンプルさ
その名前が示すように、単純なランダムサンプルの作成は、層別ランダムサンプリングなどの他の方法よりもはるかに簡単です。 前述のように、サブセット内の個人はランダムに選択され、追加の手順はありません。
バイアスが発生しないようにするため、研究者は適切な数の回答者から回答を取得する必要がありますが、これは時間や予算の制約により不可能な場合があります。
単純なランダムサンプルの欠点
この調査方法の欠点は次のとおりです。
全人口のリストへのアクセスの難しさ
単純なランダムサンプリングでは、調査対象の母集団全体の完全なリストが利用可能な場合にのみ、大母集団の正確な統計的尺度を取得できます。 場合によっては、大学の学生集団または特定の会社の従業員グループの詳細は、各集団をつなぐ組織を通じてアクセスできます。
重要なポイント
- 単純なランダムサンプルは、研究者がより大きな母集団からサンプルを選択するために使用する方法の1つです。このバイアスは、特定の状況下でも発生します。
ただし、リスト全体にアクセスするには、課題が生じる可能性があります。 一部の大学やカレッジでは、研究のために学生や教員の完全なリストを提供することを望んでいません。 同様に、特定の企業は、プライバシーポリシーのために従業員グループに関する情報を引き渡すことを望んでいない、またはできない場合があります。
時間がかかる
より大きな母集団の完全なリストが利用できない場合、単純なランダムサンプリングを実行しようとする個人は、他のソースから情報を収集する必要があります。 公開されている場合は、小さなサブセットリストを使用して、より大きな母集団の完全なリストを再作成できますが、この戦略を完了するには時間がかかります。 学生、従業員、および個々の消費者に関するデータを保持する組織は、多くの場合、全体の集団に関する最も正確な情報を取得する研究者の能力を妨げる可能性のある長い検索プロセスを課します。
費用
さまざまなソースから情報を収集するのにかかる時間に加えて、このプロセスは企業または個人に相当な額の資本を要する可能性があります。 母集団の完全なリストまたは小規模なサブセットリストをサードパーティのデータプロバイダーから取得するには、データが提供されるたびに支払いが必要になる場合があります。 サンプルが単純なランダムサンプリングの最初のラウンド中に母集団全体のビューを表示するのに十分な大きさでない場合、サンプリングエラーを回避するために追加のリストまたはデータベースを購入することは禁止できます。
サンプル選択バイアス
単純なランダムサンプリングは、調査に対する公平なアプローチを目的としていますが、サンプル選択のバイアスが発生する可能性があります。 より大きな母集団のサンプルセットが十分に包括的でない場合、全母集団の表現が歪められ、追加のサンプリング手法が必要になります。
