7 가지 샘플링 샘플링 및 과학에서의 사용

4 월 25, 2024

우리는 그들이 속한 모집단을 대표하는 표본을 선택하는 데 사용되는 통계적 절차를 "표본 추출"이라고 부르며 결정된 조사의 연구 대상을 구성합니다.

이 기사에서는 랜덤 및 비 체계적 샘플링 유형 존재 .

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추론 통계의 샘플링

통계에서 개념 "샘플"은 주어진 모집단의 가능한 하위 집합을 나타 내기 위해 사용됩니다. 따라서 샘플에 관해서 이야기 할 때 더 큰 그룹 (인구)에서 시작하는 특정 주제 세트를 언급합니다.

추론 통계는이 규율의 한 부분으로 인구와 관련하여 추론을하기 위해 표본을 연구한다. 그것들이 시작됩니다. 그것은 설명 적 통계에 반대되는데, 그 과제는 그 이름에서 알 수 있듯이 표본의 특성을 상세하게 기술하고, 따라서 이상적으로 인구의 특성을 기술하는 것이다.

그러나, 통계적 추론의 과정은 소규모로 얻어진 결론을 일반화 할 수있는 한, 해당 표본이 참고 집단을 대표 할 것을 요구한다. 이 작업을 선호하는 목적으로 다양한 샘플링 기술, 즉 샘플 획득 또는 선택 .

샘플링에는 두 가지 주요 유형이 있습니다 : 무작위 또는 확률 및 비 - 무작위, "비 확률 적"이라고도합니다. 차례로,이 두 가지 광범위한 범주 각각에는 참조 집단의 특성 또는 채택 된 선택 기술과 같은 요소에 따라 구별되는 여러 종류의 표본 추출이 포함됩니다.

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무작위 또는 확률 적 샘플링 유형

우리는 무작위 샘플링에 대해 모집단의 일부인 모든 과목은 동일한 확률로 선택됩니다. 샘플의 일부로 이 클래스의 샘플은 대표성이 높고 샘플의 오류를 계산할 수 있기 때문에 주로 무작위 샘플보다 유용하고 유용합니다.

1. 단순 랜덤 샘플링

이 샘플링 유형에서 샘플의 관련 변수는 동일한 확률 함수를 가지며 서로 독립적입니다. 인구는 요소의 보충으로 무한 또는 유한이어야합니다. 단순 무작위 표본 추출은 추론 통계에서 가장 많이 사용됩니다. , 매우 큰 표본에서는 덜 효과적입니다.

2. 계층화 된

층화 무작위 추출은 인구를 지층으로 나누는 것으로 구성된다. 이에 대한 예는 삶의 만족도와 사회 경제적 수준 간의 관계를 연구하는 것이다. 그런 다음 각 지층에서 특정 수의 피험자를 추출하여 참조 인구의 비율을 유지합니다.

3. 대기업

추론 통계에서 재벌은 모집단 요소의 집합이다. 지방 자치 단체의 학교 또는 공립 병원과 같은 이러한 유형의 표본 추출을 수행 할 때, 집단은 여러 사례 (예를 들어 특정 지역)에서 여러 대기업으로 나뉘며 그 중 일부는 무작위로 선택되어 연구됩니다.

4. 체계적인

이 경우, 우리는 샘플을 위해 사용하고자하는 것들 중에서 인구를 구성하는 주제 또는 관측의 총 수를 나누는 것으로 시작합니다. 연속적으로 첫 번째 것 중에서 난수가 선택되고이 동일한 값이 계속 추가됩니다. 선택된 요소는 샘플의 일부가됩니다.

비 임의 또는 비 확률 샘플링

비 확률 표본 추출은 표본이 어느 정도 대표성을 갖도록하는 체계화 수준이 낮은 기준을 사용합니다. 이러한 유형의 샘플링은 주로 사용됩니다 다른 랜덤 타입을 수행 할 수없는 경우 이는 제어 절차의 높은 비용 때문에 매우 일반적입니다.

1. 의도적, 의견 또는 편의

의도적 샘플링에서 연구자는 샘플을 구성 할 요소를 자발적으로 선택합니다. 이는 참조 집단을 대표한다고 가정합니다. 심리학의 학생들에게 익숙한 예는 대학 교수의 의견에 대한 예로 학생들의 사용입니다.

2. 눈싸움 또는 체인 샘플링

이러한 유형의 샘플링에서 연구자는 특정 대상과의 접촉을 확립합니다. 샘플을 완성 할 때까지 샘플에 대한 새로운 참가자를 얻습니다. 눈싸움 샘플링이 일반적으로 사용됩니다 도달하기 어려운 사람들과 작업 할 때 소수 민족 문화의 물질이나 구성원에 중독 된 경우와 마찬가지로