単純、二重および多重サンプリングの理論、例および重要性

の サンプリング理論, 統計に,特定のグループ（統計的母集団として知られている）の単位のサブセットの選択です。目的は、すべての個人の一般的な特性を決定することですが、母集団全体を調べることなく、選択されたサブセットで選択された個人の属性によって導かれます。.

実施される観察は、統計的に独立した単位として表される、対象物または研究する人々における１つ以上の観察可能な特徴を決定することを目的とする。サンプリングと組み合わせて、統計と確率の理論が調査を実行するために適用されます.

索引

簡易サンプリング

単純な確率的サンプリングは、統計的母集団の中から各要素が無作為に選択される可能性が同じである標本を選択することからなる。この方法では、母集団のサンプルをさらに細かく分割したり、セクションで区切ったりすることはしません。.

したがって、任意のペアの要素を同じ確率で選択できます。つまり、サンプルの単位が選択された場合、次に選択される単位は他のオプションと同じ確率で選択されます。.

値をこのようにランダムに選択することで、与えられたサンプルの任意の単位または個人の好みを最小限に抑え、必要な分析を実行するためのランダムな環境を作り出します。さらに、その使用は結果の分析を簡素化します.

個人間で得られた結果の変動は、通常、全体的な結果の良い指標です。分散が100人の人口から抽出された10人のサンプルで得られる場合、この数は母集団の人口と同じか類似100人.

10人のサンプルがいずれかの国の人口から得られるならば、それはおそらく5人の男性と5人の女性の合計が得られるでしょう.

ただし、このタイプの無作為抽出サンプルでは、人口の人数に応じて、通常、1人の性別から6人、別の性別から4人が抽出されます。.

簡単なサンプリングを見るもう1つの方法は、25人の教室で自分の名前を紙に入れ、袋に入れることです。.

このバッグから5枚の紙を見ずに無作為に選択すると、出てくる人々は教室の総人口の簡単なサンプルになります。.

二重統計サンプリングは、単純サンプリングから得られた結果により大きなレベルの深さを与えるために作成された。この方法は通常、大きな統計的母集団に使用され、その使用は単純なサンプリングで得られたものに追加の変数の研究を表します.

この方法は通常2フェーズサンプリングとも呼ばれます。その主な利点は、より具体的な結果を得ることと、エラーの可能性を少なくすることです。.

通常、単純サンプリングに基づいて得られた結果が決定的なものとして提示されていない場合、または政治家が疑わしい場合には、二重サンプリングが使用されます。.

この場合、最初のサンプルが得られたのと同じ統計的母集団の追加のサンプルが得られ、それらの結果がそれらを分析して誤差範囲を減らすために比較されます。.

二重サンプリングは、特定の大量生産された原材料（玩具など）の特性評価や製造誤差の影響を受けやすい製品を専門とする企業の品質管理に広く使用されています。.

１０００ユニットの玩具のバッチに基づいて１００ユニットの大きさのサンプルが得られる。抽出された100個のユニットの特性が評価され、その結果にはおもちゃのロットを廃棄するか店舗に持ち込むかを決定するのに十分な強度がないと判断されます。.

この結果として、100個のおもちゃの追加のサンプルが1000個のおもちゃの同じバッチから抽出されます。それは再び評価され、結果は以前のものと比較されます。このように、結果の分析に応じて、ロットに不良があるかどうかが判断され、梱包または廃棄処理されます。.

多重サンプリングは、二重サンプリングの追加の拡張と見なされます。しかし、それは同じプロセスの一部ではありません。最終決定に達する前に、サンプルから得られた結果を広範囲に評価するために使用されます。.

このサンプリングでは、多段階でのサンプリングとも呼ばれ、大規模なサンプルから低コストの学習で始めるのが一般的です。この種のプラクティスでは、サンプルは通常個々の単位ではなく層を取得することによって取得されます。つまり、1つではなく、2つのオブジェクトまたは人物が選択されています。.

各層を選択した後、得られた結果が研究され、さらに１つまたは２つ以上の層が選択され、結果が再度研究され、次いでそれらが互いに比較される。.

オーストラリア統計研究所は、人口を収集地帯に分け、これらの地域の一部を無作為に選択する調査を実施しました（サンプリングの第一段階）。次に、各ゾーンをブロックに分割し、各ゾーン内でランダムに選択します（サンプリングの第2段階）。.

最後に、各ブロック内で、各世帯の居住地域が選択され、世帯がランダムに選択されます（サンプリングの第3段階）。これにより、その地域のすべての世帯の居住地域をリストする必要がなくなり、各区画内にある居住地にのみ焦点を合わせることができます。.

サンプリングは、統計調査に欠かせないツールの1つです。この手法はコストと時間を節約するために使用され、予算を他の分野に分配することを可能にします。.

さらに、さまざまなサンプリング手法により、統計量の計算に使用する母集団の種類、調査対象の属性の具体性、およびサンプルの分析方法に応じて、より正確な結果を得ることができます。.

さらに、サンプリングは非常に簡単に使用できる技法であるため、この分野に関する知識がほとんどない人々のための統計へのアクセスも容易になります。.

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