層別抽出法

サンプリングは、より大きな母集団の一部 (またはサブセット) を選択し、その部分 (サンプル) を研究して母集団に関する情報を得る手法です。サンプリング方法により、サンプルが偏りなく抽出され、母集団を正確に表すことができます。研究において母集団全体を測定することは現実的ではないため、研究者はサンプルを使用して関心のある母集団を代表します。

層化されたサンプルを選択するには、母集団を層と呼ばれるグループに分割し、各層から比例した数を取得します。たとえば、大学の母集団を学部ごとに層別 (グループ化) し、各層 (各学部) から比例した単純無作為サンプルを選択して層別無作為サンプルを取得できます。各部門から単純なランダムサンプルを選択するには、最初の部門の各メンバーに番号を付け、2 番目の部門の各メンバーに番号を付け、残りの部門についても同じことを行います。次に、単純なランダムサンプリングを使用して、最初の部門から比例した数値を選択し、残りの各部門についても同じことを行います。最初の部門から抽出された数字、2 番目の部門から抽出された数字などは、層別サンプルを構成するメンバーを表します。

地理的地域の調査は、生息地、標高、土壌タイプが類似した地域を層に分割する層別サンプリングを使用して行うことができます。層化ランダムサンプリングは、選挙の世論調査、残業時間、平均寿命、さまざまな人口の収入、国全体のさまざまな仕事の収入を調査するために使用することもできます。

このテキストはOpenstax, Introductory Statistics, Section 1.2 Data, Sampling, and Variation in Data and Samplingから翻案されます