1.15
クラスターサンプリングは、人口が多く地理的に分散しているマーケティングリサーチに広く使用されているサンプリング方法です。
たとえば、研究者は、都市の高校生のキャリア選択を知りたいと考えています。これには、市内のすべての学校の生徒を調査することが含まれ、時間と費用のかかるプロセスです。無作為に選択されたサンプルでさえ、この大規模で多様な集団を適切に表現することはできません。
クラスターサンプリングを使用して、研究者は学校を異なるクラスターに分割し、クラスターの一部をランダムに選択してサンプルを形成します。現在、これらの選択されたクラスターのすべての学生が面接を受けています。
したがって、研究者たちは、大規模な集団をいくつかの小さなクラスターに絞り込み、実験のためにいくつかのクラスターをランダムに選択しました。
クラスターサンプリングとは異なり、層別サンプリングでは、各層から数人の個体のみが選択されます。また、層別サンプリングでは、各層は均質なグループですが、クラスターサンプリングでは、クラスターは個人の不均一なグループです。
この方法は簡単で費用対効果に優れていますが、クラスターサンプリングから抽出されたサンプルはバイアスが発生しやすく、サンプリングエラーが大きくなります。
適切なサンプリング方法により、サンプルが偏りなく抽出され、母集団が正確に表現されます。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。
クラスターのサンプルを選択するには、母集団をクラスター (グループ) に分割し、クラスターのいくつかをランダムに選択します。これらのクラスターのすべてのメンバーがクラスターサンプルに含まれています。たとえば、大学の母集団から 4 つの学部をランダムに抽出した場合、その 4 つの学部がクラスターサンプルとなります。大学の学部を学科ごとに分けます。部門はクラスターです。各部門に番号を付け、単純なランダム サンプリングを使用して 4 つの異なる番号を選択します。これらの番号を持つ 4 つの部門のメンバー全員がクラスターのサンプルです。
クラスターサンプリング方法は費用対効果が高く、時間を節約できます。たとえば、農村コミュニティを研究するには、州をいくつかのクラスターに分割します。現在では、すべての場所を訪問する代わりに、ランダムなクラスターが選択されて調査されるため、お金と時間の両方が節約されます。ただし、クラスター サンプルは母集団全体を完全に表していない可能性があるため、サンプリングエラーが見つかりやすいです。
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
クラスターサンプリングは、人口が多く地理的に分散しているマーケティングリサーチに広く使用されているサンプリング方法です。
たとえば、研究者は、都市の高校生のキャリア選択を知りたいと考えています。これには、市内のすべての学校の生徒を調査することが含まれ、時間と費用のかかるプロセスです。無作為に選択されたサンプルでさえ、この大規模で多様な集団を適切に表現することはできません。
クラスターサンプリングを使用して、研究者は学校を異なるクラスターに分割し、クラスターの一部をランダムに選択してサンプルを形成します。現在、これらの選択されたクラスターのすべての学生が面接を受けています。
したがって、研究者たちは、大規模な集団をいくつかの小さなクラスターに絞り込み、実験のためにいくつかのクラスターをランダムに選択しました。
クラスターサンプリングとは異なり、層別サンプリングでは、各層から数人の個体のみが選択されます。また、層別サンプリングでは、各層は均質なグループですが、クラスターサンプリングでは、クラスターは個人の不均一なグループです。
この方法は簡単で費用対効果に優れていますが、クラスターサンプリングから抽出されたサンプルはバイアスが発生しやすく、サンプリングエラーが大きくなります。
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