サンプリングとは？
サンプリング は、個々のメンバーまたは母集団の部分集合を選択して、そこから統計的な推論を行い、母集団全体の特性を推定する手法である。 の研究者により、さまざまなサンプリング方法が広く用いられている。
市場調査
このように、市場調査を行うことで、母集団全体を調査することなく、実用的なインサイトを収集することができるのです。
また、時間的にも費用的にも便利な方法であるため、あらゆる研究デザインの基礎となるものです。
研究デザイン
. サンプリング技術は、研究調査ソフトウェアで最適な導出を行うために使用することができます。
例えば、こんな感じです。 医薬品メーカーが、ある薬の副作用を国民に調査したい場合、全員を対象とした調査を行うことはほとんど不可能である。 この場合、研究者は、各人からサンプルを決定します。 デモグラフィックを調査し、薬剤の挙動を示唆的にフィードバックしています。
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サンプリングの種類：サンプリング方法
市場行動調査におけるサンプリングは、確率的サンプリングと非確率的サンプリングの2種類があります。 この2つのサンプリング方法について、詳しく見ていきましょう。
- 確率的サンプリング
確率的サンプリング
は、研究者がいくつかの基準で選択項目を設定し、母集団のメンバーを無作為に選ぶサンプリング手法である。 この選択パラメータでは、すべてのメンバーが平等にサンプルの一部となる機会があります。 - 非確率サンプリング。 非確率サンプリングでは
非確率
サンプリングは、研究者が無作為に研究対象者を選びます。 このサンプリング方法は、固定された、あるいはあらかじめ定義された選択方法ではない。 このため、母集団のすべての要素がサンプルに含まれる機会を均等にすることは困難である。
このブログでは、様々な確率的および非確率的なサンプリング方法について説明します。
市場調査
をご紹介します。
確率的サンプリングの種類とその例。
確率的サンプリング は、研究者が確率論に基づく方法を用いて、より大きな母集団からサンプルを選択するサンプリング手法である。 このサンプリング方法は、母集団のすべてのメンバーを考慮し、一定のプロセスに基づいてサンプルを形成します。
例えば、こんな感じです。 1000人の母集団において、すべてのメンバーが1/1000の確率でサンプルの一部に選ばれることになります。 確率的サンプリングは、母集団におけるサンプリングの偏りを排除し、すべてのメンバーがサンプルに含まれる公平な機会を提供します。
確率的サンプリングの手法には、4つのタイプがあります。
- 単純無作為抽出。時間と資源の節約に役立つ最も優れた確率的サンプリング手法の1つ、それは
単純無作為抽出（Simple Random Sampling
メソッドを使用します。 母集団のすべての構成員が偶然にランダムに選ばれ、情報を得るための信頼性の高い方法です。 各個人がサンプルの一部として選ばれる確率は同じである。
例えば、従業員500人の組織で、人事部がチームビルディングの活動を行うことになった場合、ボウルの中から好きなものを選ぶことができる可能性が高いです。 この場合、500人の従業員一人ひとりが平等に選ばれる機会があります。 - クラスター・サンプリング
クラスター・サンプリング
は、研究者が母集団を代表するセクションやクラスターに母集団全体を分割する方法である。 年齢、性別、場所などの人口統計学的パラメータに基づいてクラスターを特定し、サンプルに含めます。 このため、アンケート作成者は、フィードバックから効果的な推論を導き出すことが非常に容易になります。
例えば、アメリカ政府がアメリカ本土に住む移民の数を評価したい場合、カリフォルニア、テキサス、フロリダ、マサチューセッツ、コロラド、ハワイなどの州を基準にクラスターを分けることができる。 この方法で調査を行えば、結果が州ごとに整理され、洞察に満ちた移民データが得られるため、より効果的な調査となるでしょう。 - 系統的なサンプリング。研究者が使うのは
システマティック・サンプリング法
母集団から一定期間ごとにサンプルメンバーを選ぶこと。 そのためには、一定期間ごとに繰り返すことができるサンプルの開始点とサンプルサイズの選択が必要です。 このタイプのサンプリング方法は、あらかじめ範囲が決まっているため、最も時間のかからないサンプリング方法です。
例えば、ある研究者が5000人の母集団から500人の系統的なサンプルを集めようとした場合。 母集団の各要素に1～5000の番号を付け、10人ごとにサンプルの一部を選びます（総人口／サンプルサイズ＝5000／500＝10）。 - 層化ランダムサンプリング（Stratified random sampling
層化ランダムサンプリング（Stratified random sampling
は、研究者が母集団を重ならないように小さなグループに分け、母集団全体を代表するようにする方法である。 サンプリングの際には、これらのグループを整理し、各グループから別々にサンプルを抽出することができます。
例えば、異なる年収区分に属する人々の特徴を分析しようとする研究者は、年間の世帯収入によって層（グループ）を作ることになる。 例：2万ドル未満、2万1000ドル～3万ドル、3万1000ドル～4万ドル、4万1000ドル～5万ドル、など。 そうすることで、異なる所得グループに属する人々の特徴を結論づけるのである。 マーケティング担当者は、どの所得層をターゲットとし、どの所得層を排除すべきかを分析し、実りある結果をもたらすロードマップを作成することができます。
確率的サンプリングの利用法
確率的サンプリングには、複数の使い方がある。
- サンプルのバイアスを減らす。 確率的サンプリング法を用いると、母集団から得られるサンプルの偏りは無視できるか、存在しないかのどちらかです。 サンプルの選択には、主に研究者の理解と推論が反映される。 確率的サンプリングは、より高い品質をもたらす
データ収集
サンプルは母集団を適切に表現しているため - 多様な母集団。母集団が広大で多様な場合、データが特定の層に偏らないよう、適切な代表者を配置することが重要である。
デモグラフィック
. 例えば、Square社がPOSデバイスを作ることができる人々を理解したい場合、全米の様々な業種や社会経済的背景を持つ人々からサンプルを採取して行う調査が有効である。 - 正確なサンプルを作成する。確率的サンプリングは、研究者が正確なサンプルを計画し作成するのに役立ちます。 これにより、明確なデータを得ることができます。
非確率サンプリングの種類とその例
その
ノンプロバビリティ方式
は、研究者や統計学者のサンプル選択能力に基づいてフィードバックを収集するサンプリング方法であり、固定された選択プロセスではありません。 多くの場合、非確率的なサンプルで実施された調査の出力は、歪んだ結果をもたらし、望ましい対象集団を代表していない可能性があります。 しかし、調査の前段階や調査費用の制約など、非確率サンプリングの方がはるかに有効な場合もある。
非確率サンプリングの4つのタイプは、このサンプリング方法の目的をより良く説明するものである。
- コンビニエンス・サンプリング。 この方法は、ショッピングモールの顧客や人通りの多い道路の通行人など、対象者へのアクセスのしやすさに左右される。 通常、次のように呼ばれます。 コンビニエンスサンプリングというのも、研究者が実施しやすく、被験者と接触しやすいからです。 研究者にはサンプル要素を選択する権限はほぼなく、純粋に近接性で行われ、代表性はない。 この非確率的サンプリング方法は、フィードバックを集めるのに時間やコストの制限がある場合に使用されます。 調査の初期段階など、リソースに制約がある場合は、コンビニエンス・サンプリングが用いられる。
例えば、スタートアップやNGOは、ショッピングモールでイベントやプロモーションのチラシを配布するために、ショッピングモールの入り口に立ってランダムにパンフレットを配るというコンビニエンス・サンプリングを行うのが普通です。 - 判定型サンプリングまたは目的型サンプリング。
判断的サンプリングまたは目的的サンプリング
は、研究者の裁量で形成されています。 研究者は、研究の目的、対象者の理解度を純粋に考慮する必要があります。 例えば、修士課程の勉強に興味がある人の思考プロセスを理解したいと思ったとき。 選択基準は次のようになる。”Are you interested to do your masters in …?” とし、”No” と答えた人はサンプルから除外される。 - スノーボールサンプリング
スノーボールサンプリング
は、研究者が対象者を追跡することが困難な場合に適用するサンプリング方法です。 例えば、避難所のない人や不法滞在者を調査するのは非常に難しいでしょう。 そのような場合、雪だるま理論を使って、研究者はいくつかのカテゴリーを追跡してインタビューし、結果を導き出すことができます。 また、HIVエイズに関する調査など、非常にデリケートな話題であり、公に議論されないような場合にも、このサンプリング方法が採用される。 質問にすんなり答えてくれる被害者はそう多くはないだろう。 それでも、研究者は知り合いの人や、その活動に関係するボランティアに連絡を取って、被害者と接触し、情報を集めることができます。 - クォータサンプリングです。で
クオータサンプリング
このサンプリング手法では、あらかじめ設定された基準に基づいてメンバーが選択されます。 この場合、特定の属性に基づいてサンプルが形成されるため、作成されたサンプルは全母集団に見られるのと同じ性質を持つことになります。 迅速な試料採取が可能な方法です。
非確率サンプリングの利用法
非確率サンプリングは、以下のような場合に使用されます。
- 仮説を立てる研究者は、非確率抽出法を用いて 非確率的サンプリング法 は、事前の情報が限られている、あるいは全くない場合に、仮定を作成するために使用します。 この方法は、データをすぐに戻すことができ、さらに研究を進めるためのベースを作るのに役立ちます。
- 探索的研究。質的研究、パイロット・スタディ、探索的研究を行う際に広く用いられるサンプリング手法。 探索的研究.
- 予算と時間の制約がある場合。予算と時間の制約があり、ある程度の予備データを収集しなければならない場合の非確率法。 調査設計が厳密でないため、回答者を無作為に選び、調査票やアンケートに回答してもらうことが容易である。
サンプリングの種類はどのように決めているのですか？
どのような研究であっても、研究の目的に合ったサンプリング方法を的確に選択することが重要です。 サンプリングの効果は、さまざまな要因に左右されます。 ここでは、専門研究者が最適なサンプリング方法を決定するためのステップを紹介します。
- 研究目標を書き留める。 一般的には、コスト、精度、正確さのいずれかの組み合わせであることが必要です。
- 研究目標を達成する可能性のある効果的なサンプリング手法を特定する。
- それぞれの方法を試し、目標達成に役立つかどうかを検証してください。
- 研究に最適な方法を選択する。
確率的サンプリングと非確率的サンプリング手法の違い
以上、サンプリング手法の種類とそのサブタイプについて見てきました。 しかし、全体の議論を要約すると、確率的サンプリング法と非確率的サンプリング法の大きな違いは、以下の通りである。
| 確率的サンプリング法 | 非確率的サンプリング法 | |
| 定義 | 確率的サンプリングは、より大きな母集団から、確率論に基づいた方法でサンプルを選ぶサンプリング手法です。 | 非確率サンプリングとは、無作為抽出ではなく、調査者の主観的な判断でサンプルを選択するサンプリング手法のことである。 |
| 別名 | ランダムサンプリング方式。 | 非ランダムサンプリング方式 |
| 母集団の選択 | 母集団は無作為に選択される。 | 母集団は任意に選択される。 |
| 自然 | 研究の成果は決定的です。 | この研究は探索的なものです。 |
| サンプル | サンプルを決定する方法があるため、母集団の人口動態を決定的に表現することができる。 | サンプリング方法が恣意的であるため、母集団の人口動態の表現に偏りが生じることがほとんどである。 |
| 所要時間 | 市場調査開始前にリサーチデザインで選定パラメータを定義するため、実施に時間がかかる。 | このタイプのサンプリング方法は、サンプルもサンプルの選択基準も未定義であるため、迅速に行うことができます。 |
| 結果 | このようなサンプリングは完全に不偏であり、それゆえ結果も不偏で決定的なものとなる。 | このようなサンプリングは全体的に偏りがあるため、結果も偏ってしまい、研究が推測の域を出ません。 |
| 仮説 | 確率的サンプリングでは、調査を始める前に基礎となる仮説があり、その仮説を証明することがこの方法の目的である。 | 非確率サンプリングでは、調査研究を行った後に仮説を導き出す。 |
結論
さて、様々なサンプリング方法がどのように機能し、市場調査において研究者が広く使用し、実用的な洞察を収集するために全人口を調査する必要がないことを学んだので、これらの洞察を管理するのに役立つツールについて説明します。
QuestionProは、適切なサンプルを選択するための正確でタイムリーかつコスト効率の良い方法の必要性を理解しています。そのため、当社は、対象者を効率的に選択し、カスタマイズ可能なリポジトリでインサイトを管理し、調査後のフィードバックのためのコミュニティ管理を可能にするツールセットであるQuestionPro Softwareをお届けしています。
研究の価値を高めるチャンスをお見逃しなく。
