代表的なサンプルとは？
代表的なサンプルの定義。 代表的なサンプルとは、より大きなものの中の少量または部分集合と定義されています。 より大きな集団と同じ性質と比率を表しています。
例えば、米国のある都市で新製品を発売しようとしているブランドを考えてみましょう。 製品の特徴に関する洞察を集めるためのアンケートを、街中のすべての人から送ることは現実的に不可能でしょう。 そこで研究者は、その都市の人口を代表するような少人数のサンプルを集め、彼らにアンケートを展開することで、製品へのフィードバックを管理することができるのです。 このようなサンプルを代表サンプルと呼びます。
代表的なサンプルとは、人であったり、科学的研究において特定の化学反応の結果を分析するために実験室でテストされる化学物質であったりする。 しかし、このブログでは、我々は人々に集中し、市場調査や他の有用な側面で代表的な人口サンプルの重要性を理解することです。
なぜ研究において代表サンプルを使用しなければならないのですか？
代表サンプルは、研究者が収集した情報をより大きな集団に抽象化することを可能にします。 市場調査や心理学の研究の多くは、時間、費用、リソースの面で、すべての人のデータを収集することは不向きです。 特に国全体のような大きな人口では、一人一人からデータを集めることは現実的に不可能です。
いいことは、「やらなくていい！」ということです。 ここでより重要なのは、優れた代表サンプルを得ることです。そうすれば、時間と労力の大半を、より大きな集団を代表する少人数の人々から回答を得ることに費やすことができます。
これまで研究開発では、少人数で研究を行い、データを収集し、結果を分析することが繰り返されてきました。 重要な研究調査における代表サンプルの重要性を理解しよう。
実践的な研究調査における代表サンプルの重要性
- 代表的なサンプルは、市場調査を成功させるために有利に働きます。 国や都市に住むすべての人にインタビューしなければならないことを想像できますか？ 最も非現実的なプランに聞こえるし、複雑すぎるし、時間もかかるだろう。
- 代表サンプルとは、より広範なグループをできるだけ正確に反映した少数の人々のことです。 そうすると、例えば オンライン調査を、対象者を最も代表するようなサンプルを探しています。
- 例えば、アンケートを送ったとしても、より良い結果が得られるわけではありません。 アンケート 代表性を考慮せずにアンケートを送り、誰が回答したのか、その結果が対象者の意見を代表しているのかどうかがわからない場合、より良い結果は得られません。
- 代表性を持たなければ、確かに、全く役に立たないデータになってしまいます。 私たちは、調査するために重要な特徴を持ったサンプルを保証しなければなりません。
- 常にバイアスがかかっていることを考慮して 偏り なぜなら、様々な理由でアンケートに答えない人や、不完全な回答をする人が必ずいるからです。 この場合、必要なデータを十分に得ることができません。 さて、このたびは
サンプルサイズ
サンプルサイズが大きければ大きいほど、より広い母集団を忠実に表す可能性が高くなります。 - 代表的なサンプルであれば、対象者が必要な人たちであるという確信が持てますし、バイアスの可能性も低くなります。 したがって、調査の不正確さを回避したいのであれば、代表的でバランスのとれたサンプルを用意する必要があります。
代表サンプルの作り方
研究者は代表的なサンプルを作成するために2つの方法を用いる – 確率サンプリングと非確率サンプリング
1.確率的サンプリング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ぶ手法です。 参加者が確率的サンプルとみなされるには、無作為抽出で選ばれなければなりません。
代表的なサンプルを得るために確率的サンプリングを使用するのであれば、単純無作為抽出が最も良い選択となります。 サンプルの選択は無作為に行われ、母集団の各メンバーが同じ確率で選択され、サンプルグループに含まれることが保証されています。
2.非確率サンプリング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です。 非確率サンプリングでは、母集団の各メンバーが選択される確率がわかっている確率サンプリングとは異なり、すべての母集団メンバーに研究に参加するチャンスがあるわけではありません。
選択したサンプルの人口統計学的特性を知ることで、目的のサンプルのプロフィールを限定し、性別、年齢、居住地など、関心のある変数を定義することができるのは間違いありません。 情報を得る前に、これらの基準を知ることで、効率的に代表サンプルを作成するためのコントロールを持つことができます。 対象母集団を反映しないサンプルは避けなければならない。 プロジェクトの成功のために、可能な限り正確なデータを入手することです。
サンプリングエラーを回避し、より良い表現に
サンプルが代表的でない場合、マージン・オブ・エラーと呼ばれるサンプリング誤差が発生します。 誤差. 100人の従業員から代表的なサンプルを得ようと思えば、同数の男女を選ばなければなりません。 例えば、ある特定のジャンルに傾いたサンプルがあったとして、そのサンプルに誤差が生じる。
サンプルサイズは必要不可欠ですが、それが必要な母集団を正確に表していることを保証するものではありません。 代表性は、サイズ以上に、サンプリングフレーム、つまり、例えば調査の一部で人々が選ばれるリストと関係があります。 したがって、代表的なサンプルと言うためには、そのリストの中にターゲットとする人たちが含まれていることに注意しなければなりません。
代表的なサンプルの例
全国を代表する市民グループを全国代表サンプルとして指定する。 研究者はそれを使って、国家の現実を反映し、投影しているのです。 それは、あらゆる種類の嗜好、行動、社会・人口統計学的プロファイルである可能性があります。
代表的なサンプルは、その外見にかかわらず、あたかも全人口であるかのような印象を与えることができる。 男性と女性の数が全国比率と一致すること、各年齢層や各地域の割合が人口と正確に一致すること、などです。 非デモグラフィーの測定（製品所有や心理学的セグメンテーションなど）では、サンプルは母集団と一致しなければなりません。
年齢を例にとると、16歳から34歳、35歳から54歳、55歳以上という枠を設定した場合、サンプルはこれらの比率の範囲内で表されることになります。 しかし、16歳から20歳、21歳から30歳、31歳から40歳などの年齢層を分析した場合、そのサンプルが正しいという保証はない。
サンプルにおけるクォータコントロールがどの程度可能かは、サンプルの大きさと調査で得られる参照データに依存する。 6つの年齢期間、2つの属、15の地域からなる180のマス目。 サンプル数が100しかない場合、すべてのセルを埋めることはできません。 サンプル数が多くても、半分の人しか必要ないセクションがあるため、データが入らないことがあります。
重み付けは、サンプルをより代表的にするために使用することができます。 インターレースセルの代わりに、クォータセルを独立した構造にすることも可能です。 この場合の欠点は、サンプルにかなりの「ずれ」が生じる可能性があることです。 例えば、若者が全員男性であった場合、重み付けによる格差の是正ができなくなる。
