連続したサンプリング。定義
逐次サンプリングは、非確率的なサンプリングとして定義されます。
非確率的サンプリング
調査者の好きな時にサンプルを選ぶという、より利便性の高いサンプリング手法です。 コンビニエンス・サンプリングただし、若干の違いはあります。 ここでは、研究者が選択した サンプルは、一定期間に渡って調査を行い、結果を収集した後、別のサンプルに移行します。
この サンプリング手法は、研究者が複数のサンプルを使って研究作業を微調整し、重要な研究洞察を収集する機会を提供します。
調査におけるサンプリング手法の多くは、調査者 研究者は、実験とデータ分析によって帰無仮説を受け入れるか、それを否定して代替説明を受け入れるかのどちらかを結論づけることで、最終的に研究を推論することになります。
帰無仮説とは、調査や実験に関わる変数の集合の間に有意な差が存在しないという統計的理論を意味します。 数学用語では、オリジナルまたはデフォルトのステートメントをH0と表現することが多い。 もし帰無仮説が受け入れられたら、研究者は意見や行動を変えることはないでしょう。 帰無仮説は間接的または暗黙的なものである。
対立仮説は帰無仮説の反対である。 この統計的仮説では、調査・研究に関わる2つの変数の間に関係があるとする。 帰無仮説が棄却されたとき、代替説明が受け入れられる。 対立仮説の検証は直接的かつ明示的である。 H1 は代替理論を示す。
しかし、連続サンプリングでは、第三の選択肢が用意されています。 ここで、研究者は帰無仮説を受け入れることができますが、帰無仮説でない場合は、その対立仮説を受け入れることができます。 もし、そのどちらにも当てはまらない場合は、研究者は別のサンプルプールを選択し、最終的に研究決定を下す前に、もう一度研究または実験を行うことができます。
連続サンプリング例
ここでは、連続サンプリングのわかりやすい例をご紹介します。
- 連続サンプルの代表的な例として、企業・ブランドがショッピングモールや人混みで人を呼び止め、高級車購入のための宣伝ビラを手渡すケースがあります。
- この例では、ショッピングモールを歩いている人がサンプルであり、母集団を代表していると考えよう。
- ここで、研究者はその人たちに広告や宣伝用のリーフレットを手渡します。 そのうちの何人かは、残ってプロモーション担当者の質問に答えることに同意する（その人を研究者とみなすことができる）。
- その回答を集めて分析するのですが、リーフレットに書かれている特徴からそのクルマを買いたいと思うような決定的な結果は出ていません。
- プロモーション担当者は、今度は別のグループに質問をして、車の詳細や特徴を分析し、その高級車の購入に強い関心を示すようにします。 このように、このグループの人たちは、車を購入するための決定的な結果を出しているのです。
しかし、このサンプリング方法には欠点があります。 サンプルが母集団全体を代表していると考えることはできない。 この例では、このリーフレットを手にした人すべてが車の購入に興味があるわけではありません。
ここで、サンプリング・バイアス 偏り が登場します。 そこで、このバイアスを克服するために、連続サンプリングを併用することで
確率的サンプリング
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連続サンプリングのメリット
連続サンプリングの4つの利点は以下の通りです。
- 連続したサンプリング手法では、研究者は多くの選択肢を持つことができます。
サンプリングサイズ
とサンプリングスケジュール。 サンプルサイズは、数人から数百人まで、さまざまです。 - この手法では
サンプリング手法
サンプリング・スケジュールは、研究者が実施する研究の性質に完全に依存します。 もし、あるサンプルで決定的な結果が得られない場合、研究者は2番目のサンプルに依存し、決定的な結果を導き出すことができます。 - 連続サンプリングでは、リサーチャーがリサーチャーを微調整することができます。 繰り返しの研究であるため、研究バイアスを考慮することなく、研究開始直後にマイナーチェンジや調整を行うことが可能です。
- 研究者側の労力はほとんど必要ない。 この手法は、時間がかからず、大規模な人員も必要ありません。
