샘플링 이론 : 단순, 이중 및 다중, 예 - 과학

샘플링 이론 통계는, (통계적 모집단라고도 함)에서 소정의 그룹 단위의 서브 세트의 선택이다. 목적은 모든 개인의 일반적인 특성을 결정하는 것이지만 전체 모집단을 연구하지 않고 선택한 하위 집합에서 선택한 특성에 따라 안내됩니다.

수행되는 관찰은 독립적 인 단위로 통계적으로 표현되는 연구 대상 또는 사람에서 하나 이상의 관찰 가능한 특성을 결정하는 것입니다. 샘플링과 함께 통계 및 확률 이론을 적용하여 조사를 수행합니다.

간단한 샘플링

단순 확률 샘플링은 각 요소가 무작위로 선택 될 가능성이 동일한 통계 모집단에서 샘플을 선택하는 것으로 구성됩니다. 이 방법에서는 모집단 샘플이 더 많은 부분으로 세분화되거나 섹션으로 분리되지 않습니다.

따라서 모든 요소 쌍은 동일한 확률로 선택할 수 있습니다. 즉, 샘플에서 단위가 선택되면 선택 될 다음 항목이 다른 옵션과 동일한 확률로 선택됩니다.

이 무작위 값 선택은 주어진 샘플에서 일부 단위 또는 개인에 대한 선호도를 최소화하여 필요한 분석을 수행하기위한 무작위 환경을 만듭니다. 또한 그 사용은 결과 분석을 단순화합니다.

개인간에 얻은 결과의 차이는 일반적으로 전체 결과의 좋은 지표입니다. 100 명의 모집단에서 추출한 10 명의 표본에서 차이를 얻은 경우이 숫자는 인구에서 동일하거나 유사 할 가능성이 높습니다. 100 명.

어느 국가의 인구에서 10 명의 표본을 채취하면 총 5 명의 남성과 5 명의 여성이 수집 될 가능성이 높습니다.

그러나 이러한 유형의 무작위 표본에서는 모집단의 사람들 수를 고려할 때 일반적으로 한 성별의 6 명과 다른 성별의 4 명이 추출됩니다.

간단한 샘플링을 보는 또 다른 방법은 25 명으로 구성된 교실에 이름을 적고 가방에 넣는 것입니다.

이 가방에서 5 개의 논문을 보지 않고 무작위로 선택하면 나오는 사람들은 교실 전체 인구의 간단한 표본을 나타냅니다.

이중 통계 샘플링은 단순 샘플링에서 얻은 결과에 더 높은 수준의 깊이를 제공하기 위해 만들어졌습니다. 이 방법은 일반적으로 대규모 통계 모집단에 사용되며 단순 샘플링에서 얻은 변수에 대한 추가 변수 연구를 나타냅니다.

이 방법은 종종 2 단계 샘플링이라고도합니다. 이를 사용하면 오류 가능성이 적은보다 구체적인 결과를 얻을 수있는 주요 이점이 있습니다.

일반적으로 이중 샘플링은 단순 샘플링을 기반으로 얻은 결과가 결정적이지 않거나 통계 학자에게 의문을 남길 때 사용됩니다.

이 경우 첫 번째 샘플을 얻은 동일한 통계 모집단에서 추가 샘플을 가져 와서 결과를 비교하여 분석하고 오류 한계를 줄입니다.

이중 샘플링은 특정 대량 생산 재료 제품 (예 : 장난감)의 특성을 평가하고 공장 오류에 민감한 제품을 전문으로하는 회사의 품질 관리에 널리 사용됩니다.

1000 개의 장난감을 기준으로 100 단위 크기의 샘플을 얻습니다. 추출 된 100 개 단위의 특성을 평가 한 결과 많은 장난감을 버려야할지 아니면 매장에 가져갈 지 결정할만큼 결과가 결정적이지 않다고 판단됩니다.

그 결과, 1000 개의 장난감으로 이루어진 동일한 배치에서 100 개의 추가 장난감 샘플이 추가로 추출됩니다. 다시 평가되고 결과가 이전 결과와 비교됩니다. 이러한 방식으로 배치에 결함이 있는지 여부를 확인하고 결과 분석에 따라 포장하거나 폐기합니다.

다중 샘플링은 이중 샘플링의 추가 확장으로 간주됩니다. 그러나 동일한 프로세스의 일부가 아닙니다. 최종 결정에 도달하기 전에 샘플에서 얻은 결과를 광범위하게 평가하는 데 사용됩니다.

다단계 샘플링이라고도하는이 샘플링에서는 큰 샘플로 시작하고 낮은 연구 비용으로 시작하는 것이 일반적입니다. 이러한 유형의 실행에서 샘플은 일반적으로 개별 단위가 아닌 계층을 획득하여 획득됩니다. 즉, 하나가 아닌 한 쌍의 개체 또는 사람이 선택됩니다.

각 계층을 선택한 후 얻은 결과를 연구하고 하나 또는 두 개의 계층을 선택하여 결과를 다시 연구 한 다음 서로 비교합니다.

호주 통계 연구소는 수집 지역별로 인구를 나누고 이들 지역 중 일부를 무작위로 선택하는 조사를 수행했습니다 (샘플링의 첫 번째 단계). 그런 다음 각 구역을 블록으로 나누고 각 구역 내에서 무작위로 선택합니다 (샘플링의 두 번째 단계).

마지막으로 각 블록 내에서 각 가구의 거주 면적을 선택하고 가구를 무작위로 선택합니다 (샘플링의 세 번째 단계). 이렇게하면 해당 지역에있는 모든 주택의 거주 구역을 나열 할 필요가 없으며 각 블록 내에 위치한 거주지에만 집중할 수 있습니다.

샘플링은 통계 조사의 필수 도구 중 하나입니다. 이 기술은 비용과 많은 시간을 절약하여 다른 영역에 예산을 분배 할 수 있습니다.

또한 다양한 샘플링 기술은 통계학자가 작업중인 모집단의 유형, 연구 할 속성이 얼마나 구체적인지, 샘플을 얼마나 깊이 분석 하려는지에 따라 더 정확한 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다.

또한 샘플링은이 분야에 대한 지식이 거의없는 사람들도 통계에 쉽게 액세스 할 수있는 사용하기 매우 간단한 기술입니다.