定義ABCの概念

特定の幅広いトピックを研究するために、科学者は彼らのオブジェクト全体の一部を分析します 調査. この部分はサンプルであり、対応する調査はサンプルです。 したがって、地形、固体、音、人口統計学的研究、血液、尿などの分析など、あらゆるタイプの領域でサンプリングを実行することが可能です。

いずれにせよ、実施されたサンプリングは、研究対象の重要な部分となることを目的としています。 得られた結果が何であるかのセットから結論を引き出すことを可能にするように 調査。

人口の研究におけるサンプリングの種類

のセットを統計的に知る 人口 それは非常に難しく、時間のかかる質問です。 国の病気、食生活、または 消費 いくつかの製品の。 このタイプの分析は、 調査 一般的なレベルで、サンプリングが ツールエッセンシャル.

単一のモダリティはありません。 実際、サンプリングにはいくつかの種類があります。 一方では、ランダムまたは確率的なものがあります。 一方、非確率的なもの。 1つ目は、母集団から個人のサブセットを選択するための最も適切な手順です。 このツールを使用すると、選択したサンプルが全体を代表するものであることを保証できます。 人口。

非確率的タイプでは、サンプリングの選択は、 確率、ただし、調査の原因またはサンプルの目的に関連しています。 したがって、両方 手順 彼らはさまざまな目的に対応します。 確率サンプリングは厳密で科学的ですが、非確率サンプリングは同種の母集団研究に適しています。

すべてのサンプリングは、一定の許容誤差を意味します

喫煙者であるスペイン人の数を知りたいとします。 正確なパーセンテージを確立するには、2つの手順を使用できます。4700万人の住民を調査するか、 母集団全体の代表的なサンプルとして特定の量を選択します。たとえば、1000のサンプルです。 人。

ランダムサンプリングを実行した場合、選択された人々のほとんどが喫煙者である可能性があるため、サンプルは代表的なものではありません。 したがって、すべてのサンプリングで マージン 統計エラー。

エラーのマージンを減らすために、専門家は適切なサンプルサイズを選択することをお勧めします。 もちろん、サンプルが大きいほど、許容誤差は小さくなります。 この意味で、調査対象の宇宙が大きい場合は、同じ大きさの母集団サンプルを使用する必要があります。

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