정의 ABC의 개념
잡집 / / July 04, 2021
하비에르 나 바로, 3 월. 2017
특정 광범위한 주제를 연구하기 위해 과학자들은 전체 대상의 일부를 분석합니다. 조사. 이 부분은 샘플이고 해당 연구는 샘플입니다. 따라서 지형, 고체, 소리, 인구 통계 학적 연구, 혈액, 소변 분석 등 모든 유형의 영역에서 샘플링을 수행 할 수 있습니다.
어쨌든 수행 된 샘플링은 연구 대상의 중요한 부분이되는 것을 목표로합니다. 얻은 결과는 무엇인가의 집합에서 결론을 도출 할 수 있도록 연구.
인구 연구의 샘플링 유형
통계적으로 인구 매우 어렵고 시간이 많이 걸리는 질문입니다. 한 나라의 질병, 식습관 또는 식습관에 관한 연구를 생각해 봅시다. 소비 일부 제품의. 이러한 유형의 분석은 서베이 일반적인 수준에서 샘플링이 수단본질적인.
단일 양식이 없습니다. 실제로 여러 유형의 샘플링이 있습니다. 한편으로는 무작위 적이거나 확률적인 것들이 있습니다. 다른 하나는 비 확률 적입니다. 첫 번째는 모집단에서 개인의 하위 집합을 선택하는 가장 적합한 절차입니다. 이 도구를 사용하면 선택한 샘플이 전체를 대표한다는 것을 보장 할 수 있습니다. 인구.
비 확률 적 유형에서 샘플링 선택은 개연성, 그러나 조사의 원인 또는 샘플의 목적과 관련이 있습니다. 따라서 둘 다 절차 그들은 다른 목표에 반응합니다. 확률 샘플링은 엄격하고 과학적인 반면 비 확률 샘플링은 동종 모집단 연구에 더 적합합니다.
모든 샘플링은 특정 오차 범위를 의미합니다.
얼마나 많은 스페인 사람이 흡연자인지 알고 싶다고 가정 해 봅시다. 정확한 비율을 설정하기 위해 두 가지 절차를 사용할 수 있습니다. 4700 만 주민을 조사하거나 전체 모집단의 대표 표본으로 특정 수량을 선택하거나 (예: 1000 개의 표본) 사람들.
무작위 샘플링이 수행되는 경우 선택한 사람들이 대부분 흡연자 일 수 있으므로 샘플이 대표적이지 않을 수 있습니다. 결과적으로 모든 샘플링에는 여유 통계 오류.
오차 한계를 줄이기 위해 전문가들은 적절한 표본 크기를 선택하는 것이 좋습니다. 물론 표본이 클수록 오차 범위가 작아집니다. 이런 의미에서 연구 된 우주가 클 때 똑같이 큰 모집단 표본을 사용해야합니다.
사진: Fotolia-Andrey Popov / Alewka
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