単純なランダム サンプリング
定義とさまざまなアプローチ
ジョナサンキッチン/ゲッティイメージズ
単純無作為抽出は、最も基本的で一般的なタイプの サンプリング方法 量的社会科学研究および科学研究全般で使用される . 単純無作為抽出の主な利点は、母集団の各メンバーが調査対象として選ばれる可能性が等しいことです。これは、選択されたサンプルが母集団を代表していること、およびサンプルが偏りのない方法で選択されていることを保証することを意味します。次に、サンプルの分析から導き出される統計的結論は、 有効 .
単純なランダム サンプルを作成するには、複数の方法があります。これらには、抽選法、乱数表を使用する方法、コンピューターを使用する方法、および置換の有無にかかわらずサンプリングが含まれます。
抽選抽選方法
単純なランダム サンプルを作成する抽選方法は、まさにそのように聞こえます。研究者は、サンプルを作成するために、各番号が主題または項目に対応する番号をランダムに選びます。この方法でサンプルを作成するには、研究者はサンプル母集団を選択する前に、数値が十分に混合されていることを確認する必要があります。
乱数表の使用
単純なランダム サンプルを作成する最も便利な方法の 1 つは、 乱数表 .これらは、統計や研究方法のトピックに関する教科書の後ろによく見られます。ほとんどの乱数テーブルには、10,000 もの乱数があります。これらは、0 から 9 までの整数で構成され、5 つのグループに配置されます。これらの表は、各数値の確率が等しくなるように慎重に作成されるため、これを使用することで、有効な研究結果に必要なランダム サンプルを生成できます。
乱数表を使用して単純なランダム サンプルを作成するには、次の手順に従います。
- 母集団の各メンバーに 1 から N までの番号を付けます。
- 母集団のサイズとサンプル サイズを決定します。
- 乱数表の開始点を選択します。 (これを行う最善の方法は、目を閉じてランダムにページをポイントすることです。指が触れている数字が、最初の数字になります。)
- 読む方向 (上から下、左から右、または右から左) を選択します。
- 最初のものを選択 n たとえば、N が 3 桁の数字の場合、X は 3 になります。別の言い方をすれば、人口に 350 人が含まれている場合、次のようになります。最後の 3 桁が 0 から 350 の間の表の数字を使用します。表の数字が 23957 の場合、最後の 3 桁 (957) が 350 より大きいため、使用しません。この数字をスキップして、次のもの。番号が 84301 の場合は、それを使用して、番号 301 が割り当てられている母集団の人物を選択します。
- 全体を選択するまで、この方法でテーブルを進めます。 サンプル 、あなたの n が何であれ。選択した番号は母集団のメンバーに割り当てられた番号に対応し、選択した番号がサンプルになります。
コンピュターを使う
実際には、ランダムなサンプルを選択する抽選方法は、手動で行うと非常に負担が大きくなる可能性があります。通常、調査対象の母集団は大きく、ランダムなサンプルを手動で選択するには非常に時間がかかります。代わりに、番号を割り当てて選択できるコンピューター プログラムがいくつかあります。 n 乱数をすばやく簡単に。多くはオンラインで無料で見つけることができます。
置換によるサンプリング
置換サンプリング 母集団のメンバーまたはアイテムを複数回選択してサンプルに含めることができる無作為抽出の方法です。 1枚の紙にそれぞれ100人の名前が書かれているとしましょう。それらの紙片をすべてボウルに入れて混ぜます。研究者はボウルから名前を選び、その人をサンプルに含めるための情報を記録し、名前をボウルに戻し、名前を混ぜ合わせ、別の紙を選択します.サンプリングされたばかりの人は、再び選択される可能性が同じです。これは、置換によるサンプリングとして知られています。
置換なしのサンプリング
置換なしのサンプリングは、母集団のメンバーまたはアイテムを 1 回だけ選択してサンプルに含めるランダム サンプリングの方法です。上記と同じ例を使用して、100 枚の紙をボウルに入れて混ぜ合わせ、サンプルに含める名前をランダムに 1 つ選択するとします。ただし、今回は、その人物をサンプルに含めるように情報を記録し、その紙片をボウルに戻すのではなく、脇に置きます。ここでは、母集団の各要素を 1 回しか選択できません。