単純なランダム サンプリングと体系的なランダム サンプリングの違い

ルートヴィヒ・オムホルト/モーメント/ゲッティイメージズ

私たちが形成するとき 統計サンプル 私たちは自分のしていることに常に注意する必要があります。使用できるさまざまな種類のサンプリング手法があります。これらのいくつかは、他のものよりも適切です。

ある種類のサンプルだと思っていたものが、別の種類のサンプルであることが判明することがよくあります。これは、2 種類のランダム サンプルを比較するとわかります。あ 単純ランダムサンプル および系統的無作為抽出は、2 つの異なるタイプの抽出手法です。ただし、これらのタイプのサンプルの違いは微妙であり、見落としがちです。系統的無作為標本と単純無作為標本を比較します。

系統的ランダム対単純ランダム

まず、関心のある 2 種類のサンプルの定義を見ていきます。これらのタイプのサンプルは両方ともランダムであり、 人口 サンプルのメンバーである可能性は同じです。しかし、後でわかるように、すべてのランダム サンプルが同じというわけではありません。

これらのタイプのサンプルの違いは、単純な無作為サンプルの定義の他の部分に関係しています。サイズの単純な無作為標本にする n 、サイズのすべてのグループ n 形成される可能性が等しくなければなりません。

あ 系統的無作為標本 サンプルメンバーを選択するために、ある種の順序付けに依存しています。最初の個人はランダムな方法で選ばれますが、次のメンバーは所定のプロセスによって選ばれます。私たちが使用するシステムは無作為であるとは見なされないため、単純な無作為サンプルとして形成されるいくつかのサンプルは、体系的な無作為サンプルとして形成することはできません.

映画館を使用した例

そうでない理由を確認するために、例を見てみましょう。満席の 1000 席の映画館があるとします。 1列20席で500列あります。ここの人口は、映画の 1000 人のグループ全体です。 10 人の映画ファンの単純な無作為標本と、同じサイズの系統的無作為標本を比較します。

• 単純な無作為標本は、 乱数の表 .座席に 000、001、002 から 999 までの番号を付けた後、乱数のテーブルの一部をランダムに選択します。テーブルで読み取った最初の 10 個の異なる 3 桁のブロックは、サンプルを構成する人々の席です。
• 体系的な無作為標本の場合、劇場の座席を無作為に選択することから始めることができます (おそらくこれは、000 から 999 までの単一の乱数を生成することによって行われます)。このランダムな選択に続いて、この座席の占有者をサンプルの最初のメンバーとして選択します。サンプルの残りのメンバーは、最初の座席のすぐ後ろにある 9 列の座席からのものです (最初の座席が劇場の後ろにあったので、列がなくなった場合は、劇場の前からやり直して、最初の座席と並んでいる座席を選択してください）。

どちらのタイプのサンプルでも、劇場にいる全員が同じように選ばれる可能性があります。どちらの場合も、ランダムに選択された 10 人のセットを取得しますが、サンプリング方法が異なります。単純なランダム サンプルの場合、隣同士に座っている 2 人の人物を含むサンプルを作成することができます。ただし、体系的な無作為サンプルを作成した方法では、同じサンプルに隣の席があるだけでなく、同じ列の 2 人を含むサンプルを持つことさえ不可能です。

違いは何ですか？

単純無作為標本と系統的無作為標本の違いはわずかに思えるかもしれませんが、注意が必要です。統計で多くの結果を正しく使用するには、次のように仮定する必要があります。 データを取得するために使用されるプロセス ランダムで独立していました。体系的なサンプルを使用すると、ランダム性を利用しても独立性がなくなります。