乱数の表からの単純なランダム サンプル

八木スタジオ/デジタルビジョン/ゲッティイメージズ

サンプリング手法にはさまざまな種類があります。全部の 統計サンプル 、 単純ランダムサンプル まさにゴールドスタンダードです。この記事では、ランダム数字のテーブルを使用して単純なランダム サンプルを作成する方法を説明します。

単純なランダム サンプルは、以下に示す 2 つのプロパティによって特徴付けられます。

• 母集団のすべての個人がサンプルに選ばれる可能性は等しくあります
• 各サイズセット n 選ばれる可能性は同じです。

単純な無作為標本が重要な理由はいくつかあります。このタイプのサンプルは偏りを防ぎます。単純なランダム サンプルを使用すると、次のような確率からの結果を適用することもできます。 中心極限定理 、私たちのサンプルに。

単純な無作為サンプルは非常に必要なため、そのようなサンプルを取得するプロセスを持つことが重要です。ランダム性を生成する信頼できる方法が必要です。

コンピュータはいわゆる 乱数 、これらは実際には疑似乱数です。これらの疑似乱数は真のランダムではありません。これは、バックグラウンドに隠れて、疑似乱数を生成するために決定論的プロセスが使用されたためです。

ランダムな数字の優れたテーブルは、ランダムな物理プロセスの結果です。次の例では、詳細なサンプル計算を実行します。この例を読むと、 乱数の表 .

問題の陳述

大学生が 86 人いて、 単純ランダムサンプル キャンパスのいくつかの問題について調査するサイズ 11 の。まず、各生徒に番号を割り当てます。合計 86 人の学生がおり、86 は 2 桁の数字であるため、集団内のすべての個人には 01、02、03、.. で始まる 2 桁の数字が割り当てられます。 . . 83、84、85。

テーブルの使用

乱数の表を使用して、サンプルで 85 人の生徒のどれを選択するかを決定します。テーブルの任意の場所からやみくもに開始し、乱数を 2 つのグループに分けて書き込みます。最初の行の 5 桁目から、次のようになります。

23 44 92 72 75 19 82 88 29 39 81 82 88

01 から 85 までの範囲内の最初の 11 個の数字がリストから選択されます。以下の太字の番号は、これに対応しています。

23 44 92 72 75 19 82 88 29 39 81 82 88

この時点で、単純な無作為サンプルを選択するプロセスのこの特定の例について注意すべき点がいくつかあります。 92 という数字は、この数字が私たちの母集団の学生の総数よりも多いため、省略されました。リストの最後の 2 つの数字 82 と 88 は省略します。これは、これらの 2 つの数字がサンプルに既に含まれているためです。サンプルには 10 人しかいません。別の科目を取得するには、表の次の行に進む必要があります。この行は次のように始まります。

29 39 81 82 86 04

29、39、81、82 という数字は、既にサンプルに含まれています。したがって、この範囲に収まり、サンプル用に既に選択されている数字と重複しない最初の 2 桁の数字は 86 であることがわかります。

問題の結論

最後のステップは、次の番号で識別された学生に連絡することです。

23, 44, 72, 75, 19, 82, 88, 29, 39, 81, 86

よく構成された調査をこのグループの学生に実施し、結果を表にすることができます。