システマティック サンプリングのしくみ

その内容とその方法

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システマティック サンプリングは、 ランダム確率サンプル 各データは一定の間隔で選択され、サンプルに含まれます。たとえば、研究者が、在籍人口が 10,000 人の大学で 1,000 人の学生の体系的なサンプルを作成したい場合、すべての学生のリストから 10 人ごとに 1 人を選択します。

体系的なサンプルを作成する方法

体系的なサンプルを作成するのはかなり簡単です。研究者は、サンプルサイズが大きいほど、結果がより正確で、有効で、適用可能になることを念頭に置いて、最初に総人口のうち何人をサンプルに含めるかを決定する必要があります。次に、研究者はサンプリングの間隔を決定します。これは、サンプリングされた各要素間の標準距離になります。これは、総母集団を目的のサンプル サイズで割って決定する必要があります。上記の例では、サンプリング間隔は 10 です。これは、10,000 (総母集団) を 1,000 (目的のサンプル サイズ) で割った結果であるためです。最後に、研究者はリストから間隔を下回る要素を選択します。この場合、サンプル内の最初の 10 要素の 1 つになります。次に、10 番目ごとの要素の選択に進みます。

系統的サンプリングの利点

偏りのないランダムなサンプルを生成するシンプルで簡単な手法であるため、研究者はシステマティック サンプリングを好みます。それが起こる可能性があります 単純無作為抽出 、サンプル母集団にはバイアスを生み出す要素のクラスター.体系的なサンプリングでは、サンプリングされた各要素が周囲の要素から一定の距離離れていることが保証されるため、この可能性が排除されます。

系統的サンプリングの欠点

体系的なサンプルを作成する場合、研究者は、特性を共有する要素を選択することによって、選択の間隔がバイアスを作成しないように注意する必要があります。たとえば、人種的に多様な人口の 10 人に 1 人がヒスパニックである可能性があります。そのような場合、体系的なサンプルは、ほとんど (またはすべて) のヒスパニック系の人々で構成されているため、 総人口の人種的多様性 .

系統的サンプリングの適用

10,000 人の母集団から 1,000 人の体系的なランダム サンプルを作成するとします。総人口のリストを使用して、各人に 1 から 10,000 までの番号を付けます。次に、開始する数字として 4 などの数字をランダムに選択します。これは、番号「4」の人が最初に選択され、それ以降は 10 人ごとにサンプルに含まれることを意味します。したがって、サンプルは 14、24、34、44、54 という番号の人物で構成され、9,994 の番号の人物に到達するまで続きます。

更新者ニッキー リサ コール博士