統計における便利なサンプルの定義と例

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のプロセス 統計的サンプリング から個人のコレクションを選択することを含む 人口 .この選択を行う方法は非常に重要です。サンプルを選択する方法によって、サンプルの種類が決まります。多種多様な中でも 統計サンプルの種類 、形成するのが最も簡単なタイプのサンプルは、コンビニエンスサンプルと呼ばれます。

コンビニエンス サンプルの定義

あ 便利なサンプル どの要素が入手しやすいかに基づいて母集団から要素を選択するときに形成されます。便利なサンプルは、基本的にサンプルの母集団からメンバーを取得するため、グラブ サンプルと呼ばれることがあります。これは、ランダムなプロセスに依存しないタイプのサンプリング手法です。 単純ランダムサンプル 、サンプルを生成します。

便利なサンプルの例

便利なサンプルの考え方を説明するために、いくつかの例を考えてみましょう。これを行うのは、それほど難しいことではありません。特定の母集団の代表者を見つける最も簡単な方法を考えてみてください。便利なサンプルを作成した可能性が高いです。

• 工場で生産された緑色の M&M の割合を決定するために、パッケージから取り出した手元にある緑色の M&M の数を数えます。
• を見つけるには 平均 学区内のすべての 3 年生の身長を測定する場合、朝、保護者が送り迎えする最初の 5 人の生徒の身長を測定します。
• 私たちの町の家の平均価値を知るために、私たちは自分の家の価値と隣人の家の価値を平均します。
• 誰かが、次の選挙でどの候補者が勝つ可能性が高いかを判断したいと考えているため、友人のサークルの全員に、誰に投票するつもりかを尋ねます。
• 学生は、大学の管理者に対する学生の態度の調査に取り組んでいるため、学生寮のフロアでルームメイトや他の人々と話をしています。

コンビニエンスサンプルの問題点

便利なサンプルはその名の通り、入手が断然簡単です。便利なサンプルとして母集団のメンバーを選択するのは事実上困難ではありません。ただし、この労力の欠如には代償があります。便利なサンプルは、統計上実質的に価値がありません。

便利なサンプルを統計のアプリケーションに使用できない理由は、それが選択された母集団を代表しているという保証がないからです。私たちの友人全員が同じ政治的傾向を共有している場合、選挙で誰に投票するつもりかを彼らに尋ねても、全国の人々がどのように投票するかについては何もわかりません.

さらに、無作為抽出の理由について考えてみると、便利なサンプルが他の抽出計画ほど良くない別の理由がわかるはずです。私たちのサンプルには偏りがある可能性がありますが、サンプル内の個人を選択するためのランダムな手順はありません。無作為に選択されたサンプルは、バイアスを制限するより良い仕事をします.