1, 간단한 무작위 샘플링, 즉 전체 관찰 단위에 번호를 매긴 다음 난수 테이블이나 추첨으로 일정량의 관찰 단위를 무작위로 추출하여 샘플을 만드는 것입니다. 이것은 가장 간단하고 기본적인 샘플링 방법이자 다른 샘플링 방법의 기초이다. 장점: 간단하고 직관적이며 평균 (또는 비율) 및 표준 오류를 계산합니다. 단점: 집단이 클 때, 집단의 개체별로 번호를 매기기가 어렵고, 추출한 샘플이 분산되어 있어 조사를 조직하기가 어렵다. 전체 사이즈가 그리 크지 않은 자리입니다.
2. 시스템 샘플링: 그룹 내의 개체를 특정 순서로 번호를 매긴 다음 무작위로 숫자를 첫 번째 조사대상 개체로 추출하고, 다른 조사대상 개체는 특정 규칙' 시스템' 에 따라 선택합니다. 가장 간단하고 가장 일반적으로 사용되는 시스템 샘플링은 등거리 샘플링입니다.
3. 층별 샘플링: 집단의 모든 개체를 특정 특성에 따라 여러' 층' 으로 나눈 다음 각 층에서 무작위로 일정 수의 관찰 단위를 추출하여 하나의 견본으로 조합한다. 장점: 대표성이 좋고, 샘플링 오차가 적으며, 각 계층은 응답자의 특성에 따라 다른 샘플링 방법이나 데이터 수집 방법을 사용할 수 있습니다. 통계 분석의 내용이 더욱 풍부해서 서로 다른 레이어를 독립적으로 분석하고 서로 다른 레이어 간의 차이를 비교할 수 있습니다.
4. 전체 샘플 그룹, 전체 그룹을 여러 그룹 (예: 지역별) 으로 나눈 다음 무작위로 일부 그룹을 추출하여 각 그룹의 모든 관찰 단위를 샘플로 만듭니다. 장점: 조사를 조직하고, 자금을 절약하고, 조사의 질을 통제하기 쉽다. 단점: 샘플 양이 고정되어 있을 때 샘플 오차는 일반적으로 단순한 무작위성보다 큽니다. 그룹 간 차이가 적은 경우에 주로 사용됩니다.
5. 다단계 샘플링은 샘플링 프로세스를 단계별로 진행하며, 각 단계마다 다른 샘플링 방법을 사용하는 경우가 많습니다. 먼저 그룹에서 더 넓은 범위의 셀 (1 차 단위) 을 추출한 다음 각 1 차 셀에서 더 작은 범위의 2 차 단위를 추출하는 방식입니다. 장점은 다양한 샘플링 방법의 장점을 이용하여 인력과 물력을 절약할 수 있다는 것이다. 단점은 샘플을 채취하기 전에 각 조사 단위의 군체 데이터와 특징을 파악해야 한다는 것이다. 대규모 역학 조사.
샘플의 정의
1, 샘플 (Sampling) 은 샘플이라고도 하며, 모든 연구 샘플에서 일부 샘플 단위를 추출하는 것을 의미합니다. 샘플링의 목적은 샘플링된 샘플 단위의 분석 연구 결과에서 모든 샘플의 특징을 추정하고 추론하는 것으로, 과학실험, 품질검사, 사회조사에 널리 사용되는 경제적이고 효과적인 업무와 연구 방법이다.