1. 단순 무작위 샘플링: 일반적으로 간단한 무작위 샘플링 방법을 사용하여 개체 수가 N 인 전체에서 n 용량의 샘플을 추출하면 각 개인이 추출할 확률은 n/n 과 같습니다. 일반적으로 사용되는 단순 무작위 샘플링 방법은 추첨법과 난수 방법입니다. 시스템 샘플링: 집단 중 개인이 많은 경우 간단한 무작위 샘플링을 사용하는 것이 번거로울 수 있습니다.
2. 이때 군체를 여러 개의 균형 잡힌 부분으로 나누어 예정된 규칙에 따라 각 부분에서 개인을 추출하여 필요한 샘플을 얻을 수 있다. 층별 샘플링.
무작위 샘플링의 이점은 다음과 같습니다.
1, 샘플의 대표성 향상: 무작위 샘플링은 각 개인이 샘플에서 선택될 확률이 같도록 하여 샘플의 대표성을 높입니다. 이렇게 하면 샘플의 결과가 전반적인 특징을 더 정확하게 반영할 수 있다. 편견 감소: 무작위 샘플링은 인위적인 편견과 경향을 감소시킬 수 있다. 연구원들이 선택적으로 샘플을 선택한다면 샘플의 대표성이 제한적일 수 있다.
2, 결과의 정확성에 영향을 미칩니다. 무작위 샘플링은 이런 상황을 피할 수 있다. 시간 및 자원 절약: 임의 샘플링을 통해 시간과 자원을 효율적으로 절약할 수 있습니다. 각 개인이 선택될 확률이 알려져 있기 때문에 연구원들은 필요에 따라 적절한 샘플 양을 선택하여 맹목적으로 샘플 범위를 확대하는 것을 피할 수 있다.
3. 광범위하게 적용: 무작위 샘플링은 다양한 분야와 연구 문제에 적용할 수 있는 일반적인 통계 방법입니다. 사회과학, 의학, 경제학 등 모든 분야에서 무작위 샘플링 방법을 사용하여 데이터의 정확성과 대표성을 높일 수 있습니다. 조작성이 강하다: 무작위 샘플링은 비교적 간단하고 쉬운 방법이다.
4. 연구원들은 추첨, 난수 표 등 간단한 도구를 사용할 수 있는데, 이 도구들은 대부분의 경우 믿을 만하다. 내부 유효성 향상: 무작위 샘플링은 연구의 내부 유효성을 높이는 데 도움이 됩니다. 각 개인이 선택될 확률이 동일하기 때문에 샘플 편차로 인한 오류를 줄여 연구의 정확성을 높일 수 있다.