무작위 샘플링은 집단의 모든 개인이 동등한 기회를 선택할 수 있다는 것을 의미한다. 연구자들은 무작위로 (예: 무작위 번호 테이블 사용) 전화번호부에서 샘플을 추출하면 추출된 번호가 전화번호부에 나열된 모든 번호의 무작위 샘플임을 보장할 수 있습니다.
확률법칙은 일정한 오차 범위 내에서 충분히 크고 진실한 무작위 표본이 항상 전체를 대표할 수 있도록 보장하는데, 이 샘플에는 전체 비율과 대략 같은 여성, 소수민족, 기혼자, 노인들이 포함될 것이다. 이 장의' 문화적 시각' 은 미국 인구의 기존 문화와 사회 다양성을 묘사한다.
확장 데이터
무작위 샘플링은 확률 원칙을 엄격히 준수해야 하며, 각 샘플링 단위가 추출될 확률은 동일하며 재현할 수 있습니다. 무작위 샘플링은 일반적으로 전체 수가 적은 경우에 사용되며, 그 주요 특징은 전체에서 하나씩 추출하는 것입니다. 무작위 샘플링은 단순 무작위 샘플링, 시스템 샘플링, 계층 샘플링 및 전체 샘플 그룹으로 나눌 수 있습니다.
주요 방법:
제비를 뽑다. 일반적으로 추첨법은 인구 중 N 개 개체의 번호를 매기고, 숫자 라벨에 숫자를 쓰고, 컨테이너에 숫자 라벨을 넣고, 골고루 섞고, 한 번에 하나의 숫자 라벨을 추출하고, n 번 연속 추출하여, 용량이 N 인 샘플을 얻는 것이다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
추첨 방식은 간단하고 쉬워서 사람들 중 인원수가 적은 상황에 적합하다. 집단에 대량의 개체가 있을 때' 골고루 혼합 집단' 이 어려울 수 있는데, 아마도 추첨으로 생성된 샘플의 대표적 차이일 것이다.
난수 방법. 무작위 샘플링에서 자주 사용되는 또 다른 방법은 난수 테이블, 난수 주사위 또는 컴퓨터에서 생성된 난수를 샘플링하는 난수 방법입니다.
참고 자료:
Baidu 백과 사전-간단한 무작위 샘플
참고 자료:
바이두 백과-무작위 표본