샘플링은 연구의 신뢰성과 효과와 관련이 있습니다. 샘플링 설계의 기본 원칙은 무작위성 원칙이어야 합니다. 즉, 샘플링할 때 각 개인이 전체적으로 선택될 확률이 정확히 동일하기 때문에 샘플링은 전체와 동일한 구조를 유지할 가능성이 높습니다. 따라서 샘플의 대표성을 보장할 수 있습니다. 또한 무작위 샘플링은 통계 방법을 사용하여 샘플링 오류의 범위를 예산화하고 제어할 수 있으므로 연구원들이 연구 결과의 정확성을 객관적으로 평가하고 필요한 정확도에 따라 샘플 양을 결정할 수 있습니다.
(2) 샘플링 절차
(1) 군중 정의: 연구 목적에 따라 군중을 정의하고 군중의 구체적인 의미를 설명합니다. 전반적인 규정은 연구 가치, 작업 내용 및 비용, 결과의 외부 효과에 영향을 미치며 매우 중요합니다.
② 표본량 결정: 통계학의 원리에 따라 연구에 포함된 피실험자 수를 계산한다. 이상적인 샘플 양은 통계적 표현 요구 사항을 충족하면 객체 수를 최소화하여 연구 비용을 통제하는 것입니다.
③ 샘플링 방법 및 구현 샘플링 결정: 샘플링 원칙 및 조건에 따라 특정 샘플링 방법 설계 및 구현
④ 통계적 추론: 본 연구가 샘플 통계 및 통계 방법을 통해 전체 매개변수를 추정하는 방법을 설명합니다.
(3) 샘플링 방법
연구자들은 서로 다른 연구 목적과 연구 조건의 필요에 따라 적절한 샘플링 방법을 선택해야 한다. 일반적으로 사용되는 무작위 샘플링 방법은 다음과 같습니다.
1 간단한 무작위 샘플링 방법: 무작위성의 원리에 따라 전체적으로 여러 단위를 샘플로 직접 추출하여 전체의 각 객체가 추출될 가능성이 동일하고 독립적이어야 합니다. 구체적인 추출 방법에는 추첨법과 난수 표법이 있다. 무작위 샘플링법은 이론적으로 확률론의 원리에 부합하여 오차 계산이 편리하다. 모든 종류의 개인이 전반적으로 차지하는 비율을 알 수 없거나, 전반적으로 개인간의 차이가 작거나, 샘플 수가 많은 경우를 연구하는 데 적합합니다. 그러나 그 한계는 샘플 양이 작을 때 편차가 있을 수 있으며 샘플의 대표성에 영향을 줄 수 있다는 것이다. 연구 결과에 직접적인 영향을 미치는 것으로 알려진 연구 대상의 특성을 제어할 수 없습니다.
(2) 시스템 임의 샘플링 방법: 먼저 그룹의 모든 셀을 특정 기호 순서로 정렬하고 번호를 매긴 다음 그룹의 셀 수를 샘플의 셀 수로 나누어 샘플링 간격을 얻습니다. 마지막으로 첫 번째 샘플 간격에서 첫 번째 샘플 단위로 무작위로 한 단위를 선택하고 마지막 샘플 셀이 추출될 때까지 샘플링 거리에 따라 등거리 샘플을 만듭니다. 시스템 임의 샘플링은 전체 시스템 샘플링을 수행할 수 있으므로 샘플이 더 정확합니다. 일반적으로, 그것의 샘플링 오차는 단순한 무작위 샘플링의 오차보다 작다. 그러나 집단에 주기적인 변동이나 변화가 발생하면 시스템 편차가 발생할 수 있습니다.
③ 계층 무작위 샘플링법: 먼저 특정 기준에 따라 전체 단위를 여러 유형으로 나눈 다음, 유형 단위 수와 총 단위 수의 비율에 따라 각 유형에 대해 추출할 샘플 단위 수를 결정하고, 마지막으로 임의 원칙에 따라 각 유형에서 샘플을 추출합니다. 분류는 계층 내 변이가 적고 계층 간 변이가 크다는 원칙을 따라야 하며 각 단위는 특정 범주에 속해야 합니다. 각 레이어에서 추출한 샘플 수는 해당 레이어와 총량의 비율과 총 샘플 수량의 곱이어야 합니다. 계층 무작위 샘플링 방법의 장점은 대표성과 추정의 정확도가 우수하며 전체 단위 수가 많고 내부 차이가 큰 연구 대상에 적합하며 샘플 수가 비교적 적은 경우 샘플링 오류를 제어할 수 있다는 것입니다. 또한 특정 상황에 따라 각 레이어에 대해 서로 다른 샘플링 방법과 비율을 적용하여 샘플링을 더욱 유연하게 할 수 있습니다. 따라서 매우 일반적인 샘플링 방법입니다. 하지만 한계는 분류가 과학적이어서 과거의 데이터나 연구에 따라 표준편차를 추정해야 하는 경우가 있어 복잡하다.
4 전체 그룹 무작위 샘플링 방법: 먼저 전체 단위를 특정 기준에 따라 여러 그룹으로 나눈 다음 무작위 원칙에 따라 이 그룹에서 일부 그룹을 샘플로 추출합니다. 그것의 장점은 샘플 단위 집중으로 특정 연구에 적합하다는 것이다. 예를 들어, 교학 실험에서 학급 단위로 연구를 진행하다. 대규모 조사 연구에서 무작위 샘플 그룹은 조직하기 쉬우므로 인력, 물력, 시간을 절약할 수 있다. 단점은 샘플 분포가 균일하지 않아 그룹 간 차이의 영향을 받는다는 것이다.
⑤ 다중 세그먼트 무작위 샘플링 방법: 먼저 연구 단위를 특정 기준에 따라 여러 그룹으로 나누어 1 차 단위로 샘플링한 다음, 1 차 단위를 특정 기준에 따라 여러 하위 그룹으로 나누어 2 차 단위로 샘플링하는 등 무작위성 원칙에 따라 각 레벨 단위에서 샘플을 추출합니다. 간단히 말해서, 전체 샘플링 프로세스를 두 개 이상의 단계로 나누는 샘플링 방법입니다. 다단계 무작위 샘플링법은 다양한 샘플링 방법, 간단한 경제를 종합적으로 운용할 수 있으며, 연구 범위가 크고, 단위가 많고, 상황이 복잡한 경우에 매우 유용하다. 그것의 단점은 샘플링 오차가 단순한 무작위 샘플링보다 크다는 것이다.