① 간단한 무작위 샘플링, ② 시스템 샘플링, ③ 계층화 샘플링, ④ 전체 샘플링 방법.
예를 들면 다음과 같습니다.
간단한 무작위 샘플링: 이 방법은 일반적으로 무작위 샘플링 방법으로 알려져 있습니다. 단순 무작위 표본 추출법이라고 부르는 것은 집단의 모든 개인이 같은 추출 기회를 가지고 있다는 것을 의미한다. 샘플링의 무작위화를 위해 추첨 (또는 추첨), 난수 서표를 확인하거나 주사위를 던질 수 있다.
예를 들어 100 개 제품에서 10 개 제품을 무작위로 추출하면 100 개 제품을 1 에서1까지 무작위로 추출할 수 있습니다. 추출된 숫자가 10 인 경우 (예: 3,7, 15,18,23,35,46,5/kloc) 10 의 제품을 꺼내서 샘플을 만드는 것은 간단한 무작위 샘플링 방법입니다.
시스템 샘플링 방법: 시스템 샘플링 방법은 등거리 샘플링 방법 또는 기계 샘플링 방법이라고도 합니다. 예를 들어 100 개 제품에서 10 개 제품을 추출하려면 먼저 1, 2,3, .., 100 을 따릅니다 그런 다음 추첨이나 난수 표를 확인하여 1- 10 을 샘플로 선택할 제품을 결정합니다 (여기서는 3 번을 가정함).
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또한 선택한 다른 샘플의 제품 번호는 13, 23, 33, 43, 53, 63, 73, 83 및 93 입니다. 마지막으로 샘플은 번호가 03, 13, 23, 33, 43, 53, 63, 73, 83, 93 인 10 개 제품으로 구성됩니다. 시스템 샘플링 방법은 조작이 간단하기 때문에, 실행 중 오류가 발생하기 쉽지 않기 때문에, 사람들은 생산 현장에서 기꺼이 사용한다.
계층 적 샘플링 방법: 계층 적 샘플링 방법은 유형 샘플링 방법이라고도합니다. 서로 다른 하위 그룹 (또는 레이어) 으로 나눌 수 있는 전체에서 정해진 비율에 따라 서로 다른 레이어의 샘플 (개인) 을 무작위로 추출하는 방법입니다.
계층 샘플링 방법을 사용하여 부품이 쌓인 세 곳에서 무작위로 5 개의 부품을 추출하여 *** 15 부품의 샘플을 구성합니다. 이런 샘플링 방법의 장점은 샘플이 대표적이고 샘플링 오차가 적다는 것이다. 단점은 샘플링 절차가 무작위 샘플링보다 더 간단하고 복잡하다는 것이다. 전체 그룹 샘플링 방법: 전체 그룹 샘플링 방법에서 인구는 여러 그룹으로 나뉘며 각 그룹은 특정 방식으로 개인으로 구성됩니다. 그런 다음 무작위로 여러 그룹을 선택합니다. 샘플은 이러한 그룹의 모든 개인으로 구성됩니다. 이 샘플링 방법의 배경은 때때로 편의를 위한 것입니다.
단점은 샘플이 소수 집단에서만 나왔으며 전체적으로 고르지 않게 분포되어 대표적 차이가 나고 샘플링 오차가 크다는 것이다. 이 방법은 일반적으로 프로세스 제어에 사용됩니다. 이 네 가지 샘플링 방법의 응용을 보여 주는 예를 하나 들어보겠습니다. [1] 완제품 부품이 20 개 부품 상자, 상자당 50 개, 합계 * * * 는 1000 개라고 가정합니다.
100 개의 부품을 샘플로 테스트 및 연구하려면 위의 네 가지 샘플링 방법을 어떻게 사용해야 합니까? ① 부품 20 상자를 함께 붓고 골고루 섞고 부품을 1 부터 1000 까지 하나씩 번호를 매긴 다음 난수 표나 추첨을 통해 번호가 불규칙한 100 개의 샘플을 추출한다. 이것은 간단한 무작위 표본입니다.
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② 부품 20 상자를 함께 붓고 골고루 섞어서 1 부터 1000 까지 하나씩 번호를 매깁니다. 그런 다음 먼저 난수 테이블이나 추첨을 통해 시작 번호를 결정합니다 (예: 16). 그런 다음 샘플의 부품 번호를 26,36,46,56,906,965438 로 선택합니다.
(3) 모든 20 상자 부품, 상자당 무작위로 5 개 추출, *** 100 개 구성 샘플, 층별 샘플링. (4) 먼저 20 상자의 부품에서 무작위로 두 상자를 추출한 다음 이 두 상자의 부품을 모두 검사한다. 즉, 이 두 상자의 부품을' 전체 그룹' 으로 간주하고, 그것들은 샘플을 구성하는데, 이것이 바로 전체 샘플이다.