1, 샘플링 용이.
조사자의 편리한 선택에 따른 샘플로, 목적 없이 무작위로 진행된다. 예를 들면: 거리 차단 (만나는 사람을 방문하는 사람); 개인 가족 프로젝트를위한 문을 여는 사람들을 방문하십시오.
장점: 전체적으로 모든 사람이' 동질성' 에 적합하고, 가장 편리하고 경제적이다. 탐색 연구에 사용할 수 있으며 그룹 토론 및 예측 설문지의 샘플 선택에도 사용할 수 있습니다.
단점: 샘플 편차가 커서 일반적인 추론이 필요한 여론 프로젝트에 적합하지 않습니다. 편리한 샘플을 사용하여 설명적이거나 인과성 연구를 하지 않는 것이 좋다.
2. 판단 샘플링
전문가의 판단에 따라 전문가가 생각하는' 대표적 샘플' 을 의도적으로 샘플링하는 것을 말한다. 예를 들어 사회학자들은 한 나라의 일반 가정 상황을 연구할 때 종종 전문가의 판단을 통해' 중간 규모의 도시' 를 선택한다.
세 식구 (아이가 학교에 다니고 있는 집) 와 같은 특정 종류의 가정을 선택하는 가족 연구 전문가도 있다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 가족명언) 이 방법은 깊이 샘플링과 같은 탐색 연구에 사용할 수 있습니다.
장점: 군중 구성 단위의 차이가 크고 샘플 수가 적고, 설계 조사자는 군중 관련 특징에 대해 상당히 잘 알고 있는 특수한 유형의 연구 (예: 제품 시식 실험) 를 적용한다. 운영 비용이 낮고, 편리하고 빠르며, 상업 연구에 더 많이 쓰인다.
단점: 이런 샘플링 결과는 연구자의 경향에 크게 영향을 받아 주관적인 판단에 편차가 생기면 샘플 편차를 일으키기 쉽다. 연구 군중을 직접 추론해서는 안 된다.
3, 할당량 샘플링 (Quota sampling)
먼저 전체 요소를 특정 관리 지표 또는 특성별로 분류한 다음 편리한 샘플링 또는 판단 샘플에 따라 샘플 요소를 선택하는 것을 말합니다.
그것은 두 단계를 포함한 제한된 판단 샘플링에 해당한다. 첫 번째 단계에서는 그룹 내에서 피쳐 (제어 피쳐) 의 분포를 결정해야 합니다. 일반적으로 샘플에서 이러한 제어 피쳐를 가진 요소의 비율은 전체적으로 이러한 피쳐를 가진 요소의 비율과 같습니다. 첫 번째 단계의 할당량을 통해 샘플의 구성이 이러한 특징에서 전체와 일치하는지 확인합니다.
2 단계에서는 할당량 제어 샘플링 작업을 통해 선택한 요소가 제어된 특성에 적합해야 합니다. 예: 지정 거리 방문에서 할당량 샘플링.
장점: 인파 관련 특징에 대해 어느 정도 이해하고 샘플량이 많은 디자인 조사자에게 적합하다. 실제로 할당량 샘플은 "계층" (각 계층에 대한 샘플 양을 미리 결정) 과 "판단" (각 레벨 샘플을 결정하여 샘플 개인을 선택) 에 속합니다. 원가가 높지 않고, 실현하기 쉬우며, 전체 비율의 요구를 만족시킬 수 있다.
단점: 무시할 수 없는 편차를 감추기 쉽다.
4. 눈덩이 굴림 샘플링
먼저 무작위로 일부 응답자를 뽑아 인터뷰를 한 후 연구 대상 집단에 속한 다른 응답자를 제공하라고 요구하며, 형성된 단서에 따라 후속 응답자를 선택하는 것을 말한다.
첫 번째 응답자는 확률 샘플을 통해 얻은 것이고, 후속 응답자는 모두 비확률 샘플이며, 이런 응답자들은 서로 비슷하다. 예를 들어, 현재 중국의 차주.
장점: 일부 샘플 특징에 따라 샘플을 제어할 수 있어 전체 인구에서 매우 보기 드문 사람들을 찾는 데 적합합니다.
단점: 선택 편차가 있어 대표성을 보장할 수 없다.
확장 데이터
샘플링에는 특정 규칙이 있으며 샘플링의 기본 요구 사항은 다음과 같습니다.
1, 전체 범위 결정
샘플링은 먼저 샘플의 전체 범위를 명확히 해야 한다. 일반적으로 연구 과제와 연구 목적이 전반적인 범위를 결정한다. 예를 들어, 상하이 중학교 학생들의 체력 조사는 교외 현을 제외한 상하이 중학교 1 ~ 3 학년의 모든 중학생이다. 만약 인파 범위가 분명하지 않다면, 샘플링하기 전에 인파를 명확하게 정의해야 한다.
그렇지 않으면 샘플 추출과 연구 결과 추론에 문제가 생길 수 있다. 일반적으로 연구 과제의 확립은 이미 기본 틀로 전체 범위를 정했고, 연구자들은 전체 범위를 결정하는 이유와 연구의 예상 효과와 실현 가능성을 고려해야 한다.
2. 샘플의 무작위 화
샘플링은 가능한 무작위로 해야 합니다. 무작위화는 집단의 각 개인이 샘플에 선택될 확률이 0 이 아니라는 것을 의미한다. 다시 말해서, 집단의 모든 개체들은 동등한 기회를 가지고 선출된다.
무작위성은 과학 연구의 기본 원칙이다. 무작위 샘플링은 과학 연구 결과의 신뢰성을 보장하고 연구원의 의식적이거나 무의식적인 편차를 피할 수 있는 정확하고 과학적인 과정이다. 복권과 추첨은 샘플링의 무작위화 원칙에 따라 설계되었다. 엄격한 샘플링은 반드시 무작위적이어야 연구자의 주관적 성향이나 인위적인 요인으로 인한 샘플링 편차를 피할 수 있다.
3. 샘플의 대표
견본의 대표성은 견본이 전체적인 성질이나 특징을 가져야 한다는 것을 의미하며, 견본은 대체로 전체를 대표할 수 있다. 샘플 연구의 관건은 샘플링과 추론에 있다. 샘플링은 추론의 전제이며, 샘플의 대표성은 연구 결론의 신뢰성과 추론 정도에 영향을 미친다. 샘플이 대표적일수록 그 연구 결과의 보편성이 커진다.
반면에 샘플이 대표적이지 않으면 종종 연구의 실패로 이어질 수 있다. 자주 인용되는 한 가지 예는 미국 65438 년부터 0936 년까지의 대통령 대선이다. 당시 미국 잡지' 문학다이제스트' 가 대통령 대선에 대한 여론조사를 실시한 결과 랭던이 대통령 대선에서 이기고 루즈벨트가 낙선할 것으로 예상됐다. 그러나 사실은 정반대다. 선거 결과는 루즈벨트가 대통령에 당선된 것이다.
문학 다이제스트 잡지의 여론 조사 샘플 수는 매우 많지만 조사자의 샘플은 전화번호부와 자동차 등록부에서 채취한 것이다. 1936 은 마침 미국의 대공황 이후였다. 차에 전화가 있는 사람은 미국 유권자의 한 계층만 대표하며 전체 유권자를 대표하지는 않는다.
이번 여론 조사의 실패는 주로 샘플링 편차에 있다. 샘플은 대표적이지 않고, 샘플 샘플은 품질적으로 전반적인 특징에 부합하지 않는다. 동시에 갤럽 여론조사도 대통령 선거에 대해 조사를 했고, 단지 2,000 개의 설문지만 보냈다. 결과는 매우 성공적이었고 루즈벨트는 대통령으로 당선되었다.
4. 합리적인 샘플량
샘플량 (샘플량이라고도 함) 은 샘플링된 샘플의 구체적인 수량을 나타냅니다. 샘플 수는 연구에서 피할 수 없는 문제이며, 연구 설계의 중요한 구성 요소이자 어려운 일이다. 연구 목적과 내용에 부합해야 하고, 교육통계학의 요구를 만족시켜야 하며, 샘플링의 가능성도 고려해야 하며, 오차를 최소화해야 한다.
일반적으로 샘플 수가 많을수록 대표성이 좋지만 샘플 수를 늘리면 연구의 인력, 물력, 재력을 증가시켜 연구의 난이도를 증가시켜 불필요한 낭비를 초래할 수밖에 없다. 샘플 수가 너무 적고 샘플 오차가 크면 샘플이 전체 군중을 대표할 수 없고 통계 분석에 불리하며 연구 효과에 영향을 미친다.
얼마나 많은 샘플량이 적당한지는 복잡한 문제이다. 우리는 확실한 수치를 말하기 어렵다. 샘플 수는 여러 방면에서 종합적으로 고려해야 한다.
샘플링은 확률론에 근거한 것이다. 샘플링의 역할은 연구 대상의 수를 합리적으로 줄이는 것으로, 인력, 물력, 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 연구력을 상대적으로 집중시키고, 연구 작업을 세밀하게 하여 연구의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있다.
일반적으로 질적 연구에서 추출한 샘플은 매우 작으며, 샘플은 때때로 하나의 사건이나 개인일 뿐이다. 연구의 목적은 연구 대상을 더 깊이 이해하기 위해서이다. 그러나 정량 연구의 샘플 수가 비교적 많기 때문에 샘플은 한 조의 개체일 수 있으며, 샘플이 전체를 정확하게 대표할 수 있는지, 총체적으로 추론할 수 있는지를 고려해야 한다.
Baidu 백과 사전-비 확률 샘플링