샘플링 조사는 불완전한 조사의 하나로, 모든 조사 대상 중에서 일부 단위를 선택하여 조사하고 이에 따라 모든 조사 연구 대상을 추정하고 추론하는 조사 방법이다. 표본 조사는 전면적인 조사는 아니지만 전반적인 상황을 반영하는 정보를 얻기 위한 것이기 때문에 전면적인 조사 역할을 할 수 있다.
샘플링 방법에 따라 샘플링 조사는 확률 샘플과 비확률 샘플로 나눌 수 있습니다. 확률 샘플링은 확률론과 수리통계의 원리에 따라 조사된 전체 중에서 샘플을 선택하고, 전체 일부 특징을 정량적으로 추정하고 추론하여 발생할 수 있는 오차를 확률적으로 통제한다.
몇 가지 특정 샘플링 방법
1, 단순 무작위 샘플링
단순 무작위 샘플링이라고도 하는 단순 무작위 샘플링은 총 N 단위에서 무작위로 N 단위를 샘플로 추출하여 가능한 각 샘플이 선택될 확률을 동일하게 만드는 샘플링 방법입니다.
단순 무작위 샘플링은 일반적으로 동전 던지기, 주사위 던지기, 추첨, 난수 표 확인 등을 통해 샘플링할 수 있다. 통계조사에서 전체 단위가 많기 때문에 처음 세 가지 방법은 거의 사용되지 않고 주로 후자의 방법을 사용한다.
단순 임의 샘플링은 셀당 재추출이 허용되는지 여부에 따라 반복 샘플과 반복되지 않는 샘플로 나뉩니다. 샘플링 조사에서, 특히 사회경제 샘플링 조사에서 단순한 무작위 샘플링은 일반적으로 반복되지 않는 샘플을 가리킨다.
단순 무작위 샘플링은 이론적으로 가장 쉽게 처리할 수 있고 총 단위 수가 n 이 크지 않은 경우에도 달성하기 어렵지 않기 때문에 다른 샘플링 방법의 기초입니다.
그러나 실제 작업에서 N 이 상당히 크면 간단한 무작위 샘플링은 하기 어렵다. 먼저, 모든 N 개의 유닛이 포함된 샘플 상자가 필요합니다. 둘째, 이번 샘플에서 얻은 샘플 단위가 분산되어 조사가 실시되기 쉽지 않다. 따라서 실제로 간단한 무작위 샘플을 직접 사용하는 사람은 많지 않다.
2. 계층 샘플링
계층 샘플링은 분류 샘플 또는 유형 샘플이라고도 하며, 먼저 인구의 N 단위를 K 개의 교차하지 않고 중복되지 않는 부분으로 나눕니다. 이를 레벨이라고 합니다. 그런 다음 n 1, N2, ... 층당 NK 개의 샘플을 선택하여 샘플 용량의 샘플링 방법을 형성합니다.
계층화의 역할은 크게 세 가지가 있다. 하나는 일의 편리함과 연구 목적을 위한 필요성이다. 두 번째는 샘플링 정확도를 향상시키는 것입니다. 셋째, 특정 정확도의 요구 사항에 따라 샘플의 단위 수를 줄임으로써 조사 비용을 절감할 수 있습니다. 따라서 계층 샘플링은 응용 프로그램에서 가장 일반적인 샘플링 기술 중 하나입니다.
계층 간 샘플링 비율이 같은지 여부에 따라 계층 샘플은 비례 계층 샘플과 동일하지 않은 계층 샘플로 나눌 수 있습니다.
사실, 계층화 된 샘플링은 과학적 그룹화와 샘플링 원칙의 유기적 인 결합입니다. 전자는 비슷한 특성을 가진 레이어를 분할하여 태그 값 간의 변화를 줄입니다. 후자는 연마 섬유 샘플의 원리에 따라 샘플을 선택하는 것이다.
따라서 계층 샘플링은 일반적으로 단순한 무작위 샘플링 및 등거리 샘플보다 정확하며, 더 적은 조사 샘플로 더 정확한 추론 결과를 얻을 수 있습니다. 특히 총수가 크고 내부 구조가 복잡한 경우 계층 샘플링은 종종 만족스러운 결과를 얻을 수 있습니다.