母集団の調査: 特性とサンプリング手法
公開: 2022-08-18研究集団をどのように定義しますか? 調査研究では、特定のグループが結論を導き出し、その結果に基づいて決定を下す必要があります。 この対象グループは、サンプルとして知られています。 回答者を選択するために使用される方法は、サンプリングとして知られています。
研究集団とは何ですか?
研究集団は、研究または統計的推論のために考慮されるグループです。 研究集団は、ヒト集団のみに限定されない。 共通点のある側面のセットです。 それらは、グループ内の多くの特性を持つオブジェクト、動物、測定値などである可能性があります。
たとえば、30 ～ 35 歳の人が特定の種類の薬を服用した後、特定の状態から回復するまでにかかる平均時間を知りたいとします。 その場合、調査母集団は 30 歳から 35 歳までのすべての人になります。
医学研究では、都市の野良犬の特定の病気の広がりを調べます。 ここでは、その都市に属する野良犬が調査母集団です。 この母集団またはサンプルは、結論付けたい母集団全体を表します。
研究集団を確立する方法は？
サンプリングは、特定のグループから選ばれた幅広い人々から意見を収集し、グループ全体について詳しく知るための強力な手法です。
調査研究が効果的であるためには、母集団全体を真に代表する研究母集団を選択する必要があります。 研究を開始する前に、対象集団を特定し、同意する必要があります。 事前にサンプルを指定し、十分に把握しておくことで、調査に役に立たないと思われるフィードバックは大幅に排除されます。
調査の目的が製品またはサービスの有効性を理解することである場合、調査母集団は、製品またはサービスを使用したことがある、またはニーズに最も適した顧客であり、製品またはサービスを使用する予定の顧客である必要があります。
ターゲット市場の母集団全体からデータを収集するには、費用と時間がかかります。 調査母集団を正確にサンプリングすることにより、結果の傾向を使用してターゲット市場の真の姿を構築することができます。
研究集団からの正確なサンプルの選択
適切なサンプルの決定は、いくつかの重要な要因によって異なります。
- まず、推定する母集団パラメーターを決定します。
- サンプルからの見積もりが正確であるとは思わないでください。 サンプルの結果に基づいて仮定を立てるときは、常に許容誤差を想定してください。
- サンプリングのコストを理解することは、見積もりがどの程度正確である必要があるかを判断するのに役立ちます。
- 測定したい母集団がどの程度変動しているかを知っておいてください。 調査母集団が大きい場合、大量のサンプルが必要であると想定する必要はありません。
- 母集団の回答率を考慮してください。 20% の回答率は、オンライン調査研究にとって「良い」と見なされます。
研究集団におけるサンプリング特性
- サンプリングは、対象母集団全体を調査せずにデータを収集するメカニズムです。
- 調査対象集団は、調査のために検討する人々の全体単位です。 サンプルは、母集団を表すこのグループのサブセットです。
- サンプリングは、世論調査業者があまりにも多くの調査を実施するのを防ぐために使用されるため、調査の疲労を軽減し、それによって回答率を高めます。
- また、グループ全体を測定するよりもはるかに安価で、時間を節約できます。
- さまざまなグループの回答率のパターンを追跡すると、選択する回答者の数を決定するのに役立ちます。
- 調査は、選択した部分に限定されるだけでなく、対象母集団全体に適用されます。
調査母集団のサンプリング手法
さまざまな要因により、調査母集団全体を調査することはできないことを理解したので、調査研究に最も適したサンプル選択方法の 1 つを採用する必要があります。
大まかに言うと、確率サンプリングと非確率サンプリングの 2 つの方法論を適用できます。
サンプリング手法: 確率サンプリング
この方法は、確率論に基づいて母集団からサンプル オブジェクトを選択するために使用されます。 全員がサンプルに含まれ、選択される可能性は平等です。 このタイプのサンプルには偏りはありません。 人口のすべての人が研究に参加する機会があります。
確率サンプリングは、次の 4 つのタイプに分類できます。
- 単純なランダム サンプリング:単純なランダム サンプリングは、サンプルを選択する最も簡単な方法です。 ここでは、各メンバーがサンプルの一部になる可能性が等しくなります。 このサンプルのオブジェクトはランダムに選択され、各メンバーが選択される確率はまったく同じです。
- クラスター サンプリング:クラスター サンプリングは、回答者をクラスターにグループ化する方法です。 これらのグループは、年齢、性別、場所、および人口統計パラメーターに基づいて定義できます。
- 系統的サンプリング:系統的サンプリングでは、個体は母集団から等間隔で選択されます。 開始点が選択され、事前定義されたサンプル間隔で回答者が選択されます。
- 層化サンプリング:層化無作為抽出は、回答者を個別の事前定義されたパラメーターに分割するプロセスです。 この方法では、回答者は重複するのではなく、集合的に母集団全体を表します。
- サンプリング手法: 非確率的サンプリング
非確率サンプリング法は、サンプル選択に関する研究者の好みを使用します。 このサンプリング方法は、主にこのサンプルにアクセスする研究者の能力に由来します。 ここで、母集団のメンバーは、サンプルの一部になる機会が同じではありません。
非確率サンプリングは、さらに 4 つの異なるタイプに分類できます。
- コンビニエンス サンプリング:名前が示すように、コンビニエンス サンプリングは、調査者が回答者に到達できる利便性を表します。 研究者はサンプルを選択する権限を持っておらず、サンプルを選択するのは、代表性ではなく近接性の理由でのみ行われます。
- 意図的、批判的、または判断的サンプリング:このタイプのサンプリングでは、研究者は、研究の性質と対象読者の理解に基づいてサンプルを判断し、展開します。 研究基準と最終目的を満たした人だけが選ばれます。
- スノーボール サンプリング:スノーボールの速度が上がると、その周りにより多くの雪が積もります。 同様に、スノーボール サンプリングでは、回答者は、参加が終了すると、参考文献を提供したり、研究のためのサンプルを募集したりする任務を負います。
- クォータ サンプリング:クォータ サンプリングは、研究者が階層に基づいてサンプルを選択する特権を持つ方法です。 この方法では、2 人の人間が 2 つの異なる条件下で存在することはできません。
研究集団におけるサンプリングの利点と欠点
ほとんどの場合、全調査母集団のうち、認識は事前に定義されたサンプルからのみ取得できます。 これには、独自の長所と短所があります。 それらのいくつかを以下に示します。
利点
- 高精度 - エラーの可能性が低い (適切にサンプリングされている場合)
- 本質的に経済的に実行可能であり、信頼性が高い
- さまざまな調査に対する適合度が高い 母集団全体を調査するよりも時間がかからない リソース配置の削減
- データ集約的で包括的なプロパティは、研究集団が膨大な場合に理想的です。
短所
- 不十分なサンプル
- バイアスの可能性
- 精度の問題 (サンプリングが不十分な場合)
- 典型的なサンプルの入手が困難
- 質の高い情報源の欠如
- 間違いを犯す可能性。
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