サンプリングの種類サンプリングの方法と例

7月 17, 2021admin

サンプリングとは

サンプリングの定義です。サンプリングは、個々のメンバーまたは母集団のサブセットを選択して、そこから統計的推論を行い、母集団全体の特性を推定する手法である。市場調査の研究者は、実用的な洞察を収集するために母集団全体を調査する必要がないように、さまざまなサンプリング手法を広く使用しています。また、時間的にも費用的にも便利な方法であるため、あらゆるリサーチデザインの基礎となるものです。

たとえば、製薬会社が、その国の人口に対する薬の副作用を調査したい場合、全員を対象とする調査研究を行うことはほとんど不可能です。この場合、調査員は各層からサンプルを決めて調査し、薬の挙動について示唆に富むフィードバックを与えます。

回答者の選定

サンプリングの種類：サンプリング方法

市場調査におけるサンプリングには、確率サンプリングと非確率サンプリングという2つの種類があります。この2つのサンプリング方法について詳しく見ていきましょう。

確率サンプリング。確率的サンプリングは、調査者がいくつかの基準の選択を設定し、ランダムに母集団のメンバーを選択するサンプリング手法です。すべてのメンバーは、この選択パラメータを持つサンプルの一部であることが平等な機会を持っています。
非確率サンプリング。非確率サンプリングでは、研究者は、ランダムに研究のためのメンバーを選択します。このサンプリング方法は、固定または事前定義された選択プロセスではありません。このため、母集団のすべての要素がサンプルに含まれる機会を均等に持つことは困難である。

このブログでは、あらゆる市場調査研究で実施できるさまざまな確率および非確率のサンプリング方法について説明します。

例による確率サンプリングの種類：

確率サンプリングは、研究者が確率論に基づく方法を使用して、より大きな集団からサンプルを選択するサンプリングの手法です。

たとえば、1000 人のメンバーからなる集団では、すべてのメンバーがサンプルの一部として選択される確率は 1/1000 になります。

確率サンプリングには 4 つのタイプがあります：

単純無作為抽出。時間とリソースを節約するのに役立ちます最高の確率サンプリング技術の一つ、単純無作為抽出法です。これは、母集団のすべての単一のメンバーが単に偶然に、ランダムに選択された情報を取得するための信頼性の高い方法です。各個人は、サンプルの一部であることが選択されるのと同じ確率を持っています。
例えば、500人の従業員の組織では、人事チームがチームビルディング活動を行うことを決定した場合、それは彼らがボウルからチットを選ぶことを好む可能性が高いです。この場合、500人の従業員のそれぞれが選ばれる機会は均等である。
クラスターサンプリング。クラスター-サンプリングは、研究者が母集団を表すセクションまたはクラスタに全体の人口を分割する方法です。クラスターは、年齢、性別、場所などの人口統計学的パラメータに基づいて識別され、サンプルに含まれています。
例えば、米国政府が米国本土に住む移民の数を評価したい場合、カリフォルニア、テキサス、フロリダ、マサチューセッツ、コロラド、ハワイなどの州に基づいてクラスターに分割することができます。このような方法で調査を行えば、結果は州ごとに整理され、洞察に満ちた移民データを提供できるため、より効果的な調査となるでしょう。
系統的サンプリング。研究者は、一定の間隔で母集団のサンプルメンバーを選択するために系統的サンプリング方法を使用します。これは、一定間隔で繰り返すことができるサンプルの開始点とサンプルサイズの選択を必要とします。
例えば、ある研究者が5000人の母集団から500人の系統的標本を集めようとしたとします。彼/彼女は、1-5000から人口の各要素に番号を付け、サンプルの一部であるためにすべての10番目の個人を選択します（総人口/サンプルサイズ= 5000/500 = 10）。
層別ランダムサンプリング。層化ランダムサンプリングは、研究者が重複しないが、全体の人口を表す小さなグループに母集団を分割する方法です。サンプリング中にこれらのグループを整理し、各グループから別々にサンプルを抽出することができます。
例えば、異なる年収区分に属する人々の特性を分析しようとする研究者は、年間の家族収入に従って層（グループ）を作成します。例えば、2万ドル未満、2万1000ドル～3万ドル、3万1000ドル～4万ドル、4万1000ドル～5万ドル、などです。こうすることで、異なる所得グループに属する人々の特徴を結論づけることができるのです。マーケティング担当者は、どの所得層をターゲットとし、どの所得層を排除すべきかを分析し、実りある結果をもたらすロードマップを作成することができます。

確率サンプリングの用途

確率サンプリングには複数の用途があります：

サンプルの偏りを減らす：確率サンプリング法を使用すると、集団から得られたサンプルの偏りは無視できるか存在しないかのレベルです。サンプルの選択には、主に研究者の理解と推論が反映されます。確率的サンプリングは、サンプルが母集団を適切に表しているため、より質の高いデータ収集につながる。
多様な母集団。母集団が広大で多様な場合、データが1つの層に偏らないよう、適切な代表を置くことが不可欠である。たとえば、SquareがPOSデバイスを作ることができる人々を理解したい場合、全米のさまざまな業界や社会経済的背景を持つ人々のサンプルから実施される調査が役立ちます。
正確なサンプルを作成する。確率的サンプリングは、研究者が正確なサンプルを計画し作成するのに役立ちます。これは、十分に定義されたデータを得るのに役立ちます。

非確率サンプリングの種類と例

非確率法は、研究者や統計学者のサンプル選択能力に基づいてフィードバックを収集し、決まった選択プロセスではないサンプリングの方法です。ほとんどの状況で、非確率標本で実施された調査の出力は、歪んだ結果につながり、望ましい対象母集団を表していない可能性があります。

非確率サンプリングの 4 つのタイプは、このサンプリング方法の目的をより良い方法で説明します：

コンビニエンスサンプリング。この方法は、ショッピングモールの顧客や繁華街の通行人を調査するなど、対象者へのアクセスのしやすさに依存します。研究者が簡単に実施でき、対象者と接触できるため、通常、コンビニエンス・サンプリングと呼ばれます。研究者はサンプル要素を選択する権限をほとんど持たず、純粋に近接性に基づいて行われ、代表性はありません。この非確率サンプリング法は、フィードバックの収集に時間やコストの制約がある場合に用いられます。例えば、スタートアップ企業やNGOが、ショッピングモールで今後のイベントやプロモーションのチラシを配布する際、ショッピングモールの入り口に立ってランダムにパンフレットを配るなど、通常、コンビニエンス・サンプリングが行われる。
判定型サンプリングまたは目的型サンプリング。判断的または目的的なサンプルは、研究者の裁量によって形成されます。研究者は、ターゲットオーディエンスの理解とともに、研究の目的を純粋に考慮します。例えば、研究者が修士課程での勉強に興味を持つ人の思考プロセスを理解したい場合。選択基準は次のようになります。「の修士課程に興味がありますか？」とし、「いいえ」と回答した人はサンプルから除外します。
スノーボールサンプリング。雪だるま式サンプリングは、研究者が被験者を追跡することが困難な場合に適用するサンプリング方法です。例えば、避難所のない人や不法移民を調査するのは、非常に困難でしょう。このような場合、雪だるま理論を使って、研究者はインタビューするいくつかのカテゴリーを追跡し、結果を導き出すことができる。また、HIVエイズに関する調査など、テーマが非常にセンシティブで、オープンに語られない場合にも、このサンプリング方法が用いられます。例えば、HIVエイズに関する情報を収集するための調査などです。このような質問に簡単に答える被害者は多くありません。それでも、研究者は知り合いの人や、その活動に関連するボランティアに連絡を取り、被害者と接触して情報を収集することができます。
クォータサンプリング。クォータサンプリングでは、このサンプリング手法のメンバーの選択は、事前に設定された基準に基づいて発生します。この場合、サンプルは、特定の属性に基づいて形成されているように、作成されたサンプルは、総母集団で見つかった同じ資質を持っているでしょう。サンプルを迅速に収集する方法です。

非確率サンプリングの用途

非確率サンプリングは次のような場合に使用されます:

仮説を作成する。研究者は、限られた、あるいは全く事前情報がない場合に、仮説を作成するために非確率サンプリング法を使用します。この方法は、データの即時返還に役立ち、さらなる研究のための基盤を構築します。
探索的研究。研究者は、定性調査、パイロットスタディ、または探索的調査を行う際に、このサンプリング手法を広く使用します。
予算と時間の制約。予算と時間の制約があり、いくつかの予備データを収集しなければならない場合の非確率法です。調査設計が厳密ではないため、回答者を無作為に選び、調査やアンケートに答えてもらう方が簡単です。

使用するサンプリングの種類はどのように決めるのですか

どんな研究でも、研究の目標に合ったサンプリング方法を正確に選択することが不可欠です。サンプリングの有効性は、さまざまな要因に左右されます。

研究目標を書き留めます。一般に、コスト、精度、または正確さの組み合わせでなければなりません。
研究目標を達成する可能性のある効果的なサンプリング手法を特定する。
これらの手法をそれぞれテストし、目標の達成に役立つかどうかを検討する。
Select the method that works best for the research.

Select your respondents

Difference between probability sampling and non-probability sampling methods

We have looked at the different types of sampling methods above and their subtypes. To encapsulate the whole discussion, though, the significant differences between probability sampling methods and non-probability sampling methods are as below:

	Probability Sampling Methods	Non-Probability Sampling Methods
Definition	Probability Sampling is a sampling technique in which samples from a larger population are chosen using a method based on the theory of probability.	Non-probability sampling is a sampling technique in which the researcher selects samples based on the researcher’s subjective judgment rather than random selection.
Alternatively Known as	Random sampling method.	Non-random sampling method
Population selection	The population is selected randomly.	The population is selected arbitrarily.
Nature	The research is conclusive.	The research is exploratory.
Sample	Since there is a method for deciding the sample, the population demographics are conclusively represented.	Since the sampling method is arbitrary, the population demographics representation is almost always skewed.
Time Taken	Takes longer to conduct since the research design defines the selection parameters before the market research study begins.	This type of sampling method is quick since neither the sample or selection criteria of the sample are undefined.
Results	This type of sampling is entirely unbiased and hence the results are unbiased too and conclusive.	This type of sampling is entirely biased and hence the results are biased too, rendering the research speculative.
Hypothesis	In probability sampling, there is an underlying hypothesis before the study begins and the objective of this method is to prove the hypothesis.	In non-probability sampling, the hypothesis is derived after conducting the research study.