비디오: 엑셀과 통계 : 엑셀로 f분포의 유의확률 구하기 2024
시장 조사에서 샘플링에 대한 두 가지 일반적인 접근법이 있습니다. 확률 샘플링과 비 확률 샘플링입니다. 확률 샘플링은 다음 조건을 충족해야합니다. 모든 분석 단위는 샘플 그룹에 포함될 확률이 동일해야하며 샘플에 대해 선택된 샘플 그룹의 구성원의 수학적 확률은 수학적으로 계산 될 수 있습니다.
비 확률 샘플을 작업 할 때
샘플링 오류 의 발생을 이해하는 것이 중요합니다. 샘플링 그룹이 작을수록 샘플링 오류의 가능성이 커집니다. 한 가지 특별한 유형의 편향은 비 참여의 결과입니다. 비 참여가 연구의 전반적인 결과에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 한 예로 1980 년 일반 사회 조사 (General Society Survey, GSS)에서 연구에 참여하지 않은 사람들이 참여한 사람들과 상당히 다른 것으로 나타났습니다. 사회 경제적 지위, 결혼 상태, 연령, 아동 수, 건강 및 성에서 가장 두드러지게 나타났습니다.
편리 샘플링이란 무엇입니까? 분석이 편리합니까? 편의 표본은 대학생, 환자, 유급 자원 봉사자, 소셜 네트워크 또는 정식 조직 구성원, 심지어 수감자에 대한 의존도가 높기 때문에 사회 과학 및 행동 과학에 널리 사용됩니다.많은 사회 과학 및 행동 과학 연구의 목적은 연구중인 그룹에서 특정 특성이 나타나는지 또는 발생하지 않는지 확인하는 것입니다. 일반적인 접근법은 여러 속성 간의 관계를 찾는 것입니다. 편의 표본은 이러한 유형의 연구에 유용하고 적절합니다. 또한, 편의 샘플을 함께 쓰는 것이 항상 쉬운 것은 아니라는 점을 인식하는 것이 유용합니다. 편의점 표본은 두 그룹을 비교하기 위해 매칭 될 수도있다. 일치하는 편의 표본을 사용하려면 연구원은 첫 번째 표본의 각 구성원에 대해 일치하는 표식을 식별 할 수 있어야합니다.이 사본은 두 번째 (일치하는) 샘플의 구성원입니다. 일반적으로 일치되는 변수는 성별, 연령, 인종, 민족성, 교육 성취도, 거주지, 정치적 성향, 종교, 직업 유형 및 임금 또는 급여를 포함합니다. 이 변수를 맞추면 편견의 근원을 줄일 수 있습니다. 그러나 신중한 조화조차도 샘플에 편견이 생기지 않을 수 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 숨겨진 소스로부터 항상 바이어스 가능성이 있습니다.
목적 샘플링이란 무엇입니까? 항상 비확산인가?
의도적 샘플링은 연구 설계에서 특정 속성을 나타내는 사람들의 샘플을 요구할 때 사용됩니다.
일반적으로 이러한 속성은 드물거나 특이하며 대다수 인구에서 일반적으로 정상적으로 배포되지 않습니다 ( "표준 곡선"에 따라). 객관적 샘플링은 편견을 가지고 있으며, 그 중 일부는 의도적 샘플의 구성원을 식별하는 데 사용되는 방법의 결과로 발생합니다. 예를 들어, 연구 목적이 외상성 뇌 손상 (TBI) 환자 재향 군인을 필요로하는 경우, 표본은 외상성 뇌 손상을 입은 전직 군인으로 구성되어야하며 그에 따라 스스로를 확인하고 연구에 참여하는 데 동의해야합니다 . 이 속성들 또는 조건들 각각은 표본에 대한 바이어스 측정에 기여하며, 따라서 연구 결과로 나오는 결론 및 수준을 제한합니다.
비 확률 샘플링 접근법의 중요한 제한
비 확률 샘플링의 중요한 한계는 비 확률 표본을 기반으로 한 더 큰 집단에 대한 추론을 이끌어 낼 수 없다는 것이다. 그러나 사람들이 연구 결과에 접근하는 방법에 대한 현실적인 시각은 사람들이 비확산 표본과 관련된 결과로부터 부적절하게 결론을 도출하는 상황을 쉽게 식별 할 것이기 때문에 항상 그렇다고 볼 수는 없다.
일컬어
편의 표본 추출, 의도적 표본 추출
예 : 여론 조사와 같은 역할을하는 표본은 인구 선거가 다가오는 선거에서 어떻게 투표할지, 같은. 이 표본은 예를 들어 선거 결과에 대한 예측을하기 위해 인구를 대표하는 것이어야합니다.