ビジネスにおける系統抽出とは何ですか？
質問者：Sherrie Glocker |最終更新日：2020年2月1日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティングデジタルオーディオ
系統抽出は、確率サンプリング法の一種であり、ランダムな開始点に従って、ただし一定の周期的な間隔で、より多くの母集団からのサンプルメンバーが選択されます。サンプリング間隔と呼ばれるこの間隔は、母集団のサイズを目的のサンプルサイズで割ることによって計算されます。
では、系統抽出は何に使われるのでしょうか？系統抽出とは、研究者がスキップまたはサンプリング間隔を使用して、順序付けられた母集団からアイテムを選択することです。また、20人目、30人目、または調査研究の要件に適したその他のサンプル間隔を尋ねることもできます。
次に、系統抽出をどのように計算しますか？体系的なランダムサンプリング
- サンプリング間隔を計算します（母集団の世帯数をサンプルに必要な世帯数で割ったもの）
- 1とサンプリング間隔の間のランダムな開始を選択します。
- サンプリング間隔を繰り返し追加して、後続の世帯を選択します。
さらに、例を挙げた体系的なランダムサンプリングとは何ですか？
体系的なランダムサンプリングは、番号が付けられた母集団の間隔のシステムに基づいてサンプルを選択する必要があるランダムサンプリング方法です。例えば、ルーカスは映画館に入って来あらゆる第四顧客にアンケートを与えることができます。
サンプリングの4つのタイプは何ですか？
確率サンプルには主に4つのタイプがあります。
- 単純ランダムサンプリング。単純ランダムサンプルでは、母集団のすべてのメンバーが選択される可能性が等しくなります。
- 系統抽出。
- 層化抽出法。
- 集落抽出。
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層化抽出の例は何ですか？
層化サンプルは、特定の母集団のサブグループ（層）が、調査研究のサンプル母集団全体内でそれぞれ適切に表されることを保証するサンプルです。例えば、一方が上記18-29、30-39、40-49、50-59、及び60と同様に、年齢別サブグループに成人のサンプルを分割するかもしれません。
系統抽出の利点は何ですか？
系統抽出の利点
単純ランダムサンプリングよりも系統抽出を使用する主な利点は、その単純さです。これにより、研究者は、被験者のランダムな選択にある程度のシステムまたはプロセスを追加できます。 系統抽出はいつ使用する必要がありますか？
系統抽出では、スキップまたはサンプリング間隔を使用して、順序付けられた母集団からアイテムを選択します。プロジェクトの予算が厳しく、調査の実行と結果の理解を単純にする必要がある場合は、単純なランダムサンプリングと比較して、系統抽出を使用する方が適切です。
系統的サンプリングと層化サンプリングの違いは何ですか？
層化抽出とクラスターサンプリングとの主な違いは、クラスタのサンプリングで、あなたの人口を分離する自然なグループを持っているということです。層化サンプリングでは、各層からサンプルが抽出されます（単純ランダムサンプリングや系統抽出などのランダムサンプリング方法を使用）。
最高のサンプリング手法は何ですか？
調査サンプリング方法
- ランダムサンプリングは、確率サンプリングの最も純粋な形式です。
- ランダムサンプリングの代わりに系統抽出がよく使用されます。
- 層化抽出は、サンプリング誤差を減らすため、ランダムサンプリングよりも優れた一般的に使用される確率法です。
いつサンプル調査を使用しますか？
序章。サンプル調査は、多くの学術分野、特に社会科学でのデータ収集に一般的に使用されています。収集されたデータは、関心のある統計を推定するために使用され、サンプルサイズは、それらの統計が許容可能なサンプリングエラーで推定されるように決定されます。
サンプリングの種類は何ですか？
サンプリングには、ランダム、システマティック、コンビニエンス、クラスター、層化の5つのタイプがあります。
- ランダムサンプリングは、全員の名前を帽子に入れて、いくつかの名前を引き出すことに似ています。
- 系統抽出は、ランダムサンプリングよりも簡単です。
どのようにサンプリングしますか？
体系的なランダムサンプルを実現するために従う必要のある手順は次のとおりです。
- 母集団の単位に1からNまでの番号を付けます。
- 必要または必要なn（サンプルサイズ）を決定します。
- k = N / n =間隔のサイズ。
- 1からkまでの整数をランダムに選択します。
- 次に、k番目ごとの単位を取ります。
系統抽出をどのように実施しますか？
系統抽出を実行する方法：手順
- ステップ1：母集団のすべての要素に番号を割り当てます。
- ステップ2：サンプルサイズの大きさを決定します。
- ステップ3：母集団をサンプルサイズで割ります。
- ステップ1：母集団のすべての要素に番号を割り当てます。
- ステップ2：サンプルサイズの大きさを決定します。
サンプルサイズをどのように決定しますか？
信頼区間と幅（母集団の標準偏差が不明）を指定してサンプルサイズを見つける方法
- z a / 2 ：信頼区間を2で割り、その領域をzテーブルで上に向けます：.95 / 2 = 0.475。
- E（許容誤差）：指定された幅を2.6％/ 2で除算します。
- ：指定されたパーセンテージを使用します。 41％= 0.41。
- ：減算します。 1から。
母集団をどのようにサンプリングしますか？
母集団からサンプリングする方法
- 単純ランダムサンプリング。この場合、各個人は完全に偶然に選択され、母集団の各メンバーは同じ確率または確率で選択されます。
- 系統抽出。
- 層化抽出法。
- クラスター化されたサンプリング。
- コンビニエンスサンプリング。
- クォータサンプリング。
- 判断（または目的）サンプリング。
- スノーボールサンプリング。
サンプル理論とは何ですか？
サンプリング理論は、母集団と母集団から抽出されたサンプルの間に存在する関係の研究です。サンプリング理論は、ランダムサンプルにのみ適用できます。この目的のために、人口または宇宙は、共通の特性を有するアイテムの集合体として定義することができます。
層化ランダムサンプリング手法とは何ですか？
層化ランダムサンプリングは、母集団を層と呼ばれる小さなグループに分割することを含むサンプリングの方法です。層化ランダムサンプリングまたは層化では、層はメンバーの共有属性または特性に基づいて形成されます。
サンプリングとはどういう意味ですか？
サンプリングは、統計分析で使用されるプロセスであり、より多くの母集団から所定の数の観測値が取得されます。より多くの母集団からサンプリングするために使用される方法論は、実行される分析のタイプによって異なりますが、単純なランダムサンプリングまたは系統的サンプリングが含まれる場合があります。
クラスターサンプリングの例は何ですか？
クラスターサンプリングの例は、エリアサンプリングまたは地理的クラスターサンプリングです。各クラスターは地理的な領域です。地理的に分散した母集団は調査に費用がかかる可能性があるため、ローカルエリア内の複数の回答者をクラスターにグループ化することで、単純なランダムサンプリングよりも経済性を高めることができます。
層化サンプルをどのように取得しますか？
ステップ1：メンバーの共有属性と特性に基づいて、母集団をより小さなサブグループまたは階層に分割します。ステップ2：地層の大きさに比例した数の各階層からのランダムサンプルを取ります。ステップ3：層のサブセットを一緒にプールして、ランダムサンプルを形成します。
なぜ系統抽出を使用するのですか？
系統抽出：概要
これにより、特定のパターンが過大または過小に表示される可能性があります。系統抽出は、その単純さから研究者に人気があります。数が選択された後、研究者は母集団のサンプル間の間隔またはスペースを選択します。