クラスターサンプリングや多段サンプリングなどの手法が、単純なランダムサンプリングと同じように外部的に有効なのはなぜですか?
質問者:Eliria Marne |最終更新日:2020年4月11日
カテゴリ:音楽とオーディオの科学と医学のポッドキャスト
クラスターサンプリングや多段サンプリングのような手法は、単純なランダムサンプリングと同じように外部的に有効なのはなぜですか?それらはすべてランダム選択の要素を含んでいます。それらはすべて、関心のある母集団のすべてのメンバーを測定します。それらはすべてランダム選択の要素を含んでいます。
それでは、系統抽出とクラスターランダムサンプリングを多段階ランダムサンプリングと見なすことができますか?クラスターサンプリングは母集団をクラスターに分割しますが、系統抽出はより大きな母集団からの固定間隔を使用してサンプルを作成します。クラスターサンプリングは、母集団をクラスターに分割し、各クラスターから単純ランダムサンプルを取得します。
第二に、ランダムサンプリング手法とは何ですか?定義:ランダムサンプリングは、各サンプルが同じ確率で選択されるサンプリング手法の一部です。ランダムサンプリングでは、サブセットの各メンバーは、サンプリングプロセスの一部として選択される機会が均等に与えられます。
第二に、外部の妥当性にはどのようなサンプルが最適ですか?
—外部妥当性の観点から、最良のサンプルは代表的なサンプルです—母集団のすべてのメンバーが選択される可能性が等しいサンプルです。
ランダムサンプルと単純ランダムサンプルの違いは何ですか?
単純ランダムサンプルは、ランダムサンプルに似ています。 2つの違いは、単純なランダムサンプルでは、母集団内の各オブジェクトが選択される可能性が等しいことです。ランダムサンプリングでは、各オブジェクトが選択される可能性が必ずしも同じであるとは限りません。
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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。
4つの基本的なサンプリング方法は何ですか?
4つの基本的なサンプリング方法に名前を付けて定義します。各サンプルをランダム、体系的、層化、またはクラスターとして分類します。
多段サンプリングの例は何ですか?
例:多段サンプル。したがって、関心のある母集団は、アイオワに住むすべての成人です。多段サンプルでは、サンプリングを段階に分割し、各段階からSRSまたは層化サンプルを取得します。あなたが望む個人にたどり着くまで、古い個人は新しい集団になります。
系統抽出はどのように行いますか?
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。
ランダムサンプリングとはどういう意味ですか?
ランダムサンプリングは、母集団からサンプリングするための手順であり、(a)サンプル単位の選択は偶然に基づいており、(b)母集団のすべての要素が選択される確率がゼロではないことがわかっています。すべての優れたサンプリング方法は、ランダムサンプリングに依存しています。
単純ランダムサンプリングをどのように行いますか?
単純ランダムサンプリングは、確率サンプリング手法の一種です[確率サンプリングとは何かがわからない場合は、「確率サンプリング」の記事を参照してください]。
- 母集団を定義します。
- サンプルサイズを選択してください。
- 人口を一覧表示します。
- ユニットに番号を割り当てます。
- 乱数を見つけます。
- サンプルを選択します。
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。
多段サンプリングをどのように実行しますか?
多段サンプリングでは、大規模な母集団を段階に分割して、サンプリングプロセスをより実用的にします。代わりに、母集団を州に分割し、州の単純ランダムサンプルを取得します。次の段階では、これらの州内の学校の単純なランダムサンプルを取得する場合があります。
研究の外部妥当性を高めるものは何ですか?
研究者が研究の外部妥当性を高めるために行うことができますいくつかあります。被験者、設定、または実験条件にわたるデータの集約により、研究者は人々の行動のより広い視野を得ることができます。
外部妥当性の例とは何ですか?
外部妥当性とは、科学的研究の結論をその研究の文脈の外に適用することの妥当性です。言い換えれば、それは、研究の結果を他の状況、人々、刺激、および時間に、そしてそれらを越えて一般化することができる程度です。
サンプルサイズは内部または外部の妥当性に影響しますか?
サンプルサイズの計算の使用は、調査結果に直接影響します。非常に小さなサンプルは、研究の内部および外部の妥当性を損ないます。非常に大きなサンプルは、臨床的に重要でない場合でも、小さな差異を統計的に有意な差異に変換する傾向があります。
外部の妥当性をどのように保証しますか?
研究者の結論が実際に一般の人々に正確に一般化できる場合、研究は外部的に有効であると見なされます。 (4)サンプルグループは、外部の妥当性を確保するために、ターゲット母集団を代表する必要があります。
研究に外部妥当性があるかどうかをどうやって知るのですか?
あなたの研究が他の実験、設定、人、そして時代に適用可能であるならば、外部の妥当性は高いです。他の状況で研究を再現できない場合、外部の妥当性は低くなります。あなたの研究が効果的(内部妥当性)であり、他の状況でも効果的であることを知ることは重要です。
外部妥当性の2つのタイプは何ですか?
研究の妥当性には、内部(実験的研究により適している)と外部の2つのタイプがあります。このセクションでは、外部の妥当性について説明します。外部妥当性には、研究の結果をサンプルを超えて一般化(適用)できる範囲が含まれます。
サンプルサイズは妥当性に影響しますか?
これに対する答えは、適切なサンプルサイズは、妥当性のために必要とされることです。サンプルサイズが小さすぎると、有効な結果が得られません。サンプルサイズが大きすぎると、お金と時間が無駄になります。あまりにも大きなサンプルサイズを選択することが非倫理的です。
外部妥当性は一般化可能性と同じですか?
一般化可能性とは、研究の結果が、研究されたものを超えた個人および状況に適用される程度を指します。 (1)一般に外部妥当性と呼ばれる一般化可能性は、特定の研究の結果を別の母集団に外挿できる程度です。
内部妥当性をどのように測定しますか?
このタイプの内部妥当性は、質問票の回答を、それらが参照する州またはイベントの客観的な尺度と比較することによって評価できます。たとえば、自己申告による喫煙量を、呼気中のコチニンレベルなどの客観的な測定値と比較します。