샘플링 예제

샘플링 메서드는 확률 또는 비확률로 분류됩니다. 확률 샘플에서 인구의 각 구성원은 선택될 것으로 알려진 0이 아닌 확률을 가집니다. 확률 방법에는 무작위 샘플링, 체계적인 샘플링 및 계층화된 샘플링이 포함됩니다. 비확률 샘플링에서 멤버는 일부 비무작위 방식으로 채우기에서 선택됩니다. 여기에는 편의 샘플링, 판단 샘플링, 할당량 샘플링 및 눈덩이 샘플링이 포함됩니다. 확률 샘플링의 장점은 샘플링 오차를 계산할 수 있다는 것입니다. 샘플링 오차는 표본이 채우기와 다를 수 있는 정도입니다. 모집단을 유추할 때 결과는 샘플링 오류를 더하거나 뺀 값으로 보고됩니다. 비확률 샘플링에서 표본이 모집단과 다른 정도는 알 수 없습니다. 교체 샘플링은 한 번 개인을 선택한 다음 같은 사람이 두 번 이상 선택할 수있는 능력을 가지고 있도록 잠재적 인 사람들의 원래 그룹으로 자신의 번호 나 이름을 교체하는 행위입니다. 확률 샘플링은 확률 이론에 기반한 방법을 사용하여 더 큰 집단의 샘플을 선택한 샘플링 기법입니다. 이 샘플링 방법은 채우기의 모든 구성원을 고려하고 고정 된 프로세스를 기반으로 샘플을 형성합니다. 예를 들어 1,000명의 구성원이 있는 모집단에서 각 멤버는 샘플의 일부로 선택될 확률이 1/1000입니다.

그것은 인구에 편견을 제거하고 샘플에 포함 될 모든 회원에게 공정한 기회를 제공합니다. 단순 무작위 샘플링: 모든 요소는 부품 샘플로 선택될 확률이 동일합니다. 대상 인구에 대한 사전 정보가 없을 때 사용됩니다. 샘플링 방법은 표본 조사에 대한 표본에 있는 채우기에서 관측값에서 관찰을 선택하는 방법을 말합니다. 샘플링은 더 큰 집단에서 미리 정해진 수의 관측을 취하는 통계 분석에 사용되는 프로세스입니다. 더 큰 모집단에서 샘플링하는 데 사용되는 방법은 수행되는 분석 유형에 따라 다르지만 간단한 무작위 샘플링 또는 체계적인 샘플링이 포함될 수 있습니다. 샘플링은 연구에 많은 도움이됩니다. 그것은 당신의 연구 / 설문 조사 결과의 정확성을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나입니다.

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