サンプリングエラーのしくみ

サンプリングエラーとは何ですか？

サンプリングエラーは、アナリストがデータの母集団全体を表すサンプルを選択しない場合に発生する統計エラーです。 結果として、サンプルで見つかった結果は、母集団全体から得られる結果を表すものではありません。

サンプリングは、より多くの母集団から多数の観測値を選択することによって実行される分析です。 選択方法は、サンプリングエラーと非サンプリングエラーの両方を生成する可能性があります。

サンプリングエラーを理解する

サンプリングエラーは、サンプリングされた値と実際の母集団の値の偏差です。 サンプルがないため、サンプリングエラーが発生します 代表 人口のまたは何らかの方法で偏っています。 サンプルは抽出元の母集団の近似値にすぎないため、ランダム化されたサンプルでもある程度のサンプリングエラーが発生します。

サンプリングエラーの種類

サンプリングエラーにはさまざまなカテゴリがあります。

人口固有のエラー

集団固有のエラーは、研究者が誰を調査するかを理解していない場合に発生します。

選択エラー

選択エラーは、調査が自己選択された場合、または調査に関心のある参加者のみが質問に回答した場合に発生します。 研究者は、参加を促す方法を見つけることによって、選択エラーを克服しようと試みることができます。

サンプルフレームエラー

間違った母集団データからサンプルを選択すると、サンプルフレームエラーが発生します。

無応答エラー

無回答エラーは、研究者が潜在的な回答者に連絡できなかった（または潜在的な回答者が回答を拒否した）ために調査から有用な回答が得られなかった場合に発生します。

サンプリングエラーの排除

サンプリングエラーの発生率は、 サンプル サイズ。 サンプルサイズが大きくなると、サンプルは実際の母集団に近づき、実際の母集団から逸脱する可能性が低くなります。 10のサンプルの平均は、100のサンプルの平均よりも変動が大きいと考えてください。 サンプルが母集団全体を適切に表すようにするための手順を実行することもできます。

研究者は、研究を複製することによってサンプリングエラーを減らすことを試みるかもしれません。 これは、同じ測定を繰り返し行うか、複数の被験者または複数のグループを使用するか、複数の研究を行うことで達成できます。

ランダムサンプリングは、サンプリングエラーの発生を最小限に抑えるための追加の方法です。 ランダムサンプリングは、サンプルを選択するための体系的なアプローチを確立します。 たとえば、研究者は、無計画にインタビューする参加者を選択するのではなく、名前がリストの1番目、10番目、20番目、30番目、40番目などに表示される参加者を選択する場合があります。

サンプリングエラーの例

XYZ Companyが、インターネット接続を介してビデオやその他のタイプのプログラミングをストリーミングするために消費者が月額料金を支払うことを可能にするサブスクリプションベースのサービスを提供するとします。

同社は、インターネットを介して週に少なくとも10時間の番組を視聴し、既存のビデオストリーミングサービスの料金を支払っている住宅所有者を調査したいと考えています。 XYZは、人口の何パーセントが低価格のサブスクリプションサービスに興味を持っているかを判断したいと考えています。 XYZがサンプリングプロセスについて慎重に検討しない場合、いくつかのタイプのサンプリングエラーが発生する可能性があります。

NS 人口 XYZ Companyがサンプルに含める必要のある特定のタイプの消費者を理解していない場合、仕様エラーが発生します。 たとえば、XYZが15〜25歳の人口を作成する場合、それらの多くは 消費者は、ビデオストリーミングサービスが機能しないため、購入を決定しません。 フルタイム。 一方、XYZが購入を決定する社会人のサンプルをまとめた場合、このグループの消費者は毎週10時間のビデオ番組を視聴できない可能性があります。

選択エラーは、サンプルの結果にも歪みを引き起こします。 一般的な例は、すぐに回答する少数の人々のみに依存する調査です。 XYZが最初に回答しなかった消費者をフォローアップしようとすると、調査結果が変わる可能性があります。 さらに、XYZがすぐに応答しない消費者を除外した場合、サンプル結果は母集団全体の好みを反映していない可能性があります。

サンプリングエラーと 非サンプリングエラー

統計データを収集するときに発生する可能性のあるエラーには、さまざまな種類があります。 サンプリングエラーは、サンプル母集団の特性と一般母集団の特性との間の、一見ランダムな違いです。 サンプルサイズが必然的に制限されるため、サンプリングエラーが発生します。 （調査または国勢調査で母集団全体をサンプリングすることは不可能です。）

XYZ社も避けたいと思うでしょう 非サンプリングエラー. 非サンプリングエラーは、データ収集中に発生し、データが実際の値と異なる原因となるエラーです。 非サンプリングエラーは、調査プロセスでのミスなどの人為的エラーが原因で発生します。

あるグループの消費者が週に5時間のビデオ番組しか視聴せず、調査に含まれている場合、その決定は非サンプリングエラーです。 偏った質問をすることは、別のタイプのエラーです。

サンプリングエラーに関するFAQ

サンプリングエラーとサンプリングとは何ですか？

サンプリングエラーは、サンプルが母集団全体を表していない場合に発生する統計エラーです。 統計では、サンプリングとは、調査で実際にデータを収集するグループを選択することを意味します。

サンプリングエラー式とは何ですか？

$\begin{array}{c}\text{サンプリングエラー。}=\mathrm{Z。}\times \frac{\mathrm{\sigma .}}{\sqrt{\mathrm{NS。}}}\\ \text{どこ：}\\ \mathrm{Z。}=\mathrm{Z。}\text{に基づくスコア値。}\\ \text{信頼区間（約}=\mathrm{1.96.})\\ \mathrm{\sigma .}=\text{母標準偏差。}\\ \mathrm{NS。}=\text{サンプルのサイズ。}\end{array}$​サンプリングエラー=Z×NS​σ​どこ：Z=Z に基づくスコア値信頼区間（約=1.96)σ=母標準偏差NS=サンプルのサイズ​

サンプリング誤差の式は、統計分析で全体的なサンプリング誤差を計算するために使用されます。 サンプリング誤差は、母集団の標準偏差をの平方根で割ることによって計算されます。 サンプルのサイズ、そして結果に信頼性に基づくZスコア値を掛けます 間隔。

サンプリングエラーの種類は何ですか？

一般に、サンプリングエラーは、母集団固有のエラー、選択エラー、サンプルフレームエラー、または無応答エラーの4つのカテゴリに分類できます。 集団固有のエラーは、研究者が誰を調査すべきかを理解していない場合に発生します。 回答者が調査への参加を自己選択すると、選択エラーが発生します。 （これにより、応答に関心のある人だけが結果になり、結果が歪められます。）サンプルを選択するために間違ったサブ母集団が使用されると、サンプルフレームエラーが発生します。 最後に、潜在的な回答者への連絡がうまくいかなかったり、回答を拒否したりすると、無回答エラーが発生します。

サンプリングエラーが重要なのはなぜですか？

サンプリングエラーの存在を認識することは重要です。なぜなら、それは結果に置くことができる信頼のレベルの指標になる可能性があるからです。 サンプリングエラーは、研究結果がどの程度変化する可能性があるかについての議論の文脈でも重要です。

サンプリングエラーをどのように見つけますか？

調査研究では、すべてのサンプルが代表的なサンプルであるため、サンプリングエラーが発生します。これは、調査母集団全体を表す小さなグループです。 あなたが到達したい人々のグループ全体を調査することは不可能です。

調査している母集団全体から関連データを収集することは不可能であるため、通常、調査のサンプリングエラーの程度を定量化することはできません。 これが、研究者が代表的なサンプルを収集する理由です（そして、代表的なサンプルがサンプリングエラーがある理由です）。