系統抽出vs. クラスターサンプリング：違いは何ですか？

系統抽出vs. クラスターサンプリング：概要

系統抽出 クラスターサンプリングは、研究者、アナリスト、およびマーケターが母集団のサンプルを研究するために使用する2つの異なるタイプの統計的尺度です。

体系的サンプリングとクラスターサンプリングの両方がプルする方法 サンプル 母集団からのポイントは異なります。 系統抽出では、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が、クラスターサンプリングでは、母集団をさまざまなクラスターに分割します。

系統抽出は、母集団からランダムな開始点を選択し、次に、そのサイズに応じて母集団の一定の間隔でサンプルを取得します。 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なランダムサンプルを取得します。この記事では、これら両方のタイプのサンプリングの違い、それらの長所と短所、どちらを使用するのが最適か、およびそれぞれの例について説明します。

系統抽出

系統抽出はランダムな確率です サンプリング 方法。 これは、研究者やアナリストが使用する最も一般的で一般的な方法の1つです。 この方法では、より大きなグループからサンプルを選択します。 開始点はランダムな場合がありますが、サンプリングには各メンバー間の固定間隔の使用が含まれます。

仕組みは次のとおりです。 研究者は、最初に大きなものから出発点を選択することから始めます 人口. これは通常、整数の形式であり、より多くの母集団の被験者の数よりも少なくなければなりません。 次に、アナリストは各メンバー間の間隔を選択します。 それは各メンバーの間にある一貫した違いです。 これが架空の例です。 調査に100人の人口があるとしましょう。 研究者は10位の人から始めます。 その後、7人に1人を選ぶことにします。 これは、サンプリングで次のスポットの人々が選択されることを意味します：10、17、24、31、38、45など。

系統抽出の長所と短所

このタイプの統計的サンプリングは非常に単純であるため、一般的に研究者に好まれています。 また、特定の目的に非常に役立ちます ファイナンス. この方法を使用する人は、結果が正常な母集団の大部分を表すと仮定します。 このプロセスにより、母集団全体が均等にサンプリングされることも保証されます。ただし、この種のサンプリングには問題がある可能性があります。 たとえば、 危険 この方法を使用する人は、望ましい結果に基づいて主題と間隔を選択する可能性があるため、データを操作する割合は大きくなる可能性があります。

系統抽出は、実施が簡単で理解しやすいものです。 予算や時間の制約があるかもしれない統計家は、系統抽出の使用が、サンプルの作成、比較、および理解に関して有利であると考えています。 さらに、系統抽出は、そのプロセスのために、他のサンプリング方法と比較して、より高度な制御を提供します。

系統抽出は、母集団内でランダムに選択されたサンプルが不自然に接近しているクラスター化された選択も排除します。 体系的なサンプルとは対照的に、ランダムなサンプルは、複数の調査を実施するか、サンプルの数を増やすことによってのみ、この発生を取り除くことができます。 どちらも時間とコストがかかる可能性があります。 系統抽出は、データが汚染される可能性が低いため、リスク要因も低くなります。

その多くにもかかわらず 利点、系統抽出には欠点があります。 系統抽出の主な制限は、母集団のサイズが必要なことです。 母集団に特定の数の参加者がいないと、系統抽出はうまく機能しません。 たとえば、統計家が特定の地域のホームレスの年齢を調べたいが、できない場合 ホームレスの人数を正確に取得すると、人口規模や開始点がなくなります 点。

もう1つの欠点は、母集団が自然な量のランダム性を持つ必要があることです。 そうでない場合、同様のインスタンスを選択するリスクが高まり、サンプルの目的が損なわれます。

系統抽出の例

系統抽出の目標は、偏りのないサンプルを取得することです。 これを実現する方法は、母集団のすべての参加者に番号を割り当て、母集団内の同じ指定された間隔を選択してサンプルを作成することです。

たとえば、5人ごとまたは20人ごとの参加者を選択できますが、すべての母集団で同じ参加者を選択する必要があります。 このn番目の番号を選択するプロセスは、系統抽出です。

たとえば、歯磨き粉会社は新しいフレーバーの歯磨き粉を作成し、それを一般に販売する前にサンプル母集団でテストしたいと考えています。 テストは、新しいフレーバーがサンプルに好評であるかどうかを判断することです。 同社は50人の人口をまとめ、系統抽出を使用して、歯磨き粉に関する意見を検討する10人のサンプルを作成することにしました。

まず、マーケティングチームは、母集団のすべての参加者に番号を割り当てます。 この場合、グループ内の人口は50人であるため、すべての参加者に1から50の範囲の番号が割り当てられます。 次に、必要なサンプルの大きさを決定する必要があり、サンプルサイズを10に決定しました。 したがって、50/10 = 5です。 5がそのサンプリング桁になります。 つまり、母集団の5人に1人の参加者を選択して、サンプルに到達します。 これは、以下の表に概説されています。ここでは、5人に1人の参加者が太字で示され、サンプル用に1人が選択されています。

1	2	3	4	5
6	7	8	9	10
11	12	13	14	15
16	17	18	19	20
21	22	23	24	25
26	27	28	29	30
31	32	33	34	35
36	37	38	39	40
41	42	43	44	45
46	47	48	49	50

集落抽出

クラスターサンプリングは別の種類のランダムです 統計 測定。 この方法は、より大きな母集団に存在するグループの異なるサブセットがある場合に使用されます。 これらのグループはクラスターと呼ばれます。 クラスターサンプリングは、一般的にによって使用されます マーケティング グループや専門家。

クラスターサンプリングは2段階の手順です。 まず、母集団全体が選択され、異なるクラスターに分けられます。 次に、これらのサブグループからランダムサンプルが選択されます。 たとえば、研究者は、顧客の母集団全体を構築するのが難しいと感じるかもしれません。 食料品店 面接する。 ただし、ストアのランダムなサブセットを作成できる場合があります。 これは、プロセスの最初のステップを表しています。 2番目のステップは、それらの店舗の顧客のランダムなサンプルにインタビューすることです。

クラスターサンプリングの種類

クラスターサンプリングには、1段階のクラスターサンプリングと2段階のクラスターサンプリングの2種類があります。

1段階のクラスターサンプリングでは、クラスターのランダムサンプルを選択し、そのクラスター内のすべてのサブジェクトからデータを収集します。 2段階のクラスターサンプリングでは、複数のクラスターをランダムに選択し、各クラスター内で特定の対象をランダムに選択して、最終的なサンプルを形成します。 2段階のサンプリングは、1段階のサンプリングのサブセットと見なすことができます。つまり、作成されたクラスターから特定の要素をサンプリングします。

クラスターサンプリングの長所と短所

このサンプリング方法は、上記の例に示されているように、母集団全体のリストを完成させることが難しい場合に使用できます。 これは、時間とお金を節約できるシンプルな手動プロセスです。

実際、クラスターサンプリングの使用は、他の方法と比較するとかなり安価です。 これは、一般的に関連するものが少ないためです 費用と費用 クラスターサンプリングでは、母集団全体を評価するのではなく、選択したクラスターをランダムに選択する必要があるためです。 この同じプロセスにより、サンプルサイズを増やすこともできます。 統計家はクラスターの選択されたグループからのみ選択しているため、そのクラスター内からサンプリングする対象の数を増やすことができます。

クラスターサンプリングの主な欠点は、 サンプリングエラー それに関連付けられているため、他のサンプリング方法よりも精度が低くなります。 これは、クラスター内の被験者が同様の特性を持つ傾向があるためです。つまり、クラスターサンプリングには、母集団のさまざまな人口統計が含まれていません。 これにより、クラスター内で過大な表現または過小な表現が生じることが多く、したがって、偏ったサンプルになる可能性があります。

クラスターサンプリングの例

たとえば、で何人の従業員を決定するために学術研究が行われているとしましょう 投資銀行 所有 MBA、およびそれらのMBAのうち、アイビーリーグの学校からのMBAはいくつありますか。 統計家がすべての投資銀行に行き、すべての従業員に学歴を尋ねるのは難しいでしょう。 目標を達成するために、統計家はクラスターサンプリングを採用できます。

最初のステップは、投資銀行のクラスターを形成することです。 統計家は、すべての投資銀行を調査するのではなく、収益に基づいて上位3つの最大の投資銀行を調査し、最初のクラスターを形成することを選択できます。 そこから、3つの投資銀行すべてのすべての従業員にインタビューするのではなく、統計家が形成することができます 別のクラスター。これには、販売や取引など、特定の部門の従業員のみが含まれます。 また 合併と買収.

この方法により、統計家はサンプリングサイズを絞り込むことができ、より効率的で費用効果が高くなりますが、求められている情報を測定するのに十分なサンプルがあります。

特別な考慮事項

系統抽出とクラスターサンプリングはどちらもランダムサンプリングの形式ですが、まったく異なる方法でサンプルサイズに到達します。 系統抽出は母集団の固定間隔に基づいてサンプルを選択しますが、クラスターサンプリングは母集団からクラスターを作成します。

クラスターサンプリングは、特定の母集団内に異なるサブセットがある場合に適していますが、系統抽出は、母集団のリスト全体または数がわかっている場合に適しています。 ただし、どちらも母集団をより小さな単位に分割してサンプリングしています。

系統抽出では、グループにパターンがないことを確認することが重要です。そうしないと、母集団全体を表すことなく、同様の対象を選択するリスクがあります。 クラスターサンプリングの場合、各クラスターがサンプル全体と同様の特性を持っていることを確認することが重要です。

系統抽出	集落抽出
間隔を置いて被験者を選択してサンプルを選択します	クラスターを作成してサンプルを選択します
全人口のリストまたは数を知っている必要があります	クラスターの作成に母集団全体が必要なわけではありません
正確さのために、母集団のパターンは避ける必要があります	クラスターは、サンプル全体と同様の特性を持つ必要があります

クラスターサンプリングに関するFAQ

クラスターサンプリングとはどういう意味ですか？

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てサンプルを作成するランダムサンプリングの形式です。 最初のクラスターからさらにクラスターを作成して、サンプルを絞り込むこともできます。

なぜクラスターサンプリングを使用するのですか？

クラスターサンプリングは、各被験者にインタビューすることを目的とすることは、費用と時間がかかり、おそらく不可能である、大規模で分散した集団を研究するために最もよく使用されます。 クラスターサンプリングを使用すると、評価対象の母集団をより小さく表現した、同様の特性を持つクラスターを作成できます。

クラスターサンプリングはどのように機能しますか？

クラスターサンプリングでは、調査対象の母集団をより小さなグループに分割するだけです。 これらのサブグループは、調査することも、さらにランダムに他のサブグループに分割することもできます。

クラスターサンプリングと層化サンプリングの違いは何ですか？

クラスターサンプリングとの主な違い 層化抽出法 クラスターサンプリングで作成されたクラスターは不均一であるのに対し、層化サンプリングのグループは均一であるということです。

結論

あります さまざまなサンプリング方法 グループ内の情報を研究しようとする統計家が利用できます。 グループや母集団は大きくなる傾向があるため、すべての被験者からデータを取得することは非常に困難です。 この問題を克服するために、統計家はサンプリングを使用して、より大きな母集団を代表することを意図したより小さなグループを作成します。

これらの小さなサンプルを作成する際の重要な側面は、それらがランダムに選択され、より大きな母集団の真の表現であることを確認することです。 系統抽出とクラスターサンプリングは、統計家が母集団を研究するために使用できる2つの方法です。

どちらもランダムサンプリングの形式であり、時間とコストの効率が高く、分析を容易にするために母集団をより小さなグループに分けます。 系統抽出は、母集団全体がわかっている場合に最適に機能しますが、クラスターサンプリングは、母集団全体を測定するのが難しい場合に最適に機能します。