단순 무작위 표본을 사용하여 더 큰 모집단 연구하기

단순 무작위 샘플링은 더 큰 모집단에서 더 작은 샘플 크기를 선별하고 더 큰 그룹에 대한 연구 및 일반화에 사용하는 데 사용되는 방법입니다. 통계학자와 연구자가 더 많은 인구에서 표본을 추출하는 데 사용하는 여러 방법 중 하나입니다. 다른 방법 포함하다 계층화된 무작위 샘플링 및 확률 샘플링. 의 장점 단순 무작위 표본 사용 용이성과 더 많은 인구에 대한 정확한 표현이 포함됩니다.

간단한 무작위 샘플이 생성되는 방법

연구원은 더 큰 모집단의 전체 목록을 얻은 다음 표본을 구성할 특정 수의 개인을 무작위로 선택하여 간단한 무작위 표본을 생성합니다. 단순 무작위 표본을 사용하면 더 큰 모집단의 모든 구성원이 선택될 확률이 동일합니다.

연구자들은 간단한 무작위 표본을 생성하는 두 가지 방법이 있습니다. 하나는 수동 추첨 방식입니다. 더 큰 인구 그룹의 각 구성원에게는 번호가 할당됩니다. 다음으로 샘플 그룹을 구성하기 위해 숫자가 무작위로 그려집니다. 단순 랜덤이라면 견본 인구 1,000명의 고등학교에서 학생 100명을 뽑는다면 모든 학생이 선발될 확률은 10분의 1이 되어야 합니다.

수동 추첨 방법은 소규모 인구에게는 잘 작동하지만 더 큰 인구에는 적합하지 않습니다. 이러한 상황에서 연구자들은 컴퓨터 생성 선택을 선호합니다. 동일한 원리로 작동하지만 인간이 아닌 정교한 컴퓨터 시스템이 숫자를 할당하고 무작위로 선택합니다.

오류의 여지

단순 무작위 표본의 경우 플러스와 마이너스로 표시되는 오류의 여지가 있어야 합니다. 변화. 예를 들어, 같은 고등학교에서 얼마나 많은 학생이 왼손잡이인지 확인하기 위해 설문조사를 실시한 경우 무작위 샘플링을 통해 표본 추출된 100명 중 8명이 왼손잡이임을 결정할 수 있습니다. 결론은 고등학교 학생 인구의 8%가 왼손잡이라는 것이지만 실제로는 세계 평균이 10%에 가까울 것입니다.

주제에 관계없이 마찬가지입니다. 녹색 눈을 가지고 있거나 신체적으로 무능력한 학생 인구의 비율에 대한 설문 조사는 단순 무작위 조사를 기반으로 하여 높은 수학적 확률을 나타내지만 항상 플러스 또는 마이너스 변화. 유일한 방법

100% 정확도를 갖기 위해 1,000명의 학생 모두를 대상으로 설문조사를 하는 것이 가능하지만 비현실적입니다.

랜덤 샘플링의 장점

단순 무작위 표본의 장점 사용의 용이성과 표현의 정확성을 포함합니다. 단순한 무작위 샘플링보다 더 큰 모집단에서 연구 샘플을 추출하는 더 쉬운 방법은 없습니다. 모집단을 하위 모집단으로 나누거나 더 큰 그룹에서 무작위로 필요한 연구 대상 수를 뽑는 것보다 더 많은 조치를 취할 필요가 없습니다. 다시 말하지만, 유일한 요구 사항은 무작위성이 선택 프로세스를 지배하고 더 큰 모집단의 각 구성원이 동일한 선택 확률을 가져야 한다는 것입니다.

더 큰 모집단에서 완전히 무작위로 피험자를 선택하면 연구 대상 그룹을 대표하는 샘플도 생성됩니다. 40개 정도의 작은 표본 크기도 낮은 수치를 보일 수 있습니다. 샘플링 오류 단순 무작위 샘플링이 올바르게 수행될 때. 모든 유형의 연구에 대해 인구, 사용하여 대표적인 예시 더 큰 그룹에 대해 추론하고 일반화하는 것이 중요합니다. 편향된 표본은 더 많은 인구에 대해 잘못된 결론을 이끌어낼 수 있습니다.

단순 무작위 샘플링은 이름에서 알 수 있듯이 간단하고 정확합니다. 이 두 가지 특성은 더 큰 모집단에 대한 연구를 수행할 때 다른 샘플링 방법에 비해 단순한 무작위 샘플링에 강력한 이점을 제공합니다.