調査を実施し、実験を行う研究者および科学者は、特定の手順に従う必要があります 大きな変動、バイアス、または カバレッジ不足。 サンプリングエラーは、結果の精度と解釈に大きな影響を与える可能性があり、その結果、結果が生じる可能性があります。 企業や政府機関に高いコストがかかる、または人々や生物の集団に害を及ぼす 勉強した。
TL; DR（長すぎる; 読んでいない）
調査を適切に実施するには、サンプルグループを決定する必要があります。 このサンプルグループには、調査のトピックに関連する個人を含める必要があります。 できるだけ大きなサンプルサイズを調査する必要があります。 サンプルサイズが小さいほど、母集団全体を表す割合が少なくなります。
サンプルサイズが小さいと、無回答などのバイアスが発生する可能性もあります。これは、一部の被験者が調査に参加する機会がない場合に発生します。 あるいは、自発的な反応バイアスは、少数の非代表的な被験者のみが発生する場合に発生します 通常、彼らだけが知っているので、調査に参加する機会があります それ。
サンプルサイズ
たとえば、調査を行う研究者の場合、サンプルサイズが不可欠です。 調査を適切に実施するには、サンプルグループを決定する必要があります。 このサンプルグループには、調査のトピックに関連する個人を含める必要があります。
たとえば、特定のキッチンクリーナーが別のブランドよりも好まれているかどうかを調査する場合は、キッチンクリーナーを使用している多数の人々を調査する必要があります。 100％正確な結果を達成する唯一の方法は、キッチンクリーナーを使用するすべての人を調査することです。 ただし、これは実行不可能であるため、できるだけ多くのサンプルグループを調査する必要があります。
短所1：変動性
変動性は、母集団の標準偏差によって決定されます。 サンプルの標準偏差は、調査の実際の結果が、収集したサンプルの結果からどれだけ離れているかを示します。 できるだけ大きなサンプルサイズを調査する必要があります。 標準偏差が大きいほど、結果の精度が低くなる可能性があります。これは、サンプルサイズが小さいほど、母集団全体を表す値が減少するためです。
短所2：カバレッジバイアスを明らかにする
サンプルサイズが小さいと、ばらつきが大きくなり、バイアスが発生する可能性があるため、調査結果の信頼性にも影響します。 バイアスの最も一般的なケースは、無応答の結果です。 一部の被験者が調査に参加する機会がない場合、無回答が発生します。 たとえば、午後2時から5時の間に100人に電話をかける場合。 毎日十分な空き時間があると感じているかどうかを尋ねます スケジュールでは、ほとんどの回答者が「はい」と言うかもしれません。 このサンプル（および結果）は、ほとんどの労働者が これらの時間。
職場にいて電話に出られない人は、午後に電話に出られる人とは調査に対する回答が異なる場合があります。 これらの人々は調査に含まれず、調査の正確性は無回答になります。 あなたの調査はタイミングのために苦しむだけでなく、被験者の数はこの不足を補うのに役立ちません。
短所3：自発的な対応バイアス
自発的な応答バイアスは、サンプルサイズが小さいことに伴うもう1つの欠点です。 キッチンクリーナーのウェブサイトにアンケートを投稿すると、アクセスしたり知識を持っている人はごく少数です。 あなたの調査について、そして参加する人は彼らが トピック。 そのため、調査結果は、ウェブサイトにアクセスされた方の意見を反映するために歪められます。 個人が会社のWebサイトにアクセスしている場合、その個人は会社をサポートしている可能性があります。 たとえば、彼はそのメーカーからのクーポンやプロモーションを探しているかもしれません。 同社のウェブサイトにのみ掲載されている調査では、すでに製品に興味を持っている人に参加する人の数が制限されており、自主的な対応バイアスが発生しています。