地理的空間にわたる特定のプロパティの分布を決定したい研究者は、通常、サンプリングの制限に直面しています。 たとえば、鉱山内の鉱石の含有率を知りたい鉱山会社は、鉱山の面積の隅々までテストしてその含有量を判断することはできません。 代わりに、会社は空間サンプリングを使用して鉱山全体の代表的なサンプルをテストし、鉱山の合計値を推定する場合があります。
空間サンプリングでは、より広い地理的領域の内容を決定するために、いくつかのサンプルが取得されます。 各サンプルポイントには、その空間位置にある対象の変数に関する情報が含まれています。 次に、対象となる変数の全体的な分布と頻度が計算されます。 空間的にサンプリングされた要素全体の頻度と分布に基づく領域全体 領域。
空間サンプリングは、広い領域の内容を決定するために重要です。 大きな陸地の総含有量を研究することは、通常、法外に費用がかかります。 空間サンプリングでは、地理的領域の1％未満を調査することで、代わりにコンテンツを推測できます。 データが収集されると、統計学者は線形回帰などの方法を使用して、個々のサンプルに含まれる情報から地理的領域の全体的な構成を推定できます。
学習スペースの内容がスペース内のさまざまなポイントで異なる場合、その領域は異種と呼ばれます。 非常に不均一な空間は、空間サンプリングを使用して調査するのが難しい場合があります。 空間サンプルがエリアの残りの部分とは異なるエリアの一部を見逃している場合、サンプリング手順から全体について導き出された結論は正確ではありません。 エリアの一部へのアクセスが容易または安価であるなど、利便性に基づくサンプリングバイアスを回避することが重要です。
研究者は、空間サンプリング手法を適用して、さまざまな問題を研究できます。 たとえば、プレーリーの研究者は、空間サンプリングを使用して、特定の代表的な場所をサンプリングすることにより、プレーリー全体の動植物の内容を決定します。 これらの方法は、国立公園やその他の野生生物地域における侵入種または絶滅危惧種の存在を研究するためにも使用できます。 空間サンプリングの企業的および社会学的用途には、さまざまなマーケティング分野にわたる政治的見解または製品の好みを決定することが含まれます。
