샘플링은 대상 모집단으로 알려진 더 큰 그룹에서 하위 그룹을 선택하는 연구 방법입니다. 하위 그룹 또는 샘플이 연구됩니다. 샘플이 올바르게 선택되면 결과를 사용하여 대상 모집단을 나타낼 수 있습니다. 크기에 비례하는 확률 (PPS)은 다양한 표본 크기를 고려합니다. 이렇게하면 연구에서 하나의 하위 그룹을 과소 표현하지 않고 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
크기에 비례하는 확률
크기가 다른 부분 군의 표본을 사용하고 동일한 확률로 표본을 추출하면 큰 그룹에서 구성원을 선택할 가능성은 작은 그룹에서 구성원을 선택하는 것보다 적습니다. 그룹. 이를 크기에 비례하는 확률 (PPS)이라고합니다. 예를 들어 한 샘플에 20,000 명의 회원이있는 경우 회원이 선택 될 확률은 1/20000 또는 .005 %입니다. 다른 샘플에 10,000 명의 멤버가있는 경우 멤버가 선택 될 확률은 1/10000 또는 .01 %입니다.
샘플링 방법의 분류
샘플링 방법은 확률 또는 비 확률로 분류됩니다. 비 확률 샘플은 무작위가 아닌 방식으로 선택되지만 모집단의 특정 구성원이 선택 될 확률은 알 수 없습니다. 확률 표본은 선택 될 확률이 0이 아닌 것으로 알려져 있습니다.
샘플링 오류
샘플을 사용하여 얻은 결과와 대상 모집단간에 차이가있을 수 있습니다. 이 차이를 샘플링 오류라고합니다. 비 확률 샘플링에서는 샘플링을 측정 할 수 없습니다. 확률 샘플링으로 측정 할 수 있습니다. 연구 결과가보고되면 샘플링 오류의 플러스 또는 마이너스 범위가 포함됩니다.
가중치
표본 크기를 동일하게 할 수없는 경우 요인 또는 가중치를 사용하여 연구에서 구성원의 상대적 중요성을 동일하게 할 수 있습니다. 멤버가 10,000 명이고 멤버가 20,000 명인 샘플 예제를 사용한 경우 10,000은 1X의 계수로 곱할 수 있으며, 20,000 개의 샘플에서 구성원은 다음과 같이 곱할 수 있습니다. 2X. 이는 구성원의 확률이 다르더라도 각 구성원에 대해 동일한 값 또는 가중치를 가져옵니다. rnrn 샘플링 편향은 연구에서 하위 그룹이 더 작기 때문에 과소 표현 된 결과입니다. 크기. 가중치를 사용하여 샘플 편향을 줄일 수 있습니다. PPS는 표본 크기의 차이로 인해 자체 가중치가 적용됩니다.
클러스터 샘플링
PPS를 사용하는 경우에도 대상 집단을 하위 그룹으로 나누는 방법이 필요합니다. 하위 그룹의 구성원은 그룹 구성원 자격과 같은 기존 조건에 따라 선택할 수 있습니다. 이를 클러스터 샘플링이라고합니다.
샘플링 방법 결합
PPS는 다른 샘플 선택 방법과 결합 될 수 있습니다. 예를 들어, 군집은 하위 그룹의 구성원이 이미 군부대와 같은 하위 그룹에 할당 된 경우에 사용할 수 있습니다. 그런 다음 계층화를 사용하여 순위와 같은 인구 통계가 균등하게 분포되도록 할 수 있습니다. 마지막으로 SRS (Simple Random Sampling)를 사용하여 샘플 편향을 피할 수 있습니다. 그런 다음 PPS를 연구에 사용할 수 있습니다.