다른 샘플링 방법은 무엇입니까?

expore 연구를위한 테스트 패널을 선택할 때 사용되는 다양한 샘플링 방법이 있습니다.이 연구에는 이론이나 특정 제품, 의견 여론 조사 또는 특정 그룹 전체를 다루는 것을 목표로하는 다른 연구를 테스트하는 것이 포함될 수 있습니다.이 그룹은 인구로 알려져 있지만 한 국가의 시민뿐만 아니라 모든 유형의 그룹을 포함 할 수 있습니다.관련된.이것은 인구 조사 연구로 알려져 있습니다.65 세 이상의 중국의 모든 사람과 같은 대부분의 인구를 사용하면 모든 사람의 질문이나 테스트가 불가능하므로 샘플 그룹을 선택해야합니다.이러한 참가자를 선택하는 다양한 방법은 샘플링 방법으로 알려져 있습니다.확률 샘플링 방법에서, 모든 사람은 선택 될 가능성이 알려져 있지만,이 가능성은 사람마다 다를 수 있습니다.비 기능성 샘플링 방법에서, 일부 사람들은 참가자가 인구의 지정된 섹션에서 선택되므로 선택 될 가능성이 없습니다.확률 샘플링과 달리 비 확률 샘플링은 샘플 그룹이 전체 모집단을 정확하게 나타내는 것을 추정하는 것이 불가능합니다.전체 인구 목록.이 방법의 변형 인 체계적인 샘플링은 목록을 따라 고정 된 간격으로 사람들을 선택하는 것, 예를 들어마다 100 번째 사람마다 포함됩니다.생성 된 샘플 그룹이 모집단의 구성을 나타내지 않을 수 있기 때문에 이러한 샘플링 방법은 모두 결함이 있습니다.예를 들어, 샘플 그룹에는 3 명의 자녀와 7 명의 성인이있을 수 있으며, 전체 인구가 20% 어린이와 80% 성인이라면 대표적이지 않습니다.this 이는 계층화 된 샘플링을 사용하여 해결할 수 있으며, 여기서 모집단은 공통 요소를 공유하는 특정 그룹으로 분류되며 참가자는 적절한 비율로 이러한 그룹에서 무작위로 선택됩니다.위의 예에서, 연구원들은 모든 어린이 목록에서 무작위로 2 명과 모든 성인 목록에서 8 명을 무작위로 선택합니다.당연히 이것은 성별과 같은 다른 유형의 그룹을 다루기 위해 확장되어 전체 모집단을보다 정확하게 반영하는 샘플 그룹을 만들 수 있습니다.연구원들은 단순히 가장 쉬운 참가자를 선택합니다.분명히 이것이 인구에 대해 매우 대표 할 수있는 강력한 위험이 있습니다.예를 들어, 연구자들이 낮에 문을 두드리면 풀 타임 고용에있는 참가자를 얻을 가능성이 줄어 듭니다.위의 예에서, 연구원들은 총 2 명의 어린이와 8 명의 성인과 대화 할 때까지 문을 두드릴 수 있습니다.이 방법은 샘플 그룹이 올바른 비율임을 의미하지만, 선택 프로세스는 대표가 얼마나 대표적인지 알 수 없습니다.이 예에서, 8 명의 성인은 모두 실업자 일 수 있으며, 이로 인해 사회 보장 혜택에 대한 의문에서 전체 인구의 의견을 대표 할 수 없습니다.이로 인해 할당량 샘플링은 비 기능성 샘플링 유형으로 분류됩니다.