통계 샘플링이란 무엇입니까?

통계 샘플링은 정보를 수집하고 분석하여 인구 연구를 말합니다.통계 샘플링은 국가의 평균 높이 추정치에서 어린이 마케팅의 영향에 대한 연구에 이르기까지 다양한 정보의 기반입니다.수많은 직업이 심리학, 인구 통계학 및 인류학을 포함한 통계 샘플링을 사용합니다.그러나 모든 연구 방법과 마찬가지로 통계 샘플링은 오류가 발생하기 쉬우 며 결과를 수락하기 전에 연구를 수행하는 데 사용되는 방법을 분석하는 것이 중요합니다.그가 측정하고자하는 변수.예를 들어, 누군가 초등학교 어린이의 평균 체중을 알고 싶을 수도 있습니다.다음으로 과학자는 원하는 데이터를 수집하는 방법을 결정합니다.이전 예에서 과학자는 규모로 학교를 여행하거나 설문지를 의사 나 부모에게 보내거나 학교 건강 기록에 액세스하려고 시도 할 수 있습니다.많은 연구자들은 자체 반응에 의존하기보다는 직접 측정하려고 노력합니다. 결과는 일관되기 때문에 일관되기 때문에 인구, 변수 측정 및 방법이 정의되면 과학자는 인구를 정확하게 표본으로 표현하는 방법을 결정합니다.수집 된 데이터는 더 큰 그룹을 대표합니다.다시 말해, 통계적 샘플링은 연구중인 인구의 모든 개체에서 원하는 변수를 측정하는 것을 포함하지 않습니다.선택한 개인이 결과를 일반화하는 데 사용됩니다.일반적으로 샘플 크기가 클수록 결과가 더 좋습니다.일부 과학자들은 클러스터 샘플링을 사용하는데, 여기서 모집단은 많은 작은 클러스터로 나뉘어지고 각 클러스터는 광범위하게 연구됩니다.다른 사람들은 체계적인 샘플링을 사용할 수 있으며, 여기서 인구의 모든 사람이 연구됩니다.통계 샘플링을위한 가장 위험하고 신뢰할 수없는 선택 시스템은 편의 샘플링입니다.설문 조사와 함께 거리 모퉁이에 서있는 사람은 편의 샘플링을 사용하여 매우 부정확 한 결과를 산출 할 수 있습니다. data 데이터를 수집 한 후 연구원은이를 분석하고이를 사용하여 인구에 대한 일반화를합니다.통계적 샘플링에 의존하는 연구에서, 사용 된 방법은 일반적으로 명확하게 상세하여 다른 과학자들은 방법이 유효한지 여부를 결정할 수 있도록합니다.유효하지 않은 방법은 샘플링 오류를 유발할 수 있으며, 이는 연구 결과를 의문으로 부를 수 있습니다.