무작위 샘플을 특별하게 만드는 이유는 다음과 같습니다.
* 인구의 모든 구성원은 선발 될 가능성이 동일합니다. 이것은 한 그룹보다 체계적인 선호도가 없음을 의미합니다.
* 선택은 독립적입니다. 한 멤버의 선택은 다른 회원의 선택에 영향을 미치지 않습니다.
무작위 샘플이 중요한 이유는 무엇입니까?
임의의 샘플은 데이터에서 정확한 결론을 도출하는 데 중요합니다. 샘플이 편향된 경우 인구를 잘 나타내지 않아 오해의 소지가 발생합니다.
바이어스 된 샘플의 예 :
* 편의 샘플링 : 쉽게 접근 할 수있는 참가자를 선택하십시오 (예 :친구 만 조사).
* 자원 봉사 샘플링 : 사람들이 참여하도록 선택하도록합니다 (예 :사람들이 선택할 수있는 온라인 설문 조사).
* 할당량 샘플링 : 특정 그룹에 대한 특정 할당량을 채우고 잠재적으로 고르지 않은 표현으로 이어집니다.
무작위 샘플을 달성하는 방법 :
* 간단한 랜덤 샘플링 : 인구의 모든 구성원에게 숫자를 할당하고 무작위로 숫자를 선택합니다.
* 계층화 된 무작위 샘플링 : 모집단을 하위 그룹 (지층)으로 나누고 각 지층에서 무작위로 선택합니다.
* 클러스터 샘플링 : 모집단을 클러스터로 나누고 클러스터를 무작위로 선택한 다음 선택한 클러스터 내의 모든 멤버를 샘플링합니다.
기억하십시오 : 임의의 샘플링에도 불구하고 항상 모집단을 완벽하게 반영하지 않는 샘플을 얻을 가능성이 있습니다. 그러나 임의의 샘플은 편향을 최소화하고 결과의 신뢰성을 높이는 가장 좋은 방법입니다.
