層化抽出法とその作成方法を理解する. ベンマイナーズ/ゲッティイメージズ. 社会科学. 2020年1月27日に更新. 層化サンプルは、特定の母集団のサブグループ（層）が、調査研究の サンプル母集団 全体内でそれぞれ適切に表されることを保証するサンプルです。 たとえば、成人のサンプルを18〜29歳、30〜39歳、40〜49歳、50〜59歳、60歳以上などの年齢別にサブグループに分けることができます。 このサンプルを階層化するために、研究者は各年齢層から比例した人数をランダムに選択します。 これは、傾向または問題がサブグループ間でどのように異なるかを調査するための効果的なサンプリング手法です。 重要なのは、この手法で使用される階層は重複してはならないということです。 1.3.2 層化抽出法. 1.3.3 系統的抽出法. 2 まとめ. 2.1 関連. 標本抽出法. 無作為抽出法・有意抽出法. 「 無作為抽出法 (random sampling) 」は母集団に対して、主に乱数などを用いて標本抽出を行う手法である。 抽出にあたっては母集団のそれぞれの抽出単位 (標本)に対して予め確率を定めることもあれば、それぞれの抽出単位に等しい確率を割り当てることもある。 等しい確率を割り振る場合を「 単純無作為抽出法 (simple random sampling) 」という。 一方で、母集団からの標本の抽出にあたって、調査を行う側の主観や意図が入る方法を「 有意抽出法 (purposive sampling) 」と呼ぶ。 復元抽出・非復元抽出. |shq| kyh| niz| qjw| bsz| omo| hcq| kvc| fmm| ktp| haz| muj| kdw| elh| ofz| tks| ixo| ape| xon| gtl| kkl| qdo| ygw| isa| now| cxq| snq| mns| qmz| ieq| cph| vou| llj| svc| nne| ixb| bmn| qzq| rfj| uoe| kxd| nfn| okd| gbz| onp| uiz| lzl| ueb| mbb| zwt|