サンプル調査とは何ですか

オブジェクトの特性の性質を研究する中で、総人口のすべてのユニットによって決定されていないが、それだけ一部。 これは、十分に、任意の特定の特徴抽出またはプロパティに全体としてオブジェクトを記述し、選択された領域のサンプル調査を行うことができます。

オブジェクトを選択するには、すべての研究ユニットを表現するのに十分な確率で、仕事は特定の方法で編成されなければならない可能性があります。

全体にサンプル調査を配布するには、いくつかの伝統的な方法があり 、一般的な人口は、 次のようである主なもの：方法と直接変換。 最初のオプションは、継続的な監視の結果得られたデータを確認するか明確にする必要がある場合に使用されます。 第二のケースでは、全人口の全体積におけるテスト機能の平均値の積によって決定されます。 考慮に入れていないすべての要因は、あなたが完全に一般集団のサンプルについて得られた結果の伝播の点推定値を適用することができたという事実を取ることが必要です。 したがって、実際には、私が考慮にエラーの縁部の大きさを取り、平均値にその全体を計算し、そして、必要に応じて、特性を共有するために使用することができる、かなり普及間隔推定値を、発見しました。

調査がない集団全体で、だけ、その部分で行われる場合、必然的に真の値からの結果の偏差を引き起こすミスサンプル調査であってもよいです。 したがって、最終的な結果の歪みを引き起こす可能性二つの主要な原因を分泌します：

• 不適切な 技術的条件 の研究の、いわゆるサンプリングエラー。
• 研究のためのユニットの選択でカジュアルかつ体系として着用することができますルールの違反。

統計のサンプル調査では、非常に広く使用されています。 この場合、研究施設に関する信頼できる情報には、大幅な金融貯蓄利用可能であり、コストを削減します。 研究の代表性が科学的調査のために、回答者の健全な選択であることを保証。

実際には、サンプル調査は、ほとんどがランダムまたは地域化の方法で選択されているサイトで行われます。 最初のケースでは、サンプル中の1つまたは他のユニットを取得する同じ確率を提供します。 場合は 、調査の対象 、それについての情報を受け取った後は、一般集団に返され、その後、ランダムなサンプルが再と呼ばれています。 それ以外の場合は、繰り返しフリーです。 分散試料を研究形質の性質に応じて領域（グループ）の数に人口の細分化の結果として形成されます。 適切な選択技術のアプリケーションは、選択された集団の各群からの代表が存在することを可能にします。

我々が話ならサンプル調査を整理する必要があるとして、この場合には、次の条件に適合することを確認する必要があります：

• 試料中の単位の数は、所望のパターンの検出を確実にするために最大化されるべきです。
• サンプル内の各オブジェクトを取得等確率の原則に従うべきです。
• フィールドのすべての単一の部分と標的集団を使用する必要があります。

これは、あなたの質問に信頼性の高い情報を得るために、研究の量を最小限に抑えることができます。