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そもそも、あらゆる種類の統計分析を使用して調査を実施することは、サンプリング方法の慎重な選択と計画にかかっています。非ランダムサンプルは、簡単で、多くの場合安価ではありますが、推論統計には役立ちません。ただし、ランダムなものはより正確な結果を提供し、さまざまな統計ツールに適用できます。さまざまな無作為抽出法が特定の研究状況に適しており、それらの有効性にとって重要です。
意義
調査を調査として実施する場合、関心のあるすべての人または物にインタビューまたは分析することは必ずしも可能ではありません。研究者は、研究に含めるために少数の人々または物だけを選ぶ必要があります。しかし、この分類はサンプルであるこの小グループに基づいた研究の結果がすべての既存の人や物（統計用語では母集団と呼ばれる）に適用されるときに正確であることを確実にするために慎重に行われるべきです。
タイプ
サンプリングには、主に2つの種類があります。ランダムサンプリングと非ランダムサンプリングです。ランダムではないサンプルの例は、あなたのお気に入りのレストランが何であるかを友達に尋ねることです。あなたはあなたの友達を簡単に見つけ、そして彼らは素早い答えを提供する可能性があります。このタイプの「簡単」でランダムではないサンプルは、便利サンプルと呼ばれます。それらは組み立ておよび分析が容易でありそして安価である。彼らの弱点は、確率統計を使って結果を分析できないことです。たとえば、友達の返事はあなたの街の人口の意見を表すものではありません。しかしながら、慎重に構築された場合、無作為標本は研究集団全体のより良い表現を提供するでしょう。
ランダムサンプルの種類
無作為抽出の3つの主な方法は単純無作為、無作為化および群別無作為である。都市検索のための単純なランダムサンプルは、個々の特性に関係なく、完全にランダムな方法で市民の名前を分類します。ただし、この方法では、誤ってすべての裕福な人々または地理的な領域のみが選択される可能性があります。調査のための層別サンプルは、まず、いくつかの特徴に従って研究集団を分類することができます。彼女は、たとえば、収入に従ってそれらを分類してから、各「層」またはレベルからランダムに個人を選択して、すべての収入グループが確実に表されるようにすることができます。都市内の調査のためのプールされたサンプルは、それを住宅街区に分割してから、街区全体が結果に表示されるように、各街区からランダムに1人を面接用に選択できます。クラスタは、地理的、職場別、学校別など、さまざまなタイプのものにすることができます。
サイズ
正確で一般化可能な結果を得るためにランダムサンプルの適切なサイズを計算することは、サンプリング方法を計画する上で重要な部分です。これに関する詳細な情報は、下記の参考文献セクションのリンクにあります。
検討事項
無作為抽出法の選択は研究と特定の特徴に依存しますが、無作為要素の包含は慎重に使用されるときより良くそしてより正確な結果を提供する可能性があります。
誤解
それでも、調査に無作為標本を使用するだけでは、調査が正確な結果を確実に提供するのに十分ではありません。あなたがそれについて調査したり読んだりしているなら、分析のために選ばれた無作為抽出法が実際にすべての人と検索に興味のある対象を含むかどうか考えてください。結果に影響を与えた可能性があるタイプの重要なグループまたは特性が省略されているように思われる場合は、研究の総価値と、それが別のサンプリング方法を使用して実施した方がよいかどうかについて批判的に考えてください。