選択メカニカル

選択は機械的です。

機械的選択は統計で使用される方法で、特定のパターンを考慮せずに、観測値がデータの総量からランダムに選択されます。

機械的選択の意味は、母集団の 1 か月ごとの単位がサンプルに含まれることです。つまり、最初にいくつかの要素の全体数を決定し、次にこの数からこの数の倍数であるランダムな数の要素を取り出します。この数値は「サンプル母集団の検出力」と呼ばれます。

例: リストに 7 つの最初のクラスがあり、各クラスには 5 人の生徒がおり、合計 35 人の生徒がいるとします。 5つのクラスをランダムに選択する必要があります。まず、「選択したサンプルの検出力」を計算しましょう。生徒数 ------------------------ 1 [1,2,3,4,5] 2 [6,7,8,9,10] ] 3 [11,12,13,14,15] 4 [16,17,18,19,20] 5 [21,22,23,24,2

機械的選択は、サンプル母集団を形成する方法の 1 つであり、一般母集団のユニットが特定の順序で選択されます。この場合、指定された条件を満たすユニットのみが選択されます。

機械的選択は、一般集団を、アルファベット順、出現時間順、またはその他のパタ​​ーンなど、特定の順序で配置された一連の単位として表すことができるという考えに基づいています。さらに、このシーケンスから、所定の数の倍数である特定の間隔、たとえば 5 単位ごとまたは 10 単位ごとが選択されます。したがって、機械的な選択により、一般集団の一部を代表し、その主な特徴を反映するサンプルが得られます。

機械的な選択には利点と欠点があります。利点には、シンプルさと使いやすさに加えて、サンプルサイズを正確に決定できることが含まれます。欠点は、母集団に異質性がある場合、または母集団単位が不均一に分布している場合、得られる結果が歪む可能性があることです。

機械的選択の使用の一例は、電話帳内の電話番号の選択です。ここで、本の各ページを区間として捉え、ページ上の各エントリをサンプリング単位として選択できます。これにより、電話番号のリストからランダムなサンプルであるサンプルが生成されます。

機械的選択の使用の別の例は、試験における学生の選択です。ここでは、生徒の各グループをサンプリング単位として、各生徒をランダムに選択できます。これにより、試験を受けるすべての学生の知識と能力についての洞察が得られます。

したがって、機械的選択は、サンプル母集団を形成するための簡単で便利な方法です。これによりランダムなサンプルを取得できますが、特に母集団に異質性がある場合には使用に注意が必要です。