単純ランダムサンプル：定義と例

ランダムサンプルとは何ですか？

ランダムサンプルは、ランダムに選択されたサンプルです。 これは、より正確にランダムに選択されたサンプルと呼ばれることができます。 ランダムサンプルは、バイアスやその他の不要な影響を避けるために使用されます。 ランダムサンプルを選択することは、10,000人から100人を選ぶほど簡単ではありません。 あなたのランダムサンプルは本当にランダムであることを確認する必要があります！

ランダムサンプルの”random”という単語は、単語の辞書の定義に正確には適合しないことに注意してください。 あなたがGoogle”define:random”なら、あなたはそれが意味することを読むでしょう:

方法や意識的な決定なしに、作られた、行われた、起こった、または選択された。
“100世帯のランダムサンプル”

意識的な決定の方法がなければ、無作為のサンプルが選択されることは真実ではありません。”単純な無作為抽出は、無作為なサンプルを選択する一つの方法です。

単純なランダムサンプルとは何ですか？

単純な無作為標本は、初等統計学のクラスでよく言及されていますが、実際には最も使用されていない手法の1つです。 理論的には、理解するのは簡単です。 しかし、実際には実行するのは難しいです。

技術的には、単純なランダムサンプルは、すべての可能なサンプルが均等に発生する可能性が高いN個のオブジェクトの母集団内のn個のオブジ ここでは、単純なランダムサンプルを取得する方法の基本的な例です：ボウルに100個の番号のビンゴボールを入れて（これは人口Nです）。 見ずにボウルから10個のボールを選択します（これはあなたのサンプルnです）。 サンプルを（無意識のうちに）バイアスすることができるように見ないことが重要であることに注意してください。 “宝くじボウル”の方法は、より小さな集団のために正常に動作することができますが、実際には、はるかに大きな集団を扱うことになります。

母集団”N”から3の標本”n”の単純無作為標本12。 画像:Dan Kernler|Wikimedia Commons

上の画像に示されている人々がゲームのピースであると想像してください。 ボウルに12ゲームのピースを配置し、（再び、見ずに）3を選択します。 これは単純なランダムサンプリングです。

画像：CSUS.edu

単純な無作為標本は、選択された標本内にいるすべての個人のセットが等しいチャンスを持つように選択されます。 それは簡単に聞こえるが、SRSは、多くの場合、調査や実験で採用することは困難です。 さらに、単純な無作為抽出で得られたサンプルにバイアスがクリープするのは非常に簡単です。 現実的なサンプリングフレーム（サンプルを選択する母集団）を取得することは（財政的にも時間的にも）不可能な場合があります。 たとえば、高コレステロールを持っていた米国のすべての大人を勉強したい場合は、国のすべての人を調査しない限り、リストを取得することは事実上 したがって、他のサンプリング方法は、おそらくその特定の実験に適しています。
srsの最も単純な例は、サイコロやカードのようなものを扱うことです—ダイスを転がすか、デッキからカードを扱うことは、あなたに簡単なランダムなサンプ しかし、実際の生活の中では、通常、カードではなく、人々を扱っている、それは挑戦することができます。

単純無作為抽出の実行方法: 例

より大きな人口は、”米国で脳卒中を患っているすべての人々。「その参加者のリストを入手するのは非常に難しいでしょう。 あなたは最初にそのようなリストをどこで手に入れるでしょうか？ あなたは個々の病院に連絡することができます（そのうちに何千ものものがあります…）、患者のリストを求めることができます（彼らはあなたにその情報 あなたが何とかこのリストを得ることができれば、あなたは800,000人のリストになり、何らかの種類の”ボウル”に入れて、あなたのサンプルのために無作為の人を選ばなければなりません。 状況のこのタイプは、あなたが遭遇します現実の状況のタイプであり、着手するのは難しいので、単純なランダムサンプルを得ることができますもの

質問例:米国の外傷病院における脳卒中の結果についての単純なランダムサンプルを得るための手順の概要を説明する。

ステップ1：米国内のすべての外傷病院のリストを作成する（数百があります：CDCはリストを保持しています）。

ステップ2：各外傷センター（1,2,3…n）に連番を割り当てます。 これはあなたのサンプリングフレーム（あなたの単純なランダムサンプルを描画するリスト）です。

ステップ3:サンプルサイズがどのようになるかを把握します。 （サンプルサイズ）（1つを見つける方法）を参照してください。

ステップ4：ステップ2のサンプリングフレーム（母集団サイズ）とステップ3のサンプルサイズを使用して、乱数ジェネレータを使用してサンプルを選 たとえば、サンプルサイズが50で母集団が500の場合、1～500の間の50個の乱数を生成します。

警告:(サンプリングフレームにすべての外傷センターを含めないことによって)妥協すると、結果に偏りが生じる可能性があります。

ランダムサンプル

単純なランダムサンプルは、ランダムサンプルに似ています。 この2つの違いは、単純なランダムサンプルでは、母集団内の各オブジェクトが選択される可能性が等しいことです。 ランダムサンプリングでは、各オブジェクトが必ずしも選択される可能性が等しいとは限りません。 不等確率サンプリングは、通常、基本的な統計コースでは対処されていません。

平方根バイアスサンプリング

平方根バイアスサンプリングは広く使用されている手法ではなく、基本統計またはAP統計クラスでテストされる それは空港の上映でプロファイリングの問題に対処しようとする興味深い技術であると述べました。

飛行機で旅行するたびに”エキストラスクリーニング”に選ばれます。 私はドレッドロックを持っているので、それは推測しているが、私は本当に見当がつかない。 私が知っているのは、私についての何かが毎回私を脇に引っ張ってセキュリティを引き起こ それは公正ではないだけでなく、実際にテロ活動までであるかもしれない他の人々を見て過ごすことができるリソースを取っています！

統計学者は、調査や実験のためにランダムな人を選択するよう努めています。 この無作為抽出は、おそらく特定の方法を”見る”人々がテロリストである可能性が高いため、空港の上映では起こりません。 これは、William H.Pressが平方根バイアスサンプリングで対処しようとしている問題です。 彼は述べています:

“…リソースは、より高い確率が、無実の個人の繰り返しスクリーニングに無駄にされます。”

言い換えれば、民族性によってプロファイリングし、ウォッチリストにいる人と同じ名前を持つ（または私の場合はドレッドロックを持つ）ことは、テ

平方根バイアスサンプリングは、プロファイリングに単純なランダムサンプリングを追加します。 単純な無作為抽出は、個体が集団から偶然に完全に選択される場所です。 SRSの追加は、有罪の人が見つかる可能性を高めます。 また、無実の旅行者がセキュリティを介して風になる可能性が高いことを意味する必要があります。 システムは、同じプロファイリングを割り当てることによって動作します。 代わりに、毎回スクリーニングのために選択されているプロファイルされた乗客の、彼らはあまり頻繁に脇に引っ張られることがあります。 たとえば、ある人がテロリストである可能性が10倍高い場合、現在のシステムは、プロファイルされていない乗客よりも10倍頻繁にそれらを脇に引き これは基本的に、プロファイルされた人が移動するたびに、彼らは脇に引っ張られることを意味します。 SRSの追加は、乗客が唯一のように頻繁に三回脇に引っ張られることを意味します。

ランダムサンプルを取得する他の方法：
層別ランダムサンプル
シングルステージクラスタサンプリング

Agresti A.(1990)カテゴリデータ分析。 ジョン・ワイリー・アンド・サンズニューヨーク州出身。
Dodge,Y.(2008). 統計の簡潔な百科事典。 スプリンガー
Gonick,L.(1993). 統計への漫画ガイド。 ハーパーパーペナル…

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