연속 샘플링-정의,예 및 장점
연속 샘플링:정의
연속 샘플링은 샘플이 약간의 변화와 함께,더 편리 샘플링 같은 연구자의 용이성에 포착되는 비 확률 샘플링 기법으로 정의된다. 여기에서 연구원은 샘플 또는 사람들 그룹을 선택하고 일정 기간 동안 연구를 수행하고 결과를 수집 한 다음 다른 샘플로 이동합니다.
이 샘플링 기술은 연구자에게 중요한 연구 통찰력을 수집하기 위해 연구 작업을 미세 조정하기 위해 여러 샘플로 작업 할 수있는 기회를 제공합니다.
응답자 선택
대부분의 연구 샘플링 기술에서 연구원은 실험과 데이터 분석이 귀무 가설을 수락하거나 거부하여 대체 설명을 수락한다는 결론을 내려 연구를 최종적으로 추론합니다.
귀무 가설은 연구 또는 실험에 관련된 변수 집합 사이에 유의 한 차이가 존재하지 않는 통계 이론을 의미합니다. 수학적 용어에서 원래 또는 기본 문은 종종 다음과 같이 표시됩니다. 귀무 가설이 수락되면 연구원은 의견이나 행동을 변경하지 않습니다. 귀무 가설은 간접적 또는 암시 적입니다.
대립 가설은 귀무 가설의 반대입니다. 이 통계적 가설에서는 연구 또는 연구에 관련된 두 변수 사이에 관계가 있습니다. 귀무 가설이 거부되면 대체 설명이 허용됩니다. 대안 가설 테스트는 직접적이고 명시 적입니다. 시간 1 대체 이론을 나타냅니다.
그러나 연속 샘플링에서는 세 번째 옵션을 사용할 수 있습니다. 여기서 연구원은 귀무 가설이 아니라면 귀무 가설을 받아 들일 수 있으며 그 대립 가설을 받아 들일 수 있습니다. 이들 중 어느 것도 적용 할 수없는 경우,연구원은 샘플의 다른 풀을 선택하고 마지막으로 연구 결정을 내리기 전에 다시 한 번 연구 또는 실험을 수행 할 수 있습니다.
연속 샘플링 예
다음은 연속 샘플의 이해하기 쉬운 예이다
- 연속 샘플의 가장 일반적인 예 중 하나는 회사/브랜드가 쇼핑몰이나 혼잡 한 지역에서 사람들을 중지하고 고급 자동차를 구입하는 그들에게 홍보 전단지를 건네 때.
- 이 예에서 쇼핑몰에서 걷는 사람들은 샘플이며,우리는 인구의 대표로 그들을 고려하자.
- 이제 연구원은이 사람들에게 광고 또는 홍보 전단지를 건네줍니다. 그들 중 몇 가지 다시 하 고 승진 임원(우리 연구원으로 그/그녀를 고려할 수 있습니다)에 의해 질문 하는 질문에 응답 하는 데 동의 합니다.
- 응답은 수집 및 분석,하지만 사람들이 전단지에 설명 된 기능에 따라 그 차를 구입하려는 것이 결정적인 결과는 없습니다.
- 승진 임원은 지금 차의 세부사항과 그것의 특징을 분석하고 호화스러운 차를 사기에 있는 날카로운 관심을 보여주는 사람들의 다른 그룹에 질문을 묻는다. 따라서,이 그룹의 사람들이 차량 구매에 대 한 결정적인 결과 제공 하고있다.
그러나,이 샘플링 방법의 단점이있다. 샘플을 전체 인구를 대표하는 것으로 간주 할 수는 없습니다. 이 예에서,이 전단지를 찍은 모든 사람들이 자동차 구매에 관심이있는 것은 아닙니다.
샘플링 바이어스가 그림으로 들어오는 곳입니다. 따라서 이러한 편견을 극복하기 위해 연속 샘플링을 확률 샘플링과 함께 사용해야합니다.
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연속 샘플링의 장점
연속 샘플링의 네 가지 장점은 다음과 같습니다
- 연속 샘플링 기술에서 연구원은 샘플링 크기와 샘플링 일정에 관해서 많은 옵션을 가지고 있습니다. 샘플 크기는 몇 백 몇 다를 수 있습니다,샘플 크기의 범위의 종류는 우리가 여기에 대해 얘기하는.
- 이 샘플링 기술에서 샘플링 일정은 연구의 성격에 완전히 의존하며 연구자가 수행하고 있습니다. 연구자가 하나의 샘플로 결정적인 결과를 얻을 수없는 경우,그/그녀는 결정적인 결과를 그리기 위해 두 번째 샘플 등에 의존 할 수 있습니다.
- 연속 샘플링에서 연구원은 연구자를 미세 조정할 수 있습니다. 반복적 인 특성으로 인해 연구 편견을 고려하지 않기 위해 연구 시작시 사소한 변경 및 조정을 할 수 있습니다.
- 연구를 수행하기 위해 연구자의 말부터 약간의 노력이 필요하다. 이 기술은 시간이 많이 걸리지 않으며 광범위한 인력이 필요하지 않습니다.
