サンプリング
サンプリングとは、研究の対象となる集団（母集団）から一部の個体（人や製品）を抽出し、その一部から全体の特性や品質を推定するための方法である。製造業や調査、統計学において広く用いられるこの手法は、母集団を構成する人や製品をすべて調査できないときに行う方法で、効率的にデータを収集し、分析するための手段として重要である。そのため抜き取られた一部は全部を代表しているように選ばなければならない。また、全体の特性や傾向を理解するため、母集団を無作為に選ぶ必要がある。（参考：抜取検査）
サンプリングの基本概念
サンプリングの基本概念は、母集団（全体）から代表的なサンプルを抽出し、そのサンプルから母集団の特性を推定することである。サンプルは、無作為に選ばれることが望ましく、代表性を持つ必要がある。サンプルサイズや抽出方法により、推定の精度や信頼性が変わるため、適切なサンプリング手法の選択が重要である。
サンプリング方法
サンプリングの方法には、全体からランダムにサンプルを選ぶ無作為サンプリングと、特定の基準に基づく、非無作為サンプリングがある。
無作為サンプリング
無作為サンプリングは、すべての個体が選ばれる確率が等しい方法であり、最も基本的で広く使われるサンプリング手法である。無作為サンプリングには、単純無作為サンプリング、層別サンプリング、クラスタサンプリングなどの種類がある。
代表的な無作為サンプリング
- 単純無作為サンプリング：全体の中から完全にランダムにサンプルを選ぶ。
- 層別サンプリング：全体をいくつかの層に分け、それぞれの層からサンプルを抽出する。
- クラスタサンプリング：全体をいくつかのクラスタに分け、ランダムに選ばれたクラスタからサンプルを抽出する。
非無作為サンプリング
非無作為サンプリングは、サンプルの選択において一定の基準や判断を用いる方法である。多段サンプリングともいい、なにかしらの意図が介在するため一般化するには注意が必要である。
非無作為サンプリング
- 連続サンプリングでは、製造過程や調査の進行状況に応じて、一定の間隔でサンプルを抽出する。
- 判断サンプリングでは、専門家や経験に基づいてサンプルを選ぶが、サンプルが偏る可能性がある
サンプリングの精度と誤差
サンプリングを行う際には、サンプルの精度と誤差を考慮する必要がある。サンプルサイズが大きいほど、推定の精度は高くなるが、コストや手間も増加する。サンプリング誤差は、サンプルの特性が母集団の特性と異なるために生じるものであり、信頼区間や標準誤差を用いて評価することができる。適切なサンプルサイズと抽出方法を選ぶことで、誤差を最小限に抑えることができる。
サンプリングの応用
サンプリングは、製造業、品質管理、マーケティングリサーチ、社会調査など、さまざまな分野で応用される。例えば、製造業では製品の品質を検査するためにサンプルを抽出し、全体の品質を推定する。マーケティングリサーチでは、消費者の意見を集めるためにサンプリングを行い、全体の市場トレンドを分析する。社会調査では、限られたリソースで広範な調査を行うために、サンプリング手法が利用される。