샘플링 설계

유한 모집단 표본 추출 이론에서 표본 설계는 가능한 모든 표본에 대해 추출될 확률을 명시한다.

수학적 공식화

수학적으로 샘플링 설계는 $샘플{\displaystyle }$ S${\displaystyle .}$ ${\displaystyle$ S$.}$을(를) 그릴 확률을 제공하는$$ P($S{\displaystyle }$ ${\displaystyle P(S)}$ 함수로 표시된다.

표본 설계 예제

베르누이 샘플링 중에 $P{\displaystyle (S}$ ${\displaystyle )}$ ${\디스플레이$ 스타일 $P(S)}$은(는)에 의해 제공된다$$.

${\displaystyle P(S)=q^{{N_{\text{sample}}번(1-q)^{{\text}-{pop}-N_{\text{sample}}}}}}}}}}}$

여기서 각 요소 $q$에 대해 ${\displaystyle$ $q$$}$은$($는) 샘플에 포함될 확률이고$$ $N{\displaystyle {}_{}}$ $($ ${\displaystyle )}$은 $샘플$ S ${\displaystyle$$$S$}$의 총 요소 수이며 N$$ ${\displaystyle {\text{pop}}_{}}$ ${\$은 모집단 내의 총 요소 수입니다.사전 샘플링 시작).

경영연구용 샘플디자인

사업연구에서 기업은 의견을 수렴하기 위해 고객, 고객, 직원 등의 샘플을 생성해야 하는 경우가 많다. 샘플 디자인은 또한 많은 조직에서 마케팅 연구와 직원 연구의 중요한 요소다. 샘플 설계 중에 기업은 다음과 같은 질문에 답해야 한다.

• 관련 모집단, 표본 추출 틀, 표본 추출 단위는?
• 달성해야 할 적절한 오차 범위는?
• 표본오차와 비표본오차는 어떻게 평가하고 균형을 맞춰야 하는가?

이러한 문제들은 매우 세심한 검토가 필요하며, 좋은 논평은 여러 출처에서 제공된다.^[1][2]

참고 항목

• 베르누이 샘플링
• 샘플링 확률
• 샘플링(통계)

참조

추가 읽기

• Sarndal, Swenson 및 Wretman(1992) 모델 보조 측량 샘플링, Springer-Verlag, ISBN0-387-40620-4