経営研究におけるサンプリング技術

サンプリングとは、さらなる分析のために大量のデータから特定の数のエントリを選択することです。ビジネス調査は、特に人口統計などの市場重視の調査で、大量のデータを生成することがよくあります。ビジネスリサーチにおけるサンプリングテクニックにより、研究者は、より大規模なコレクションの傾向を正確に表していると考えている、より管理しやすいデータのサブセットを扱うことができます。

一次研究

企業は、2つの異なる方法でサンプルを採取するための研究データを入手します。最初の主な研究は、その情報源からデータを掘り出すことです。調査は、直接、電話、インターネット、その他の方法で行われるかどうかにかかわらず、最も一般的な形式の一次調査です。一次研究の結果は独自のものです。つまり、研究者によって特別に許可されたり、一般に公開されたりしない限り、他の企業は一次研究の結果にアクセスできません。

二次研究

一次研究の結果が他の研究者と共有されている場合、他の研究者は二次研究を行っています。二次研究は本質的に、関連性のある貴重なデータを大量に収集するために時間をかけた他の人々の努力に頼っています。労働統計局からの平均所得の数字を調べることは二次研究の例です。局はすでにデータの広範囲な調査と編集を行っているので、他のビジネス研究者はほとんどまたはまったく費用をかけずにデータを利用することができます。

無作為抽出

無作為抽出では、一定数のデータ項目を完全に無作為に選択してから、さらなる分析に使用します。ランダムサンプリングは、かなり均質なデータセットを分析するときに効果的な手法です。特定の州で病的肥満と診断された人の割合を判断しようとしている会社を想像してみてください。数百万エントリのデータセットを扱うのではなく、数百エントリのランダムサンプルを合理的に分析して、データセット全体の統計に近い数に到達することができます。

N番目の名前サンプリング

系統的サンプリングとも呼ばれるN番目の名前のサンプリングは、ランダムサンプリングと似ていますが、任意のデータ選択の影響が少なくなる点が異なります。系統的サンプリングは、サンプルに含めるためにｎ番目毎のデータ入力を選択することを含む。たとえば、100万件のアンケート回答のデータセットがある場合、サンプルに含めるエントリを1000分の1ごとに選択すると、1000エントリのサンプルを管理しやすくなります。