比例配分の利点

特定の大学の学生など、特定の人口に関する情報を取得するには、代表的な学生のサンプルを使用すると便利です。研究者はこのサンプルから情報を得て、研究の結果を母集団全体に広げます。この方法は研究の過程を単純化する。統計的に健全な標本を母集団から取得する方法はいくつかあります。そのような方法の１つは比例配分であり、これは一種の層別サンプリング法である。

層化抽出法

層別サンプリングは、特定の特性に基づいて人口をさまざまな層に分割します。たとえば、研究者は収入に基づいて人口を低所得層、中所得層、高所得層に分割することができます。研究者は、各階層内から選択されたサンプルができるだけその階層を代表するように、特性を選択する必要があります。

比例配分

研究者が母集団を異なる階層に分割した後、各階層から何人の人がサンプリングするかという問題が生じます。たとえば、1人の層が1,000人の人で構成され、もう1人の層が2,000人の人で構成されている場合は、これらの大規模なグループを表すサンプルを適切な方法で描画する必要があります。異なる階層からサンプルを引き出す1つの方法は、比例配分です。この方法では、研究者は各層から同じ割合の人々、例えば層の５％をサンプルとして用いる。

単純さ

比例配分の1つの大きな利点は、これが簡単な実行方法であるということです。各階層から人口の5パーセントを選択するのは比較的簡単な方法です。各層内の人々の見解の多様性を適切に表すために、各層から異なる数の人々を引き出すことを伴うサンプリングの他の方法がある。

代表性

比例配分のもう1つの利点は、母集団内の階層のサイズを表すサンプルサイズが生成されることです。たとえば、ある階層が1,000人からなり、別の階層が2,000人からなる場合、比例配分で各階層から1パーセントのサンプルが取り出される可能性があります。つまり、研究者は最初の階層から10人、2番目の階層から20人を選択します。 2番目の階層には1番目の階層よりも多くの人がいるので、このサンプルは各階層から同数のサンプルを選択するよりも母集団を代表しています。