人口や研究サンプルは、共通の特性を共有し、興味のあるデータを得るために、統計によって分析された個人のグループです。
統計だけでは、正確な科学としては意味がありません。このため、母集団とサンプルの両方が存在するために不可欠です。
母集団は、観測が行われる個人または要素のセットとして理解できます。
このグループは有限または無限であり、人々、出版社、テレビ番組、動物、植物種などで構成されます（Punta、2017年）。
サンプルは、その一部として、研究が行われる母集団から派生したサブセットです（David、2017年）。
これは、ランダム性、層別化、または体系化を含むさまざまな方法を使用して選択されます。サンプルを選択するプロセスは、サンプリングと呼ばれます。
サンプリングでは、数学および論理式を使用して、母集団の代表的なセグメントを選択します。また、この選択を行うためのパラメーター、手順、および基準を確立します。
サンプリングは、母集団全体に共通する特定のデータを正確に表すことができる個人のグループを選択する責任があります。
人口の概念の定義
母集団は、特定のコンテキスト内で共通の機能を共有する要素、個人、またはメジャーの一般的または全体的なグループです。
研究対象集団の一部となる個人を選択する際には、これらの特性を考慮に入れる必要があります（BMJ Publishing Group、2017年）。
人口特性
統計的調査では、調査する母集団を選択するときに、次の機能またはパラメータを考慮する必要があります。
天気
時間は、調査対象の人口が見つかる時系列の瞬間です。調査したい母集団が年代順に5年前に位置しているか、逆に現在にあるかを判断することが重要です。
統計的調査では、長期にわたって関連情報を特定することを目的として、何年も何世代にもわたって集団を調査できます。
量
この項目は、人口を構成する人々の数、つまりそのサイズを指します。
母集団のサイズは、調査セグメント（サンプル）のサイズを決定するため、調査で最も重要な項目の1つです。
一方、研究集団のサイズは、研究エンティティによる時間とリソースの可用性に依存します。
スペース
空間は、調査対象の人口が配置される物理的な場所です。人口の大きさと同様に、調査地域の範囲は、研究者が手元にある時間とリソースに依存します。
均質性
この項目は、研究トピックに関連して選択されたメンバーの特性間の類似性について話します
サンプルコンセプトの定義
サンプルは、母集団から取得した有限で重要なセグメントまたはサブセットです。広域スペクトルの調査プロセスでは、サンプルを選択することが不可欠です。
これは、個人の大規模なグループの研究には、お金、時間、労力への多額の投資が必要だからです（Inc、2017）。
標本は、母集団全体の画像を取得するのに十分な傾向があります。厳密に選択すると、研究は一般的な母集団を表すデータを生成できます。
サンプリング
研究者の興味に応じて、さまざまな方法でサンプルを取得できます。研究の質と分析する特徴により、選択するサンプルのタイプが決まります（López、2004）。
サンプルは、以下の方法を使用して選択できます。
1- ランダム：このサンプリング方法は、母集団のメンバーの予測できない選択に基づいています。これは、母集団のすべてのメンバーがサンプルの一部となる機会が平等であることを特徴としています。
2 - 成層：成層人口のグループまたは階層への分割で構成されています。これらのグループは、調査する特性を考慮して形成されます。これらの層のそれぞれは、人口に関連して比例した方法で選択されます。
3- 体系的：このサンプリング方法は、母集団から個人を選択するパターンの識別から始まります。この方法で確立される選択基準は、ほとんどの場合数値です。たとえば、研究者がスーパーに入る10人ごとに1人の女性にインタビューする場合があります。
サンプルのサイズ
サンプルのサイズとは、サンプルに含まれる個体の数を指します。したがって、サンプルに含まれる個人の数は、その研究で達成される精度に依存します。
理想的には、より大きなサンプルを調査する必要があります。これらのサンプルは、一般的な母集団に関するデータをより正確に生成するためです。
ただし、サンプルのサイズは、研究者が利用できる時間とリソースに左右されます。
ほとんどの経験豊富な研究者は、サンプルに最低30人の個人を含めることを推奨しています。ただし、研究の種類に応じて、サンプルは一般的な人口の10％または20％で構成されます。
サンプルを研究する利点
母集団を研究する代わりにサンプルを研究することには、次の利点があります。
- 時間：個人の小さなグループを研究するときに時間を節約できます。
- コスト：必要なリソースが少ないため、研究プロセス内のコストを節約することもできます。
- 実現可能性：人口全体を調査することは、ほとんど常にありそうもない仕事です。サンプルを研究するとき、サンプルのすべてのメンバーが分析されることが保証されます。
- 段階的な増加：研究に投資できるリソースと時間が増加するにつれて、サンプルのサイズが増加する可能性があります。これは、調査の精度を調整することを可能にします。これは、集団を研究するときには起こりません。
- 特定の選択：同種の特性のグループを選択することが可能になり、特定の方法で最も関連性の高い機能または特性を分析する可能性が高まります。
参考文献
- BMJ Publishing Group、L。（2017）。人口とサンプル。母集団から取得：bmj.com
- （2017）。統計ソリューション。人口とサンプルの違いは何ですか？：statisticssolutions.com
- Inc、W.（2017）。ビジネス辞書。統計サンプルから取得：businessdictionary.com
- ロペス、PL（2004）。人口サンプルとサンプリング。ゼロ点。
- プンタ、U。d。（2017）。数学モジュールIII。母集団とサンプルから取得：contentdigitales.ulp.edu.ar。