평신도에게는이 두 가지 개념이 동일하지만 실제로는 모집단의 모든 구성원이 확률 적으로 샘플링 할 때 확률이 매우 낮은 샘플링 이 아닌 선택의 기회가 정당하다는 의미에서 다릅니다. 확률 샘플링과 비 확률 샘플링 간의 다른 중요한 차이점은 아래의 기사에 정리되어 있습니다.
비교 차트
| 비교의 근거 | 확률 샘플링 | 비 확률 샘플링 |
|---|---|---|
| 의미 | 확률 표본 추출은 표본 추출 기법으로 인구 집단이 대표 표본으로 선정 될 평등 한 기회를 얻습니다. | 비보험 성 표본 추출은 표본 추출 방법으로서, 모집단의 어느 개체가 표본으로 선택 될지는 알려져 있지 않다. |
| 대체로 | 랜덤 샘플링 | 비 랜덤 샘플링 |
| 선택의 기초 | 무작위로 | 임의로 |
| 선택의 기회 | 고정 및 알려진 | 지정되지 않고 알려지지 않은 |
| 연구 | 단호한 | 탐험의 |
| 결과 | 편견없는 | 치우친 |
| 방법 | 목표 | 주걱 |
| 추론 | 통계 | 분석적 |
| 가설 | 테스트 됨 | 생성 된 |
확률 샘플링의 정의
통계에서 확률 샘플링은 모집단의 모든 구성원이 표본의 일부가 될 수 있도록 사전 지정되고 동일한 기회가있는 표본 추출 방법을 의미합니다. 이 기술은 무작위 화 원리에 기반을두고 있으며, 절차가 설계되어있어 각 개체의 모든 개체가 동일한 선택 기회를 갖도록 보장합니다. 이는 편향 가능성을 줄이는 데 도움이됩니다.
통계적 추론은 연구자가이 기법을 사용하여 수행 할 수 있습니다. 즉, 얻은 결과를 조사 대상 샘플에서 대상 집단으로 일반화 할 수 있습니다. 확률 샘플링 방법은 다음과 같습니다.
- 단순 랜덤 샘플링
- 층화 샘플링
- 클러스터 샘플링
- 체계적인 샘플링
비 확률 샘플링의 정의
샘플링 방법에서 우주의 모든 개인에게 표본의 일부가 될 평등 한 기회가 주어지지 않을 때이 방법은 비 확률 표본이라고합니다. 이 기술에 따라, 인구 집단에 붙을 확률은 없으며 선택은 연구자의 주관적인 판단에 달려있다. 따라서 시료 채취자가 취한 결론을 표본에서 전체 인구로 추측 할 수는 없습니다. 비 확률 샘플링 방법은 다음과 같습니다.
- 편리한 샘플링
- 할당량 샘플링
- 심판 또는 목적 샘플링
- 눈싸움 표본 추출
확률 및 비 확률 샘플링의 주요 차이점
확률 샘플링과 비 확률 샘플링 간의 중요한 차이점
- 모집단의 피험자가 대표 표본으로 선정 될 평등 한 기회를 얻는 표본 추출 기법을 확률 표본 추출 (probability sampling)이라고합니다. 모집단의 어느 개체가 표본으로 선택 될지 알 수없는 표본 추출 방법을 비 확률 표집이라고합니다.
- 확률 샘플링의 기초는 임의 화 또는 우연이므로 임의 샘플링이라고도합니다. 반대로, 비 확률 샘플링 무작위 화 기법에서는 샘플 선택에 적용되지 않습니다. 따라서 비 임의 샘플링으로 간주됩니다.
- 확률 샘플링에서, 샘플러는 샘플의 일부가되도록 임의로 대표자를 선택하는 반면, 비 확률 샘플링에서는 연구자가 샘플에 속하는 임의로 선택합니다.
- 확률 샘플링에서 선택의 기회는 고정되어 있으며 알려졌다. 비 확률 샘플링과 달리, 선택 확률은 0입니다. 즉, 지정되지 않았습니다.
- 확률 샘플링은 연구가 결론적으로 결정적 일 때 사용됩니다. 반면에, 연구가 탐색 적이라면, 비 - 확률 표본 추출이 사용되어야한다.
- 확률 샘플링으로 생성 된 결과는 바이어스가 없으며 비 확률 샘플링의 결과는 다소 편향되어 있습니다.
- 피험자가 확률 표본 조사에서 연구자에 의해 무작위로 선택되기 때문에 전체 표본을 나타내는 범위가 비보험 표본 추출과 비교하여 더 높습니다. 그래서 확률 표본에서는 전체 인구 집단에 결과를 외삽 할 수 있지만 비 확률 표본 추출에서는 가능하지 않습니다.
- 확률 샘플링 테스트 가설은 비 확률 샘플링을 통해 생성됩니다.
결론
확률 표본 추출은 모든 개체가 표본의 일부가 될 수있는 기회를 얻는 무작위 추출의 원칙을 기반으로하지만, 비 확률 표본 추출은 특성이 모집단 내에 고르게 분포되어 있다는 가정하에 샘플러가 이렇게 선택된 표본은 전체 인구를 나타낼 것이고 그려진 결과는 정확할 것이다.
