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統計学において、多段階サンプリングとは、各段階でより小さなサンプリング単位を用いて段階的にサンプルを採取することである。 [ 1 ]
多段階サンプリングは、母集団をグループ（またはクラスター）に分割するサンプリング手法であるため、複雑なクラスターサンプリングの一種と言えます。まず、1つまたは複数のクラスターを無作為に選択し、選択されたクラスター内のすべての対象者をサンプリングします。
選択されたすべてのクラスターに含まれるすべてのサンプル要素を使用することは、費用がかかりすぎたり、不必要であったりする場合があります。このような状況では、多段階クラスターサンプリングが有効です。研究者は、選択されたクラスターに含まれるすべての要素を使用する代わりに、各クラスターから要素をランダムに選択します。クラスターの構築が第1段階であり、クラスター内のどの要素を使用するかを決定するのが第2段階です。この手法は、母集団のすべてのメンバーの完全なリストが存在しない場合や、それが不適切な場合によく使用されます。
場合によっては、最終的なサンプル要素に到達する前に、複数のレベルのクラスター選択が適用されることがあります。たとえば、オーストラリア統計局が実施する世帯調査では、まず大都市圏を「収集地区」に分割し、これらの収集地区の一部を選択します（第1段階）。次に、選択された収集地区をブロックに分割し、各選択された収集地区内からブロックを選択します（第2段階）。次に、選択された各ブロック内の住居をリストアップし、これらの住居の一部を選択します（第3段階）。この方法により、地域内のすべての住居のリストを作成する必要がなくなり、選択されたブロックのみで済みます。遠隔地では、移動の必要性を減らすために、追加のクラスタリング段階が使用されます。[ 2 ]
クラスターサンプリングと層化サンプリングは表面的な類似点があるものの、本質的には異なる。層化サンプリングでは、すべての層から無作為標本が抽出されるのに対し、クラスターサンプリングでは、単段階または多段階のいずれかで、選択されたクラスターのみが調査される。
利点
デメリット