サンプリング設計

有限母集団サンプリングの理論では、サンプリング設計は、考えられるすべてのサンプルについて、それが抽出される確率を規定する。

数学的には、サンプリング設計は関数で表される。${\displaystyle P(S)}$これはサンプルを抽出する確率を示します${\displaystyle S.}$

ベルヌーイサンプリング中、${\displaystyle P(S)}$は

${\displaystyle P(S)=q^{N_{\text{sample}}(S)}\times (1-q)^{(N_{\text{pop}}-N_{\text{sample}}(S))}}$

各要素について${\displaystyle q}$はサンプルに含まれる確率であり、${\displaystyle N_{\text{sample}}(S)}$はサンプル中の要素の総数です${\displaystyle S}$そして${\displaystyle N_{\text{pop}}}$は、母集団における要素の総数（サンプリング開始前）です。

ビジネスリサーチにおいて、企業は顧客、クライアント、従業員などのサンプルを作成し、意見を収集する必要があることがよくあります。サンプル設計は、多くの組織にとってマーケティングリサーチや従業員リサーチの重要な要素でもあります。サンプル設計の過程で、企業は次のような質問に答える必要があります。

• 対象となる母集団、標本抽出枠、標本抽出単位は何ですか？
• 達成すべき適切な誤差範囲はどれくらいでしょうか？
• 標本誤差と非標本誤差はどのように評価し、バランスを取るべきでしょうか？

これらの問題は非常に慎重な検討が必要であり、いくつかの情報源で優れた解説が提供されている。^{[ 1 ] [ 2 ]}

• ベルヌーイサンプリング
• サンプリング確率
• サンプリング（統計）

• Sarndal、Swenson、およびWretman（1992）、『モデル支援型調査サンプリング』、Springer-Verlag、ISBN 0-387-40620-4