層別ランダムサンプリングのすべて
層別ランダムサンプリングとは何ですか？
サンプルは、より大きな母集団のミニ表現です。
サンプルは、非公式または正式に決定することができます。 しかし、 特定の科学的方法に基づいて体系的に開発された試料は、一般に、より大きな集団について一般化するためにより有用であると認識されている。
層別化は何を意味しますか？
層別サンプルは、重要な点で異なるとみなされる均質なサブグループで構成されています。 これらの均質なサブグループの集合は、階層と呼ばれる。 このサンプリング方法は、集団を単純なランダムサンプルが選択される均質なサブグループに分割することを可能にする 。
層別化されたサンプルはなぜ有用なのですか？
層別ランダムサンプリングの目的は、実施される研究に関連性があると考えられる異なるサブグループから参加者を選択することである。 例えば、調査の結果は、年齢、性別、職歴、人種や民族、経済状況、達成された教育の水準などの被験者の属性によって影響を受ける可能性がある。
これらの潜在的に影響力のある特性が、母集団全体におけるこれらの特性のパターンを反映することが合理的に仮定され得るように、層別サンプルが構築される。 このようにして、サンプルは採取された集団を反映するが、サンプルはより大きな集団を代表するとは言えない。
層別サンプルのメンバーの選択はランダムプロセスではないことに注意してください。 つまり、地層が確立されると、単純な無作為サンプリングが各地層のサンプルのメンバーを選択するために使用されます。
確率的な意味は何ですか？
層別無作為標本は、標本集団を選択するために使用されるすべての方法が、標本集団がどのように標本が選択されたより大きい（宇宙）集団にどのように代表的であるかを推定する信頼性の高い方法を提供するため、 言い換えれば、 確率的サンプルは、研究者が、選択されたサンプルがサンプルが描かれたより大きい母集団を表しているか否かを推定することを可能にする。
例
同質サブグループとより大きな標本集団との間の相違に関心がある場合には、層別ランダムサンプリング法を使用する。
ビジネスクライアントの人口をGen-Xers、Gen-Yers（Millennial）、Baby Boomersの3つのグループに分けることができます。 さらに、Gen-XersとGen-Yersの両方が、ビジネス顧客全体の比較的小さな少数であると信じる理由があります。 Gen-Xersは顧客全体の約5％、Gen-Yersは顧客の約10％を占めています。
100人のメンバー（n = 100）の単純な無作為標本は、10％のサンプリング率を使用すると5つのGen-Xersと10のGen-Yersを生成する可能性があります。 偶然にも、サンプル中のGen-Xers数とGen-Yers数を減らすことは可能です。 階層化は、より代表的な結果を生み出す可能性が高い。 私たちは、各グループに少なくとも25人の人がいたいと考えています。 100（n = 100）のサンプルをまだ取っておけば、Gen-Xers 25個、Gen-Yers 25個、Baby Boomers 50個をサンプリングできます。
私たちは、人口の10％がMillennialsまたはGen-Yers（または約100名の顧客）であることを知っています。25人のクライアントの無作為抽出サンプルでは、層内サンプリングの割合が25/100または25％になります。ベビーブーマーではない50人のクライアントのうちGen-Xersであり、層内の割合は25/50または50％になります。
したがって、50のGen-Xersと100のGen-Yersは、合計150のクライアントサンプルです。 クライアント全体の人口は1000人であるため、Gen-XersとGen-Yers（合計150人のクライアント）を除いて、Baby Boomersである850のクライアントが残ります。 ベビーブーマーの層内サンプリング割合は50/850または約5.88％です。
2つのことが明らかである：（1）3つのグループは、 集団全体よりもグループ内でより均質である 。 これは分散が少ないことを意味し、 統計精度を高める機会を提供します。 （2）サンプルが階層化されているので、 意味のあるサブグループ推論を行うことができるように、各グループから十分なメンバーが存在する。
サブグループが非常に小さいが重要な方法で区別されている場合は、集団全体を表現し、 集団の主要サブグループを表すことが重要な場合は、単純なランダムサンプリングよりも層別サンプリングが優先される場合があります。 層別サンプリング法を用いることにより、研究者は研究成果の議論においてサブグループを差別化できることを効果的に保証することができる 。