「クラスターサンプリング」は、層化抽出と関係の深い二段階のサンプリング手法です。まず、サンプルに含める下位集団をランダムに選び、その後、選ばれた各下位集団の中で行(標本)をランダムに抽出します。
次のうち、どの状況では層化抽出よりクラスターサンプリングのほうが望ましいでしょうか?
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
サンプリングとは何か、なぜ有用なのかを学び、利便抽出が引き起こす問題を理解し、真のランダム性と疑似乱数の違いを学びます。
無作為抽出の4手法(単純、系統、層別、クラスター)を、いつどのように行うかを学びます。
現在の演習
相対誤差を用いて標本統計量の精度を定量化し、サンプリング分布を生成して推定のばらつきを評価する方法を学びます。
未知の母集団のばらつきを推定するためのリサンプリング手法であるブートストラップの使い方を学びます。サンプリング分布とブートストラップ分布の違いも理解します。