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国勢調査とサンプリングの違い

国勢調査とサンプリングは、多くの国で使用されている人口に関する調査データを収集する2つの方法です。 国勢調査は、人口のすべてのメンバーが列挙されている定量的研究方法を指します。 他方、 サンプリングは統計的検定において広く使用されている方法であり、そこではデータセットは集団全体を表す大集団から選択される。

センサスは調査対象の完全な列挙を意味しますが、サンプリングは参加のために選択された要素のサブグループの列挙を意味します。 これらの2つの調査方法はしばしば対比されるので、この記事では、国勢調査とサンプリングの違いを詳しく説明します。 見てください。

比較表

比較基準国勢調査サンプリング
意味人口のメンバーに関するデータを集めて記録する体系的な方法は国勢調査と呼ばれます。サンプリングとは、そのすべての特性において、グループ全体を表すために選択された母集団の一部のことです。
列挙コンプリート部分的
の研究人口の一人ひとりの単位。人口のほんの一握りの単位。
所要時間それは時間のかかるプロセスです。それは速いプロセスです。
コスト高価な方法経済的な方法
結果信頼性が高く正確収集されたデータに誤差があるため、信頼性と正確性が低下します。
エラー現在ではない。人口の大きさによる
に適して不均一な性質の人口。均質な性質の人口。

国勢調査の定義

人口の構成員に関する情報を集め、記録し、分析するためのよく整理された手順は国勢調査と呼ばれています。 それは宇宙の公式かつ完全な数であり、宇宙のあらゆる単位がデータの収集に含まれています。 ここで宇宙とは、それを通してデータを取得することができるあらゆる地域(都市または国)、人々のグループを意味します。

この手法では、母集団全体を考慮して母集団の列挙を行います。 それ故、この方法は情報を集めるために多大な資金、時間および労力を必要とする。 この方法は、男性に対する女性の比率、識字能力のある人々対読み書きできない人々の比率、都市部に住む人々の地方部の人々に対する比率を調べるのに有用である。

サンプリングの定義

サンプリングは、人口の割合が小さいプロセスであると定義されているため、より大きなグループの特性を表すために選択されます。 この方法は、母集団のサイズが非常に大きいため、すべてのメンバーまたは観測値を考慮することが不可能な統計的検定に使用されます。

統計的推論はサンプリング観測に基づいているため、適切な代表サンプルの選択は最も重要です。 したがって、選択されたサンプルは宇宙全体を示し、特定のセクションを示さないようにする必要があります。 代表的なサンプルから集められたデータに基づいて、結論は全人口から引き出されます。 たとえば、ある会社がサンプルをチェックアウトするだけで原材料を注文します。

サンプルを構成する単位は「サンプリング単位」と見なされます。 すべてのサンプリング単位を含む本格的なリストは、「サンプリングフレーム」と呼ばれます。

国勢調査とサンプリングの主な違い

国勢調査とサンプリングの最も重要な違いについては、以下のポイントで詳しく説明します。

  1. 国勢調査は、母集団の構成員に関するデータを収集して記録する体系的な方法です。 サンプリングは、そのすべての特性において、グループ全体を表すために選択された母集団のサブセットとして定義されます。
  2. 国勢調査は、代わりに完全な列挙調査方法として知られています。 これとは対照的に、サンプリングは部分列挙調査法としても知られています。
  3. 国勢調査では、人口のあらゆる単位が研究されています。 それどころか、研究のために母集団から一握りの項目だけが選択されます。
  4. 国勢調査は非常に時間のかかる調査方法ですが、サンプリングの場合は調査に時間がかかりません。
  5. 人口調査方法は人口のすべての価値の調査そして収集を含むので高い資本投資を要求する。 サンプリングとは異なり、比較的経済的な方法です。
  6. 国勢調査を実施することによって引き出された結果は正確で信頼性がありますが、サンプルから引き出された結果にはエラーの可能性があります。
  7. サンプルのサイズが結果のエラーの確率を決定します。つまり、母集団のサイズが大きいほどエラーの可能性が少なくなり、サイズが小さくなります。 高いほどエラーの可能性があります。 すべての項目が考慮されるので、これは国勢調査では不可能です。
  8. 国勢調査は、異質な性質の人口に最も適しています。 均質性に適したサンプリングとは対照的に。

結論

多くの人が国勢調査をサンプリングの反対として解釈します。そこでは、人口のすべてのメンバーがほんの一部ではなく考慮されます。 しかし、国勢調査は人口を列挙するためのサンプリングフレームに基づいています。 したがって、これら2つの定量的研究方法論が異なることは明らかですが、一方が他方より優れているとは言えません。

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