人、ネットワーク、レコードのサンプリング| 大学ネットワーク

説明

優れたデータ収集は、優れたサンプルに基づいて構築されています。しかし、サンプルはさまざまな方法で選択できます。サンプルは、人、レコード、ネットワーク、またはその他の単位の無計画なまたは便利な選択ですが、そのようなサンプルの品質、特にデータの収集と分析が行われた後、母集団について適切な結論を引き出すためにこれらの選択方法が何を意味するかが疑問視されます。研究者の判断に基づいてサンプルをより慎重に選択することができますが、その判断が個人的な要因によってバイアスされる可能性があるかどうかに疑問を投げかけます。ランダムな選択と制御方法を使用して統計的に厳密で注意深い方法でサンプルを抽出し、適切な表現とコスト管理を提供することもできます。このコースで説明するのは、これらの最後の種類のサンプルです。個人またはレコードのサンプリングに使用できる単純なランダムサンプリング、個人またはレコードまたはネットワークのグループのサンプリングに使用できるクラスターサンプリング、単純なランダムおよびクラスターサンプルに適用できる層別化、系統的選択、および層別多段階を検討しますサンプル。コースは、ランダム化されたサンプリングの不確実性を推定して要約する方法の簡単な概要で終わります。