研究のためにサブジェクトのサブセットを使用する方法
「ランダムサンプル」という用語は、医学研究について読んでいるときに多く登場します。 この用語を理解することは、あなたがニュースで出会った健康研究を解釈し、どのようにしてあなたに当てはまるかどうかをよりよく理解するのに役立ちます。
簡単に言えば、ランダムサンプルは、グループ全体を全体として表現するために研究者によってランダムに選択された個人のサブセットです。
目標は、より多くの人口を代表する人々のサンプルを得ることです。
例えば、研究者が米国の大学生のアルコール中毒に関する知識を学ぶことに興味を持っていれば、より多くの人口（言い換えれば「興味のあるグループ」）は、すべての大学のすべての子供で構成されます国。 これらの人々の一人ひとりひとりにインタビューをすることは事実上不可能です。飲み物の種類、飲酒の種類、頻度、飲酒状況週末）などがあります。 そのような巨大な仕事をする代わりに、科学者は、大学生の総人口を表すために、大学生の無作為標本をまとめる。
研究者がランダムサンプルを作成する方法
無作為抽出は、費用がかかり時間がかかることがあります。 しかしながら、研究のためのデータを収集するこのアプローチは、グループ全体を真に代表する偏ったサンプルをまとめる最良の機会を提供する。
大学生の間でのアルコール使用の想像上の研究に戻ると、無作為サンプリングがどのように機能するかがここにあります。 国立教育統計センター（NCES）によると、2015年には米国の大学に約2020万人の学生が入学した。
これらの2,000万人以上の個人は、調査される総人口を表しています。
このグループのサンプルを無作為に抽出するためには、すべての生徒が選択される可能性は同じでなければなりません。 例えば、研究を実施している科学者は、サンプルに、より多くの人口と同じ割合の男性と女性が含まれていることを確認する必要があります。 NCESの統計によると、全大学生の11.5人が女性で、8.7百万人が男性である。 サンプル群は、男性と同じ比率の女性を反映する必要があるだろう。
研究者はジェンダーの他に、研究の特定の目的に応じて、他の特性（例えば、人種、文化的背景、学校の年齢、社会経済的地位など）について同じプロセスを進めたいと考えるだろう。 たとえば、アジア人学生のアルコール飲用を希望する場合は、アジアの学生のみからなるランダムサンプルを作成します。 同じように、週にどのくらいの量の飲み物を飲んでいるかに焦点を当てた研究では、平日に飲む子供だけを調査するためのアンケートなどの方法があります。
無作為抽出物に基づいた健康調査を読むと、集団内の特定の基準に適合するすべての人にではなく、それらを代表する対象のサブセットに基づいて結果が得られることに注意してください。
これは、研究を視野に入れておくのに役立ちます。
ソース：
全米教育統計センター。 "早見表：学校の統計に戻る" 2015。