サンプリングとは
サンプリング（Sampling）とは、母集団全体を調査する代わりに、一部の標本（サンプル）を選び出して分析する手法です。母集団全体の調査（全数調査）が時間的・費用的に困難な場合に、標本から母集団の特性を推定するために使用されます。
| ひとことで言うと | 全体を調べる代わりに、一部を取り出して調査する方法。 |
|---|---|
| どこで使う | 顧客アンケート、品質の抜き取り検査、大規模ログの分析。 |
| 注意点 | 「答えてくれた人だけ」を集めると偏る。無作為性の確保が最重要。 |
確率サンプリング
確率サンプリングでは、母集団の各要素が選ばれる確率が明確に定義されます。単純無作為抽出（ランダムにサンプルを選ぶ）、系統抽出（等間隔で選ぶ）、層化抽出（層ごとにサンプリング）、クラスター抽出（集団単位で選ぶ）などの方法があります。
1母集団を定義誰を対象とするか
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2抽出方法を決める無作為・層化・系統
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3必要数を計算許容誤差から求める
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4標本を抽出決めた方法で選ぶ
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5偏りを確認母集団と属性が近いか
非確率サンプリング
非確率サンプリングでは、選択確率が不明です。便宜的抽出（手近なデータを使う）、判断抽出（専門家が選ぶ）、スノーボール抽出（紹介で広げる）、割当抽出（特定の条件でバランスを取る）などがあります。簡便ですが、バイアスのリスクが高くなります。
サンプルサイズの決定
適切なサンプルサイズの決定は統計分析の精度に直結します。サンプルサイズは、許容誤差、信頼水準、母集団の分散、検出したい効果量などに基づいて算出されます。サンプルが小さすぎると統計的検出力が不足し、大きすぎるとコストが無駄になります。