一般人口とサンプル

均質な物体の集合体は、定量的または定性的に測定されたいくつかの特徴を特徴付けて調査されることが多い。

たとえば、部品のバッチがある場合、その数量はGOSTと品質（部品の標準）に準拠した定量的なフィーチャになります。

必要な場合は、チェックする必要があります標準への準拠は、継続的な調査に頼ることもありますが、実際にはこれは非常にまれです。たとえば、一般の人口に多くの調査対象が含まれている場合、継続的な調査を行うことは事実上不可能です。この場合、コレクション全体から一定数のオブジェクト（要素）が選択されて検査される。したがって、一般的かつ選択的な集団が存在する。

一般はすべてのオブジェクトのコレクションであり、試験または研究の対象となる。一般的な母集団には、原則として有限個の要素が含まれていますが、大きすぎる場合は、数学的計算を簡略化するために集計全体が無限の数のオブジェクトで構成されていることが許されます。

サンプルまたはサンプルは、選択された要素の一部をセット全体から削除します。サンプルは繰り返しまたは反復することができます。最初のケースでは、それは一般の人口に戻され、2番目のケースでは返されません。実際には、ランダムサンプリングがしばしば用いられる。

集合体とサンプルは、代表性によって互いに関連している。換言すれば、標本の特徴に関して母集団全体の特性を自信を持って決定できるようにするためには、標本抽出要素がそれらをできる限り正確に表現することが必要である。言い換えれば、標本は代表的（代表的）でなければならない。

サンプルは多かれ少なかれ代表的なものになりますが、それが全人口の非常に多数から無作為に生産されるならば。これは、いわゆる多数の法則に基づいて述べることができる。この場合、すべての要素はサンプルに入る可能性が同じです。

選択肢にはさまざまなオプションがあります。これらの方法は、原則として2つのバージョンに分けることができます。

• オプション1.一般集団が複数の部分に分割されていない場合、要素が選択されます。この変形例では、単純なランダム反復および反復無し選択を行うことが可能である。
• オプション2：一般集団を部分に分割し、選択した要素を選択します。これには、典型的、機械的およびシリアル選択が含まれます。

単純なランダム選択は、要素がコレクション全体からランダムに抽出される選択です。

典型的な（Typical） - 要素が全体集合からではなく、すべての「典型的な」部分から選択される選択。

機械的 - これはそのような選択です。母集団は、サンプルに含めるべき要素の数に等しい数のグループに分割され、したがって、各グループから1つの要素が選択されます。たとえば、マシンで作成されたパーツの25％を選択し、4番目のディテールをすべて選択し、パーツの4％を選択する場合は25番目のディテールを選択するなどします。同時に、機械的選択が試料の十分な代表性を提供しないことがあると言わざるを得ない。

シリアル - これは選択項目で、要素連続研究の対象となる一連の「シリーズ」全体から選択され、一度に1つではありません。例えば、部品が多数の工作機械によって製造される場合、完全な調査は複数の機械の生産のためにのみ行われる。テストフィーチャが異なるシリーズでばらつきが小さい場合、シリアル選択が使用されます。

エラーを減らすために適用するサンプルを使用して一般集団を評価するための数学的および統計的方法。また、選択的な制御は、単一段でも複数段でも可能です。これにより、サーベイの信頼性が向上します。