紹介します
研究用語として、「サンプル・標本」とは測量のために、人・物・アイテム等の母集団から抽出した小さな集団です。研究発見が母集団を一般化できるように、サンプルは母語団を代表できる必要があります。
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サンプルを通して、研究者は１つの標本から、全母集団と同じの答えをもらえるので、コストを抑えられます。また、有意抽出は無作為抽出より、さらに低価格です。人探しとデータ収集の費用が節約できますから。
ベネフィット
データ収集方法
定量的研究の2番目重要なステップとはデータ収集です。データ収集が２つの部分に別れます。それは「サンプリング方法」と「アンケート調査と世論調査のデータ収集」ということです。
データ収集方法：サンプリング方法
定量的研究には2つの主なサンプリング方法があります。
確率的と非確率サンプリングです。
確率的サンプリング：母集団から、人を選別し、サンプルを作る確率論理の1つです。サンプルの参加者は無作為に選択されます。そのため、母集団の一員として、誰でもサンプルになれる同じチャンスがあります。
確率的サンプリングは主な4つのタイプがあります：
単純無作為抽出：名前の通りに、単純無作為抽出はただサンプルの部分を無作為に選ぶことです。目的の母集団が大きな場合、この方法を選択します。
層化抽出：この方法で、大きな母集団が２つのグループ（層）で分かれ、サンプルのメンバーがこの2つのフループから無作為に選ばれています。この２つのグループ・層は一致しないほうが一番理想的です。
集落抽出：主なセグメントがいくつかの集落を分かれるという確率的方法です。この方法はよく地理的・人口学的な細分のパラメーターに使います。
系統抽出：系統抽出とはサンプル選択の初め、無作為に選ばれ、他の残った部分は固定的な期間に選択されるという方法です。母集団のサイズを目的サンプルのサイズに分けると、この期間が計算できます。
非確率的サンプリング：研究者は自分の知識や経験を活かし、サンプルを作成するという方法です。しかし、研究者の意思に基づく方法なので、母集団の全員はサンプルになれるチャンスが同じではありません。
非確率的サンプリングは5つのモデルがあります：
便宜的抽出：この方法で、サンプルに選択される理由は1つだけあります。それは、研究者との関係です。こいうサンプルは他のパラメーターに関していないので、作成しやすいし、時間もかかりません。
連続サンプリング：便宜的抽出と少し同じですが、連続サンプリングには研究者が1つの部分、あるいは、サンプル1つのグループを選び、長い時期で研究し続けると、また他のサンプルに同じな過度を繰り返すことができるという方法です。
割り当てサンプリング：この方法を通して、研究者は目的に関する特徴や性格などの個人的な知識に基づいて、各グループ・層を作成できます。こうしたら、研究者の理解力によると、様々なグループ・層からのメンバーがサンプルの参加者になれます。
スノーボールサンプリング：連絡・情報収集しにくい目的の母集団に対する方法です。サンプルのメンバーが同じところで集まるのが難しい場合、よく使います。
有意抽出：ただ研究者の経験やスキルに基づいて、サンプルを作成するサンプリング方法です。
