サンプリングは分析化学の重要なステップであり、研究者が大規模な母集団から代表的なデータを収集できるようにします。一般的なサンプリング方法には、ランダム、判断、体系的、層別、クラスターサンプリングがあります。
ランダムサンプリングは、母集団の各メンバーがサンプルに選択される可能性が均等である方法です。ランダムサンプリングでは、多くの場合、乱数ジェネレーターまたは抽選タイプの方法を使用して、個人をランダムに選択します。たとえば、ポリマーシートの特性を分析する場合、シートを 1 cm x 1 cm の均等なセクションに分割し、乱数表を使用して 10 セクションをランダムに選択して分析することで、ランダムサンプリングを使用できます。これにより、シート全体で偏りのないサンプルが選択されます。ランダムサンプリングは偏りを最小限に抑え、母集団全体を正確に表すサンプルを作成するのに役立ちます。
判断サンプリングは、目的サンプリングまたは選択的サンプリングとも呼ばれ、研究に最も適していると思われる個人またはサンプルを選択するために研究者の判断または専門知識に依存する非確率法です。たとえば、研究者が魚類におけるポリ塩化ビフェニル (PCB) の生体内蓄積を研究しているとします。その場合、研究者は、小さい、または不健康に見えるなどの特定の基準を満たす魚のみを厳選してサンプリングすることがあります。この方法は、規制当局が収集するサンプルを定義するために特定の基準を要求する場合によく使用されます。
体系的サンプリングでは、ランダムに開始点を選んだ後、集団から n 番目の個体を選択します。たとえば、環境研究では、体系的サンプリングを使用して湖からサンプルを収集できます。そのためには、湖をグリッドに分割し、各セクションから一定の間隔でサンプルを採取して、湖全体の空間的カバーを確保します。このアプローチは、水中の酸素分布などの空間的傾向を含む研究に役立ちます。
層別サンプリングでは、研究に関連する特定の特性に基づいて、集団を明確なサブグループまたは層に分割します。次に、集団内での比率に応じて、各層からサンプルをランダムに選択します。たとえば、都市の空気中の粒子状物質を研究する場合、層別サンプリングを使用して、集団を粒子サイズのカテゴリ (例: 細かい、粗い) に分割できます。次に、各粒子サイズグループからサンプルを採取し、全体の汚染レベルに対する寄与を評価します。この方法では、各サブグループ内でより正確な分析が可能になり、サンプリング誤差が減少します。
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