일부 예비 정의

계층화 된 무작위 샘플링의 원리
​ 사용 가능한 샘플링 방법 중이 방법은 우선 상대적으로 균질 한 계층을 구성하는 데 있습니다. 대상 인구에서. 둘째, 각 계층 내에서 샘플을 결정합니다.
모집단의 계층화는 연구에 따라 선택한 관심 변수로 구성되며 여러 유형이 될 수 있습니다.

이러한 변수를 선택하려면 대상 집단에서 이러한 변수를 알고 있어야 계층 구성 단계에서 고려해야합니다.
각 계층은 엄격하게 배타적이어야합니다. 즉, 개인은 단일 계층에만 속할 수 있습니다.
상대적으로 균질 한 지층의 경우 각 지층에 대한 샘플 선택에 비례적인 접근 방식을 가질 수 있습니다. 즉, 샘플의 각 계층은 대상 인구의 계층에 대해 동일한 대표성을 갖습니다.
목표 중 하나는 통계적 추론에서 표본 결과로부터 대상 집단에 일반화 된 결론을 도출 할 수 있도록하는 것입니다.

Morbihan 부서에 적용된 계층화 된 무작위 샘플링 계획의 예

Morbihan의 모든 주민 (다음 주소의 Opendata에서 데이터를 사용할 수있는 INSEE 인구 조사)과 같은 대상 인구를 고려해 보겠습니다. https://www.insee.fr/fr/statistiques/1893198 ), 주 거주지는 부서에 있으며, 1 일 2020 년 1 월.
유지되는 관심 변수는 Morbihan 주민의 성별 및 연령 그룹 (5 세 17 세 그룹)입니다.
우리는 다음과 같이 분포 된 대상 인구에 34 개의 계층 (성별 2 개 x 17 개 연령 그룹)을 가지고 있습니다.

각 지층의 모집단은 상대적으로 동질 적이므로 방법이 적합합니다.
인구 크기를 사용하여 각 계층에 대한 인구의 일부를 계산할 수 있습니다.
1,000 명의 표본에 동일한 인구 대표성을 적용하여 다음과 같은 계층화를 얻습니다.

원하는 정확도를 측정하기 위해 일반적으로 95 %로 설정된 신뢰 수준을 사용하여 신뢰 구간 을 계산합니다. 신뢰 구간을 사용하면 아래 문서에 설명 된 규칙에 따라 오차 한계를 정의하고 계산할 수 있습니다.
​ http://success.openhealth.fr/fr/articles/3928466-intervalle-de-confiance
​

이 샘플은 대상 집단을 대표하기 위해 각 계층에서 질문 할 대상을 구성 할 수 있으며 샘플링의 첫 번째 단계를 구성합니다.

샘플링의 두 번째 단계는 각 계층에서 인터뷰 할 개인을 선택하는 것입니다.
표본에서 개인의 선택은 대체없는 무작위 선택으로 간주 될 수 있습니다. 포함 기준을 충족하는 개인은 무작위로 추첨되지만이 개인은 다시 질문되지 않습니다.

분석 단계에서 질문을받은 개인은 나중에 사용될 수있는 설명 변수의 보강을 허용하는 설문을받을 수 있습니다. 이를 통해 하위 모집단에 대한 분석을 구체화 할 수 있습니다.

SARS-Cov-2 바이러스에 대한 혈청 학적 검사 적용

Morbihan 부서 내에서 SARS-Cov-2 바이러스의 혈청 유병률 조사를 수행하기 위해 부서 인구를 대표하는 위의 샘플링 방법을 사용할 수 있습니다. , 무증상 환자를 포함한 연구에서.

의 측정 시험의 품질 , 특히 역학 2 개 인자에 의해 측정된다 :

다음 문서에서이 두 개념에 대한 자세한 설명을 찾을 수 있습니다.
​ http://success.openhealth.fr/fr/articles/3928135-sensibilite-et-specificite-d-un-test

각 계층의 대표성 수에 도달하려면 개인을 무작위로 선택해야합니다.
연구 참가자는 가장 엄격한 익명 성을 존중해야합니다.

취약성 기준 : > 65 세, 당뇨병, 심혈관 또는 호흡기 질환, 질병 또는 치료로 인한 면역 약화 , 활성 또는 비만 암
​ 거주지 : 집단적 또는 개별적
​ 전문적 활동 직업 및 구금시이 기능을 행사할 가능성
​ 핸디캡
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​ 모든 정보는 다음을 허용합니다.