サンプル データ

Analytics には、次の 3 つのサンプリングの種類があります。

• レコード サンプリング（属性サンプリング）
• 金額単位サンプリング
• 従来の変数サンプリング

選択するサンプリングの種類は、行う分析の性質とデータの性質によって決まります。

使用するサンプリングの種類に関する指針については、データのサンプリングを参照してください。

サンプリング コマンドの順序

サンプル コマンドは、特定の順番で使用されるように設計されています。

従来の変数サンプリングの順番

1. CVSPREPARE – 母集団を階層化し、各層の適切なサンプル サイズを計算します。
2. CVSAMPLE – レコードのサンプルを抽出します。
3. CVEVALUATE – レコードの母集団全体に対して、サンプルで見つかった誤謬を推定します。

金額単位のサンプリングまたはレコードのサンプリングの順番

1. SIZE – 適切なサンプル サイズを計算します。
2. SAMPLE – レコードのサンプルを抽出します。
3. EVALUATE – レコードの母集団全体に対して、サンプルで見つかった誤謬を推定します。

コマンド説明

コマンド	説明
CVSPREPARE	母集団を階層化し、各層の統計的に有効なサンプル サイズを従来の変数サンプリングのために計算します。
CVSSAMPLE	従来の変数サンプリング方法を使用して、レコードのサンプルを抽出します。
CVSEVALUATE	従来の変数サンプリングのために、サンプル分析の結果を母集団全体に対して推定するための 4 つの方法があります。
SIZE	金額単位のサンプリングまたはレコードのサンプリングに対し、統計的に有効なサンプル サイズおよびサンプル間隔を計算します。
SAMPLE	レコード サンプリングまたは金額単位サンプリング方法を使用して、レコードのサンプルを抽出します。
EVALUATE	レコード サンプリングまたは金額単位サンプリングでは、サンプリングされたデータで決定された誤謬を基に母集団全体を予測し、逸脱率の上限または誤謬額を計算します。