ТЕОРІЯ ВИБІРКИ: ПРОСТІ, ПОДВІЙНІ ТА МНОЖИННІ ПРИКЛАДИ - НАУКА - 2025

Теорія вибірки , статистичної, є вибором підмножини одиниць в даній групі (відоме як статистична сукупність). Мета полягає у визначенні загальних характеристик усіх індивідів, але керуючись атрибутами вибраних у вибраному підмножині, не вивчаючи всієї сукупності.

Спостереження, яке проводиться, має на меті визначити одну або декілька спостережуваних характеристик у об’єктах чи людях, які вивчаються, які статистично представлені як самостійні одиниці. У поєднанні з вибіркою для проведення досліджень застосовуються теорії статистики та ймовірності.

Простий вибірки

Проста вибіркова ймовірність полягає у виборі вибірки зі статистичної сукупності, в якій кожен елемент має однакову можливість бути вибраним випадковим чином. У цьому методі вибірку сукупності не поділяють на більшу частину або не розділяють на секції.

Тому будь-яку пару елементів можна вибирати з однаковою ймовірністю. Тобто, якщо з вибірки вибрано одиницю, наступний, який буде обраний, має таку ж ймовірність вибору, як і будь-який інший варіант.

Цей випадковий вибір значень мінімізує перевагу для певної одиниці чи індивіда в даному вибірці, створюючи випадкове середовище для проведення необхідного аналізу. Крім того, його використання спрощує аналіз результатів.

Різниця в результатах, отриманих між окремими людьми, як правило, є хорошим показником результату в цілому: якщо дисперсія отримана у вибірці з 10 осіб, отриманих із 100 населення, велика ймовірність, що ця кількість буде однаковою чи подібною у популяції 100 особин.

Приклад

Якщо зразок з 10 осіб буде отриманий від населення будь-якої країни, швидше за все, буде отримано загалом 5 чоловіків та 5 жінок.

Однак у цьому типі випадкової вибірки зазвичай складається 6 осіб однієї статі та 4 другої, враховуючи кількість людей.

Ще один спосіб поглянути на простий вибірки - взяти аудиторію з 25 осіб, покласти їх імена на папір і помістити їх у мішок.

Якщо з цієї сумки вибирають 5 паперів, не бачачи їх і навмання, люди, які виходять, представляли б просту вибірку загальної кількості населення в класі.

Подвійний відбір проб

Подвійна статистична вибірка була створена для того, щоб дати більший рівень глибини результатам, отриманим від простої вибірки. Цей метод зазвичай використовується для великих статистичних сукупностей, і його використання являє собою вивчення додаткових змінних до тих, які отримані при простому відборі.

Цей метод також часто називають двоступеневим відбору проб. Його використання має головну перевагу отримання більш конкретних результатів і з меншою ймовірністю помилок.

Зазвичай подвійна вибірка застосовується тоді, коли результати, отримані на основі простої вибірки, не є визначальними, або коли вони залишають сумніви у статистиків.

У цьому випадку додаткова вибірка отримується з тієї ж статистичної сукупності, з якої була отримана перша, а результати порівнюються між двома, щоб проаналізувати їх та зменшити похибку.

Подвійний відбір проб широко застосовується при оцінці характеристик певних масових товарів (наприклад, іграшок) та в контролі якості компаній, що займаються продукцією, схильною до фабричних помилок.

Приклад

Зразок розміром 100 одиниць виходить на основі багато 1000 іграшок. Оцінюються характеристики видобутих 100 одиниць і визначається, що результати не є достатньо переконливими, щоб вирішити, чи слід відкидати партію іграшок чи віднести до магазинів.

Як наслідок цього, з тієї ж партії 1000 іграшок черпають додатковий зразок ще 100 іграшок. Він оцінюється заново і результати порівнюються з попередніми. Таким чином визначається, чи партія несправна чи ні, і упаковується вона чи викидається, залежно від аналізу результатів.

Множинні вибірки

Багаторазовий відбір проб вважається додатковим розширенням подвійного відбору проб; однак це не є частиною того самого процесу. Він використовується для великої оцінки результатів, отриманих із вибірки, до досягнення остаточного рішення.

У цій вибірці, також відомій як багатоступеневий відбір, прийнято починати з великої вибірки та з низькою вартістю дослідження. У цій практиці вибірку зазвичай набувають шляхом отримання пластів, а не окремих одиниць; тобто вибирається пара об'єктів чи людей, а не лише один.

Після вибору кожного прошарку отримані результати вивчаються та вибираються ще одна або дві верстви, щоб повторно вивчити результати та потім порівняти їх між собою.

Приклад

Австралійський інститут статистики провів дослідження, в ході якого він розділив населення за районами збору та вибрав деякі з цих територій випадковим чином (перша стадія вибірки). Потім кожну зону розділили на блоки, які вибираються навмання в межах кожної зони (другий етап вибірки).

Нарешті, в межах кожного блоку вибирається зона проживання кожного домогосподарства, а домогосподарства вибираються випадковим чином (третя стадія вибірки). Це уникає необхідності перераховувати зону проживання всіх будинків у регіоні та зосереджуватись лише на резиденціях, розташованих у кожному кварталі.

Важливість вибірки

Відбір проб є одним із важливих інструментів статистичного дослідження. Цей прийом служить для економії витрат і великої кількості часу, дозволяє розподілити бюджет на інші сфери.

Крім того, різні методи відбору проб допомагають статистикам отримувати більш точні результати залежно від типу сукупності, з якою вони працюють, від конкретних ознак, що вивчаються, та наскільки глибоко вони хочуть проаналізувати вибірку.

Окрім того, вибірка є такою простою методикою використання, що навіть полегшує доступ до статистики людям, які мають мало відомих знань у цій галузі.

Список літератури

1. Подвійний вибірки для оцінки співвідношення, Коледж PennState, (другий). Взято з psu.edu
2. Подвійний, множинний та послідовний вибірки, Національний університет штату Південна Корея, (другий). Взято з ncsu.edu
3. Простий випадковий вибірки, (й). Взято з investstopedia.com
4. Що таке подвійний відбір проб? - (другий). Взято з nist.gov
5. Що таке багаторазовий вибірки? - (другий). Взято з nist.gov
6. Вибірка, (другий), 19 січня 2018 р. Взяте з wikipedia.org
7. Багатоступеневий відбір проб, (друге), 2 лютого 2018 р. Взяте з wikipedia.org