ВІРОГІДНІ ТА НЕІМОВІРНІСНІ ТИПИ ВИБІРКИ (ПРИКЛАДИ) - КУЛЬТУРНА ЛЕКСИКА - 2025

У типи вибірок є різними способами вилучення даних з частини від загальної суми, потужний статистичний інструмент функція якого полягає в визначення того, яка частина населення або Всесвіт необхідна вивчити, щоб зробити висновки і отримати інформацію про нього.

Відбір проб дуже важливий, коли ви не можете чи не хочете аналізувати всю сукупність. Зауважимо, що термін "популяція" не стосується лише великої групи людей чи живих істот, а загалом до сукупності елементів, які збираються вивчати в тій чи іншій проблемі.

Малюнок 1. Відбір проб важливий для вибору репрезентативного зразка з Всесвіту. Джерело: Pixabay.

Відповідно до обраного типу вибірки, вибирається частина населення, яка вважається найбільш репрезентативною, завжди відповідно до цілей.

Звичайно, коли взята лише частина всесвіту даних, можна пропустити деякі деталі та опустити інформацію, саме тому результати будуть не настільки точними, як повинні бути. Це відомо як помилка вибірки.

Ідея полягає в тому, щоб максимально спростити всесвіт даних, вибираючи найбільш репрезентативний зразок, який здатний забезпечити максимальну інформацію, щоб забезпечити обґрунтованість результатів.

Типи ймовірності чи випадкової вибірки

Вибірка ймовірності базується на ймовірності того, що суб'єкти вибірки мають бути відібрані. Таким чином, кожному елементу сукупності надається відомий шанс бути обраним, який, звичайно, повинен бути більшим за 0.

Це надзвичайно важливо, адже може статися, що з всесвіту даних було обрано вибірку, яка не є достатньо репрезентативною для цілого.

Якщо так, результати будуть упередженими, оскільки одні частини населення будуть більш прихильні до інших. Щоб уникнути упередженості, яких існує декілька категорій, одним із варіантів є можливість дозволити вибір вибірки і таким чином надати кожному елементу ненульову ймовірність вибору.

Проста випадкова вибірка

Це простий спосіб забезпечити шанс зробити свою справу. Наприклад, якщо ви вибираєте деяких дітей у класі для участі у шкільному мистецькому заході, всі імена дітей розміщуються на однакових складених виборчих бюлетенях, змішаних у капелюсі, та жмені, намальованих навмання.

Усі діти в класі складають населення, і жменька бюлетенів, які витягли з шапки, - зразок.

Успіх процедури полягає в тому, щоб скласти повний список усіх дітей, щоб ніхто не залишився осторонь. Невеликим курсом це не проблема; Але коли ви хочете відібрати вибірку з більшої сукупності, вам доведеться вдосконалити метод.

Проста випадкова вибірка може бути проведена із заміною або заміною. Наприклад, якщо ми витягаємо якийсь елемент із сукупності і повертаємо його після його вибору та вивчення, всесвіт наших елементів завжди залишається колишнім у процесі дослідження.

Якщо, навпаки, обраний елемент вивчається, більше не повертається, він займає вибірку без заміни. Це необхідно враховувати під час обчислення ймовірності вибору елемента.

Систематична вибіркова вибірка

Для здійснення цієї вибірки необхідно також перерахувати N елементів, а також визначити розмір вибірки, який ми будемо називати n. Список називається кадром вибірки.

Тепер визначається інтервал стрибків, який позначається буквою k і обчислюється так:

Вибирається випадкове число - навмання - між 1 і k, яке називається ro випадковим початком. Це перша особа у списку, яку вибрали, і звідти обрані наступні елементи у списку.

Приклад: припустимо, що у вас є список з 2000 студентів з університету, і ви хочете отримати зразок з 100 студентів для участі в конгресі.

Перше, що потрібно зробити, це знайти значення k:

Після того, як ми розділили загальну кількість учнів на 100 фрагментів з 20 учнів, береться один з фрагментів і вибирається випадкове число між 1 і 20, наприклад 12. Тому дванадцятий учень у нашому списку є випадковий завантаження.

Наступний студент, який буде обраний, повинен бути 12 + 20 = 22, потім 42, потім 62 і так далі, поки всі 100 не будуть виконані.

Як бачите, застосувати швидкий метод, який зазвичай дає дуже хороші результати, без необхідності ставити 2000 імен у капелюх і брати 100 з них, доки у населення немає періодичних явищ, які породжують упередження. .

Стратифікована випадкова вибірка

Малюнок 2. У стратифікованій випадковій вибірці сукупність поділяється на сегменти, які називаються стратами. Джерело: Pixabay.

У простому випадковому відборі кожен елемент у сукупності має однакову ймовірність бути обраним. Але це не завжди може бути правдою, особливо, якщо є складніші питання.

Для здійснення стратифікованої схеми випадкового відбору вибірки необхідно розділити на групи з подібними характеристиками. Це верстви. Потім страти беруть і з кожного вибирають прості випадкові зразки, які потім об'єднують для формування кінцевої вибірки.

Шари визначають перед вибіркою, вивчаючи характеристики Всесвіту даних.

Такими характеристиками можуть бути сімейний стан, вік, місце проживання, наприклад, міське, заміське та сільське населення, професія, рівень освіти, стать та багато іншого.

У будь-якому випадку очікується, що характеристики кожного прошарку будуть дуже відмітними, тобто кожен шар буде однорідним.

У межах стратифікованого відбору проб ми виділяємо дві категорії відповідно до того, чи є розмір вибірки кожного прошарку пропорційним його розміру чи ні.

Випадкова вибірка кластерів

Описані вище методи безпосередньо вибирають елементи вибірки, але в кластерній вибірці вибирається група елементів із сукупності, і це буде одиниця вибірки, яку називають кластером.

Прикладами кластерів є департаменти університету, географічні утворення, такі як провінції, міста, повіти чи муніципалітети, які мають однакову ймовірність бути обраними. У разі вибору географічної сутності ми говоримо про вибірку за районами.

Після того, як кластери були обрані, звідти вибираються елементи для аналізу. Тому процедура може мати кілька етапів.

Цей метод має певну схожість із стратифікованим випадковим методом, за винятком того, що тут деякі кластери вибираються із загальної кількості, тоді як у попередньому методі були вивчені всі верстви населення.

Неімовірнісні типи вибірки

Вибір ймовірностей може бути дуже дорогим у деяких ситуаціях, оскільки потрібно вкласти час та ресурси, щоб знайти зразки, які є справді репрезентативними.

Також часто трапляється, що не існує повного кадру вибірки - списку, тому неможливо визначити ймовірність вибору елемента.

У цих випадках використовуються невірогідні типи вибірки, з якими також отримується інформація, хоча немає гарантії точності результатів.

При застосуванні цього виду відбору проб слід дотримуватися деяких критеріїв під час відбору, прагнучи, щоб вибірка була максимально адекватною.

Зручність відбору проб

Це досить елементарний тип вибірки, при якому елементи вибірки вибираються відповідно до їх наявності, тобто відбору осіб, які найбільше знаходяться під рукою. Перевага у тому, що це дуже низька вартість, завдяки його швидкості та зручності.

Але, як було сказано, немає впевненості в отриманні достовірної інформації про ваші результати. Іноді використовується для проведення коротких, швидких опитувань перед виборами або для запиту про переваги замовника щодо певних продуктів.

Наприклад, опитувальник може під'їхати до виходу з трьох торгових центрів, які є найближчими до його будинку, і запитати тих, хто виїжджає, за якого кандидата вони проголосували б. Або вчитель може опитувати своїх учнів, оскільки вони мають негайний доступ до них.

Хоча це виглядає так, ніби результати такої процедури нікчемні, але трапляється, що вони можуть бути хорошим відображенням населення, якщо є вагомі причини вважати, що упередженість не дуже велика.

Однак це не так просто, оскільки учні певного викладача можуть не представляти репрезентативної вибірки решти учнівського тіла. І більшість часу опитувачі в торгових центрах, як правило, опитують найпривабливіших людей.

Вибірка квот

Для вибірки за квотами необхідно мати хороші попередні знання про верстви населення, щоб мати уявлення про те, які є найбільш репрезентативними елементами. Але це не регулюється критерієм випадковості стратифікованої вибірки.

У цьому виді вибірки необхідно встановити "квоти", звідси і назва методу. Ці квоти складаються з набору ряду елементів з певними умовами, наприклад, 15 жінок, вік яких становить від 25 до 50 років, які не курять, а також володіють автомобілем.

Після того, як квота визначена, обираються перші люди, які відповідають встановленим умовам. Критерії цього останнього кроку можуть бути зручними для слідчого. Тут ви можете побачити різницю у стратифікованому методі вибірки, який є випадковим.

Однак це недорогий метод, який є вигідним, якщо, як ми говорили, досліджувана сукупність добре відома.

Відбір проб снігової кулі

Процедура, яку слід дотримуватися в цьому стилі вибірки, полягає у відборі кількох людей, які ведуть інших, а це, в свою чергу, до інших, доки вибірка не стане розміром, який потрібен досліднику.

Це процедура, яка може бути корисною для характеристики деяких груп населення з досить специфічними ознаками. Приклади: засуджені до в’язниці або люди з певними захворюваннями.

Дискреційна вибірка

Нарешті, ось саме дослідник визначає критерії, які слід використовувати для вибору його вибірки, відповідно до його знань. Це може бути корисно, коли необхідно додати до дослідження певних осіб, які, використовуючи випадковий метод, не змогли взяти участь.

Список літератури

1. Беренсон, М. 1985. Статистика для управління та економіки, концепцій та застосувань. Редакція Interamericana.
2. Статистика. Відбір проб. Відновлено: encyclopediaeconomica.com.
3. Статистика. Відбір проб. Відновлено з: Estadistica.mat.uson.mx.
4. Досліджувані. Кластерна вибірка. Відновлено з: explorable.com.
5. Мур, Д. 2005. Прикладна основна статистика. 2-й. Видання.
6. Мережа. Ймовірність вибірки: стратифікована вибірка. Відновлено з: netquest.com.
7. Вікіпедія. Відбір проб. Відновлено з: es.wikipedia.org