TYPY VÝBEROV PRAVDEPODOBNOSTI A PRAVDEPODOBNOSTI (PRÍKLADY) - KULTÚRNY SLOVNÍK - 2025

Tieto typy vzoriek sú rôzne spôsoby získavania dát z časti z celkového počtu, výkonný štatistický nástroj, ktorého úlohou je určiť, aká časť populácie, alebo je nutné vesmír skúmať, robiť závery a získať informácie o tom.

Odber vzoriek je veľmi dôležitý, ak nemôžete alebo nechcete analyzovať celú populáciu. Všimnite si, že termín „populácia“ sa netýka iba veľkej skupiny ľudí alebo živých bytostí, ale všeobecne všetkých prvkov, ktoré sa budú študovať v danom probléme.

Obrázok 1. Odber vzoriek je dôležitý pre výber reprezentatívnej vzorky z vesmíru. Zdroj: Pixabay.

Podľa zvoleného typu výberu sa vyberie tá časť populácie, ktorá sa považuje za najreprezentatívnejšiu, vždy v súlade s cieľmi.

Samozrejme, keď sa vezme iba časť dátového vesmíru, je možné vynechať niektoré podrobnosti a vynechať informácie, čo je dôvod, prečo výsledky nebudú také presné, ako by mali byť. Toto je známe ako chyba vzorkovania.

Cieľom je čo najviac zjednodušiť vesmír údajov výberom najreprezentatívnejšej vzorky, ktorá je schopná poskytnúť maximálne informácie, aby sa zabezpečila platnosť výsledkov.

Druhy pravdepodobnosti alebo náhodného odberu vzoriek

Odber vzoriek pravdepodobnosti je založený na pravdepodobnosti, že sa musia vybrať subjekty vzorky. Týmto spôsobom je každému prvku populácie poskytnutá známa šanca na výber, ktorý musí byť samozrejme väčší ako 0.

Je to mimoriadne dôležité, pretože sa môže stať, že z vesmíru údajov bola vybraná vzorka, ktorá nie je dostatočne reprezentatívna pre celok.

Ak áno, výsledky budú skreslené, pretože niektoré časti obyvateľstva budú uprednostňované pred ostatnými. Aby sa predišlo predsudkom, z ktorých existuje niekoľko kategórií, jednou z možností je nechať náhodne vybrať vzorku a tak dať každému prvku nenulovú pravdepodobnosť výberu.

Jednoduchý náhodný odber vzoriek

Je to jednoduchý spôsob, ako zabezpečiť, aby náhoda fungovala. Ak napríklad vyberiete niektoré deti v triede, ktoré sa majú zúčastniť na školskej umeleckej akcii, všetky mená detí sa umiestnia na rovnaké zložené hlasovacie lístky, zmiešajú sa v klobúku a náhodne sa nakreslia hrsť.

Vzorky tvoria všetky deti v triede a hrsť hlasovacích lístkov, ktoré boli vytiahnuté z klobúka.

Úspešnosť postupu spočíva vo vytvorení kompletného zoznamu všetkých detí, aby nikto nevynechal. V malej miere to nie je problém; Ak však chcete vybrať vzorku z väčšej populácie, musíte túto metódu spresniť.

Jednoduchý náhodný odber vzoriek sa môže vykonať s výmenou alebo výmenou. Napríklad, ak z populácie vyberieme prvok a vrátime ho po jeho výbere a skúmaní, vesmír našich prvkov zostane počas štúdie vždy rovnaký.

Ak sa naopak zvolený prvok študuje, viac sa nevracia, ide o vzorkovanie bez náhrady. Toto treba vziať do úvahy pri výpočte pravdepodobnosti výberu prvku.

Systematický náhodný odber vzoriek

Na vykonanie tohto vzorkovania je tiež potrebné uviesť N prvky a tiež určiť veľkosť vzorky, ktorú budeme nazývať n. Zoznam sa nazýva vzorkovací rámec.

Teraz je definovaný interval preskočenia, ktorý je označený písmenom k ​​a vypočíta sa takto:

Náhodné číslo je vybrané - náhodne - medzi 1 a k, nazývané ro náhodný štart. Toto je prvý jednotlivec v zozname, ktorý sa má vybrať, a odtiaľ sú vybrané nasledujúce prvky v zozname.

Príklad: predpokladajme, že máte zoznam 2000 študentov z univerzity a chcete získať vzorku 100 študentov, ktorí sa zúčastnia na kongrese.

Prvá vec, ktorú treba urobiť, je nájsť hodnotu k:

Keď rozdelíme celkový počet študentov na 100 fragmentov po 20 študentov, vyberie sa jeden z fragmentov a náhodný počet sa vyberie napríklad medzi 1 a 20, napríklad 12. Preto je dvanástym študentom na našom zozname náhodné spustenie.

Ďalším študentom, ktorý má byť vybraný, musí byť 12 + 20 = 22, potom 42, potom 62 atď., Až kým nebude dokončených všetkých 100 študentov.

Ako vidíte, je to rýchla metóda, ktorá sa dá aplikovať a ktorá zvyčajne poskytuje veľmi dobré výsledky, bez toho, aby ste museli v klobúku uviesť 2000 mien a zobrať ich 100, pokiaľ v populácii nie sú žiadne periodicity, ktoré by mohli viesť k zaujatiu. ,

Stratifikovaný náhodný odber vzoriek

Obrázok 2. Pri stratifikovanom náhodnom výbere je populácia rozdelená do segmentov nazývaných vrstvy. Zdroj: Pixabay.

Pri jednoduchom náhodnom výbere má každá položka v populácii rovnakú pravdepodobnosť výberu. To však nemusí byť vždy pravda, najmä ak je potrebné zvážiť ďalšie zložitosti.

Na vykonanie stratifikovanej schémy náhodného výberu vzoriek sa musí populácia rozdeliť do skupín s podobnými charakteristikami. Toto sú vrstvy. Potom sa odoberú vrstvy a z každej sa vyberú jednoduché náhodné vzorky, ktoré sa potom skombinujú do konečnej vzorky.

Vrstvy sa určujú pred odberom vzoriek, študujúc charakteristiky dátového vesmíru.

Tieto charakteristiky môžu byť rodinný stav, vek, v ktorom žijete, napríklad mestské, prímestské a vidiecke obyvateľstvo, povolanie, úroveň vzdelania, pohlavie a mnoho ďalších.

V každom prípade sa očakáva, že charakteristiky každej vrstvy budú veľmi charakteristické, to znamená, že každá vrstva je homogénna.

V rámci stratifikovaného vzorkovania rozlišujeme dve kategórie podľa toho, či veľkosť vzorky každej vrstvy je alebo nie je úmerná jej veľkosti.

Náhodné vzorkovanie klastrov

Vyššie opísané metódy priamo vyberajú prvky vzorky, ale pri vzorkovaní zoskupení sa vyberie skupina prvkov z populácie, ktorá bude vzorkovacou jednotkou, ktorá sa nazýva zhluk.

Príkladmi zoskupení sú katedry univerzity, geografické subjekty, ako sú provincie, mestá, okresy alebo obce, pričom všetky z nich majú rovnakú pravdepodobnosť výberu. V prípade výberu geografickej entity hovoríme o vzorkovaní podľa oblastí.

Po výbere zhlukov sa odtiaľ vyberú prvky, ktoré sa majú analyzovať. Preto postup môže mať niekoľko etáp.

Táto metóda má určité podobnosti s stratifikovanou náhodnou metódou, okrem toho, že tu sú vybrané niektoré zoskupenia z celkového počtu, zatiaľ čo v predchádzajúcej metóde boli študované všetky vrstvy populácie.

Typy náhodného výberu

Odber vzoriek pravdepodobnosti môže byť v niektorých situáciách veľmi nákladný, pretože na nájdenie vzoriek, ktoré sú skutočne reprezentatívne, sa musí investovať čas a zdroje.

Často sa stáva, že neexistuje úplný rámec vzorkovania - zoznam -, preto nie je možné určiť pravdepodobnosť výberu prvku.

V týchto prípadoch sa používajú typy náhodného výberu, s ktorými sa získavajú aj informácie, hoci vo výsledkoch nie je zaručená presnosť.

Ak sa použije tento typ odberu vzoriek, pri výbere sa musia dodržať určité kritériá, pričom sa musí zabezpečiť, aby vzorka bola čo najprimeranejšia.

Pohodlné vzorkovanie

Je to celkom elementárny typ vzorkovania, pri ktorom sa prvky vzorky vyberajú podľa ich dostupnosti, tj výber jednotlivcov, ktorí sú po ruke. Výhodou je, že je to metóda s veľmi nízkymi nákladmi, kvôli svojej rýchlosti a pohodliu.

Ale ako už bolo povedané, nie je isté, či získate spoľahlivé informácie o svojich výsledkoch. Niekedy sa používa na rýchle a krátke hlasovanie pred voľbami alebo na zisťovanie preferencií zákazníkov pri určitých produktoch.

Napríklad môže znečisťovateľ ísť na výjazd z troch nákupných centier, ktoré sú najbližšie k jeho domu, a požiadať tých, ktorí odchádzajú, pre ktorých kandidátov by hlasovali. Alebo učiteľ môže zisťovať svojich vlastných študentov, pretože k nim majú okamžitý prístup.

Aj keď to vyzerá, že výsledky takéhoto postupu sú zbytočné, stáva sa, že by mohli byť dobrým odrazom obyvateľstva, pokiaľ existujú dobré dôvody predpokladať, že zaujatosť nie je príliš veľká.

Nie je to však také jednoduché, pretože študenti určitého učiteľa nemusia predstavovať reprezentatívnu vzorku zvyšku tela študentov. A väčšinou znečisťovatelia v nákupných strediskách väčšinou vedú rozhovory s najatraktívnejšími ľuďmi.

Odber vzoriek kvót

Ak chcete vzorkovať podľa kvót, musíte mať dobré predchádzajúce vedomosti o vrstvách obyvateľstva, aby ste mali predstavu, ktoré prvky sú najreprezentatívnejšie. Neupravuje sa však kritérium náhodnosti stratifikovaného odberu vzoriek.

Pri tomto type odberu vzoriek je potrebné stanoviť „kvóty“, teda názov metódy. Tieto kvóty pozostávajú zo zhromažďovania viacerých prvkov s určitými podmienkami, napríklad 15 žien vo veku od 25 do 50 rokov, ktoré nefajčia a tiež vlastnia auto.

Po stanovení kvóty sa vyberú prví ľudia, ktorí spĺňajú stanovené podmienky. Kritériá pre tento posledný krok môžu byť podľa uváženia vyšetrovateľa. Tu vidíte rozdiel s stratifikovanou metódou vzorkovania, ktorá je náhodná.

Je to však nízkonákladová metóda, ktorá je výhodná, ak, ako sme povedali, skúmaná populácia je dobre známa.

Odber vzoriek snehovej gule

Postup pri tomto štýle vzorkovania je vybrať niekoľko ľudí, ktorí vedú iných, a títo zase iní, kým vzorka nie je taká, akú výskumný pracovník potrebuje.

Toto je postup, ktorý môže byť užitočný na charakterizáciu niektorých populácií s celkom špecifickými znakmi. Príklady: väzni vo väzení alebo ľudia s určitými chorobami.

Voľný odber vzoriek

Nakoniec tu je to vedec, ktorý podľa svojich vedomostí rozhodne o kritériách, ktoré sa majú použiť na výber vzorky. Môže byť užitočné, keď je potrebné do štúdie pridať určitých jednotlivcov, ktorí sa pomocou náhodnej metódy nemohli zúčastniť.

Referencie

1. Berenson, M. 1985. Štatistika pre riadenie a ekonomiku, koncepty a aplikácie. Editorial Interamericana.
2. Štatistiky. Vzorkovanie. Získané z: encyclopediaeconomica.com.
3. Štatistiky. Vzorkovanie. Získané z: Estadistica.mat.uson.mx.
4. Explorable. Odber vzoriek klastrov. Obnovené z: explorable.com.
5. Moore, D. 2005. Aplikované základné štatistiky. 2 .. Vydanie.
6. Netquest. Pravdepodobný odber vzoriek: stratifikovaný odber vzoriek. Obnovené z: netquest.com.
7. Wikipedia. Vzorkovanie. Obnovené z: es.wikipedia.org