Duomenų atrankos kriterijai. Pavyzdys
Dažnai atsitinka taip, kad reikia išanalizuoti konkretų socialinį reiškinį ir gauti apie jį informacijos. Tokie darbai dažnai atsiranda...
Mėginių ėmimas yra ... Mėginių ėmimo apibrėžimas, tipai, metodai ir rezultatai
„Masterweb“.
09.04.2018 16:00Dažnai atsitinka taip, kad reikia išanalizuoti konkretų socialinį reiškinį ir gauti apie jį informacijos. Tokie uždaviniai dažnai iškyla statistikoje ir atliekant statistinius tyrimus. Visiškai apibrėžto socialinio reiškinio patikrinimas dažnai yra neįmanomas. Pavyzdžiui, kaip sužinoti tam tikro miesto gyventojų ar visų gyventojų nuomonę kokiu nors klausimu? Klausti absoliučiai visų yra beveik neįmanoma ir labai sunku. Tokiais atvejais mums reikia pavyzdžio. Būtent tokia koncepcija remiasi beveik visi tyrimai ir analizė.
Kas yra pavyzdys
Analizuojant tam tikrą socialinį reiškinį, būtina apie jį gauti informacijos. Jei paimtume bet kurį tyrimą, pamatytume, kad ne kiekvienas tyrimo objekto visumos vienetas yra tiriamas ir analizuojamas. Atsižvelgiama tik į tam tikra dalis visa ši kolekcija. Šis procesas yra atranka: kai tiriami tik tam tikri vienetai iš aibės.
Žinoma, daug kas priklauso nuo mėginio tipo. Tačiau yra ir pagrindinių taisyklių. Pagrindinis sako, kad atranka iš populiacijos turi būti visiškai atsitiktinė. Naudoti populiacijos vienetai neturėtų būti parinkti dėl jokio kriterijaus. Grubiai tariant, jei reikia rinkti populiaciją iš tam tikro miesto gyventojų ir atrinkti tik vyrus, tai tyrime bus klaida, nes atranka buvo atlikta ne atsitiktinai, o atrinkta pagal lytį. Beveik visi atrankos metodai yra pagrįsti šia taisykle.
Mėginių ėmimo taisyklės
Kad pasirinktas rinkinys atspindėtų pagrindines viso reiškinio savybes, jis turi būti sudarytas pagal konkrečius dėsnius, kur pagrindinis dėmesys turėtų būti skiriamas šioms kategorijoms:
- imtis (imties visuma);
- bendra populiacija;
- reprezentatyvumas;
- reprezentatyvumo klaida;
- gyventojų vienetas;
- atrankos metodai.
Atrankinio stebėjimo ir atrankos ypatybės yra šios:
- Visi gauti rezultatai yra pagrįsti matematiniais dėsniais ir taisyklėmis, tai yra, tinkamai atliekant tyrimą ir teisingai paskaičiavus, rezultatai nebus iškraipyti subjektyviai
- Tai leidžia daug greičiau ir su mažiau laiko bei resursų pasiekti rezultatą, studijuojant ne visą įvykių masyvą, o tik dalį jų.
- Jis gali būti naudojamas tiriant įvairius objektus: nuo konkrečių klausimų, pavyzdžiui, amžiaus, mus dominančios grupės lyties iki tyrimo. vieša nuomonė arba gyventojų materialinės paramos lygis.
Atrankinis stebėjimas
Atrankinis yra statistinis stebėjimas, kuriame tiriama ne visa visuma to, kas tiriama, o tik tam tikra jo dalis, parinkta tam tikru būdu, o šios dalies tyrimo rezultatai taikomi visam rinkiniui. Ši dalis vadinama atrankos rėmeliu. tai vienintelis kelias tiriant didelį tiriamojo objekto masyvą.
Tačiau atrankinis stebėjimas gali būti naudojamas tik tais atvejais, kai būtina tik tirti maža grupė vienetų. Pavyzdžiui, tiriant vyrų ir moterų santykį pasaulyje, bus naudojamas selektyvus stebėjimas. Dėl akivaizdžių priežasčių neįmanoma atsižvelgti į kiekvieną mūsų planetos gyventoją.
Bet su tuo pačiu tyrimu, bet ne visų žemės gyventojų, o tam tikros 2 „A“ klasės konkrečioje mokykloje, tam tikrame mieste, tam tikroje šalyje, galima apsieiti be atrankinio stebėjimo. Juk visiškai įmanoma išanalizuoti visą tiriamojo objekto masyvą. Būtina suskaičiuoti šios klasės vaikinus ir mergaites – toks bus santykis.
Imtis ir populiacija
Iš tikrųjų tai nėra taip sunku, kaip atrodo. Bet kuriame tyrimo objekte yra dvi sistemos: bendroji ir imties populiacija. Kas tai? Visi vienetai priklauso generolui. O į imtį – tie visos populiacijos vienetai, kurie buvo paimti imčiai. Jei viskas bus padaryta teisingai, pasirinkta dalis bus sumažintas visos (bendros) populiacijos išdėstymas.
Jei kalbame apie bendrą populiaciją, galime išskirti tik dvi jos atmainas: apibrėžtą ir neapibrėžtą bendrąją populiaciją. Priklauso nuo to, ar žinomas bendras tam tikros sistemos vienetų skaičius, ar ne. Jei tai yra tam tikra visuma, tada atranka bus lengvesnė, nes bus žinoma, kiek procentų nuo bendro vienetų skaičiaus bus atrinkta.
Šis momentas tyrime labai reikalingas. Pavyzdžiui, jei reikia ištirti žemos kokybės konditerijos gaminių procentą konkrečioje gamykloje. Tarkime, kad populiacija jau buvo apibrėžta. Tikrai žinoma, kad ši įmonė per metus pagamina 1000 konditerijos gaminių. Jeigu iš šio tūkstančio padarysime 100 atsitiktinių konditerijos gaminių pavyzdį ir išsiųsime tyrimui, tai paklaida bus minimali. Grubiai tariant, 10% visų gaminių buvo tiriami, o remiantis rezultatais, atsižvelgiant į reprezentatyvumo paklaidą, galime kalbėti apie prastą visų gaminių kokybę.
O jei paimsite 100 konditerijos gaminių pavyzdį iš neapibrėžtos bendrosios populiacijos, kur iš tikrųjų buvo, tarkime, 1 milijonas vienetų, tada imties ir paties tyrimo rezultatas bus kritiškai nepatikimas ir netikslus. Jausti skirtumą? Todėl bendrosios populiacijos tikrumas daugeliu atvejų yra nepaprastai svarbus ir labai įtakoja tyrimo rezultatą.
Gyventojų reprezentatyvumas
Taigi, dabar vienas iš svarbiausių klausimų – koks turėtų būti pavyzdys? Tai yra svarbiausias tyrimo punktas. Šiame etape būtina apskaičiuoti imtį ir pasirinkti vienetus iš visoį ją. Visuomenė buvo atrinkta teisingai, jei imtyje išlieka tam tikri bendrosios visumos bruožai ir savybės. Tai vadinama reprezentatyvumu.
Kitaip tariant, jei po atrankos dalis išlaiko tokias pat tendencijas ir savybes kaip ir visas tiriamųjų kiekis, tai tokia populiacija vadinama reprezentatyvia. Tačiau ne kiekvieną konkretų pavyzdį galima pasirinkti iš reprezentatyvios populiacijos. Yra ir tokių tyrimo objektų, kurių imtis tiesiog negali būti reprezentatyvi. Iš čia kyla reprezentatyvumo klaidos samprata. Bet pakalbėkime apie tai šiek tiek plačiau.
Kaip padaryti pasirinkimą
Taigi, siekiant kuo didesnio reprezentatyvumo, yra trys pagrindinės atrankos taisyklės:
- Unikaliausiu imties skaičiaus rodikliu laikomas 20 proc. Statistinė 20 % imtis beveik visada duos kuo artimesnį tikrovei rezultatą. Tuo pačiu metu nereikia perkelti į surinktą dauguma gyventojų. 20% imties yra skaičius, kurį sukūrė daugelis tyrimų. Pažvelkime į dar keletą teorijų. Kuo didesnė imtis, tuo mažesnė reprezentatyvumo paklaida ir tikslesnis tyrimo rezultatas. Kuo imties visuma pagal vienetų skaičių arčiau bendros visumos, tuo tikslesni ir teisingesni bus rezultatai. Galų gale, jei išnagrinėsite visą sistemą, rezultatas bus 100%. Bet čia nėra atrankos. Tai tie tyrimai, kuriuose nagrinėjamas visas masyvas, visi vienetai, todėl tai mūsų nedomina.
- Jei netikslinga apdoroti 20% visos populiacijos, leidžiama tirti populiacijos vienetus ne mažiau kaip 1001. Tai taip pat yra vienas iš tyrimo objekto masyvo tyrimo rodiklių. , kuri išsivystė laikui bėgant. Žinoma, jis neduos tikslių rezultatų atliekant didelius tyrimų masyvus, tačiau jis kuo labiau priartins jį prie galimo imties tikslumo.
- Statistikoje yra daug formulių ir lentelių. Priklausomai nuo tyrimo objekto ir atrankos kriterijaus, tikslinga pasirinkti vieną ar kitą formulę. Tačiau šis elementas naudojamas sudėtinguose ir daugiapakopiuose tyrimuose.
Reprezentatyvumo klaida (klaida).
Pagrindinė atrinktos imties kokybės charakteristika yra „reprezentatyvumo paklaidos“ sąvoka. Kas tai? Tai tam tikri neatitikimai tarp atrankinio ir nuolatinio stebėjimo rodiklių. Pagal klaidų rodiklius reprezentatyvumas skirstomas į patikimą, įprastą ir apytikslį. Kitaip tariant, nuokrypiai iki 3%, atitinkamai nuo 3 iki 10% ir nuo 10 iki 20%, yra priimtini. Nors statistikoje pageidautina, kad paklaida neviršytų 5-6%. Priešingu atveju yra pagrindo kalbėti apie nepakankamą imties reprezentatyvumą. Norint apskaičiuoti reprezentatyvumo paklaidą ir jos įtaką imčiai arba visumai, atsižvelgiama į daugelį veiksnių:
- Tikimybė, su kuria bus gautas tikslus rezultatas.
- Mėginių ėmimo vienetų skaičius. Kaip minėta anksčiau, kuo mažesnis vienetų skaičius imtyje, tuo didesnė reprezentatyvumo paklaida, ir atvirkščiai.
- Tiriamos populiacijos homogeniškumas. Kuo populiacija heterogeniškesnė, tuo didesnė reprezentatyvumo paklaida. Populiacijos gebėjimas atstovauti priklauso nuo visų ją sudarančių vienetų homogeniškumo.
- Vienetų atrankos iš imties visumos metodas.
Konkrečiuose tyrimuose vidurkio procentinę paklaidą dažniausiai nustato pats tyrėjas, remdamasis stebėjimo programa ir ankstesnių tyrimų duomenimis. Paprastai didžiausia atrankos paklaida (reprezentatyvumo klaida) 3–5 % yra priimtina.
Daugiau ne visada yra geriau
Taip pat verta atsiminti, kad pagrindinis dalykas organizuojant atrankinį stebėjimą yra sumažinti jo apimtį iki priimtino minimumo. Tuo pačiu metu nereikėtų stengtis pernelyg sumažinti atrankos klaidų ribų, nes tai gali lemti nepagrįstą atrankos duomenų kiekio padidėjimą ir atitinkamai atrankos sąnaudų padidėjimą.
Tuo pačiu metu reprezentatyvumo paklaidos dydis neturėtų būti pernelyg padidintas. Galų gale, šiuo atveju, nors ir sumažės imties dydis, dėl to pablogės gautų rezultatų patikimumas.
Kokie klausimai dažniausiai užduodami tyrėjui
Bet koks tyrimas, jei jis atliekamas, yra skirtas tam tikram tikslui ir tam tikriems rezultatams gauti. Atliekant imties apklausą, kaip taisyklė, pirmieji klausimai yra šie:
- Reikiamo mėginių ėmimo vienetų skaičiaus nustatymas, tai yra, kiek vienetų bus tiriama. Be to, norint atlikti tikslų tyrimą, populiacija turi būti reprezentatyvi.
- Reprezentatyvumo paklaidos su nustatytu tikimybės lygiu skaičiavimas. Iš karto reikia pažymėti, kad selektyvūs tyrimai nevyksta su 100% tikimybės lygiu. Jei institucija, atlikusi konkretaus segmento tyrimą, teigia, kad jų rezultatai yra tikslūs su 100% tikimybe, tai yra melas. Ilgametė praktika jau nustatė teisingai atlikto imties tyrimo tikimybės procentą. Šis skaičius yra 95,4%.
Tyrimo vienetų atrankos imtyje metodai
Ne kiekvienas pavyzdys yra reprezentatyvus. Kartais vienas ir tas pats ženklas visumoje ir jos dalyje išreiškiamas skirtingai. Norint pasiekti reprezentatyvumo reikalavimus, patartina naudoti įvairius atrankos būdus. Be to, vieno ar kito metodo naudojimas priklauso nuo konkrečių aplinkybių. Kai kurie iš šių mėginių ėmimo metodų apima:
- atsitiktinė atranka;
- mechaninis pasirinkimas;
- tipinis pasirinkimas;
- serijinis (įdėtas) pasirinkimas.
Atsitiktinė atranka – tai veiklų sistema, nukreipta į populiacijos vienetų atsitiktinę atranką, kai tikimybė patekti į imtį yra lygi visiems bendrosios visumos vienetams. Šią techniką patartina taikyti tik esant homogeniškumui ir nedideliam skaičiui jam būdingų savybių. Priešingu atveju kai kurios būdingos savybės gali neatsispindėti imtyje. Atsitiktinės atrankos ypatumai yra visų kitų atrankos metodų pagrindas.
Su mechaniniu vienetų parinkimas atliekamas tam tikru intervalu. Prireikus suformuoti konkrečių nusikaltimų imtį, iš visų užfiksuotų nusikaltimų statistinių apskaitų gali būti pašalinta kas 5, 10 ar 15 kortelė, atsižvelgiant į jų bendrą skaičių ir turimus imties dydžius. Šio metodo trūkumas yra tas, kad prieš atranką būtina turėti pilną populiacijos vienetų apskaitą, tada reikia atlikti reitingavimą ir tik po to galima imti imtį tam tikru intervalu. Šis metodas užima daug laiko, todėl jis nėra dažnai naudojamas.
Tipinė (regioninė) atranka – tai imties tipas, kai bendroji visuma pagal tam tikrą požymį skirstoma į vienarūšes grupes. Kartais tyrinėtojai vietoj „grupių“ vartoja kitus terminus: „rajonai“ ir „zonos“. Tada iš kiekvienos grupės atsitiktinai parenkamas tam tikras skaičius vienetų, proporcingai grupės daliai bendroje populiacijoje. Įprasta atranka dažnai atliekama keliais etapais.
Serijinė atranka – tai metodas, kai vienetų atranka atliekama grupėmis (serija) ir tiriami visi pasirinktos grupės (serijos) vienetai. Šio metodo privalumas yra tas, kad kartais sunkiau pasirinkti atskirus vienetus nei serijas, pavyzdžiui, tiriant asmenį, kuris atlieka bausmę. Pasirinktose srityse, zonose taikomas visų be išimties padalinių tyrimas, pavyzdžiui, visų konkrečioje įstaigoje bausmę atliekančių asmenų tyrimas.
Kijevo gatvė, 16 0016 Armėnija, Jerevanas +374 11 233 255
Gyventojų skaičius- vienetų rinkinys, turintis masinį pobūdį, tipiškumą, kokybinį vienodumą ir kintamumą.
Statistinė visuma susideda iš materialiai egzistuojančių objektų (Darbuotojų, įmonių, šalių, regionų), yra objektas.
Gyventojų vienetas- kiekvienas konkretus statistinės visumos vienetas.
Ta pati statistinė populiacija gali būti vienalytė pagal vieną požymį ir nevienalytė pagal kitą.
Kokybinis vienodumas- visų populiacijos vienetų panašumas bet kokiu pagrindu ir visų likusių nepanašumas.
Statistinėje populiacijoje skirtumai tarp vieno ir kito populiacijos vieneto dažniau yra kiekybinio pobūdžio. Skirtingų populiacijos vienetų požymio reikšmių kiekybiniai pokyčiai vadinami variacija.
Funkcijos variacija- kiekybinis ženklo pokytis (kiekybiniam ženklui) pereinant iš vieno populiacijos vieneto į kitą.
ženklas yra nuosavybė funkcija ar kita vienetų, objektų ir reiškinių ypatybė, kurią galima stebėti ar išmatuoti. Ženklai skirstomi į kiekybinius ir kokybinius. Požymio reikšmės atskiruose populiacijos vienetuose įvairovė ir kintamumas vadinama variacija.
Atributiniai (kokybiniai) požymiai nėra kiekybiškai įvertinami (populiacijos sudėtis pagal lytį). Kiekybinės charakteristikos turi skaitinę išraišką (populiacijos sudėtis pagal amžių).
Indeksas- tai apibendrinanti kiekybinė kokybinė bet kurios vienetų ar visumos savybės charakteristika konkrečiomis laiko ir vietos sąlygomis.
Rezultatų kortelė yra rodiklių rinkinys, visapusiškai atspindintis tiriamą reiškinį.
Pavyzdžiui, apsvarstykite atlyginimą:- Ženklas – darbo užmokestis
- Statistinė populiacija – visi darbuotojai
- Gyventojų vienetas yra kiekvienas darbuotojas
- Kokybinis homogeniškumas – priskaičiuotas atlyginimas
- Funkcijų variacija – skaičių serija
Bendroji populiacija ir jos imtis
Pagrindas yra duomenų rinkinys, gautas išmatuojant vieną ar daugiau savybių. Tikrai stebimas objektų rinkinys, statistiškai vaizduojamas stebėjimų serija atsitiktinis kintamasis, yra mėginių ėmimas, ir hipotetiškai egzistuojantis (apgalvotas) - bendros populiacijos. Bendroji populiacija gali būti baigtinė (stebėjimų skaičius N = konst) arba begalinis ( N = ∞), o imtis iš bendros visumos visada yra riboto skaičiaus stebėjimų rezultatas. Stebėjimų, sudarančių imtį, skaičius vadinamas imties dydis. Jei imties dydis yra pakankamai didelis n→∞) svarstomas pavyzdys didelis, kitaip jis vadinamas pavyzdžiu ribotas tūris. Mėginys laikomas mažas, jei, matuojant vienmatį atsitiktinį dydį, imties dydis neviršija 30 ( n<= 30 ), o vienu metu matuojant kelis ( k) ypatybes daugiamatėje erdvės santykyje nį k mažiau nei 10 (n/k< 10) . Pavyzdinės formos variacijų serija jei jos nariai yra užsakymų statistika ty atsitiktinio dydžio imties vertes X yra surūšiuoti didėjančia tvarka (reitinguoti), iškviečiamos atributo reikšmės galimybės.
Pavyzdys. Beveik tą patį atsitiktinai atrinktą objektų rinkinį – vieno Maskvos administracinio rajono komercinius bankus galima laikyti pavyzdžiu iš visų šio rajono komercinių bankų bendrosios visumos ir kaip visų Maskvos komercinių bankų bendrosios populiacijos pavyzdžiu. , taip pat šalies komercinių bankų pavyzdys ir kt.
Pagrindiniai mėginių ėmimo metodai
Statistinių išvadų patikimumas ir prasmingas rezultatų interpretavimas priklauso nuo reprezentatyvumas mėginių, t.y. bendrosios visumos savybių pateikimo išsamumas ir adekvatumas, kurių atžvilgiu ši imtis gali būti laikoma reprezentatyvia. Visuomenės statistinių savybių tyrimas gali būti organizuojamas dviem būdais: naudojant tęstinis ir nenutrūkstamas. Nuolatinis stebėjimas apima visų patikrinimą vienetų studijavo agregatai, a nenutrūkstamas (atrankinis) stebėjimas- tik jo dalis.
Yra penki pagrindiniai mėginių ėmimo organizavimo būdai:
1. paprastas atsitiktinis pasirinkimas, kuriame objektai atsitiktinai išgaunami iš bendros objektų visumos (pavyzdžiui, naudojant lentelę arba atsitiktinių skaičių generatorių), o kiekviena iš galimų imčių turi vienodą tikimybę. Tokie pavyzdžiai vadinami iš tikrųjų atsitiktinai;
2. paprastas pasirinkimas taikant įprastą procedūrą atliekama naudojant mechaninį komponentą (pavyzdžiui, datas, savaitės dienas, butų numerius, abėcėlės raides ir kt.) ir tokiu būdu gauti pavyzdžiai vadinami mechaninis;
3. stratifikuotas atranka susideda iš to, kad bendroji tūrio visuma yra suskirstyta į tūrio poaibius arba sluoksnius (sluoksnius), kad . Sluoksniai pagal statistines charakteristikas yra vienarūšiai objektai (pavyzdžiui, gyventojai skirstomi į sluoksnius pagal amžiaus grupes ar socialines klases; įmonės pagal ūkio šaką). Tokiu atveju pavyzdžiai vadinami stratifikuotas(kitaip, stratifikuotas, tipiškas, zonuotas);
4. metodai serijinis formavimui naudojami atranka serijinis arba įdėtus pavyzdžius. Jie patogūs, jei reikia iš karto apžiūrėti „bloką“ ar objektų seriją (pavyzdžiui, prekių siuntą, tam tikros serijos gaminius ar gyventojus šalies teritoriniame-administraciniame padalinyje). Serijų pasirinkimas gali būti atliekamas atsitiktiniu arba mechaniniu būdu. Kartu atliekama nuolatinė tam tikros prekių partijos arba viso teritorinio vieneto (gyvenamojo namo ar kvartalo) apžiūra;
5. sujungti(pakopinė) atranka gali vienu metu derinti kelis atrankos būdus (pavyzdžiui, stratifikuotą ir atsitiktinę arba atsitiktinę ir mechaninę); toks pavyzdys vadinamas sujungti.
Pasirinkimo tipai
Autorius protas yra individuali, grupinė ir kombinuota atranka. At individualus pasirinkimas imties rinkinyje atrenkami atskiri bendrosios visumos vienetai, su grupės pasirinkimas yra kokybiškai vienarūšės vienetų grupės (eilės), ir kombinuotas pasirinkimas apima pirmojo ir antrojo tipų derinį.
Autorius metodas atranka atskirti kartojasi ir nesikartoja mėginys.
Nepakartojamas vadinama atranka, kai į imtį patekęs vienetas negrįžta į pradinę aibę ir tolimesnėje atrankoje nedalyvauja; o bendrosios populiacijos vienetų skaičius N sumažintas atrankos metu. At kartojo pasirinkimas sugauti imtyje vienetas po registracijos grąžinamas bendrajai visumai ir tokiu būdu išlaiko lygias galimybes kartu su kitais vienetais būti panaudotam tolesnėje atrankos procedūroje; o bendrosios populiacijos vienetų skaičius N išlieka nepakitęs (metodas retai naudojamas socialiniuose ir ekonominiuose tyrimuose). Tačiau su dideliu N (N → ∞) formulės nepakartojama pasirinkimas artimas tiems, kurie skirti kartojo pasirinkimas, o pastarieji naudojami beveik dažniau ( N = konst).
Pagrindinės bendrosios ir imties visumos parametrų charakteristikos
Tyrimo statistinių išvadų pagrindas yra atsitiktinio dydžio pasiskirstymas, o stebimos reikšmės (x 1, x 2, ..., x n) vadinami atsitiktinio dydžio realizacijomis X(n yra imties dydis). Atsitiktinio dydžio pasiskirstymas bendrojoje populiacijoje yra teorinis, idealaus pobūdžio, o jo imties analogas yra empirinis paskirstymas. Kai kurie teoriniai skirstiniai pateikiami analitiškai, t.y. juos galimybės nustatyti pasiskirstymo funkcijos reikšmę kiekviename atsitiktinio dydžio galimų reikšmių erdvės taške. Todėl imties paskirstymo funkciją nustatyti sunku, o kartais ir neįmanoma galimybės yra įvertinami iš empirinių duomenų, o tada jie pakeičiami į analitinę išraišką, apibūdinančią teorinį pasiskirstymą. Šiuo atveju prielaida (arba hipotezė) apie pasiskirstymo tipą gali būti ir statistiškai teisingas, ir klaidingas. Bet bet kuriuo atveju iš imties rekonstruotas empirinis skirstinys tik apytiksliai apibūdina tikrąjį. Svarbiausi paskirstymo parametrai yra tikėtina vertė ir dispersija.
Pagal savo pobūdį paskirstymai yra tęstinis ir diskretus. Geriausiai žinomas nuolatinis paskirstymas yra normalus. Atrankiniai parametrų ir jo analogai yra: vidutinė reikšmė ir empirinė dispersija. Tarp socialinių ir ekonominių tyrimų diskrečių dažniausiai naudojamas alternatyva (dichotomiška) paskirstymas. Šio skirstinio lūkesčių parametras išreiškia santykinę reikšmę (arba Dalintis) populiacijos vienetai, turintys tiriamą požymį (ji nurodoma raide ); gyventojų dalis, kuri neturi šios savybės, žymima raide q (q = 1 - p). Alternatyvaus skirstinio dispersija taip pat turi empirinį analogą.
Priklausomai nuo pasiskirstymo tipo ir populiacijos vienetų parinkimo būdo, pasiskirstymo parametrų charakteristikos skaičiuojamos skirtingai. Pagrindiniai teoriniai ir empiriniai skirstiniai pateikti lentelėje. vienas.
Mėginio dalis k n yra imties visumos vienetų skaičiaus ir bendrosios visumos vienetų skaičiaus santykis:
k n = n/N.
Pavyzdžio dalis w yra vienetų, turinčių tiriamą charakteristiką, santykis xį mėginio dydį n:
w = n n / n.
Pavyzdys. Prekių partijoje, kurioje yra 1000 vnt., su 5 proc mėginio frakcija k n absoliučia verte yra 50 vienetų. (n = N*0,05); jei šiame pavyzdyje randami 2 nekokybiški gaminiai, tada mėginio frakcija w bus 0,04 (w = 2/50 = 0,04 arba 4%).
Kadangi imties visuma skiriasi nuo bendrosios populiacijos, yra atrankos klaidos.
1 lentelė. Pagrindiniai bendrosios ir imtinės populiacijos parametraiAtrankos klaidos
Esant bet kokiai (kietajai ir atrankinei) gali atsirasti dviejų tipų klaidų: registracijos ir reprezentatyvumo. Klaidos Registracija gali turėti atsitiktinis ir sistemingas charakteris. Atsitiktinis klaidos susidaro dėl daugybės skirtingų nekontroliuojamų priežasčių, yra netyčinio pobūdžio ir dažniausiai viena kitą atsveria (pavyzdžiui, prietaiso rodmenų pokyčiai dėl temperatūros svyravimų patalpoje).
Sistemingas paklaidos yra šališkos, nes pažeidžia objektų atrankos imtyje taisykles (pvz., matavimų nukrypimai keičiant matavimo prietaiso nustatymus).
Pavyzdys. Gyventojų socialinei padėčiai mieste įvertinti planuojama ištirti 25 proc. Tačiau jei kas ketvirtas butas renkamas pagal jo skaičių, tai yra pavojus, kad bus atrenkami tik vieno tipo butai (pavyzdžiui, vieno kambario butai), o tai įves sisteminę klaidą ir iškraipys rezultatus; Geriau pasirinkti buto numerį burtų keliu, nes klaida bus atsitiktinė.
Reprezentatyvumo klaidos būdingi tik atrankiniam stebėjimui, jų negalima išvengti ir jie atsiranda dėl to, kad imtis nevisiškai atkuria bendrą. Rodiklių reikšmės, gautos iš imties, skiriasi nuo tų pačių verčių rodiklių bendrojoje populiacijoje (arba gautų nuolatinio stebėjimo metu).
Atrankos klaida yra skirtumas tarp parametro reikšmės bendrojoje aibėje ir jo imties reikšmės. Kiekybinio požymio vidutinei vertei ji lygi: , o daliai (alternatyviam požymiui) - .
Atrankos klaidos būdingos tik imčių stebėjimams. Kuo šios paklaidos didesnės, tuo labiau empirinis skirstinys skiriasi nuo teorinio. Empirinio skirstinio parametrai ir yra atsitiktiniai dydžiai, todėl atrankos paklaidos taip pat yra atsitiktiniai dydžiai, skirtingoms imtims jie gali turėti skirtingas reikšmes, todėl įprasta skaičiuoti vidutinė klaida.
Vidutinė atrankos klaida yra reikšmė, išreiškianti imties vidurkio standartinį nuokrypį nuo matematinio lūkesčio. Ši vertė, atsižvelgiant į atsitiktinės atrankos principą, visų pirma priklauso nuo imties dydžio ir požymio kitimo laipsnio: kuo didesnis ir mažesnis požymio pokytis (taigi ir reikšmė ), tuo mažesnė požymio reikšmė. vidutinė atrankos klaida. Santykis tarp bendrosios ir imties populiacijų dispersijų išreiškiamas formule:
tie. jei yra pakankamai didelis, galime manyti, kad . Vidutinė atrankos paklaida parodo galimus imties visumos parametro nuokrypius nuo bendrosios visumos parametro. Lentelėje. 2 parodytos skirtingų stebėjimo organizavimo metodų vidutinės atrankos paklaidos apskaičiavimo išraiškos.
2 lentelė. Vidutinė imties vidurkio paklaida (m) ir proporcija skirtingų tipų mėginiamskur yra tęstinio požymio grupės vidaus imties nuokrypių vidurkis;
Vidutinis dalies dispersijos grupės viduje;
— pasirinktų serijų skaičius, — bendras serijų skaičius;
,
kur yra tosios serijos vidurkis;
- bendras visos imties vidurkis ištisiniam objektui;
,
kur yra požymio dalis eilutėje;
— bendra požymio dalis visoje imties visumoje.
Tačiau apie vidutinės paklaidos dydį galima spręsti tik su tam tikra tikimybe Р (Р ≤ 1). Lyapunovas A.M. įrodė, kad imties vidurkių skirstinys, taigi ir jų nuokrypiai nuo bendrojo vidurkio, esant pakankamai dideliam skaičiui, maždaug atitinka normalaus skirstinio dėsnį, jei bendroji visuma turi baigtinį vidurkį ir ribotą dispersiją.
Matematiškai šis vidurkio teiginys išreiškiamas taip:
o trupmenai išraiška (1) bus tokia:
kur - yra ribinė atrankos klaida, kuris yra vidutinės atrankos paklaidos kartotinis , o daugybos koeficientas yra Studento kriterijus („pasitikėjimo koeficientas“), kurį pasiūlė W.S. Gossetas (slapyvardis „Studentas“); skirtingų imčių dydžių vertės saugomos specialioje lentelėje.
Funkcijos Ф(t) reikšmės kai kurioms t reikšmėms yra:Todėl (3) išraišką galima perskaityti taip: su tikimybe P = 0,683 (68,3 %) galima teigti, kad skirtumas tarp imties ir bendrojo vidurkio neviršys vienos vidutinės paklaidos reikšmės m(t=1), su tikimybe P = 0,954 (95,4 %)— kad ji neviršytų dviejų vidutinių paklaidų vertės m (t = 2) , su tikimybe P = 0,997 (99,7 %)- neviršys trijų verčių m (t = 3) . Taigi nustatoma tikimybė, kad šis skirtumas tris kartus viršys vidutinės paklaidos reikšmę klaidų lygis ir yra ne daugiau kaip 0,3% .
Lentelėje. 3 parodytos ribinės atrankos paklaidos skaičiavimo formulės.
3 lentelė. Imties ribinė paklaida (D) pagal vidurkį ir proporciją (p) skirtingų tipų imties stebėjimamsMėginių rezultatų išplėtimas iki populiacijos
Galutinis imties stebėjimo tikslas yra apibūdinti bendrą populiaciją. Jei imties dydis yra mažas, empiriniai parametrų įverčiai ( ir ) gali labai skirtis nuo jų tikrųjų verčių ( ir ). Todėl tampa būtina nustatyti ribas, kuriose yra tikrosios ( ir ) parametrų imties vertės ( ir ).
Pasitikėjimo intervalas kurio nors bendrosios populiacijos parametro θ yra vadinamas atsitiktiniu šio parametro verčių diapazonu, kuris su tikimybe, artima 1 ( patikimumas) yra tikroji šio parametro reikšmė.
ribinė paklaida pavyzdžiai Δ leidžia nustatyti bendrosios populiacijos charakteristikų ir jų ribines vertes pasikliautinieji intervalai, kurios yra lygios:
Apatinė eilutė pasitikėjimo intervalas gautas atėmus ribinė paklaida iš imties vidurkio (dalies), o viršutinį jį pridedant.
Pasitikėjimo intervalas vidurkiui ji naudoja ribinę atrankos paklaidą ir, esant tam tikram patikimumo lygiui, nustatoma pagal formulę:
Tai reiškia, kad su nurodyta tikimybe R, kuris vadinamas pasitikėjimo lygiu ir yra vienareikšmiškai nulemtas vertės t, galima teigti, kad tikroji vidurkio reikšmė yra intervale nuo , o tikroji akcijos vertė yra intervale nuo
Skaičiuojant trijų standartinių pasikliovimo lygių pasikliovimo intervalą P = 95 %, P = 99 % ir P = 99,9 % reikšmę pasirenka . Taikymas priklausomai nuo laisvės laipsnių skaičiaus. Jei imties dydis yra pakankamai didelis, tada reikšmės atitinka šias tikimybes t yra lygūs: 1,96, 2,58 ir 3,29 . Taigi, ribinė atrankos paklaida leidžia nustatyti bendrosios populiacijos charakteristikų ribines vertes ir jų pasikliautinius intervalus:
Atrankinio stebėjimo rezultatų paskirstymas plačiajai visuomenei socialiniuose ir ekonominiuose tyrimuose turi savo ypatybes, nes tam reikalingas visų jo tipų ir grupių reprezentatyvumas. Tokio paskirstymo galimybės pagrindas yra skaičiavimas santykinė klaida:
kur Δ % - santykinė ribinė atrankos paklaida; , .
Yra du pagrindiniai metodai, kaip išplėsti imties stebėjimą į populiaciją: tiesioginis perskaičiavimas ir koeficientų metodas.
Esmė tiesioginis konvertavimas yra padauginti imties vidurkį!!\overline(x) iš populiacijos dydžio .
Pavyzdys. Tegul vidutinis mažylių skaičius mieste bus įvertintas atrankos metodu ir suma žmogui. Jei mieste yra 1000 jaunų šeimų, tai reikalingas vietų skaičius savivaldybės darželyje gaunamas šį vidurkį padauginus iš bendros gyventojų skaičiaus N = 1000, t.y. bus 1200 vietų.
Koeficientų metodas patartina naudoti tuo atveju, kai atliekamas selektyvus stebėjimas, siekiant patikslinti nuolatinio stebėjimo duomenis.
Tai darant naudojama formulė:
kur visi kintamieji yra populiacijos dydis:
Reikalingas mėginio dydis
4 lentelė. Reikalingas imties dydis (n) skirtingų tipų atrankos organizacijomsPlanuojant atrankinį tyrimą su iš anksto nustatyta leistinos atrankos paklaidos verte, būtina teisingai įvertinti reikiamą imties dydis. Ši suma gali būti nustatyta pagal leistiną klaidą atrankinio stebėjimo metu, remiantis nurodyta tikimybe, kuri garantuoja priimtiną klaidų lygį (atsižvelgiant į stebėjimo organizavimo būdą). Reikiamo imties dydžio n nustatymo formules galima lengvai gauti tiesiogiai iš ribinės imties paklaidos formulių. Taigi, iš ribinės paklaidos išraiškos:
imties dydis nustatomas tiesiogiai n:
Ši formulė rodo, kad mažėjant ribinei atrankos paklaidai Δ žymiai padidina reikiamą imties dydį, kuris yra proporcingas Stjudento t-testo dispersijai ir kvadratui.
Konkrečiam stebėjimo organizavimo metodui reikalingas imties dydis apskaičiuojamas pagal lentelėje pateiktas formules. 9.4.
Praktiniai skaičiavimo pavyzdžiai
1 pavyzdys. Ištisinės kiekybinės charakteristikos vidutinės vertės ir pasikliautinojo intervalo apskaičiavimas.
Siekiant įvertinti atsiskaitymo su kreditoriais greitį banke, buvo atlikta atsitiktinė 10 mokėjimo dokumentų atranka. Jų reikšmės pasirodė lygios (dienomis): 10; 3; penkiolika; penkiolika; 22; 7; aštuoni; vienas; 19; dvidešimt.
Reikalingas su tikimybe P = 0,954 nustatyti ribinę paklaidą Δ imties vidurkis ir vidutinio skaičiavimo laiko pasikliovimo ribos.
Sprendimas. Vidutinė vertė apskaičiuojama pagal formulę iš lentelės. 9.1 imties visumai
Dispersija apskaičiuojama pagal formulę, pateiktą lentelėje. 9.1.
Vidutinė kvadratinė dienos paklaida.
Vidurkio paklaida apskaičiuojama pagal formulę:
tie. vidutinė vertė yra x ± m = 12,0 ± 2,3 dienos.
Vidurkio patikimumas buvo
Ribinė paklaida apskaičiuojama pagal formulę iš lentelės. 9.3 perrinkimui, nes populiacijos dydis nežinomas, ir už P = 0,954 pasitikėjimo lygis.
Taigi vidutinė reikšmė yra `x ± D = `x ± 2m = 12,0 ± 4,6, t.y. jo tikroji vertė svyruoja nuo 7,4 iki 16,6 dienos.
Mokinio stalo naudojimas. Taikymas leidžia daryti išvadą, kad esant n = 10 - 1 = 9 laisvės laipsniams, gauta reikšmė yra patikima, kai reikšmingumo lygis yra £ 0,001, t.y. gauta vidutinė reikšmė gerokai skiriasi nuo 0.
2 pavyzdys. Tikimybės įvertis (bendra dalis) r.
Mechaniniu atrankos metodu tiriant 1000 šeimų socialinį statusą, nustatyta, kad mažas pajamas gaunančių šeimų dalis w = 0,3 (30 %)(pavyzdys buvo 2% , t.y. n/N = 0,02). Reikalingas pasitikėjimo lygiu p = 0,997 apibrėžti rodiklį R mažas pajamas gaunančių šeimų visame regione.
Sprendimas. Pagal pateiktas funkcijų reikšmes Ф(t) rasti tam tikram pasitikėjimo lygiui P = 0,997 prasmė t=3(žr. 3 formulę). Ribinės dalies klaida w nustatyti pagal formulę iš lentelės. 9.3 nekartojantis mėginių ėmimas (mechaninis mėginių ėmimas visada yra nekartojantis):
Ribojanti santykinė atrankos klaida % bus:
Tikimybė (bendra dalis) mažas pajamas gaunančių šeimų regione bus p=w±Δw, o pasikliovimo ribos p apskaičiuojamos remiantis dviguba nelygybe:
w — Δw ≤ p ≤ w — Δw, t.y. tikroji p reikšmė yra:
0,3 — 0,014 < p <0,3 + 0,014, а именно от 28,6% до 31,4%.
Taigi, esant 0,997 tikimybei, galima teigti, kad mažas pajamas gaunančių šeimų dalis tarp visų šeimų regione svyruoja nuo 28,6% iki 31,4%.
3 pavyzdys Vidutinės vertės ir pasikliautinojo intervalo apskaičiavimas atskiram požymiui, kurį nurodo intervalų serija.
Lentelėje. 5. Nustatomas paraiškų užsakymams gaminti paskirstymas pagal jų įgyvendinimo laiką įmonėje.
5 lentelė. Stebėjimų pasiskirstymas pagal įvykio laikąSprendimas. Vidutinis užsakymo įvykdymo laikas apskaičiuojamas pagal formulę:
Vidutinis laikas bus:
= (3 * 20 + 9 * 80 + 24 * 60 + 48 * 20 + 72 * 20) / 200 = 23,1 mėn.
Tą patį atsakymą gausime, jei naudosime p i duomenis iš priešpaskutinio lentelės stulpelio. 9.5 naudojant formulę:
Atkreipkite dėmesį, kad paskutinės gradacijos intervalo vidurys randamas dirbtinai jį papildant ankstesnės gradacijos intervalo pločiu, lygiu 60–36 = 24 mėnesiai.
Sklaida apskaičiuojama pagal formulę
kur x i- intervalo serijos vidurys.
Todėl!!\sigma = \frac (20^2 + 14^2 + 1 + 25^2 + 49^2)(4) ir standartinė klaida yra .
Vidurkio paklaida apskaičiuojama pagal mėnesių formulę, t.y. vidurkis yra!!\overline(x) ± m = 23,1 ± 13,4.
Ribinė paklaida apskaičiuojama pagal formulę iš lentelės. 9.3 pasirinkimui iš naujo, nes populiacijos dydis nežinomas, 0,954 patikimumo lygiui:
Taigi vidurkis yra toks:
tie. jo tikroji vertė svyruoja nuo 0 iki 50 mėnesių.
4 pavyzdys Norint nustatyti atsiskaitymų su N = 500 korporacijos įmonių kreditoriais komerciniame banke greitį, būtina atlikti atrankinį tyrimą atsitiktinės nepasikartojančios atrankos metodu. Nustatykite reikiamą imties dydį n, kad su tikimybe P = 0,954 imties vidurkio paklaida neviršytų 3 dienų, jei bandomieji įverčiai parodė, kad standartinis nuokrypis s buvo 10 dienų.
Sprendimas. Norėdami nustatyti reikiamų tyrimų skaičių n, naudojame nekartojamo atrankos formulę iš lentelės. 9.4:
Jame t reikšmė nustatoma iš pasikliovimo lygiui Р = 0,954. Jis lygus 2. Vidutinė kvadrato reikšmė s = 10, populiacijos dydis N = 500, o vidurkio ribinė paklaida Δ x = 3. Pakeitę šias reikšmes į formulę, gauname:
tie. pakanka sudaryti 41 įmonės imtį, kad būtų galima įvertinti reikiamą parametrą – atsiskaitymų su kreditoriais greitį.
Statistikoje yra du pagrindiniai tyrimo metodai – tęstinis ir atrankinis. Atliekant imties tyrimą, privaloma laikytis šių reikalavimų: imties populiacijos reprezentatyvumo ir pakankamo stebėjimo vienetų skaičiaus. Renkantis stebėjimo vienetus, galima Offset klaidos, t.y., tokius įvykius, kurių atsiradimo tiksliai numatyti neįmanoma. Šios klaidos yra objektyvios ir natūralios. Nustatant mėginių ėmimo tyrimo tikslumo laipsnį, įvertinamas atrankos procese galinčios atsirasti paklaidos dydis – Atsitiktinė reprezentatyvumo klaida (M) — Tai yra tikrasis skirtumas tarp vidutinių arba santykinių verčių, gautų atliekant imties tyrimą, ir panašių verčių, kurios būtų gautos atliekant bendrosios populiacijos tyrimą.
Tyrimo rezultatų patikimumo įvertinimas apima:
1. reprezentatyvumo klaidos
2. vidutinių (arba santykinių) verčių pasikliovimo ribos bendrojoje populiacijoje
3. vidutinių (arba santykinių) verčių skirtumo patikimumas (pagal kriterijų t)
Reprezentatyvumo paklaidos apskaičiavimas(mm) aritmetinis vidurkis (M):
kur σ yra standartinis nuokrypis; n yra imties dydis (>30).
Santykinės vertės (Р) reprezentatyvumo paklaidos (mР) apskaičiavimas:
kur P yra atitinkama santykinė vertė (apskaičiuota, pavyzdžiui, %);
Q = 100 – P% yra P atvirkštinė vertė; n – imties dydis (n>30)
Klinikinėje ir eksperimentinis darbas gana dažnai naudojamas mažas pavyzdys, Kai stebėjimų skaičius yra mažesnis arba lygus 30. Kai imtis maža, norint apskaičiuoti reprezentatyvumo paklaidas, tiek vidutines, tiek santykines reikšmes , Stebėjimų skaičius sumažėja vienu, t.y.
; .
Reprezentatyvumo paklaidos dydis priklauso nuo imties dydžio: kuo didesnis stebėjimų skaičius, tuo mažesnė paklaida. Imties rodiklio patikimumui įvertinti buvo taikomas toks metodas: rodiklis (arba vidutinė reikšmė) turi būti 3 kartus didesnis už jo paklaidą, tokiu atveju jis laikomas patikimu.
Nepakanka žinoti klaidos dydį, kad būtų galima pasitikėti atrankos tyrimo rezultatais, nes tam tikra atrankos paklaida gali būti žymiai didesnė (arba mažesnė) už vidutinės reprezentatyvumo paklaidos reikšmę. Norint nustatyti, kokiu tikslumu tyrėjas nori gauti rezultatą, statistikoje naudojama tokia sąvoka kaip prognozės be klaidų tikimybė, kuri yra atrankinių biomedicininių tyrimų rezultatų patikimumo charakteristika. statistiniai tyrimai. Paprastai atliekant biomedicininius statistinius tyrimus, naudojama 95% arba 99% prognozės be klaidų tikimybė. Kritiškiausiais atvejais, kai reikia padaryti ypač svarbias išvadas teoriniu ar praktiniu požiūriu, naudojama 99,7% prognozės be klaidų tikimybė.
Tam tikra reikšmė atitinka tam tikrą prognozės be klaidų tikimybės laipsnį Atsitiktinės imties ribinė paklaida (Δ - delta), kuris nustatomas pagal formulę:
Δ=t * m, kur t yra pasikliovimo koeficientas, kuris, esant didelei imčiai ir 95% prognozės be klaidų tikimybei, yra 2,6; su 99% prognozės be klaidų tikimybe - 3,0; su beklaidės prognozės tikimybe 99,7% - 3,3, o su maža imtimi ji nustatoma pagal specialią Stjudento t reikšmių lentelę.
Naudojant ribinę atrankos paklaidą (Δ), galima nustatyti Pasitikėjimo ribos, kuriame, esant tam tikram beklaidės prognozės tikimybei, tikroji statistinio dydžio reikšmė , Apibūdinantis visą populiaciją (vidutinį arba santykinį).
Pasikliovimo riboms nustatyti naudojamos šios formulės:
1) vidutinėms vertėms:
Kur Mgen yra pasitikėjimo ribos Vidutinis dydis bendroje populiacijoje;
Msample – vidutinė vertė , Gauta tiriant imties populiaciją; t – pasikliovimo koeficientas, kurio reikšmė nustatoma pagal beklaidės prognozės, su kuria tyrėjas nori gauti rezultatą, tikimybės laipsnį; mM yra vidurkio reprezentatyvumo paklaida.
2) santykinėms vertėms:
Kur Rgen – santykinės reikšmės bendrojoje populiacijoje pasikliovimo ribos; Rsb yra santykinė vertė, gauta atliekant imties populiacijos tyrimą; t yra pasitikėjimo koeficientas; mP yra santykinės vertės reprezentatyvumo paklaida.
Pasitikėjimo ribos parodo, kiek imties rodiklio dydis gali svyruoti priklausomai nuo atsitiktinio pobūdžio priežasčių.
Su nedideliu stebėjimų skaičiumi (n<30), для вычисления доверительных границ значение коэффициента t находят по специальной таблице Стьюдента. Значения t расположены в таблице на пересечении с избранной вероятностью безошибочного прогноза и строки, Nurodomas turimų laisvės laipsnių skaičius (n) , Kuris lygus n-1.
Mėginių ėmimas 1C 8.2 ir 8.3 yra specializuotas informacijos bazės lentelių įrašų rūšiavimo būdas. Pažiūrėkime atidžiau, kas yra mėginių ėmimas ir kaip jį naudoti.
Kas yra 1C pavyzdys?
Pavyzdys- būdas rūšiuoti informaciją 1C, kurį sudaro nuoseklus žymeklio perkėlimas į kitą įrašą. 1C pasirinkimą galima gauti iš užklausos rezultato ir objektų tvarkyklės, pavyzdžiui, dokumentų ar katalogų.
Objektų tvarkyklės gavimo ir kartojimo pavyzdys:
Pasirinkimas = Katalogai. Bankai. Pasirinkite () ; Nors atranka. Kitas() Ciklas EndCycle ;
Pasirinkimo gavimo iš užklausos pavyzdys:
Gaukite 267 1C vaizdo pamokas nemokamai:
Užklausa = nauja užklausa( "Pasirinkite nuorodą, kodą, pavadinimą iš katalogo. Bankai") ; Pavyzdys = užklausa. Vykdyti () . Pasirinkite () ; Nors atranka. Kitas() Ciklas //atlikite įdomius veiksmus su "Bankai" katalogu EndCycle ;Abu aukščiau pateikti pavyzdžiai gauna tuos pačius duomenų rinkinius, kuriuos reikia pakartoti.
Mėginių ėmimo metodai 1C 8.3
Pasirinkimas turi daugybę metodų, apsvarstykime juos išsamiau:
- Pasirinkite ()- metodas, kuriuo mėginys gaunamas tiesiogiai. Iš pasirinkimo galite gauti kitą, pavaldinį, pasirinkimą, jei nurodytas apėjimo tipas „grupuojant“.
- Savininkas () yra atvirkštinis Select() metodas. Leidžia gauti „pagrindinės“ užklausos pasirinkimą.
- Kitas()- metodas, perkeliantis žymeklį į kitą įrašą. Grąžina True, jei įrašas yra, false, jei įrašų nebėra.
- Rasti kitą()- labai naudingas metodas, kuriuo galite kartoti tik būtinus laukus pagal pasirinkimo reikšmę (pasirinkimas – lauko struktūra).
- NextByFieldValue()- leidžia gauti kitą įrašą, kurio vertė skiriasi nuo dabartinės padėties. Pavyzdžiui, būtina rūšiuoti visus įrašus su unikalia lauko "Paskyra" reikšme: Selection.NextBy FieldValue ("Paskyra").
- Atstatyti ()- leidžia iš naujo nustatyti dabartinę žymeklio vietą ir nustatyti jį į pradinę padėtį.
- Kiekis ()- grąžina įrašų skaičių pasirinkime.
- Gauti ()- naudodami metodą galite nustatyti žymeklį ant norimo įrašo pagal indekso reikšmę.
- Lygis() – dabartinio įrašo (numerio) hierarchijos lygis.
- Įrašo tipas ()– rodo įrašo tipą – DetailRecord, GroupTotal, HierarchyTotal arba GrandTotal
- grupavimas ()- grąžina esamos grupės pavadinimą, jei įrašas nėra grupuotė - tuščią eilutę.
Jei pradedate mokytis 1C programavimo, rekomenduojame mūsų nemokamą kursą (nepamirškite
Empiriniai yra laikomi viena iš pagrindinių socialinių santykių ir procesų tyrimo priemonių. Jie suteikia patikimą, išsamią ir reprezentatyvią informaciją.
Technikos specifika
Empirinis suteikia galimybę gauti faktus fiksuojančių žinių. Jie prisideda prie aplinkybių nustatymo ir apibendrinimo per netiesioginį ar tiesioginį tiriamiems santykiams, objektams, reiškiniams būdingų įvykių registravimą. Empiriniai metodai skiriasi nuo teorinių tuo, kad analizės objektas yra:
- Asmenų ir jų grupių elgesys.
- Žmogaus veiklos produktai.
- Žodiniai asmenų veiksmai, jų sprendimai, pažiūros, nuomonės.
Pavyzdiniai tyrimai
Empirinis tyrimas visada orientuotas į objektyvios ir tikslios informacijos, kiekybinių duomenų gavimą. Šiuo atžvilgiu jį atliekant būtina užtikrinti informacijos reprezentatyvumą. Atitinkamai, teisingai mėginių ėmimo rinkinys. tai Tai reiškia, kad atranka turi būti atliekama taip, kad iš siauros grupės gauti duomenys atspindėtų tendencijas, kurios vyksta bendroje respondentų masėje. Pavyzdžiui, apklausus 200-300 žmonių, gautus duomenis galima ekstrapoliuoti į visus miesto gyventojus. Imties rinkinio rodikliai leidžia kitaip pažvelgti į socialinių ekonominių procesų tyrimą regione, visoje šalyje.
Terminija
Siekiant geriau suprasti su atrankiniais tyrimais susijusius klausimus, reikia patikslinti kai kuriuos apibrėžimus. Stebėjimo vienetas yra tiesioginis informacijos šaltinis. Tai gali būti asmuo, grupė, dokumentas, organizacija ir pan. Bendra populiacija yra stebėjimo vienetų rinkinys. Jie visi turėtų būti susiję su tiriama problema. tiesiogiai analizuojami. Tyrimas atliekamas pagal sukurtus informacijos rinkimo metodus. Norėdami nustatyti šią viso respondentų masyvo dalį, naudokite „pavyzdžio“ sąvoka. Jo savybė atspindėti pagrindinius bendros žmonių masės parametrus vadinama reprezentatyvumu. Kai kuriais atvejais atitikmenų nėra. Tada kalbama apie reprezentatyvumo klaidą.
Reprezentatyvumo užtikrinimas
Su ja susiję klausimai išsamiai nagrinėjami statistikos rėmuose. Problemos yra sudėtingos, nes, viena vertus, mes kalbame apie kiekybinį vaizdavimą, kuris duoda gyventojų. tai visų pirma reiškia, kad respondentų grupės turėtų būti atstovaujamos optimaliu skaičiumi. Kiekio turi pakakti normaliam vaizdui. Kita vertus, tai reiškia ir kokybišką reprezentaciją. Ji suponuoja tam tikrą dalykinę kompoziciją, kuri formuojasi mėginių ėmimo rinkinys. tai reiškia, kad, pavyzdžiui, negalima kalbėti apie reprezentatyvumą, jei apklausiami tik vyrai arba tik moterys, pagyvenę ar jauni žmonės. Tyrimas turėtų būti atliktas visose atstovaujamose grupėse.
Mėginio charakteristika
Šis terminas nagrinėjamas dviem aspektais. Visų pirma, jis apibrėžiamas kaip elementų kompleksas iš bendro žmonių, kurių nuomonė yra tiriama, rinkinio - tai yra mėginių ėmimo rinkinys. tai taip pat tam tikros respondentų kategorijos su reikiamu reprezentatyvumu kūrimo procesas. Praktikoje yra keletas atrankos tipų ir tipų. Apsvarstykime juos.
Tipai
Jų yra trys:
- spontaniškas mėginių ėmimo rinkinys. tai savanoriškai atrinktų respondentų rinkinys. Kartu užtikrinamas vienetų patekimas iš bendros žmonių masės į konkrečią tiriamąją grupę. Spontaniška atranka praktikoje naudojama gana dažnai. Pavyzdžiui, apklausose spaudoje, paštu. Tačiau šis metodas turi reikšmingą trūkumą. Neįmanoma kokybiškai pavaizduoti viso bendros imties tūrio. Ši technika taikoma siekiant ekonomiškumo. Kai kuriose apklausose ši parinktis yra vienintelė įmanoma.
- spontaniškas mėginių ėmimo rinkinys. tai vienas iš pagrindinių tyrimo metodų. Pagrindinis tokios atrankos principas yra suteikti galimybę kiekvienam stebėjimo vienetui patekti iš bendros individų masės į siaurą grupę. Tam naudojami įvairūs metodai. Pavyzdžiui, tai gali būti loterija, mechaninė atranka, atsitiktinių skaičių lentelė.
- Stratifikuota (kvotinė) atranka. Jis pagrįstas kokybinio bendros respondentų masės modelio formavimu. Po to atliekama imties visumos vienetų atranka. Pavyzdžiui, atliekama pagal amžių ar lytį, pagal gyventojų grupes ir pan.
Rūšys
Yra šie pasirinkimai:
Papildomai
Mėginiai taip pat gali būti priklausomi ir nepriklausomi. Pirmuoju atveju eksperimento tvarka ir rezultatai, kurie bus gauti jo metu vienai respondentų grupei, turi tam tikrą įtaką kitai. Atitinkamai, nepriklausomi pavyzdžiai tokio poveikio nereiškia. Tačiau čia reikėtų atkreipti dėmesį į vieną svarbų dalyką. Viena tiriamųjų grupė, kuriai psichologinė ekspertizė buvo atlikta du kartus (net jei ja buvo siekiama ištirti skirtingas savybes, požymius, požymius), pagal nutylėjimą bus laikoma priklausoma.
Tikimybinės atrankos
Apsvarstykite kai kuriuos pavyzdžių tipus:
- Atsitiktinis. Tai daro prielaidą, kad visos populiacijos homogeniškumas, viena visų komponentų prieinamumo tikimybė, taip pat visas elementų sąrašas. Paprastai atrankos procese naudojama lentelė su atsitiktiniais skaičiais.
- Mechaninis. Tokia atsitiktinė atranka apima rikiavimą pagal tam tikrą požymį. Pavyzdžiui, pagal telefono numerį, abėcėlės tvarka, pagal gimimo datą ir pan. Pirmasis komponentas parenkamas atsitiktinai. Tada kiekvienas k elementas pasirenkamas žingsniu n. Visos populiacijos reikšmė bus N=k*n.
- Stratifikuotas. Ši imtis naudojama, kai visa populiacija yra nevienalytė. Pastaroji skirstoma į sluoksnius (grupes). Kiekviename iš jų atranka atliekama mechaniškai arba atsitiktinai.
- Serijinis. Grupės parenkamos atsitiktine tvarka. Jų viduje objektai tiriami visą kelią.
Neįtikėtini pasirinkimai
Jie apima atranką ne pagal atsitiktinumą, o dėl subjektyvių priežasčių: tipiškumo, prieinamumo, vienodo atstovavimo ir pan. Šios kategorijos pasirinkimas apima:
Niuansas
Norint užtikrinti reprezentatyvumą, reikalingas tikslus ir išsamus gyventojų vienetų sąrašas. Stebėjimo objektai, kaip taisyklė, yra vienas asmuo. Pasirinkti iš sąrašo geriausia numeruojant vienetus ir naudojant lentelę su atsitiktiniais skaičiais. Tačiau dažnai naudojamas ir beveik atsitiktinis metodas. Ji numato pasirinkimą iš kiekvieno n elemento sąrašo.
Įtakojantys veiksniai
Gyventojų skaičius yra jos vienetų skaičius. Pasak ekspertų, jis neturi būti didelis. Be jokios abejonės, kuo didesnis respondentų skaičius, tuo tikslesnis rezultatas. Tačiau tuo pačiu metu didelė apimtis ne visada garantuoja sėkmę. Pavyzdžiui, tai atsitinka, kai bendras respondentų masyvas yra nevienalytis. Vienarūšiu bus laikomas toks rinkinys, kuriame kontroliuojamas parametras, pavyzdžiui, raštingumo lygis, pasiskirsto tolygiai, tai yra, nėra tuštumų ar kondensatų. Tokiu atveju pakaks apklausti kelis žmones. Remiantis apklausos rezultatais, bus galima daryti išvadą, kad dauguma žmonių turi normalų raštingumo lygį. Iš to išplaukia, kad informacijos reprezentatyvumui įtakos turi ne kiekybinės charakteristikos, o kokybinės populiacijos savybės – ypač jos homogeniškumo lygis.
Klaidos
Jie parodo imties populiacijos vidutinių parametrų nuokrypį nuo bendros respondentų masės verčių. Praktikoje klaidos nustatomos derinant. Apklausiant suaugusiuosius dažniausiai naudojami surašymo duomenys, statistiniai įrašai, praeities apklausų rezultatai. Kontroliniai parametrai paprastai yra populiacijų (bendros ir imties) vidutinių verčių palyginimas, pagal tai paklaidos nustatymas ir šio nuokrypio sumažinimas vadinamas reprezentatyvumo kontrole.
išvadas
Pavyzdinis tyrimas – tai duomenų apie žmonių požiūrį ir elgesį rinkimo būdas, atliekant specialiai atrinktų respondentų grupių apklausą. Ši technika laikoma patikima ir ekonomiška, nors tam reikia tam tikros technikos. Pavyzdys yra pagrindas. Ji veikia kaip tam tikra dalis visos žmonių masės. Atranka atliekama naudojant specialius metodus ir siekiama gauti informaciją apie visus gyventojus. Pastarąjį savo ruožtu reprezentuoja visi įmanomi socialiniai objektai arba grupė, kuri bus tiriama. Dažnai gyventojų skaičius yra toks didelis, kad atlikti kiekvieno jos nario apklausą būtų gana brangu ir sudėtinga. Todėl naudojamas sumažintas modelis. Į imtį įtraukiami visi tie, kurie gauna klausimynus, kurie vadinami respondentais, kurie iš tikrųjų yra tyrimo objektas. Paprasčiau tariant, jį sudaro daug žmonių, kurie yra apklausiami.
Išvada
Apklausos tikslus lemia konkrečios į populiaciją įtrauktos kategorijos. Kalbant apie konkrečią bendros žmonių masės dalį, ją sudaro subjektai, įtraukti į grupes naudojant matematinius skaičiavimus. Vienetų parinkimui būtinas pradinės populiacijos objekto aprašymas. Nustačius tiriamųjų skaičių, nustatomas priėmimas arba grupių formavimo būdas. Apklausos rezultatai leis apibūdinti tiriamąjį bruožą visų bendros žmonių masės atstovų atžvilgiu. Kaip rodo praktika, daugiausia atliekami atrankiniai, o ne nuolatiniai tyrimai.
- Poslinkis vadinamas vektoriumi, jungiančiu trajektorijos pradžios ir pabaigos taškus Vektorius, jungiantis kelio pradžią ir pabaigą vadinamas
- Trajektorija, kelio ilgis, poslinkio vektorius Pradinę padėtį jungiantis vektorius
- Daugiakampio ploto apskaičiavimas iš jo viršūnių koordinačių Trikampio plotas iš viršūnių formulės koordinačių
- Priimtinų reikšmių diapazonas (ODZ), teorija, pavyzdžiai, sprendimai