Понятие выборки. Виды выборки
Наименование параметра | Значение |
Тема статьи: | Выборка |
Рубрика (тематическая категория) | Связь |
Выводной анализ
Он включает в себя:
1. Оценку параметров генеральной совокупности
2. Проверку гипотез
Статистические наблюдения или сбор статистических данных на сплошной или не сплошной базе являются первым этапом статистического исследования.
Сплошные опросы всех респондентов, то есть опрос 100%, могут проводиться только в тех случаях, когда количество опрашиваемых не превышает 300-500 человек. Большее количество опросить под силу только государству (перепись населения).
В случае, в случае если опрашиваемая совокупность более 500 человек, то достаточно опросить только выборку и результат опроса выборочной совокупности распределить на генеральную совокупность. Но это возможно только, в случае если выборка репрезентативна, то есть достоверна и отражает структуру генеральной совокупности.
Выборочным принято называть такое не сплошное наблюдение, при котором признаки регистрируются у отдельных единиц изучаемой статистической совокупности, отобранных с помощью специальных методов, а полученные в процессе исследования результаты с определенным уровнем вероятности распределяются на всю исходную (генеральную) совокупность.
Для обеспечения репрезентативности применяют 2 метода:
- Сбор (отбор) в выборку происходит методом случайных чисел (случайная выборка). Выделяют:
а) случайно-повторную выборку
б) случайно-бесповторную
в) механическую пошаговую выборку
При случайно-повторной выборке попавшая в выборку единицы подвергается обследованию, регистрируются значения ее признаков, а потом она обратно возвращается в генеральную совокупность и наряду с другими вновь может попасть в выборку и быть обследованной.
При бесповторном отборе попавшая в выборку единица подвергается обследованию, но в дальнейшей процедуре отбора уже не участвует.
В случае если отбор бесповторный, то численность выборки определяется по формуле:
где N – число единиц в изучаемой генеральной совокупности
t – коэффициент доверия, зависящий от вероятности, с которой можно гарантировать, что предельная ошибка выборки не превысит t-кратную среднюю ошибку.
К примеру, при вероятности 0,990 t = 3
Чаще всего в маркетинговых исследованиях опираются на вероятность 0,954, при которой t = 2.
Математик Ляпунов вывел формулу для расчета t, исходя из которой сформирована следующая таблица:
Проблема в том, что показатели дисперсии и ошибки рассчитываются по результатам опроса, а размер выборки крайне важно рассчитать до проведения опроса. По этой причине значение дисперсии σ 2 и Δ определяют на основании эксперимента͵ пробного обследования или по результатам аналогичных исследований, которые проводились ранее.
σ обычно берут равным 50%, следовательно дисперсия σ 2 будет равна 0,25
Δ – предельная заданная ошибка выборки берется равной 0,05, следовательно ее квадрат будет равен 0,0025.
Для переноса результатов выборочного исследования на генеральную совокупность рассчитывают ошибку выборки по следующей формуле:
где n – величина выборки
N – величина генеральной совокупности
σ 2 – дисперсия
Пусть Р – генеральная доля, w – выборочная доля, - генеральная средняя, - выборочная средняя, тогда результат будет записан следующим образом:
для генеральной доли:
для генеральной средней:
Эти два вида выборок используются, когда крайне важно оценить материальный объект (упаковка и тому подобное). А в социальных исследованиях не применяются, так как трудно обеспечить случайность. По этой причине в социальных исследованиях элемент случайности должна быть обеспечен с помощью механической выборки.
Механическая выборка состоит в отборе единиц из генеральной совокупности через равные промежутки из определенного расположения их в генеральной совокупности (по алфавиту, по географическому признаку, во времени).
Здесь возникает 2 задачи:
1. определение шага отсчета – расстояния между единицами
2. выбор единицы, с которой нужно начинать отсчет
1) Шаг отсчета определяется путем деления численности генеральной совокупности на численность выборочной совокупности. Такой метод применяется, когда N мала.
При маркетинговых исследованиях чаще всего применяют неслучайные виды выборок, то есть вводятся элементы неслучайности. Сначала узнают характеристики генеральной совокупности, а потом на основании этих параметров строят выборки. Выборки бывают стихийные (произвольные), квотные (типические), концентрированные, серийные (образованные методом клумб).
Стихийная (произвольная) выборка – элементы выборки отбираются без плана. Такая выборка имеет самую низкую репрезентативность.
Квотная выборка – выборка, в которой сохраняется структура генеральной совокупности по небольшому числу признаков. Эту выборку называют также районированной.
Пример: крайне важно опросить 10 тысяч учащихся, выборка составляет 100 человек. Из них в Октябрьском районе – 20%, в Индустриальном – 10%, Первомайском -10%, Устиновском – 10%, Ленинском – 20%. В том числе в Октябрьском районе гимназий 10%, лицеев 20%, общеобразовательных школ – 70%. Следовательно, нужно опросить 2 человека из гимназий Октябрьского района, 4 человека – из лицеев Октябрьского района, 14 человек – из общеобразовательных школ Октябрьского района и так далее.
Серийная выборка – применяется в случаях, когда единицы изучаемой совокупности объединены в небольшие группы или серии (семьи, классы, группы и т.п.) Серии отбираются с помощью механической или случайной выборки, а внутри отобранных серий могут исследоваться как все без исключения единицы, так и выборочно. Эта выборка принято называть также выборкой методом клумб.
Концентрированная выборка – образуется в том случае, в случае если исследуется важные, наиболее существенные свойства генеральной совокупности, а несущественные отбрасываются. К примеру, когда крайне важно исследовать сбалансированность кадров на предприятиях, берутся только крупные предприятия, а мелкие отбрасываются.
Выборки бывают сформированы многоступенчатым имногофазным способами.
Многоступенчатый способ предполагает извлечение из генеральной совокупности сначала укрупненных групп единиц, затем групп, меньших по объёму, и так до тех пор, пока не будут отобраны те группы или единицы, которые будут подвергнуты наблюдению. То есть выборка производится несколько раз. Причем должна быть так, что единица выборки предыдущей стадии будет являться генеральной совокупностью для последующей выборки. К примеру, производится отбор людей по всему миру: сначала выбирается страна, затем город, потом предприятие и, наконец, группа людей или конкретный человек, которые будут подвергнуты исследованию.
Многофакторная выборка - ϶ᴛᴏ такая выборка, когда выборочные совокупности обрабатываются так, что одни сведения собираются для всех единиц отбора, а другие (более глубокие) только для некоторых единиц. К примеру, опрос потребителей для выявления образа идеального автомобиля: сначала задается вопрос, имеет ли опрашиваемый автомобиль, затем из всех выбирают только тех, кто имеет, и они опрашиваются по более углубленной программе.
Выборочное наблюдение при строгом соблюдении условий случайности и достоверно большой численности отобранных единиц репрезентативно. По результатам изучения определенной части единиц с достаточной для практики степенью точности можно судить о всей совокупности.
Первичную информации можно получить и в результате опроса экспертов. Зачастую оценки экспертов не обладают достаточной устойчивостью, то есть эксперт может одни и те же события оценить по-разному при нескольких повторных экспертизах. Чем устойчивее оценки эксперта͵ тем больше он заслуживает доверия.
Повторные экспертизы, как правило, очень дороги, следовательно, достоверность оценок можно повысить следующим образом: крайне важно проанализировать данные о расхождении экспертных оценок и их действительных значений, найденных в процессе реализации событий, и сделать соответствующие переоценки компетентности экспертов. Для этого применяется:
Коэффициент конкордации лежит в интервале (может принимать значения) от -1 до +1
Выборка - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Выборка" 2017, 2018.
Выборка
Выборка или выборочная совокупность - множество случаев (испытуемых, объектов, событий, образцов), с помощью определённой процедуры выбранных из генеральной совокупности для участия в исследовании.
Характеристики выборки:
- Качественная характеристика выборки – кого именно мы выбираем и какие способы построения выборки мы для этого используем.
- Количественная характеристика выборки – сколько случаев выбираем, другими словами объём выборки.
Необходимость выборки
- Объект исследования очень обширный. Например, потребители продукции глобальной компании – огромное количество территориально разбросанных рынков.
- Существует необходимость в сборе первичной информации.
Объём выборки
Объём выборки - число случаев, включённых в выборочную совокупность. Из статистических соображений рекомендуется, чтобы число случаев составляло не менее 30-35.
Зависимые и независимые выборки
При сравнении двух (и более) выборок важным параметром является их зависимость. Если можно установить гомоморфную пару (то есть, когда одному случаю из выборки X соответствует один и только один случай из выборки Y и наоборот) для каждого случая в двух выборках (и это основание взаимосвязи является важным для измеряемого на выборках признака), такие выборки называются зависимыми . Примеры зависимых выборок:
- пары близнецов,
- два измерения какого-либо признака до и после экспериментального воздействия,
- мужья и жёны
- и т. п.
В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми , например:
Соответственно, зависимые выборки всегда имеют одинаковый объём, а объём независимых может отличаться.
Сравнение выборок производится с помощью различных статистических критериев:
- и др.
Репрезентативность
Выборка может рассматриваться в качестве репрезентативной или нерепрезентативной.
Пример нерепрезентативной выборки
- Исследование с экспериментальной и контрольной группами, которые ставятся в разные условия.
- Исследование с экспериментальной и контрольной группами с привлечением стратегии попарного отбора
- Исследование с использованием только одной группы - экспериментальной.
- Исследование с использованием смешанного (факторного) плана - все группы ставятся в разные условия.
Типы выборки
Выборки делятся на два типа:
- вероятностные
- невероятностные
Вероятностные выборки
- Простая вероятностная выборка:
- Простая повторная выборка. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может попасть в выборку. На основе списка генеральной совокупности составляются карточки с номерами респондентов. Они помещаются в колоду, перемешиваются и из них наугад вынимается карточка, записывается номер, потом возвращается обратно. Далее процедура повторяется столько раз, какой объём выборки нам необходим. Минус: повторение единиц отбора.
Процедура построения простой случайной выборки включает в себя следующие шаги:
1. необходимо получить полный список членов генеральной совокупности и пронумеровать этот список. Такой список, напомним, называется основой выборки;
2. определить предполагаемый объем выборки, то есть ожидаемое число опрошенных;
3. извлечь из таблицы случайных чисел столько чисел, сколько нам требуется выборочных единиц. Если в выборке должно оказаться 100 человек, из таблицы берут 100 случайных чисел. Эти случайные числа могут генерироваться компьютерной программой.
4. выбрать из списка-основы те наблюдения, номера которых соответствуют выписанным случайным числам
- Простая случайная выборка имеет очевидные преимущества. Этот метод крайне прост для понимания. Результаты исследования можно распространять на изучаемую совокупность. Большинство подходов к получению статистических выводов предусматривают сбор информации с помощью простой случайной выборки. Однако метод простой случайной выборки имеет как минимум четыре существенных ограничения:
1. зачастую сложно создать основу выборочногo наблюдения, которая позволила бы провести простую случайную выборку.
2. результатом применения простой случайной выборки может стать большая совокупность, либо совокупность, распределенная по большой географической территории, что значительно увеличивает время и стоимость сбора данных.
3. результаты применения простой случайной выборки часто характеризуются низкой точностью и большей стандартной ошибкой, чем результаты применения других вероятностных методов.
4. в результате применения SRS может сформироваться нерепрезентативная выборка. Хотя выборки, полученные простым случайным отбором, в среднем адекватно представляют генеральную совокупность, некоторые из них крайне некорректно представляют изучаемую совокупность. Вероятность этого особенно велика при небольшом объеме выборки.
- Простая бесповторная выборка. Процедура построения выборки такая же, только карточки с номерами респондентов не возвращаются обратно в колоду.
- Систематическая вероятностная выборка. Является упрощенным вариантом простой вероятностной выборки. На основе списка генеральной совокупности через определённый интервал (К) отбираются респонденты. Величина К определяется случайно. Наиболее достоверный результат достигается при однородной генеральной совокупности, иначе возможны совпадение величины шага и каких-то внутренних циклических закономерностей выборки (смешение выборки). Минусы: такие же как и в простой вероятностной выборке.
- Серийная (гнездовая) выборка. Единицы отбора представляют собой статистические серии (семья, школа, бригада и т. п.). Отобранные элементы подвергаются сплошному обследованию. Отбор статистических единиц может быть организован по типу случайной или систематической выборки. Минус: Возможность большей однородности, чем в генеральной совокупности.
- Районированная выборка. В случае неоднородной генеральной совокупности, прежде, чем использовать вероятностную выборку с любой техникой отбора, рекомендуется разделить генеральную совокупность на однородные части, такая выборка называется районированной. Группами районирования могут выступать как естественные образования (например, районы города), так и любой признак, заложенный в основу исследования. Признак, на основе которого осуществляется разделение, называется признаком расслоения и районирования.
- «Удобная» выборка. Процедура «удобной» выборки состоит в установлении контактов с «удобными» единицами выборки - с группой студентов, спортивной командой, с друзьями и соседями. Если необходимо получить информацию о реакции людей на новую концепцию, такая выборка вполне обоснована. «Удобную» выборку часто используют для предварительного тестирования анкет.
Невероятностные выборки
Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.
- Квотная выборка – выборка строится как модель, которая воспроизводит структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) изучаемых признаков. Число элементов выборки с различным сочетанием изучаемых признаков определяется с таким расчётом, чтобы оно соответствовало их доле (пропорции) в генеральной совокупности. Так, например, если генеральная совокупность у нас представлена 5000 человек, из них 2000 женщин и 3000 мужчин, тогда в квотной выборке у нас будут 20 женщин и 30 мужчин, либо 200 женщин и 300 мужчин. Квотированные выборки чаще всего основываются на демографических критериях: пол, возраст, регион, доход, образование и прочих. Минусы: обычно такие выборки нерепрезентативны, т.к. нельзя учесть сразу несколько социальных параметров. Плюсы: легкодоступный материал.
- Метод снежного кома. Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т.д.)
- Стихийная выборка – выборка так называемого «первого встречного». Часто используется в теле- и радиоопросах. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов. Минусы: невозможно установить какую генеральную совокупность представляют опрошенные, и как следствие – невозможность определить репрезентативность.
- Маршрутный опрос – часто используется, если единицей изучения является семья. На карте населённого пункта, в котором будет производиться опрос, нумеруются все улицы. С помощью таблицы (генератора) случайных чисел отбираются большие числа. Каждое большое число рассматривается как состоящее из 3-х компонентов: номер улицы (2-3 первых числа), номер дома, номер квартиры. Например, число 14832: 14 – это номер улицы на карте, 8 – номер дома, 32 – номер квартиры.
- Районированная выборка с отбором типичных объектов. Если после районирования из каждой группы отбирается типичный объект, т.е. объект, который по большинству изучаемых в исследовании характеристик приближается к средним показателям, такая выборка называется районированной с отбором типичных объектов.
6.Модальная выборка. 7.экспертная выборка. 8.Гетерогенная выборка.
Стратегии построения групп
Отбор групп для их участия в психологическом эксперименте осуществляется с помощью различных стратегий, которые нужны для того, чтобы обеспечить максимально возможное соблюдение внутренней и внешней валидности .
Рандомизация
Рандомизация , или случайный отбор , используется для создания простых случайных выборок. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый член популяции с равной вероятностью может попасть в выборку. Например, чтобы сделать случайную выборку из 100 студентов вуза , можно сложить бумажки с именами всех студентов вуза в шляпу, а затем достать из неё 100 бумажек - это будет случайным отбором (Гудвин Дж., с. 147).
Попарный отбор
Попарный отбор - стратегия построения групп выборки, при котором группы испытуемых составляются из субъектов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам. Данная стратегия эффективна для экспериментов с использованием экспериментальных и контрольных групп с лучшим вариантом - привлечением близнецовых пар (моно- и дизиготных), так как позволяет создать...
Стратометрический отбор
Стратометрический отбор - рандомизация с выделением страт (или кластеров). При данном способе формирования выборки генеральная совокупность делится на группы (страты), обладающие определёнными характеристиками (пол , возраст , политические предпочтения, образование , уровень доходов и др.), и отбираются испытуемые с соответствующими характеристиками.
Приближённое моделирование
Приближённое моделирование - составление ограниченных выборок и обобщение выводов об этой выборке на более широкую популяцию. Например, при участии в исследовании студентов 2-го курса университета, данные этого исследования распространяются на «людей в возрасте от 17 до 21 года». Допустимость подобных обобщений крайне ограничена.
Приближенное моделирование – формирование модели, которая для четко оговоренного класса систем (процессов) описывает его поведение (или нужные явления) с приемлемой точностью.
Примечания
Литература
Наследов А. Д. Математические методы психологического исследования. - СПб.: Речь, 2004.
- Ильясов Ф. Н. Репрезентативность результатов опроса в маркетинговом исследовании // Социологические исследования. 2011. № 3. С. 112-116.
См. также
- В некоторых типах исследований выборку делят на группы:
- экспериментальная
- контрольная
- Когорта
Ссылки
- Понятие выборки. Основные характеристики выборки. Типы выборки
Wikimedia Foundation . 2010 .
Синонимы :- Щепкин, Михаил Семёнович
- Генеральная совокупность
Смотреть что такое "Выборка" в других словарях:
выборка - группа испытуемых, представляющих определенную популяцию и отобранных для эксперимента или исследования. Противоположное понятие совокупность генеральная. Выборка есть часть совокупности генеральной. Словарь практического психолога. М.: АСТ,… … Большая психологическая энциклопедия
выборка - выборка Часть генеральной совокупности элементов, которая охватывается наблюдением (часто ее называют выборочной совокупностью, а выборкой — сам метод выборочного наблюдения). В математической статистике принят… … Справочник технического переводчика
Выборка - (sample) 1. Небольшое количество товара, отобранное, чтобы представлять все его количество. См.: продажа по образцу (sale by sample). 2. Небольшое количество товара, переданное потенциальным покупателям, чтобы дать им возможность провести его… … Словарь бизнес-терминов
Выборка - часть генеральной совокупности элементов, которая охватывается наблюдением (часто ее называют выборочной совокупностью, а выборкой сам метод выборочного наблюдения). В математической статистике принят принцип случайного отбора; это… … Экономико-математический словарь
ВЫБОРКА - (sample) Произвольный отбор подгруппы элементов из основной совокупности, характеристики которых используются для оценки всей совокупности в целом. Выборочный метод используется, когда слишком долго или слишком дорого обследовать всю совокупность … Экономический словарь
Часто бывает так, что необходимо проанализировать какое-либо конкретное социальное явление и получить информацию о нем. Такие задания часто возникают в ста...
Выборка - это... Определение, виды, методы и результаты выборки
От Masterweb
09.04.2018 16:00Часто бывает так, что необходимо проанализировать какое-либо конкретное социальное явление и получить информацию о нем. Такие задания часто возникают в статистике и при статистических исследованиях. Проверить полностью определенное социальное явление чаще всего бывает невозможным. Например, как узнать мнение населения или всех жителей определенного города по какому-либо вопросу? Спрашивать абсолютно всех – дело практически невозможное и очень трудоемкое. В таких случаях нам и необходима выборка. Это именно то понятие, на котором основаны практически все исследования и анализы.
Что такое выборка
При анализе конкретного социального явления необходимо получить информацию о нем. Если взять любое исследование, то можно заметить, что исследованию и анализу подлежит не каждая единица совокупности объекта исследования. Во внимание берется только определенная часть всей этой совокупности. Вот этот процесс и является выборкой: когда исследуются только определенные единицы из множества.
Конечно же, многое зависит от вида выборки. Но есть и основные правила. Главное из них гласит, что отбор из совокупности должен быть абсолютно случайным. Единицы совокупности, которые будут использованы, не должны быть выбраны из-за какого-либо критерия. Грубо говоря, если необходимо набрать совокупность из населения определенного города и отобрать только мужчин, то в исследовании будет ошибка, потому что отбор был проведен не случайно, а отобран по гендерному признаку. Практически все методы выборки основаны на этом правиле.
Правила выборки
Для того чтобы отобранная совокупность отражала основные качества всего явления, она должна быть построена по конкретным законам, где основное внимание необходимо уделять следующим категориям:
- выборка (выборочная совокупность);
- генеральная совокупность;
- репрезентативность;
- ошибка репрезентативности;
- единица совокупности;
- способы построения выборки.
Особенности выборочного наблюдения и составления выборки заключаются в следующем:
- Все полученные результаты основаны на математических законах и правилах, то есть при правильном проведении исследования и при правильных расчетах результаты не будут искажены по субъективному признаку
- Дает возможность значительно быстрее и с меньшими затратами времени и ресурсов получить результат, изучая не весь массив событий, а только их часть.
- Может быть применено для изучения различных объектов: от конкретных вопросов, например, возраст, пол интересующей нас группы, к изучению общественного мнения или уровня материального обеспечения населения.
Выборочное наблюдение
Выборочное - это такое статистическое наблюдение, при котором исследованию подвергается не вся совокупность изучаемого, а лишь некоторая, отобранная определенным образом ее часть, а полученные результаты изучения этой части распространяются на всю совокупность. Эта часть называется выборочной совокупностью. Это единственный способ изучения большого массива объекта исследования.
Но выборочное наблюдение может использоваться только в тех случаях, когда необходимо исследовать лишь малую группу единиц. Например, при исследовании соотношения мужчин к женщинам в мире, будет использоваться выборочное наблюдение. По понятным причинам – взять во внимание каждого жителя нашей планеты невозможно.
А вот при таком же исследовании, но не всех жителей земли, а определенного 2 «А» класса в конкретной школе, определенного города, определенной страны, может обойтись без выборочного наблюдения. Ведь проанализировать весь массив объекта исследования – вполне возможно. Необходимо посчитать мальчиков и девочек этого класса - вот и будет соотношение.
Выборочная и генеральная совокупность
На самом деле все не так сложно, как звучит. В любом объекте изучения есть две системы: генеральная и выборочная совокупность. Что же это такое? Все единицы относятся к генеральной. А к выборочной – те единицы общей совокупности, которые были взяты для выборки. Если все правильно сделано, то отобранная часть будет составлять уменьшенный макет всей (генеральной) совокупности.
Если говорить о генеральной совокупности, то можно выделить всего две ее разновидности: определенная и неопределенная генеральная совокупность. Зависит от того, известно ли общее количество единиц данной системы или нет. Если это определенная генеральная совокупность, то выборку будет делать легче из-за того, что известно, какой процент от общего количества единиц будет составлять выборка.
Этот момент очень необходим в исследованиях. Например, если необходимо исследовать процент недоброкачественной продукции кондитерских изделий на конкретном заводе. Допустим, что генеральная совокупность уже определена. Точно известно, что в год это предприятие производит 1000 кондитерских изделий. Если сделать выборку 100 случайных кондитерских изделий из этой тысячи и отправить их на экспертизу, то погрешность будет минимальной. Грубо говоря, исследованию подлежало 10 % всей продукции, и по результатам можем, приняв во внимание ошибку репрезентативности, говорить о недоброкачественности всей продукции.
А если провести выборку 100 кондитерских изделий из неопределенной генеральной совокупности, где их на самом деле было, допустим, 1 млн единиц, то результат выборки и самого исследования будет критически неправдоподобным и неточным. Чувствуете разницу? Поэтому определенность генеральной совокупности в большинстве случаев крайне важна и очень сильно влияет на результат исследования.
Репрезентативность совокупности
Итак, теперь один из самых главных вопросов - какой должна быть выборка? Это самый главный момент исследования. На этом этапе необходимо рассчитать выборку и отобрать единицы из общего числа в нее. Совокупность была отобрана правильно, если определенные особенности и характеристики генеральной совокупности остается и в выборочной. Это называется репрезентативностью.
Иными словами, если после отбора часть сохраняет те же самые тенденции и особенности что и все количество исследуемого, то такая совокупность называется репрезентативной. Но не каждая определенная выборка может быть отобрана из репрезентативной совокупности. Бывают и такие объекты исследования, выборка которых просто не может быть репрезентативной. Отсюда и возникает понятие ошибки репрезентативности. Но об этом поговорим подробнее чуть больше.
Как сделать выборку
Итак, чтобы репрезентативность была максимальной, выделяют три основные правила выборки:
- Самым уникальным показателем числа выборки считается 20 %. Статистическая выборка в 20 % будет практически всегда давать результат максимально приближенный к действительности. В то же самое время нет необходимости переносить в собранную большую часть генеральной совокупности. 20 % выборки – это тот показатель, который выработан многими исследованиями. Приведем еще немного теории. Чем больше выборка, тем меньше ошибка репрезентативности и точнее результат исследования. Чем ближе будет выборочная совокупность к генеральной по количеству единиц, тем более точными и правильными будут результаты. Ведь если исследовать всю систему, тогда результат будет 100 %. Но здесь уже нет выборки. Это те исследования, в которых исследуется весь массив, все единицы, поэтому это нас не интересует.
- В случае нецелесообразности обработки 20 % генеральной совокупности допускается изучение единиц совокупности в количестве не менее 1001. Это также один из показателей исследования массива объекта исследования, который выработался со временем. Конечно же, он не даст точных результатов при больших массивах исследования, но максимально приблизит к возможной точности выборки.
- В статистике существует множество формул и сведенных таблиц. В зависимости от объекта исследования и от критерия выборки, существует целесообразность выбора той или иной формулы. Но этот пункт используется в сложных и многоэтапных исследованиях.
Погрешность (ошибка) репрезентативности
Главной характеристикой качества выбранной выборки является понятие «погрешности репрезентативности». Что же это такое? Это определенные расхождения между показателями выборочного и сплошного наблюдения. По показателям погрешности репрезентативность делят на надежную, обычную и приближенную. Иначе говоря, допустимыми являются отклонения в размере до 3 %, от 3 до 10 % и от 10 до 20 % соответственно. Хотя в статистике желательно, чтобы погрешность не превышал 5-6 %. В противном случае есть повод говорить о недостаточной репрезентативности выборки. Для вычисления погрешности репрезентативности и того, как она влияет на выборочную или генеральную совокупность, во внимание берутся многие факторы:
- Вероятность, с которой необходимо получить точный результат.
- Количества единиц выборочной совокупности. Как уже упоминалось ранее, чем меньше единиц составит выборка, тем больше будет ошибка репрезентативности, и наоборот.
- Однородность исследуемой совокупности. Чем более разнородной является совокупность, тем больше будет погрешность репрезентативности. Возможность совокупности быть репрезентативной зависит от однородности всех ее составляющих единиц.
- Способ отбора единиц в выборочную совокупность.
В конкретно заданных исследованиях процент погрешности среднего значения обычно задается самим исследователем на основании программы наблюдения и согласно данным ранее проведенных исследований. Как правило, считается допустимой предельная ошибка выборки (ошибка репрезентативности) в пределах 3-5 %.
Больше – не всегда лучше
Также стоит помнить, что главное при организации выборочного наблюдения - это доведение его объема до допустимого минимума. При этом не следует стремиться к чрезмерному уменьшению границ погрешности выборки, так как это может привести к неоправданному увеличению объема данных выборки и, следовательно, к повышению расходов на проведение выборочного наблюдения.
В то же время нельзя и чрезмерно увеличивать размер погрешности репрезентативности. Ведь в этом случае, хотя и произойдет уменьшение объема выборочной совокупности, это приведет к ухудшению достоверности полученных результатов.
Какие вопросы обычно ставится перед исследователем
Любое исследование если и проводится, то для какой-то цели и для получения каких-то результатов. При проведении выборочного исследования, как правило, ставятся начальные вопросы:
- Определение необходимого количества единиц выборочной совокупности, то есть то, сколько единиц будет исследоваться. К тому же, для точного исследования совокупность должна быть репрезентативной.
- Расчет погрешности репрезентативности с установленным уровнем вероятности. Сразу стоит отметить, что выборочных исследований не бывает с уровнем вероятности 100 %. Если та инстанция, которая проводила изучение определенного сегмента, утверждает, что их результаты точны с вероятностью 100 %, то это ложь. Многолетняя практика уже установила процент вероятности правильно проведенного выборочного исследования. Этот показатель равняется 95,4 %.
Способы отбора единиц исследования в выборку
Не каждая выборка является репрезентативной. Иногда один и тот же признак по-разному выражен в целом и в ее части. Для достижения требований репрезентативности целесообразным является использование различных приемов создания выборки. Причем использование того или иного способа зависит от конкретных обстоятельств. Среди таких приемов создания выборки выделяют:
- случайный отбор;
- механический отбор;
- типичный отбор;
- серийный (гнездовой) отбор.
Случайный отбор представляет собой систему мероприятий, направленных на случайный отбор единиц совокупности, когда вероятность попасть в выборку является равной для всех единиц генеральной совокупности. Этот прием целесообразно применять только в случае однородности и небольшого количества присущих ей признаков. В противном случае некоторые характерные черты рискуют быть не отраженным в выборке. Признаки случайного отбора лежат в основе всех других способов построения выборки.
При механическом отбор единиц проводится через определенный интервал. Если необходимо сформировать выборку конкретных преступлений, можно изымать из всех карточек статистического учета зарегистрированных преступлений каждую 5-ю, 10-ю или 15-ю карточку в зависимости от их общего количества и имеющихся размеров выборки. Недостатком этого способа является то, что перед отбором необходимо иметь полный учет единиц совокупности, затем нужно провести ранжирование и только после этого можно проводить выборку с определенным интервалом. Этот метод занимает много времени, поэтому он и не часто используется.
Типичный (районированный) отбор – вид выборки, при котором генеральную совокупность разделяют на однородные группы по определенному признаку. Иногда исследователи употребляют вместо «групп» другие термины: «районы» и «зоны». Затем из каждой группы в случайном порядке отбирается определенное количество единиц пропорционально удельному весу группы в общей совокупности. Типичный отбор часто осуществляется в несколько этапов.
Серийный отбор - это такой метод, при котором отбор единиц проводится группами (сериями) и обследованию подлежат все единицы отобранной группы (серии). Преимуществом этого способа является то, что иногда отобрать отдельные единицы сложнее, чем серии, например, при изучении личности, которая отбывает наказание. В рамках отобранных районов, зон применяется изучение всех единиц без исключения, например, изучение всех лиц, отбывающих наказание в каком-то определенном учреждении.
Улица Киевян, 16 0016 Армения, Ереван +374 11 233 255
Беловол Елена Владимировна, Шкварило Ксения Анатольевна, Хворова Екатерина Михайловна
В работе рассматривается психологический конструкт «культурный интеллект», описываются этапы апробации опросника К. Эрли и С.
Изучение проблемного фона вынужденных контактов между людьми на городской выборке
Миронова Оксана Ивановна
В статье представлены результаты эмпирического изучения проблемы вынужденных контактов между людьми на большой выборке респондентов.
Психометрическая адаптация методики SAT-M на Российской выборке старшеклассников с разной успешность
Щеглова Элеонора Анатольевна, Ваулина Татьяна Анатольевна, Баланев Дмитрий Юрьевич, Мацута Валерия Владимировна
Представлены результаты психометрической адаптации методики SAT-M на выборке старшеклассников с разной успешностью обучения математике.
Обусловленность самоактуализации уровнем креативности личности (на выборке работников сферы образова
Зыбина Людмила.Николаевна, Кушнир Светлана Викторовна
В статье раскрыты основные научные подходы и дана характеристика понятий самоактуализации и креативности личности.
Модель измерения ингрупповой идентификации: проверка на российской выборке
Агадуллина Елена Рафиковна, Ловаков Андрей Владимирович
В статье представлены результаты психометрической проверки модели измерения ингрупповой идентификации.
Адаптация опросников «Отношение к смерти» и «Страх личной смерти» на русскоязычной выборке
Ениколопов Сергей Николаевич, Николаев Евгений Львович, Семикин Геннадий Иванович, Храмелашвили Виктор Владимирович, Казанцева Валентина Николаевна, Журавлева Татьяна Владимировна
В статье представлены результаты адаптации методик «Отношение к смерти» и «Страх личной смерти» на русскоязычной (российской и украинской) студенческой выборке (n=1074, возраст 18-25 лет).
Опыт экспериментального исследования социальной лености на выборке российских мужчин и женщин
Стратилат Карина Николаевна, Семечкин Николай Иванович
В статье приводится описание процедуры и результатов эмпирического исследования различий в проявлении социальной лености у российских мужчин и женщин.
Исследование взаимосвязи перфекционизма и мотивации достижения (на примере студенческой выборки)
Виндекер О.С., Иргашева К.А.
Данная статья посвящена изучению взаимосвязи между перфекционизмом и мотивацией достижения. Перфекционизм рассматривается как сложный многокомпонентный феномен.
Свойства модели адаптивного и дезадаптивного перфекционизма на клинической выборке и в общей популяц
Тарасова Софья Юрьевна
Рассматриваются результаты апробации модели адаптивного и дезадаптивного перфекционизма Р. Слейни на российской выборке. Дезадаптивный перфекционизм связан с (ауто)агрессивными тенденциями личности.
Раздел II. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
Тема 6. Выборочный метод. Вариационный ряд
И его характеристики
Математическая статистика занимается изучением закономерностей, которым подчиняются массовые явления, на основе результатов наблюдений.
Цель МС : создание методов сбора и обработки статистических данных для получения научных и практических выводов.
Методы математической статистики необходимы для решения двух задач :
1) указание методов сбора и группировки статистических сведений, полученных в результате экспериментов или наблюдений;
2) разработка методов анализа статистических данных (оценка функций и параметров распределения; проверка статистических гипотез; оценка зависимостей между случайными величинами).
Понятие о выборочном наблюдении и его теоретические свойства.
В практике статистических наблюдений различаются два вида наблюдений:
Сплошное, когда изучаются все объекты совокупности (перепись населения);
Выборочное, когда изучается часть случайно отобранных объектов (социологические исследования, охватывающие часть населения).
Теория выборочного наблюдения базируется на статистических закономерностях, которые формируются и обнаруживаются в массовых явлениях и процессах.
Закономерности, связанные со случайностями и лишь во множестве явлений проявляющиеся как закон, называются статистическими . Это свойство закономерностей связано с законом больших чисел. Математической основой закона больших чисел, да и статистической науки в целом, служит теория вероятностей, в котором изучаются случайные явления (события), имеющие устойчивую частность, а следовательно, и вероятность, что помогает выявлять закономерности при массовом повторении явлений.
Генеральная совокупность и выборка. Виды выборок.
Генеральной совокупностью называется совокупность всех объектов, подлежащих изучению, из которой производится выборка.
Выборочной совокупностью , или, выборкой , называется совокупность объектов, случайно отобранных из генеральной совокупности, подлежащих для непосредственного изучения.
Объем совокупности - число ее объектов. Генеральная совокупность может иметь и конечный и бесконечный объем (N), а выборочная – только конечный объем (n).
Пример . Из 2000 изделий отобрано для обследования 100 изделий, тогда объем генеральной совокупности , а объем выборки .
Выборочный метод – это метод исследования, при котором по выборке исследуются свойства генеральной совокупности. При этом выводы, полученные при изучении этой части, распределяются на всю совокупность объектов.
Виды выборок
Простая случайная выборка , образованная случайным выбором элементов без разделения генеральной совокупности на части.
Механическая выборка , в которую элементы из генеральной совокупности отбираются через определенный интервал. Так, если объем выборки должен составлять 10% от генеральной, то отбирается каждый 10 элемент.
Типическая выборка , в которую случайным образом отбираются элементы из типических групп, на которые по некоторому признаку разбивается генеральная совокупность. Например отбор деталей из продукции каждого станка, а не из общего количества.
Серийная выборка , в которую случайным образом отбираются не отдельные элементы, а целые группы совокупности (серии).
Повторной называют выборку, при которой отобранный объект после проведенного исследования возвращают в генеральную совокупность и он может быть отобран повторно.
Бесповторной называют выборку, при которой отобранный объект в выборку не возвращают в генеральную совокупность.
Репрезентативной (представительной) называется выборка, по которой можно судить об интересующем нас признаке всей генеральной совокупности. Условия репрезентативности выборки:
1) части выборки должны быть пропорциональны частям генеральной совокупности;
2) выборка должна наглядно демонстрировать все особенности изучаемого признака;
3) выборка должна быть достаточно объемной;
4) случайный отбор выборки.