Örnekleme kavramı. Seminer konusu: sosyolojik araştırmalarda örnekleme Anahtar kavramlar
Örnekleme kavramı.
ders 4
1. Örnekleme kavramı. 2. Numune türleri ve numune oluşturma yöntemleri.3. Örnek boyutunun belirlenmesi.
Nüfus bazı olan tüm öğelerin kümesidir ortak özellikler karakterizasyonu için gereklidir. Numunenin oluşumu, araştırmacının ilgisini çeken tüm tüketicilerin bir listesi olarak anlaşılan genel popülasyonun konturu bilgisine dayanmaktadır. Örneğin, belirli bir bölge veya şehirdeki tüm ev sahiplerinin listesi veya ürün satan tüm satış noktalarının listesi.
Genel popülasyonun hacmine ve çalışmanın amaçlarına bağlı olarak yöntemler kullanılabilir. sürekli veya seçici sınavlar. yürütürken sürekli Anket, nüfusun tüm birimlerini inceler. Bu yöntem, genel nüfusun unsurlarının sayısı azsa kullanılabilir (tüketici araştırmasında VIP müşteriler, işletmeler arası araştırmadaki kuruluşlar).
Pazarlama araştırmasında veri elde etmenin en yaygın yolu, seçici gözlem. Numunedeki birimlerin seçilmesi için belirli kuralların uygulanması ve numunenin temsil edilebilirliğine saygı gösterilmesi, numune verilerini genel popülasyona dağıtmanıza olanak tanır.
Numuneyi oluştururken kullandığımız olasılıksal ve olasılıksızlık (deterministik) yöntemler.
Olasılık örneklemesi, çalışma nesnesinin her bir öğesinin belirli bir olasılık derecesi ile düşebileceği bir örneklemdir. Olasılık örneklerinde, popülasyonun her bir öğesi bilinmektedir ve ankete dahil edilme olasılığı belirlidir. Popülasyonun büyüklüğü hakkında bilgi eksikliğinden dolayı olasılıkları doğru bir şekilde hesaplamanın mümkün olmadığına dikkat edilmelidir. Bu nedenle, "belirli olasılık" terimi, popülasyonun tam boyutunu bilmekten çok örnekleme kurallarıyla ilgilidir.
Deterministik örnekleme (olasılıksız örnekleme) - öğelerin önceden belirlenmiş tercihlere veya yargılara dayandığı bir örnek. AT olasılıksızlık örnekleri genel popülasyonun her bir nesnesinin örneğe alınmasının eşit olasılık koşulu yerine getirilmemiştir. İçin bu tipörnekleme, örnekleme hatasını (hata) hesaplamak imkansızdır. Ancak bu, çalışma sırasında yanlış sonuçların elde edileceği anlamına gelmez. İnanılmaz örnekler daha az zaman ve para gerektirir. Genellikle, nispeten küçük popülasyonlar (binlerce, on binlerce tüketici) için olasılıksızlık örnekleri kullanılır.
Aşağıdaki deterministik örnek türleri ayırt edilir:
· temsili olmayan;
kasten, kasıtlı, planlı;
kota;
· ana dizi.
Temsili olmayan (kolay örnekleme) örnekler, en erişilebilir öğelerin (mağazalardaki müşteriler, yoldan geçenler vb.) seçilmesine dayanır. Araştırmacı, yanıtlayıcının öngörülen genel popülasyona ait olduğu ilkesine dayanır.
Yargısal örnekleme, araştırmacının çalışmanın amaçlarına uygun olduğuna inandığı öğelerin manuel olarak seçilmesine dayanır. Kasıtlı örneklemenin bir varyasyonu kartopu örneklemesidir. Her biri birkaç yeni öğeye işaret eden başlangıç öğelerini vb. tanımlamaktan oluşur. Böyle bir örnek, belirli özelliklere sahip nesneleri incelerken, toplam benzer nesneler kümesinde küçük bir paya sahipken ve birbirleriyle yakından etkileşime girerken kullanılır. Kasıtlı örnekleme, temsili olmayan bir örneklemle aynı ana dezavantaja sahiptir - hatasını tahmin etmenin imkansızlığı ve düşük temsil derecesi.
Kota örnekleme - Kota örneklemesi - toplam çalışma popülasyonunda bulundukları temel özelliklere göre örneklemdeki elementlerin aynı oranda dahil edilmesiyle oluşturulan deterministik örnekler
en popüler örnekleme yöntemlerinden biridir. Kota yöntemini kullanırken, numunenin kontrol edileceğine göre bir veya daha fazla özellik seçilir. Örneklemdeki belirli özelliklere sahip birimlerin sayısı, popülasyondaki bu tür birimlerin sayısı ile orantılı olmalıdır. Kota yöntemini kullanırken, rastgele seçimden daha küçük boyutta bir örneklem yapmanın mümkün olduğuna inanılmaktadır, çünkü kota seçimi, verilen parametrelere göre örneklem ve genel popülasyon arasında neredeyse tam bir eşleşme sağlar, yani. örneğin temsil edilebilirlik (temsil edilebilirlik) özelliği gözlemlenir. Ancak, bu iddia tarafından teyit edilemez. matematiksel yöntemler. Kota parametreleri olarak çoğunlukla sosyo-demografik özellikler (cinsiyet, yaş, eğitim, gelir düzeyi vb.) kullanılmaktadır.
Yöntem ana dizi genel popülasyonun nesnelerinin %50'sinden fazlasının numuneye dahil edilmesini içerir. Anketin avantajı ana dizi yöntemiörneklemin genel popülasyonda yüksek bir orana sahip olmasıdır. Bu, olası hataları ortadan kaldırmayı mümkün kılar. Prensipte, genel popülasyondaki katılımcıların büyük bir kısmıyla görüşme yapmak yeterlidir, bu da örneklem ortalaması ile genel ortalama arasındaki farkı en aza indirir.
Olasılıksal yöntemler.Örnekleme birimlerinin örneğe dahil olma şansı (olasılığı) biliniyorsa, örneğe olasılıklı denir. Olasılık yöntemleri şunları içerir:
Basit rastgele seçim
· sistematik seçim;
· küme seçimi;
tabakalı seçim.
Basit rastgele örnekleme (SRS) - çalışma nesnesinin her bir öğesinin eşit olasılıkla örnek popülasyona düşebileceği bir örnek En basit yöntem olasılıksal bir örnek oluşturur. Böyle bir örnek, tam listelerinden rastgele eş-olasılıklı eleman seçimi ile oluşturulur. Böyle bir örneğin ana dezavantajı, incelenen popülasyonun öğelerinin tam bir listesine sahip olma ihtiyacıdır. , pratikte ne sağlanır Pazarlama araştırması yeterince nadir. Basit bir rastgele örnekleme ile, genel popülasyonun birimlerinin tüm kütlesinden, ön herhangi bir gruba bölünmeden seçim yapılır ve her bir öğenin örnekleme dahil edilme olasılığı aynıdır (P), bu da şu şekilde hesaplanabilir: örneklem büyüklüğünün genel popülasyon büyüklüğüne oranı. Örneğin, popülasyon büyüklüğü 10.000.000 kişi ve örneklem büyüklüğü 600 kişi ise, belirli bir kişinin örnekleme dahil olma olasılığı %6'dır (400/10.000 * 100). Organize etmenin en kolay yolu rastgele örneklem- bu bir beraberlik veya rasgele sayılar tablosunun kullanımıdır. Bir telefon görüşmesinde, bir bilgisayar rasgele sayı üretecine sahip olduğu için rasgele telefon numaraları üretebilir.
Nüfus- kütle karakterine, tipikliğe, niteliksel tekdüzeliğe ve varyasyon varlığına sahip bir dizi birim.
İstatistiksel nüfus, maddi olarak var olan nesnelerden (Çalışanlar, işletmeler, ülkeler, bölgeler) oluşur, bir nesnedir.
Nüfus birimi- istatistiksel popülasyonun her bir belirli birimi.
Aynı istatistiksel popülasyon, bir özellikte homojen ve diğerinde heterojen olabilir.
Niteliksel tekdüzelik- herhangi bir özellik için nüfusun tüm birimlerinin benzerliği ve geri kalanı için farklılık.
İstatistiksel bir popülasyonda, popülasyonun bir birimi ile diğeri arasındaki farklar daha çok nicel niteliktedir. Karakteristik değerlerdeki nicel değişiklikler farklı birimler koleksiyonlara varyasyon denir.
Özellik Varyasyonu- nüfusun bir biriminden diğerine geçiş sırasında bir işaretin (nicel bir işaret için) niceliksel değişimi.
işaret bir mülk özellik veya gözlemlenebilen veya ölçülebilen birimlerin, nesnelerin ve fenomenlerin diğer özellikleri. İşaretler nicel ve nitel olarak ikiye ayrılır. Bir özelliğin değerinin popülasyonun bireysel birimlerindeki çeşitliliğine ve değişkenliğine denir. varyasyon.
Niteliksel (nitel) özellikler ölçülebilir değildir (cinsiyete göre popülasyonun bileşimi). Nicel özelliklerin sayısal bir ifadesi vardır (nüfusun yaşa göre bileşimi).
dizin- bu, belirli zaman ve yer koşullarında bir bütün olarak birimlerin veya kümelerin herhangi bir özelliğinin nicel olarak nitel bir genelleyici özelliğidir.
puan kartı incelenen fenomeni kapsamlı bir şekilde yansıtan bir dizi göstergedir.
Örneğin, maaşı düşünün:- İşaret - ücretler
- İstatistiksel nüfus - tüm çalışanlar
- Nüfusun birimi her işçidir
- Niteliksel homojenlik - tahakkuk eden maaş
- Özellik varyasyonu - bir dizi sayı
Genel popülasyon ve ondan örnek
Temel, bir veya daha fazla özelliğin ölçülmesi sonucunda elde edilen bir veri setidir. Gerçekten gözlemlenen nesneler kümesi, istatistiksel olarak bir dizi gözlemle temsil edilir. rastgele değişken, dır-dir örnekleme, ve varsayımsal olarak var olan (düşünülmüş) - Genel popülasyon. Genel popülasyon sonlu olabilir (gözlem sayısı N = sabit) veya sonsuz ( N = ∞) ve genel popülasyondan bir örnek her zaman sınırlı sayıda gözlemin sonucudur. Bir örneği oluşturan gözlemlerin sayısına denir. örnek boyut. Örnek boyutu yeterince büyükse n→∞) örnek kabul edilir büyük, aksi halde örnek denir sınırlı hacim. Örnek sayılır küçük, tek boyutlu bir rastgele değişkeni ölçerken, örnek boyutu 30'u geçmiyorsa ( n<= 30 ) ve aynı anda birkaç ( k) çok boyutlu uzay ilişkisinde özellikler n ile k daha az 10 (n/k< 10) . Örnek formlar varyasyon serisi eğer üyeleri ise sipariş istatistikleri, yani rastgele değişkenin örnek değerleri X artan düzende (sıralı) sıralanır, özniteliğin değerleri denir seçenekler.
Örnek. Hemen hemen aynı rastgele seçilen nesneler kümesi - Moskova'nın bir idari bölgesinin ticari bankaları, bu bölgedeki tüm ticari bankaların genel popülasyonundan ve Moskova'daki tüm ticari bankaların genel popülasyonundan bir örnek olarak kabul edilebilir. , yanı sıra ülkedeki ticari bankaların bir örneği vb.
Temel örnekleme yöntemleri
İstatistiksel sonuçların güvenilirliği ve sonuçların anlamlı yorumlanması şunlara bağlıdır: temsil edilebilirlikörnekler, yani Bu örneğin temsili olarak kabul edilebileceği genel popülasyonun özelliklerinin sunumunun eksiksizliği ve yeterliliği. Nüfusun istatistiksel özelliklerinin incelenmesi iki şekilde organize edilebilir: sürekli ve süreksiz. Sürekli gözlem hepsinin incelenmesini içerir birimler okudu agregalar, a sürekli olmayan (seçici) gözlem- sadece bir kısmı.
Örneklemeyi organize etmenin beş ana yolu vardır:
1. basit rastgele seçim nesnelerin genel popülasyondan rastgele seçildiği (örneğin, bir tablo veya rastgele sayı üreteci kullanılarak) ve olası örneklerin her birinin eşit bir olasılığa sahip olduğu . Bu tür örnekler denir aslında rastgele;
2. düzenli bir prosedürle basit seçim mekanik bir bileşen (örneğin, tarihler, haftanın günleri, apartman numaraları, alfabenin harfleri vb.) kullanılarak gerçekleştirilir ve bu şekilde elde edilen örneklere denir. mekanik;
3. tabakalı seçim, genel hacim popülasyonunun, hacmin alt kümelerine veya katmanlarına (katmanlarına) bölünmesi gerçeğinden oluşur, böylece . Katmanlar, istatistiksel özellikler açısından homojen nesnelerdir (örneğin, nüfus, yaş grubuna veya sosyal sınıfa göre katmanlara ayrılır; işletmeler endüstriye göre). Bu durumda, örnekler denir tabakalı(aksi halde, tabakalı, tipik, bölgeli);
4. yöntemler seri seçim oluşturmak için kullanılır seri veya iç içe örnekler. Bir "blok" veya bir dizi nesneyi aynı anda incelemek gerekirse (örneğin, bir mal sevkiyatı, belirli bir serinin ürünleri veya ülkenin bölgesel-idari bölümündeki bir nüfus) uygundurlar. Seri seçimi rastgele veya mekanik bir şekilde gerçekleştirilebilir. Aynı zamanda, belirli bir mal grubunun veya tüm bir bölgesel birimin (bir konut binası veya çeyrek) sürekli bir anketi yapılır;
5. kombine(kademeli) seçim, birkaç seçim yöntemini aynı anda birleştirebilir (örneğin, tabakalı ve rastgele veya rastgele ve mekanik); böyle bir örnek denir kombine.
Seçim türleri
İle zihin bireysel, grup ve birleşik seçim vardır. saat bireysel seçimörneklem setinde genel popülasyonun bireysel birimleri seçilir. grup seçimi birimlerin niteliksel olarak homojen grupları (serileri) ve birleşik seçim birinci ve ikinci türlerin bir kombinasyonunu içerir.
İle yöntem seçim ayırt etmek tekrarlanan ve tekrarlanmayanörneklem.
tekrarlanamazörneğe düşen birimin orijinal popülasyona geri dönmediği ve sonraki seçime katılmadığı seçim olarak adlandırılan; genel popülasyonun birim sayısı ise N Seçim sürecinde azaltıldı. saat tekrarlanan seçim yakalanmışörneklemde, kayıttan sonra birim genel popülasyona geri gönderilir ve böylece diğer birimlerle birlikte daha sonraki seçim prosedüründe kullanılmak üzere eşit bir fırsat elde eder; genel popülasyonun birim sayısı ise N değişmeden kalır (yöntem sosyo-ekonomik çalışmalarda nadiren kullanılır). Bununla birlikte, büyük bir N (N → ∞) için formüller tekrarlanmayan seçim için olanlara yakın tekrarlanan seçim ve ikincisi neredeyse daha sık kullanılır ( N = sabit).
Genel ve örnek popülasyonun parametrelerinin temel özellikleri
Araştırmanın istatistiksel sonuçlarının temeli, rastgele bir değişkenin dağılımı iken, gözlemlenen değerler (x 1, x 2, ..., xn) rastgele değişkenin gerçekleşmeleri denir X(n örnek boyutudur). Rastgele bir değişkenin genel popülasyondaki dağılımı teoriktir, doğası gereği idealdir ve örnek analogu ampirik dağıtım. Bazı teorik dağılımlar analitik olarak verilmiştir, yani. onlara seçenekler rastgele değişkenin olası değerlerinin uzayındaki her noktada dağılım fonksiyonunun değerini belirleyin. Bir örnek için dağılım fonksiyonunu belirlemek zordur ve bazen imkansızdır, bu nedenle seçenekler ampirik verilerden tahmin edilir ve daha sonra teorik dağılımı tanımlayan analitik bir ifadeyle değiştirilirler. Bu durumda, varsayım (veya hipotez) dağılımının türü hakkında hem istatistiksel olarak doğru hem de hatalı olabilir. Ancak her durumda, örnekten yeniden oluşturulan ampirik dağılım, doğru olanı yalnızca kabaca karakterize eder. En önemli dağıtım parametreleri beklenen değer ve dispersiyon.
Doğaları gereği, dağılımlar sürekli ve ayrık. En iyi bilinen sürekli dağılım normal. Parametrelerin seçici analogları ve bunun için: ortalama değer ve ampirik varyans. Sosyo-ekonomik araştırmalardaki ayrık çalışmalar arasında en yaygın olarak kullanılan alternatif (ikiye bölünmüş) dağıtım. Bu dağılımın beklenti parametresi göreli değeri (veya Paylaş) incelenen özelliğe sahip popülasyon birimleri (harf ile gösterilir); Bu özelliğe sahip olmayan nüfusun oranı harf ile gösterilir. q (q = 1 - p). Alternatif dağılımın varyansı da ampirik bir analoga sahiptir.
Dağılımın türüne ve popülasyon birimlerinin seçilme yöntemine bağlı olarak, dağılım parametrelerinin özellikleri farklı şekilde hesaplanır. Teorik ve ampirik dağılımlar için başlıca olanlar Tablo'da verilmiştir. bir.
Örnek paylaşım k nörnek popülasyonun birim sayısının genel popülasyonun birim sayısına oranıdır:
kn = n/N.
Örnek paylaşım w incelenen özelliğe sahip birimlerin oranıdır xörnek boyutuna n:
w = n n / n.
Örnek.% 5 numune ile 1000 birim içeren bir mal partisinde örnek kesir k n mutlak değerde 50 birimdir. (n = N*0.05); bu numunede 2 kusurlu ürün bulunursa, örnek kesir w 0,04 olacaktır (w = 2/50 = 0,04 veya %4).
Örneklem popülasyonu genel popülasyondan farklı olduğu için örnekleme hataları.
Tablo 1. Genel ve örnek popülasyonların ana parametreleriÖrnekleme hataları
Herhangi bir (katı ve seçici) ile iki tür hata oluşabilir: kayıt ve temsiliyet. hatalar kayıt sahip olabilmek rastgele ve sistematik karakter. Rastgele hatalar birçok farklı kontrol edilemeyen nedenden oluşur, doğası gereği kasıtsızdır ve genellikle birbirini dengeler (örneğin, odadaki sıcaklık dalgalanmaları nedeniyle cihaz okumalarındaki değişiklikler).
Sistematik hatalar, numunedeki nesneleri seçme kurallarını ihlal ettikleri için önyargılıdır (örneğin, ölçüm cihazının ayarlarını değiştirirken ölçümlerdeki sapmalar).
Örnek.Şehirdeki nüfusun sosyal durumunu değerlendirmek için ailelerin %25'inin incelenmesi planlanmaktadır. Ancak, her dört daireden birinin seçimi kendi sayısına göre yapılıyorsa, tüm dairelerin tek tipte seçilmesi (örneğin, tek odalı daireler) tehlikesi vardır, bu da sistematik bir hataya neden olacak ve sonuçları çarpıtacaktır; daire numarasının partiye göre seçilmesi, hata rastgele olacağından daha çok tercih edilir.
Temsil hataları sadece seçici gözlemin doğasında vardır, bunlardan kaçınılamaz ve örneğin genel olanı tam olarak yeniden üretmemesinin bir sonucu olarak ortaya çıkarlar. Örneklemden elde edilen göstergelerin değerleri, genel popülasyondaki (veya sürekli gözlem sırasında elde edilen) aynı değerlerin göstergelerinden farklıdır.
Örnekleme hatası parametrenin genel popülasyondaki değeri ile örnek değeri arasındaki farktır. Nicel bir özelliğin ortalama değeri için şuna eşittir: ve pay için (alternatif nitelik) - .
Örnekleme hataları yalnızca örnek gözlemlerin doğasında vardır. Bu hatalar ne kadar büyük olursa, ampirik dağılım teorik olandan o kadar farklı olur. Ampirik dağılımın parametreleri ve rastgele değişkenlerdir, bu nedenle örnekleme hataları da rastgele değişkenlerdir, farklı örnekler için farklı değerler alabilirler ve bu nedenle hesaplamak gelenekseldir. ortalama hata.
Ortalama örnekleme hatası matematiksel beklentiden örnek ortalamasının standart sapmasını ifade eden bir değerdir. Rastgele seçim ilkesine tabi olan bu değer, öncelikle örneklem büyüklüğüne ve özelliğin varyasyon derecesine bağlıdır: özelliğin varyasyonu ne kadar büyük ve küçükse (dolayısıyla 'nin değeri), değeri o kadar küçük olur. ortalama örnekleme hatası. Genel ve örnek popülasyonların varyansları arasındaki oran şu formülle ifade edilir:
şunlar. yeterince büyük olduğunu varsayabiliriz. Ortalama örnekleme hatası, örnek popülasyonun parametresinin genel popülasyonun parametresinden olası sapmalarını gösterir. Masada. Şekil 2, gözlemi organize etmenin farklı yöntemleri için ortalama örnekleme hatasının hesaplanmasına yönelik ifadeleri göstermektedir.
Tablo 2. Farklı numune türleri için numune ortalaması ve oranın ortalama hatası (m)Sürekli bir özellik için grup içi örnek varyanslarının ortalaması nerededir;
Payın grup içi dağılımlarının ortalaması;
— seçilen dizi sayısı, — toplam dizi sayısı;
,
th serisinin ortalaması nerede;
- sürekli bir özellik için tüm numunenin genel ortalaması;
,
th serisindeki özelliğin oranı nerede;
— özelliğin tüm örnek üzerindeki toplam payı.
Bununla birlikte, ortalama hatanın büyüklüğü yalnızca belirli bir olasılık Р (Р ≤ 1) ile değerlendirilebilir. Lyapunov A.M. örnek ortalamalarının dağılımının ve dolayısıyla yeterince büyük bir sayı ile genel ortalamadan sapmalarının, genel popülasyonun sonlu bir ortalama ve sınırlı bir varyansa sahip olması koşuluyla, normal dağılım yasasına yaklaşık olarak uyduğunu kanıtladı.
Matematiksel olarak, ortalama için bu ifade şu şekilde ifade edilir:
ve kesir için (1) ifadesi şu şekilde olacaktır:
nerede - var marjinal örnekleme hatası, ortalama örnekleme hatasının bir katıdır , ve çokluk faktörü, W.S. tarafından önerilen Student kriteridir ("güven faktörü"). Gosset (takma ad "Öğrenci"); Farklı numune boyutları için değerler özel bir tabloda saklanır.
Bazı t değerleri için Ф(t) fonksiyonunun değerleri:Bu nedenle ifade (3) aşağıdaki gibi okunabilir: olasılıkla P = 0,683 (%68,3)örneklem ile genel ortalama arasındaki farkın ortalama hatanın bir değerini geçmeyeceği iddia edilebilir. m(t=1), olasılıkla P = 0,954 (%95,4)- iki ortalama hatanın değerini aşmaması m (t = 2) , olasılıkla P = 0,997 (%99,7)- üç değeri geçmeyecek m (t = 3) . Böylece, bu farkın ortalama hata değerinin üç katını aşma olasılığı belirlenir. hata seviyesi ve daha fazla değil 0,3% .
Masada. 3, marjinal örnekleme hatasını hesaplamak için formülleri gösterir.
Tablo 3. Farklı örnek gözlem türleri için ortalama ve orantı (p) için marjinal örnekleme hatası (D)Numune Sonuçlarının Popülasyona Genişletilmesi
Örnek gözlemin nihai amacı, genel popülasyonu karakterize etmektir. Küçük örneklem boyutları için, parametrelerin ( ve ) ampirik tahminleri, gerçek değerlerinden ( ve ) önemli ölçüde sapabilir. Bu nedenle, parametrelerin ( ve ) örnek değerleri için gerçek değerlerin ( ve ) içinde bulunduğu sınırların oluşturulması gerekli hale gelir.
Güven aralığı genel popülasyonun bazı parametrelerinin θ, 1'e yakın bir olasılıkla bu parametrenin rastgele bir değer aralığı olarak adlandırılır ( güvenilirlik) bu parametrenin gerçek değerini içerir.
marjinal hataörnekler Δ genel popülasyonun özelliklerinin sınır değerlerini ve bunların sınırlarını belirlemenizi sağlar. güvenilirlik aralığı, şunlara eşittir:
Sonuç olarak güven aralığıçıkarılarak elde edilir marjinal hataörnek ortalamadan (pay) ve en üsttekini ekleyerek.
Güven aralığı ortalama için marjinal örnekleme hatasını kullanır ve belirli bir güven düzeyi için aşağıdaki formülle belirlenir:
Bu, belirli bir olasılıkla R, güven düzeyi olarak adlandırılır ve değer tarafından benzersiz bir şekilde belirlenir t, ortalamanın gerçek değerinin şu aralıkta olduğu iddia edilebilir. ve payın gerçek değeri şu aralıktadır:
Üç standart güven düzeyi için güven aralığını hesaplarken P=%95, P=%99 ve P=%99.9 değeri ile seçilir. Serbestlik derecesi sayısına bağlı olarak uygulamalar. Örneklem büyüklüğü yeterince büyükse bu olasılıklara karşılık gelen değerler t eşittir: 1,96, 2,58 ve 3,29 . Böylece, marjinal örnekleme hatası, genel popülasyonun özelliklerinin marjinal değerlerini ve bunların güven aralıklarını belirlememize izin verir:
Sosyo-ekonomik çalışmalarda seçici gözlem sonuçlarının genel nüfusa dağılımı, tüm türlerinin ve gruplarının temsil edilebilirliğinin eksiksiz olmasını gerektirdiğinden kendine has özelliklere sahiptir. Böyle bir dağıtım olasılığının temeli, hesaplamadır. göreceli hata:
nerede Δ % - göreceli marjinal örnekleme hatası; , .
Bir örnek gözlemi popülasyona yaymak için iki ana yöntem vardır: doğrudan dönüşüm ve katsayılar yöntemi.
Öz doğrudan dönüşümörnek ortalaması!!\overline(x) ile popülasyonun boyutunu çarpmaktır.
Örnek. Şehirdeki ortalama yeni yürümeye başlayan çocuk sayısı bir örnekleme yöntemiyle tahmin edilsin ve bir kişi kadardır. Şehirde 1000 genç aile varsa, belediye kreşinde ihtiyaç duyulan yer sayısı, bu ortalamanın genel nüfus büyüklüğü N = 1000 ile çarpılmasıyla elde edilir, yani. 1200 kişilik olacak.
katsayılar yöntemi Sürekli gözlem verilerini netleştirmek için seçici gözlem yapıldığında kullanılması tavsiye edilir.
Bunu yaparken şu formül kullanılır:
burada tüm değişkenler popülasyonun büyüklüğüdür:
Gerekli örnek boyutu
Tablo 4. Farklı örnekleme organizasyonu türleri için gerekli örneklem büyüklüğü (n)İzin verilen örnekleme hatasının önceden belirlenmiş bir değerine sahip bir örnekleme araştırması planlarken, gerekli olanı doğru bir şekilde tahmin etmek gerekir. örnek boyut. Bu miktar, kabul edilebilir bir hata seviyesini garanti eden belirli bir olasılığa dayalı olarak seçici gözlem sırasında izin verilen hata temelinde belirlenebilir (gözlem organize edilme şekli dikkate alınarak). Gerekli numune boyutunun belirlenmesi için formüller n, marjinal örnekleme hatası formüllerinden doğrudan kolayca elde edilebilir. Yani, marjinal hatanın ifadesinden:
örnek boyutu doğrudan belirlenir n:
Bu formül, azalan marjinal örnekleme hatasıyla Δ Student t-testinin varyansı ve karesi ile orantılı olan gerekli örnek boyutunu önemli ölçüde artırır.
Spesifik bir gözlem düzenleme yöntemi için gerekli örneklem büyüklüğü Tabloda verilen formüllere göre hesaplanır. 9.4.
Pratik Hesaplama Örnekleri
Örnek 1. Sürekli nicel bir karakteristik için ortalama değerin ve güven aralığının hesaplanması.
Bankadaki alacaklılarla uzlaşma hızını değerlendirmek için, rastgele bir 10 ödeme belgesi örneği gerçekleştirildi. Değerleri eşit çıktı (gün olarak): 10; 3; on beş; on beş; 22; 7; sekiz; bir; 19; yirmi.
Olasılıkla gerekli P = 0.954 marjinal hatayı belirlemek Δ ortalama hesaplama süresinin örnek ortalaması ve güven sınırları.
Çözüm. Ortalama değer, Tablodaki formülle hesaplanır. 9.1 örnek popülasyon için
Dağılım, Tablodaki formüle göre hesaplanır. 9.1.
Günün ortalama kare hatası.
Ortalamanın hatası aşağıdaki formülle hesaplanır:
şunlar. ortalama değer x ± m = 12,0 ± 2,3 gün.
Ortalamanın güvenilirliği,
Sınırlama hatası, Tablodaki formülle hesaplanır. 9.3 Nüfusun büyüklüğü bilinmediğinden yeniden seçim için ve P = 0.954 güven seviyesi.
Böylece, ortalama değer `x ± D = `x ± 2m = 12,0 ± 4,6'dır, yani. gerçek değeri 7,4 ila 16.6 gün aralığındadır.
Öğrenci masasının kullanımı. Uygulama, n = 10 - 1 = 9 serbestlik derecesi için, elde edilen değerin 0,001 £ anlamlılık düzeyi ile güvenilir olduğu sonucuna varmamızı sağlar, yani. elde edilen ortalama değer 0'dan önemli ölçüde farklıdır.
Örnek 2. Olasılık tahmini (genel pay) r.
1000 ailenin sosyal statüsüne yönelik mekanik örnekleme yöntemiyle, düşük gelirli ailelerin oranının düşük olduğu ortaya çıktı. w = 0,3 (%30)(örnek 2% , yani n/N = 0.02). Güven düzeyi için gerekli p = 0.997 bir gösterge tanımla R Bölge genelinde düşük gelirli aileler.
Çözüm. Sunulan fonksiyon değerlerine göre Ф(t) belirli bir güven düzeyi için bul P = 0.997 anlam t=3(bkz. formül 3). Marjinal paylaşım hatası w Tablodaki formüle göre belirleyin. 9.3 tekrarsız numune alma için (mekanik numune alma her zaman tekrarlanmaz):
Göreli örnekleme hatasını sınırlama % olacak:
Bölgedeki düşük gelirli ailelerin olasılığı (genel pay) p=w±Δw, ve güven sınırları p çift eşitsizliğe göre hesaplanır:
w — Δw ≤ p ≤ w — Δw, yani p'nin gerçek değeri şurada bulunur:
0,3 — 0,014 < p <0,3 + 0,014, а именно от 28,6% до 31,4%.
Böylece, 0,997 olasılıkla, bölgedeki tüm aileler içinde düşük gelirli ailelerin oranının %28,6 ile %31,4 arasında değiştiği söylenebilir.
Örnek 3 Bir aralık serisi tarafından belirtilen ayrı bir özellik için ortalama değer ve güven aralığının hesaplanması.
Masada. 5. Siparişlerin üretimi için başvuruların, işletme tarafından uygulanma zamanlamasına göre dağılımı belirlenir.
Tablo 5. Gözlemlerin meydana gelme zamanına göre dağılımıÇözüm. Ortalama sipariş tamamlama süresi aşağıdaki formülle hesaplanır:
Ortalama süre şöyle olacaktır:
= (3*20 + 9*80 + 24*60 + 48*20 + 72*20)/200 = 23,1 ay
Tablonun sondan bir önceki sütunundaki pi üzerindeki verileri kullanırsak aynı cevabı alırız. 9.5 formülü kullanarak:
Son derecelendirme aralığının ortasının, önceki derecelendirme aralığının 60 - 36 = 24 aya eşit genişliğiyle yapay olarak eklenmesiyle bulunduğuna dikkat edin.
Dağılım formülle hesaplanır
nerede x ben- aralık serisinin ortası.
Bu nedenle!!\sigma = \frac (20^2 + 14^2 + 1 + 25^2 + 49^2)(4) ve standart hata .
Ortalamanın hatası aylar için formülle hesaplanır, yani. ortalama!!\overline(x) ± m = 23,1 ± 13,4'tür.
Sınırlama hatası, Tablodaki formülle hesaplanır. 0.954 güven seviyesi için popülasyon büyüklüğü bilinmediğinden yeniden seçim için 9.3:
Yani ortalama:
şunlar. gerçek değeri 0 ila 50 ay aralığındadır.
Örnek 4 Ticari bir bankada şirketin N = 500 işletmesinin alacaklılarıyla yapılan ödemelerin hızını belirlemek için, tekrar etmeyen rastgele seçim yöntemini kullanarak seçici bir çalışma yapmak gerekir. Deneme tahminleri standart sapma s'nin 10 gün olduğunu gösteriyorsa, P = 0.954 olasılıkla numune ortalamasının hatası 3 günü geçmeyecek şekilde gerekli numune büyüklüğünü n belirleyin.
Çözüm. Gerekli çalışmaların sayısını belirlemek için n, Tablodan tekrarlanmayan seçim formülünü kullanırız. 9.4:
İçinde, t değeri, Р = 0.954 güven seviyesi için belirlenir. 2'ye eşittir. Ortalama kare değeri s = 10, popülasyon büyüklüğü N = 500 ve ortalamanın marjinal hatası Δ x = 3. Bu değerleri formüle koyarak şunu elde ederiz:
şunlar. Gerekli parametreyi - alacaklılarla yapılan ödemelerin hızını - tahmin etmek için 41 işletmeden oluşan bir örneklem yapmak yeterlidir.
Örnekleme hemen hemen her denetime uygulanır.
Kelimenin geniş anlamıyla örnekleme, muhasebede belge ve kayıtların sürekli olarak değil, sadece kısmen incelenmesini içeren böyle bir denetim yaklaşımıdır.
Kelimenin dar anlamıyla bir örnek, ayrıntılı çalışmalarına dayanarak test edilen popülasyonun tamamı hakkında bir sonuç çıkarmak amacıyla belirli bir şekilde seçilen test edilen popülasyonun öğelerinin bir listesidir.
Numune almanın amacı, kalitesini korurken doğrulama süresini önemli ölçüde azaltmaktır.
Örnekleme, olası hataların bariz önemsizliği nedeniyle tam bir kontrol yapılmasına gerek olmadığı durumlarda da kullanılır.
Denetçiler 2 tür örnekleme kullanır:
1-eşleştirme için örnek
2- esasa göre örnekleme
Uygunluk örneklemesi, kontrolleri test etmek için kullanılır
uyum için örneklem büyüklüğü, beklenen kontrol riski seviyesiyle ters orantılıdır, beklenen kontrol riski ne kadar yüksekse, örnek o kadar küçüktür ve bunun tersi de geçerlidir.
Kontrolün güvenilir olduğundan emin olmak için denetçi, uygunluk için örneklem büyüklüğünü artırır. Hesap bakiyelerini ve ciroları kontrol etmek için önemli örnekleme kullanılır.
Örnekleme kullanımı, örnekleme hatasının ortaya çıkmasıyla ilişkilidir. genel popülasyon parametrelerinin örnek popülasyonun parametrelerinden sapmasını karakterize eder. Numune popülasyonunun parametrelerinin sapmasını karakterize eder.
Örnekleme hataları, popülasyonun heterojenliğine bağımlılık ile doğru orantılı ve örneklem büyüklüğü ile ters orantılıysa
Denetimde kullanılan örnekleme hatasına yönelik 2 yaklaşım vardır:
1) örnekleme hatası hesaplanır ve elde edilen değer genel popülasyonun parametrelerini belirlemek için kullanılır
2) örnekleme hatasını kabul edilebilir bir düzeye indirmek için tekniklerin kullanılması, ardından göz ardı edilmesi
Bu yöntemler aşağıdakileri içerir:
1. Anahtar unsurlar genel nüfustan önceden çıkarılır. Sürekli yöntemlerle ve numune kalan yöntemlerle kontrol edilir.
En yüksek değerli öğeler en büyük sayılardır. En yüksek değere sahip unsurlar, kontrol edilen kullanılan bölümün önemlilik düzeyinin en az %75'ini oluşturan değerler olarak kabul edilir.
Kilit unsurlar, denetçinin mesleki görüşüne göre yanlışlık olasılığının yüksek olduğu rakamlardır.
tabakalaşma, yani genel nüfusun homojen alt gruplara (tabakalara) bölünmesi. Niteliksel ve nicel özelliklere göre bölebilirsiniz. Örnek her makaleye bölünmüştür.
örnekleme hatası, boyutunu (n) artırarak azaltılabilir
2. Denetim örneğinin öğelerini seçme yöntemleri
Örnek temsili ise güvenilir sonuçlar verir. Temsili bir numune, elemanlarını seçmek için kullanılan yöntemlere bağlıdır. Denetim 3 yöntem kullanır.
istatistik, olasılık teorisine dayanan rastgele bir seçimdir. Denetçi, bir yazılım rasgele sayı üreteci veya bir rasgele sayı tablosu kullanır.
sistematik seçim. Bu yaklaşımla, önce örnekleme aralığı hesaplanır ve ardından 1 aralıkta seçilen bir referans noktası keyfi olarak ayarlanır.
rastgele seçim. Denetçi, herhangi bir sistem olmaksızın unsurları keyfi olarak seçer.
İstatistiksel yöntem en iyi sonucu verir. Bu yöntemle evrendeki her birimin örnekleme dahil olma şansı eşittir. En kötü yöntem sistemiktir.
Örnek - çalışmaya katılım için genel popülasyondan seçilen belirli bir prosedürü kullanan bir dizi vaka (denekler, nesneler, olaylar, örnekler).
Örnek boyut
Numune boyutu - numuneye dahil edilen vaka sayısı. İstatistiksel nedenlerle vaka sayısının en az 30-35 olması önerilir.
Bağımlı ve bağımsız örnekler
İki (veya daha fazla) numuneyi karşılaştırırken, bağımlılıkları önemli bir parametredir. İki örnekte her bir durum için bir homomorfik çift (yani, X örneğinden bir durum bir ve Y örneğinden bir ve yalnızca bir duruma karşılık geldiğinde ve bunun tersi olduğunda) mümkünse (ve bu ilişki temeli özellik için önemlidir). numuneler üzerinde ölçülür), bu tür numunelere bağımlı denir. Bağımlı seçim örnekleri:
- ikizler
- deneysel maruziyetten önce ve sonra herhangi bir özelliğin iki ölçümü,
- kocalar ve karılar
- vb.
Örnekler arasında böyle bir ilişki yoksa, bu örnekler bağımsız olarak kabul edilir, örneğin:
- erkekler ve kadınlar,
- psikologlar ve matematikçiler.
- Buna göre, bağımlı örnekler her zaman aynı boyuta sahipken, bağımsız örneklerin boyutu farklı olabilir.
Örnekler çeşitli istatistiksel kriterler kullanılarak karşılaştırılır:
- Öğrenci t-testi
- Wilcoxon T testi
- Mann-Whitney U testi
- İşaretlerin kriteri
- ve benzeri.
Temsil edilebilirlik
Örnek temsili veya temsili olmayan olarak kabul edilebilir.
Temsili olmayan bir örneklem örneği
Amerika Birleşik Devletleri'nde, temsili olmayan örneklemenin en ünlü tarihsel örneklerinden biri, 1936'daki başkanlık seçimleri sırasında meydana gelen durumdur. Önceki birkaç seçimin olaylarını başarılı bir şekilde öngören Litreary Digest, abonelerine, ülke çapındaki telefon rehberlerinden seçilen kişilere ve araba kayıt listelerinden kişilere on milyon test oy pusulası göndererek tahminlerini yanlış değerlendirdi. Geri dönen oyların %25'inde (yaklaşık 2,5 milyon) oylar şu şekilde dağıtıldı:
%57 Cumhuriyetçi aday Alf Landon'ı tercih etti
%40'ı o zamanki Demokratik Başkan Franklin Roosevelt'i seçti
İyi bilindiği gibi, Roosevelt oyların %60'ından fazlasını alarak fiili seçimleri kazandı. Litreary Digest'in hatası şuydu: Örneklemin temsil edilebilirliğini artırmak için - abonelerinin çoğunluğunun kendilerini Cumhuriyetçi olarak gördüğünü bildikleri için - örneklemi telefon rehberlerinden ve kayıt listelerinden seçilen kişilerle genişlettiler. Ancak, zamanlarının gerçeklerini hesaba katmadılar ve aslında daha da fazla Cumhuriyetçi topladılar: Büyük Buhran sırasında, çoğunlukla orta ve üst sınıf (yani Demokratlar değil, Cumhuriyetçilerin çoğunluğu) bunu karşılayabilecek durumdaydı. kendi telefonları ve arabaları.
Örneklerden grup oluşturmak için plan türleri
Birkaç ana grup inşa planı türü vardır:
- Farklı koşullara yerleştirilmiş deney ve kontrol gruplarıyla çalışın.
- Eşleştirilmiş bir seçim stratejisi kullanarak deney ve kontrol gruplarıyla çalışın
- Sadece bir grup kullanarak çalışın - deneysel.
- Karma (faktöriyel) bir plan kullanan bir çalışma - tüm gruplar farklı koşullara yerleştirilir.
Grup Oluşturma Stratejileri
Psikolojik bir deneye katılımları için grupların seçimi, iç ve dış geçerliliğe mümkün olan en büyük saygıyı sağlamak için ihtiyaç duyulan çeşitli stratejiler kullanılarak gerçekleştirilir.
- Randomizasyon (rastgele seçim)
- Gerçek Grupları Etkilemek
rastgeleleştirme
rastgeleleştirme, veya rastgele seçim, basit rastgele örnekler oluşturmak için kullanılır. Böyle bir örneğin kullanımı, popülasyonun her bir üyesinin örneğe dahil olma olasılığının eşit olduğu varsayımına dayanmaktadır. Örneğin, 100 öğrenciden rastgele bir örneklem yapmak için, tüm üniversite öğrencilerinin adlarını içeren kağıtları bir şapkaya koyabilir ve ardından ondan 100 parça kağıt alabilirsiniz - bu rastgele seçim olacaktır (Goodwin J., s. 147).
ikili seçim
ikili seçim- denek gruplarının deney için önemli olan yan parametreler açısından eşdeğer olan deneklerden oluştuğu örnek grupları oluşturmak için bir strateji. Bu strateji, en iyi seçeneğe sahip deney ve kontrol gruplarını kullanan deneyler için etkilidir - işe alım
Örneklem
Örneklem veya örnekleme çerçevesi- çalışmaya katılmak için genel popülasyondan seçilen belirli bir prosedürü kullanan bir dizi vaka (denekler, nesneler, olaylar, örnekler).
Örnek özellikler:
- Numunenin niteliksel özellikleri - tam olarak kimi seçiyoruz ve bunun için hangi numune yapım yöntemlerini kullanıyoruz.
- Örneklemin nicel özelliği, kaç vaka seçtiğimiz, diğer bir deyişle örneklem büyüklüğüdür.
Örnekleme ihtiyacı
- Çalışmanın amacı çok geniştir. Örneğin, küresel bir şirketin ürünlerinin tüketicileri, coğrafi olarak dağılmış çok sayıda pazardır.
- Birincil bilgilerin toplanmasına ihtiyaç vardır.
Örnek boyut
Örnek boyut- örneğe dahil edilen vaka sayısı. İstatistiksel nedenlerle vaka sayısının en az 30-35 olması önerilir.
Bağımlı ve bağımsız örnekler
İki (veya daha fazla) numuneyi karşılaştırırken, bağımlılıkları önemli bir parametredir. İki örnekte her bir durum için homomorfik bir çift (yani X örneğinden bir durum bir ve Y örneğinden bir ve yalnızca bir duruma karşılık geliyorsa ve bunun tersi) mümkünse (ve bu ilişki temeli özellik için önemlidir) numunelerde ölçülür), bu tür numunelere denir bağımlı. Bağımlı seçim örnekleri:
- ikizler
- deneysel maruziyetten önce ve sonra herhangi bir özelliğin iki ölçümü,
- kocalar ve karılar
- vb.
Örnekler arasında böyle bir ilişki yoksa, bu örnekler dikkate alınır. bağımsız, örneğin:
Buna göre, bağımlı örnekler her zaman aynı boyuta sahipken, bağımsız örneklerin boyutu farklı olabilir.
Örnekler çeşitli istatistiksel kriterler kullanılarak karşılaştırılır:
- ve benzeri.
Temsil edilebilirlik
Örnek temsili veya temsili olmayan olarak kabul edilebilir.
Temsili olmayan bir örneklem örneği
- Farklı koşullara yerleştirilmiş deney ve kontrol gruplarıyla çalışın.
- Eşleştirilmiş bir seçim stratejisi kullanarak deney ve kontrol gruplarıyla çalışın
- Sadece bir grup kullanarak çalışın - deneysel.
- Karma (faktöriyel) bir plan kullanan bir çalışma - tüm gruplar farklı koşullara yerleştirilir.
Örnek türleri
Numuneler iki türe ayrılır:
- olasılıksal
- olasılıksızlık
Olasılık örnekleri
- Basit olasılık örneklemesi:
- Basit yeniden örnekleme. Böyle bir örneğin kullanılması, her bir yanıtlayanın örnekleme dahil edilme olasılığının eşit olduğu varsayımına dayanmaktadır. Genel nüfus listesine dayanarak, yanıtlayanların numaralarını içeren kartlar derlenir. Bir desteye yerleştirilirler, karıştırılırlar ve içlerinden rastgele bir kart çıkarılır, bir sayı yazılır, sonra geri verilir. Ayrıca prosedür, ihtiyacımız olan örneklem büyüklüğü kadar tekrarlanır. Eksi: seçim birimlerinin tekrarı.
Basit bir rastgele örnek oluşturma prosedürü aşağıdaki adımları içerir:
1. Genel nüfusun tam bir listesini almanız ve bu listeyi numaralandırmanız gerekir. Böyle bir liste, hatırlama, örnekleme çerçevesi olarak adlandırılır;
2. Beklenen örneklem büyüklüğünü, yani beklenen yanıtlayıcı sayısını belirleyin;
3. Rastgele sayılar tablosundan örnek birimlere ihtiyacımız olduğu kadar sayı çıkartın. Örneklemin 100 kişi içermesi gerekiyorsa, tablodan 100 rastgele sayı alınır. Bu rastgele sayılar bir bilgisayar programı tarafından üretilebilir.
4. Sayıları yazılı rasgele sayılara karşılık gelen gözlemleri temel listeden seçin
- Basit bir rastgele örneğin bariz avantajları vardır. Bu yöntemin anlaşılması son derece kolaydır. Çalışmanın sonuçları çalışma popülasyonuna genişletilebilir. İstatistiksel çıkarsamaya yönelik çoğu yaklaşım, basit bir rastgele örnek kullanarak bilgi toplamayı içerir. Ancak, basit rastgele örnekleme yönteminin en az dört önemli sınırlaması vardır:
1. Basit bir rastgele örneğe izin verecek bir örnekleme çerçevesi oluşturmak genellikle zordur.
2. Basit bir rastgele örnek, büyük bir popülasyonla veya geniş bir coğrafi alana dağılmış bir popülasyonla sonuçlanabilir, bu da veri toplama süresini ve maliyetini önemli ölçüde artırır.
3. Basit bir rastgele örnek uygulamanın sonuçları, genellikle, diğer olasılıksal yöntemlerin uygulanmasının sonuçlarından daha düşük doğruluk ve daha büyük bir standart hata ile karakterize edilir.
4. SRS'nin uygulanması sonucunda temsili olmayan bir örneklem oluşabilir. Basit rastgele seçimle elde edilen örnekler ortalama olarak genel popülasyonu yeterince temsil etse de, bunlardan bazıları incelenen popülasyonu son derece yanlış temsil etmektedir. Bunun olasılığı, özellikle küçük bir örneklem büyüklüğü ile yüksektir.
- Basit tekrarsız örnekleme. Numune oluşturma prosedürü aynıdır, yalnızca yanıtlayanların numaralarını içeren kartlar desteye geri gönderilmez.
- Sistematik olasılık örneklemesi. Basit bir olasılık örneğinin basitleştirilmiş bir versiyonudur. Genel nüfus listesine göre, katılımcılar belirli bir aralıkta (K) seçilir. K değeri rastgele belirlenir. En güvenilir sonuç, homojen bir genel popülasyonla elde edilir, aksi takdirde adım boyutu ve numunenin bazı dahili döngüsel modelleri çakışabilir (numune karıştırma). Eksileri: basit bir olasılık örneğindekiyle aynı.
- Seri (iç içe) örnekleme. Örnekleme birimleri istatistiksel serilerdir (aile, okul, takım vb.). Seçilen elemanlar sürekli incelemeye tabi tutulur. İstatistiksel birimlerin seçimi, rastgele veya sistematik örneklemenin türüne göre düzenlenebilir. Eksileri: Genel popülasyondan daha fazla homojenlik olasılığı.
- Bölgeli örnek. Heterojen bir popülasyon olması durumunda, herhangi bir seçim tekniği ile olasılıklı örnekleme kullanılmadan önce popülasyonun homojen parçalara bölünmesi tavsiye edilir, böyle bir örneğe bölgeli örnek denir. İmar grupları hem doğal oluşumlar (örneğin şehir bölgeleri) hem de çalışmanın altında yatan herhangi bir özellik olabilir. Bölmenin gerçekleştirildiği işarete tabakalaşma ve imar işareti denir.
- "Uygun" seçimi. "Uygun" örnekleme prosedürü, "uygun" örnekleme birimleriyle - bir grup öğrenci, bir spor takımı, arkadaşlar ve komşular ile temas kurmayı içerir. İnsanların yeni bir konsepte tepkileri hakkında bilgi edinmek gerekiyorsa, böyle bir örnek oldukça makul. "Uygunluk" örneklemesi genellikle anketlerin ön testi için kullanılır.
İnanılmaz Örnekler
Böyle bir örnekte seçim, şans ilkelerine göre değil, öznel kriterlere göre - erişilebilirlik, tipiklik, eşit temsil vb.
- Kota örneklemesi - örnekleme, genel nüfusun yapısını incelenen özelliklerin kotaları (oranları) şeklinde yeniden üreten bir model olarak oluşturulmuştur. İncelenen özelliklerin farklı bir kombinasyonuna sahip örnek elemanların sayısı, genel popülasyondaki paylarına (oranlarına) karşılık gelecek şekilde belirlenir. Örneğin, 2.000'i kadın ve 3.000'i erkek olmak üzere 5.000 kişilik genel bir nüfusumuz varsa, o zaman kota örneğinde 20 kadın ve 30 erkek veya 200 kadın ve 300 erkek olacaktır. Kota örnekleri çoğunlukla demografik kriterlere dayanır: cinsiyet, yaş, bölge, gelir, eğitim ve diğerleri. Eksileri: genellikle bu tür örnekler temsili değildir, çünkü aynı anda birkaç sosyal parametreyi hesaba katmak imkansızdır. Artıları: kolay erişilebilir malzeme.
- Kar topu yöntemi. Örnek aşağıdaki gibi oluşturulmuştur. Her katılımcıdan ilkinden başlamak üzere seçim koşullarına uygun ve araştırmaya katılabilecek arkadaşları, meslektaşları, tanıdıkları ile iletişime geçmesi istenir. Böylece, ilk adım dışında, çalışma nesnelerinin kendilerinin katılımıyla örneklem oluşturulur. Yöntem genellikle ulaşılması zor katılımcı gruplarını bulmak ve onlarla röportaj yapmak gerektiğinde kullanılır (örneğin, yüksek gelirli katılımcılar, aynı meslek grubuna ait katılımcılar, benzer hobileri / tutkuları olan katılımcılar vb.). )
- Kendiliğinden örnekleme - sözde "ilk gelen" örnekleme. Genellikle televizyon ve radyo anketlerinde kullanılır. Spontan örneklerin boyutu ve bileşimi önceden bilinmemektedir ve yalnızca bir parametre tarafından belirlenir - yanıtlayanların etkinliği. Dezavantajları: Ankete katılanların ne tür bir genel nüfusu temsil ettiğini belirlemek imkansızdır ve sonuç olarak temsililiği belirlemek imkansızdır.
- Rota araştırması - genellikle çalışma birimi aile ise kullanılır. Anketin yapılacağı yerleşimin haritasında tüm sokaklar numaralandırılmıştır. Rastgele sayılar tablosu (oluşturucu) kullanılarak büyük sayılar seçilir. Her büyük sayının 3 bileşenden oluştuğu kabul edilir: sokak numarası (2-3 ilk numara), ev numarası, apartman numarası. Örneğin 14832:14 sayısı haritadaki sokak numarası, 8 ev numarası, 32 ise apartman numarasıdır.
- Tipik nesnelerin seçimi ile bölgeli örnekleme. Bölgelemeden sonra, her gruptan tipik bir nesne seçilirse, yani. Çalışmada incelenen özelliklerin çoğu açısından ortalamaya yaklaşan bir nesne, böyle bir örneğe tipik nesnelerin seçimi ile bölgeli denir.
6.Modal seçimi. 7. uzman örneği. 8. Heterojen örnek.
Grup Oluşturma Stratejileri
Psikolojik bir deneye katılımları için grupların seçimi, iç ve dış geçerliliğe mümkün olan en yüksek uyumu sağlamak için gerekli olan çeşitli stratejiler kullanılarak gerçekleştirilir.
rastgeleleştirme
rastgeleleştirme, veya rastgele seçim, basit rastgele örnekler oluşturmak için kullanılır. Böyle bir örneğin kullanımı, popülasyonun her bir üyesinin örneğe dahil olma olasılığının eşit olduğu varsayımına dayanmaktadır. Örneğin, 100 üniversite öğrencisinden rastgele bir örneklem yapmak için, tüm üniversite öğrencilerinin adlarının olduğu kağıtları bir şapkaya koyabilir ve ardından içinden 100 parça kağıt alabilirsiniz - bu rastgele seçim olacaktır (Goodwin J., s. 147).
ikili seçim
ikili seçim- denek gruplarının deney için önemli olan yan parametreler açısından eşdeğer olan deneklerden oluştuğu örnek grupları oluşturmak için bir strateji. Bu strateji, en iyi seçeneğe sahip deney ve kontrol gruplarını kullanan deneyler için etkilidir - ikiz çiftleri çekmek (tek ve dizigotik), oluşturmanıza izin verdiği için ...
Stratometrik seçim
Stratometrik seçim- tabakaların (veya kümelerin) tahsisi ile rastgeleleştirme. Bu örnekleme yöntemiyle, genel nüfus belirli özelliklere (cinsiyet, yaş, siyasi tercihler, eğitim, gelir düzeyi vb.) sahip gruplara (katmanlara) ayrılır ve bunlara karşılık gelen özelliklere sahip konular seçilir.
Yaklaşık modelleme
Yaklaşık modelleme- sınırlı örneklemler hazırlamak ve bu örneklemle ilgili sonuçların daha geniş bir popülasyona genelleştirilmesi. Örneğin, üniversite 2. sınıf öğrencilerinin katıldığı bir araştırmaya katılırken, bu çalışmanın verileri "17-21 yaş arası kişilere" genişletilir. Bu tür genellemelerin kabul edilebilirliği son derece sınırlıdır.
Yaklaşık modelleme, açıkça tanımlanmış bir sistem (süreç) sınıfı için davranışını (veya istenen fenomeni) kabul edilebilir doğrulukla tanımlayan bir modelin oluşturulmasıdır.
Notlar
Edebiyat
Nasledov A.D. Psikolojik araştırmaların matematiksel yöntemleri. - St. Petersburg: Konuşma, 2004.
- İlyasov F. N. Pazarlama araştırmasında anket sonuçlarının temsililiği Sotsiologicheskie issledovaniya. 2011. No. 3. S. 112-116.
Ayrıca bakınız
- Bazı çalışma türlerinde örneklem gruplara ayrılır:
- deneysel
- kontrol
- Grup
Bağlantılar
- Örnekleme kavramı. Numunenin ana özellikleri. Örnek türleri
Wikimedia Vakfı. 2010 .
Eş anlamlı:- Schepkin, Mihail Semyonoviç
- Nüfus
Diğer sözlüklerde "Seçim" in ne olduğunu görün:
örneklem- belirli bir popülasyonu temsil eden ve bir deney veya çalışma için seçilmiş bir grup denek. Zıt kavram, genelin bütünlüğüdür. Örneklem genel popülasyonun bir parçasıdır. Pratik psikolog sözlüğü. M.: AST, ... ... Büyük Psikolojik Ansiklopedi
örneklem- örnekleme Öğelerin genel popülasyonunun gözlemin kapsadığı kısmı (genellikle örnekleme popülasyonu olarak adlandırılır ve örnek, gözlemi örnekleme yöntemidir). Matematiksel istatistiklerde kabul edilir ... ... Teknik Çevirmenin El Kitabı
Örneklem- (örnek) 1. Tüm miktarını temsil etmek üzere seçilen küçük bir mal miktarı. Bakınız: numuneye göre satış. 2. Potansiyel alıcılara harcama fırsatı vermek için verilen küçük bir miktar ürün ... ... İş terimleri sözlüğü
Örneklem- gözlemin kapsadığı öğelerin genel popülasyonunun bir kısmı (genellikle örnekleme popülasyonu olarak adlandırılır ve örnekleme, gözlemi örnekleme yöntemidir). Matematiksel istatistikte rastgele seçim ilkesi benimsenmiştir; bu… … Ekonomik ve Matematiksel Sözlük
ÖRNEKLEM- (örnek) Ana popülasyondan, özellikleri tüm popülasyonu bir bütün olarak değerlendirmek için kullanılan bir öğe alt grubunun rastgele seçimi. Örnekleme, tüm popülasyonu araştırmak için çok uzun veya çok pahalı olduğunda kullanılır... ekonomik sözlük