Örnekleme kavramı. Örnek türleri
Parametre adı | Anlam |
Makale konusu: | Örneklem |
Dereceli puanlama anahtarı (tematik kategori) | Bağ |
çıkarımsal analiz
O içerir:
1. Genel popülasyonun parametrelerinin tahmini
2. Hipotez testi
İstatistiksel gözlemler veya sürekli veya sürekli olmayan bir temelde istatistiksel verilerin toplanması, istatistiksel araştırmanın ilk aşamasıdır.
Tüm katılımcıların sürekli anketleri, yani %100 anket, ancak ankete katılanların sayısının 300-500 kişiyi geçmediği durumlarda gerçekleştirilebilir. Yalnızca devlet daha fazla sayıda anket yapabilir (nüfus sayımı).
Anket popülasyonu 500 kişiden fazla ise, sadece örneklemle görüşme yapılması ve örneklem popülasyonunun anket sonucunun genel popülasyona dağıtılması yeterlidir. Ancak bu ancak örneklem temsili ise, yani güvenilir ise ve genel popülasyonun yapısını yansıtıyorsa mümkündür.
Seçici bir gözleme, işaretlerin çalışılan istatistiksel popülasyonun bireysel birimlerinde kaydedildiği, özel yöntemler kullanılarak seçildiği ve çalışma sırasında elde edilen sonuçların belirli bir olasılıkla dağıtıldığı sürekli olmayan bir gözlem olarak adlandırmak gelenekseldir. tüm başlangıç (genel) popülasyon.
Temsil ediciliği sağlamak için 2 yöntem kullanılır:
- Örneklemde toplama (seçim) rastgele sayılar yöntemiyle (rastgele örnekleme) yapılır. tahsis:
a) rastgele örnekleme
b) rastgele-tekrarsız
c) mekanik adım adım örnekleme
Rastgele bir yeniden örneklemede, numunedeki birim incelemeye tabi tutulur, özelliklerinin değerleri kaydedilir ve daha sonra genel popülasyona geri döndürülür ve diğerleriyle birlikte tekrar dahil edilebilir. numune alınıp incelenecektir.
Tekrarlı olmayan seçim durumunda, numuneye dahil edilen birim incelemeye tabi tutulur, ancak artık sonraki seçim prosedürüne katılmaz.
Seçim tekrarlı değilse, örneklem büyüklüğü aşağıdaki formülle belirlenir:
N, çalışılan genel popülasyondaki birim sayısıdır
t, marjinal örnekleme hatasının ortalama hatanın t katını geçmeyeceğinin garanti edilebilme olasılığına bağlı olan bir güven faktörüdür.
Örneğin, 0.990 t = 3 olasılıkla
Çoğu zaman, pazarlama araştırmasında, t = 2 olan 0,954 olasılığına dayanırlar.
Matematikçi Lyapunov, t'yi hesaplamak için aşağıdaki tablonun oluşturulduğu bir formül türetmiştir:
Sorun, varyans ve hata ölçülerinin anket sonuçlarından hesaplanması ve anketi gerçekleştirmeden önce örneklem büyüklüğünü hesaplamak son derece önemlidir. Bu nedenle, σ 2 ve Δ dağılımının değeri, pilot araştırma deneyi veya daha önce gerçekleştirilen benzer çalışmaların sonuçları temelinde belirlenir.
σ genellikle %50'ye eşit alınır, bu nedenle σ 2 dağılımı 0,25'e eşit olacaktır.
Δ - sınırlayıcı belirtilen örnekleme hatası 0,05'e eşit olarak alınır, bu nedenle karesi 0,0025'e eşit olacaktır.
Örnek bir çalışmanın sonuçlarını genel popülasyona aktarmak için örnekleme hatası aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır:
n örnek boyutu nerede
N - genel nüfusun büyüklüğü
σ 2 - dağılım
P genel pay, w örnek pay, - genel ortalama, - örnek ortalama olsun, sonuç aşağıdaki gibi yazılacaktır:
genel hisse için:
genel ortalama için:
Bu iki tür numune, bir malzeme nesnesinin (ambalaj vb.) değerlendirilmesi son derece önemli olduğunda kullanılır. Ancak rastgeleliği sağlamak zor olduğu için sosyal araştırmalarda kullanılmazlar. Bu nedenle sosyal araştırmalarda rastgelelik unsuru mekanik örnekleme ile sağlanmalıdır.
Mekanik örnekleme, genel popülasyondaki belirli bir konumdan düzenli aralıklarla (alfabetik, coğrafi, zamansal olarak) genel popülasyondan birimlerin seçilmesinden oluşur.
Burada 2 görev var:
1. referans adımının tanımı - birimler arasındaki mesafe
2. saymaya başlamak için birimi seçin
1) Referans adımı, genel popülasyonun büyüklüğünün örnek popülasyonun büyüklüğüne bölünmesiyle belirlenir. Bu yöntem, N küçük olduğunda kullanılır.
Pazarlama araştırmasında, rastgele olmayan örnek türleri en sık kullanılır, yani rastgele olmayan unsurlar tanıtılır. İlk olarak, genel popülasyonun özellikleri bilinir ve daha sonra bu parametrelere dayalı olarak örnekler oluşturulur. Örnekler kendiliğinden (keyfi), kota (tipik), konsantre, seridir (çiçek tarhları yöntemiyle oluşturulmuştur).
Kendiliğinden (rastgele) örnekleme– örnekleme elemanları bir plan olmadan seçilir. Bu örnek en düşük temsil gücüne sahiptir.
Kota örnekleme- genel popülasyonun yapısının az sayıda özelliğe göre korunduğu bir örnek. Bu örneğe zonlu da denir.
Örnek: 10 bin öğrenciyle mülakat yapmak son derece önemli, örneklem 100 kişi. Bunlardan Oktyabrsky bölgesinde - %20, Sanayide - %10, Pervomaisky - %10, Ustinovsky - %10, Leninsky - %20. Oktyabrsky spor salonları bölgesinde% 10, liseler% 20, ortaokullar -% 70 dahil. Bu nedenle, Oktyabrsky bölgesinin spor salonlarından 2 kişi, Oktyabrsky bölgesinin liselerinden 4 kişi, Oktyabrsky bölgesinin genel eğitim okullarından 14 kişi vb.
seri örnekleme- incelenen ana kütlenin birimlerinin küçük gruplar veya seriler (aileler, sınıflar, gruplar vb.) halinde birleştirildiği durumlarda kullanılır. Seriler mekanik veya rastgele örnekleme kullanılarak seçilir ve seçilen seriler içinde şu şekilde incelenebilirler: istisna birimleri olmadan ve seçici olarak her şey. Bu örneklemeye çiçeklik örneklemesi de denir.
konsantre örnekleme- genel popülasyonun önemli, en önemli özelliklerinin araştırılması ve temel olmayan özelliklerin atılması durumunda oluşur. Örneğin, işletmelerde personel dengesini incelemek son derece önemli olduğunda, sadece büyük işletmeler alınır ve küçük olanlar atılır.
Örnekler oluşturulur çok aşamalı ve çok fazlı yollar.
çok aşamalı yöntem, gözleme tabi tutulacak gruplar veya birimler seçilene kadar genel popülasyondan önce büyütülmüş birim gruplarını, daha sonra hacimce daha küçük grupları vb. çıkarmayı içerir. Yani, numune birkaç kez alınır. Ayrıca, önceki aşamanın örnek birimi sonraki örneklem için genel popülasyon olacak şekilde olmalıdır. Örneğin, dünyanın her yerinden insanlar seçilir: önce bir ülke seçilir, ardından bir şehir, ardından bir işletme ve son olarak araştırmaya tabi tutulacak bir grup insan veya belirli bir kişi seçilir.
çok değişkenli örnekleme- ϶ᴛᴏ böyle bir örnek, örnek popülasyonları tüm örnekleme birimleri için bazı bilgiler toplanacak ve diğerleri (daha derin) yalnızca bazı birimler için toplanacak şekilde işlendiğinde. Örneğin, ideal bir araba imajını belirlemek için bir tüketici anketi: önce katılımcının arabası olup olmadığı sorulur, daha sonra sadece hepsinden seçilenler sorulur ve daha derinlemesine bir programa göre mülakat yapılır. .
Rastgelelik koşullarının ve güvenilir bir şekilde çok sayıda seçilmiş birimin sıkı bir şekilde gözetildiği seçici gözlem temsilidir. Ünitelerin belirli bir bölümünü çalışmanın sonuçlarına dayanarak, uygulama için yeterli bir doğruluk derecesi ile, tüm popülasyonu yargılayabilir.
Birincil bilgiler, uzmanlarla yapılan bir anket sonucunda da elde edilebilir. Çoğu zaman, uzman değerlendirmeleri yeterli stabiliteye sahip değildir, yani bir uzman birkaç tekrarlanan inceleme sırasında aynı olayları farklı şekilde değerlendirebilir. Uzmanın değerlendirmeleri ne kadar istikrarlıysa, o kadar güvenilirdir.
Tekrarlanan incelemeler, kural olarak, çok pahalıdır, bu nedenle, tahminlerin güvenilirliği şu şekilde geliştirilebilir: uzman tahminleri ile olayların uygulanması sürecinde bulunan gerçek değerleri arasındaki tutarsızlık hakkındaki verileri analiz etmek son derece önemlidir. ve uzmanların yetkinliklerinin uygun yeniden değerlendirmelerini yapın. Bunun için başvurun:
Uyum katsayısı, -1 ila +1 aralığında (değer alabilir) bulunur.
Örnekleme - kavram ve türleri. "Örnekleme" kategorisinin sınıflandırılması ve özellikleri 2017, 2018.
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 rasgele seçimle elde edilen örnekler ortalama olarak genel popülasyonu yeterince temsil etse de, 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 örneğin bazı dahili döngüsel kalıpları 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 gözlem tarafından kapsanan 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
Genellikle belirli bir sosyal fenomeni analiz etmek ve onun hakkında bilgi edinmek gerekir. Böyle işler sık sık karşımıza çıkıyor...
Örnekleme ... Örneklemenin tanımı, çeşitleri, yöntemleri ve sonuçları
Masterweb tarafından
09.04.2018 16:00Genellikle belirli bir sosyal fenomeni analiz etmek ve onun hakkında bilgi edinmek gerekir. Bu tür görevler genellikle istatistikte ve istatistiksel araştırmalarda ortaya çıkar. Tam olarak tanımlanmış bir sosyal fenomenin doğrulanması genellikle imkansızdır. Örneğin, herhangi bir konuda nüfusun veya belirli bir şehrin tüm sakinlerinin görüşlerini nasıl öğrenebilirim? Kesinlikle herkese sormak neredeyse imkansız ve çok zahmetli. Bu gibi durumlarda, bir örneğe ihtiyacımız var. Bu hemen hemen tüm araştırma ve analizlerin dayandığı kavramdır.
örnek nedir
Belirli bir sosyal fenomeni analiz ederken, onun hakkında bilgi edinmek gerekir. Herhangi bir incelemeyi ele alırsak, inceleme nesnesinin bütünlüğünün her biriminin araştırma ve analize tabi olmadığını görebiliriz. Bu bütünlüğün sadece belirli bir kısmı dikkate alınır. Bu süreç örneklemedir: kümeden yalnızca belirli birimler incelendiğinde.
Tabii ki, çoğu numunenin türüne bağlıdır. Ama aynı zamanda temel kurallar da var. Ana olan, popülasyondan seçimin kesinlikle rastgele olması gerektiğini söylüyor. Kullanılacak popülasyon birimleri herhangi bir kritere göre seçilmemelidir. Kabaca söylemek gerekirse, belirli bir şehrin nüfusundan bir popülasyon toplamak ve sadece erkekleri seçmek gerekirse, seçim rastgele yapılmadığı ve cinsiyete göre seçildiği için çalışmada bir hata olacaktır. Hemen hemen tüm örnekleme yöntemleri bu kurala dayanmaktadır.
Örnekleme kuralları
Seçilen setin tüm fenomenin ana niteliklerini yansıtması için, aşağıdaki kategorilere ana dikkat gösterilmesi gereken belirli yasalara göre inşa edilmelidir:
- örnek (örnek popülasyon);
- Genel popülasyon;
- temsil edilebilirlik;
- temsil hatası;
- nüfus birimi;
- örnekleme yöntemleri.
Seçici gözlem ve örneklemenin özellikleri şunlardır:
- Elde edilen tüm sonuçlar matematiksel yasalara ve kurallara dayanmaktadır, yani çalışmanın doğru yürütülmesi ve doğru hesaplamalar ile sonuçlar sübjektif olarak bozulmayacaktır.
- Olayların tamamını değil, sadece bir kısmını inceleyerek çok daha hızlı ve daha az zaman ve kaynakla sonuç almayı mümkün kılar.
- Çeşitli nesneleri incelemek için kullanılabilir: örneğin, ilgilendiğimiz grubun yaşı, cinsiyeti gibi belirli konulardan, kamuoyunun çalışmasına veya nüfusun maddi destek düzeyine.
seçici gözlem
seçici - bu, çalışılan popülasyonun tamamının araştırmaya tabi tutulmadığı, ancak yalnızca bir kısmının belirli bir şekilde seçildiği ve bu bölümün çalışmasının sonuçlarının tüm popülasyon için geçerli olduğu böyle bir istatistiksel gözlemdir. Bu kısma örnekleme çerçevesi denir. Bu, çalışma nesnesinin geniş bir dizisini incelemenin tek yoludur.
Ancak seçici gözlem, yalnızca küçük bir birim grubunu incelemenin gerekli olduğu durumlarda kullanılabilir. Örneğin, dünyadaki erkeklerin kadınlara oranını incelerken seçici gözlem kullanılacaktır. Açık nedenlerden dolayı, gezegenimizin her sakinini hesaba katmak imkansızdır.
Ama aynı çalışmayla, ama dünyanın tüm sakinleri üzerinde değil, belirli bir okuldaki, belirli bir şehirdeki, belirli bir ülkedeki belirli bir 2 "A" sınıfının seçici gözleminden vazgeçilebilir. Sonuçta, çalışma nesnesinin tüm dizisini analiz etmek oldukça mümkündür. Bu sınıfın erkek ve kızlarını saymak gerekiyor - oran bu olacak.
Örnek ve popülasyon
Aslında göründüğü kadar zor değil. Herhangi bir çalışma nesnesinde iki sistem vardır: genel ve örnek popülasyon. Bu ne? Tüm birimler generale aittir. Ve örneğe - örnek için alınan toplam popülasyonun birimleri. Her şey doğru yapılırsa, seçilen kısım tüm (genel) popülasyonun azaltılmış bir düzeni olacaktır.
Genel nüfus hakkında konuşursak, sadece iki çeşidini ayırt edebiliriz: belirli ve belirsiz genel nüfus. Belirli bir sistemin toplam birim sayısının bilinip bilinmediğine bağlıdır. Belirli bir popülasyon ise, toplam birim sayısının yüzde kaçının örnekleneceği bilindiğinden örnekleme daha kolay olacaktır.
Bu an, araştırmada çok gereklidir. Örneğin, belirli bir tesiste düşük kaliteli şekerleme ürünlerinin yüzdesini araştırmak gerekirse. Popülasyonun zaten tanımlandığını varsayalım. Bu işletmenin yılda 1000 şekerleme ürünü ürettiği kesin olarak bilinmektedir. Bu bin adetten rastgele 100 adet şekerleme ürününden numune yapıp incelemeye gönderirsek hata minimum olacaktır. Kabaca söylemek gerekirse, tüm ürünlerin %10'u araştırmaya konu olmuştur ve sonuçlara dayanarak, temsiliyet hatasını dikkate alarak tüm ürünlerin kalitesizliğinden bahsedebiliriz.
Ve, diyelim ki 1 milyon birimin olduğu belirsiz bir genel popülasyondan 100 şekerleme ürününden bir numune alırsanız, numunenin sonucu ve çalışmanın kendisi kritik olarak mantıksız ve yanlış olacaktır. Farkı Hisset? Bu nedenle, çoğu durumda genel popülasyonun kesinliği son derece önemlidir ve çalışmanın sonucunu büyük ölçüde etkiler.
Nüfus temsilciliği
Peki, şimdi en önemli sorulardan biri - örnek ne olmalı? Bu çalışmanın en önemli noktasıdır. Bu aşamada, numuneyi hesaplamak ve toplam sayıdan içine birimleri seçmek gerekir. Genel popülasyonun belirli özellikleri ve özellikleri örneklemde kalıyorsa popülasyon doğru seçilmiştir. Buna temsiliyet denir.
Başka bir deyişle, seçimden sonra bir parça, incelenen tüm nicelik ile aynı eğilimleri ve özellikleri koruyorsa, böyle bir popülasyona temsili denir. Ancak her özel örnek, temsili bir popülasyondan seçilemez. Ayrıca, örneği basitçe temsil edilemeyen bu tür araştırma nesneleri de vardır. Temsiliyet hatası kavramı buradan gelmektedir. Ama bunun hakkında biraz daha konuşalım.
seçim nasıl yapılır
Dolayısıyla temsililiği en üst düzeye çıkarmak için üç temel örnekleme kuralı vardır:
- Örnek sayısının en özgün göstergesi %20 olarak kabul edilmektedir. %20'lik bir istatistiksel örnek neredeyse her zaman gerçeğe mümkün olduğunca yakın bir sonuç verecektir. Aynı zamanda, genel nüfusun toplanan daha büyük bir kısmına aktarmaya gerek yoktur. Örneklemin %20'si birçok çalışma tarafından geliştirilen rakamdır. Biraz daha teoriye bakalım. Örneklem ne kadar büyük olursa, temsil hatası o kadar küçük ve çalışmanın sonucu o kadar doğru olur. Örneklem evreni birim sayısı bakımından genel evrene ne kadar yakınsa, sonuçlar o kadar doğru ve doğru olacaktır. Sonuçta, tüm sistemi incelerseniz sonuç %100 olacaktır. Ama burada seçim yok. Bunlar, tüm dizinin, tüm birimlerin incelendiği çalışmalardır, bu yüzden bu bizi ilgilendirmiyor.
- Genel nüfusun% 20'sinin işlenmesinin uygun olmaması durumunda, nüfusun birimlerinin en az 1001 miktarında çalışmasına izin verilir. Bu aynı zamanda çalışma nesnesi dizisinin çalışmasının göstergelerinden biridir. , zamanla gelişmiştir. Tabii ki, geniş araştırma dizileri ile doğru sonuçlar vermeyecek, ancak onu numunenin olası doğruluğuna mümkün olduğunca yaklaştıracaktır.
- İstatistikte birçok formül ve tablo vardır. Çalışmanın amacına ve örnekleme kriterine bağlı olarak, bir veya başka bir formül seçmek uygundur. Ancak bu madde karmaşık ve çok aşamalı çalışmalarda kullanılmaktadır.
Temsil hatası (hatası)
Seçilen örneğin kalitesinin temel özelliği "temsil hatası" kavramıdır. Bu ne? Bunlar, seçici ve sürekli gözlem göstergeleri arasındaki belirli tutarsızlıklardır. Hata göstergelerine göre temsil edilebilirlik güvenilir, sıradan ve yaklaşık olarak ayrılmıştır. Başka bir deyişle, sırasıyla %3'e kadar, %3'ten %10'a ve %10'dan %20'ye kadar sapmalar kabul edilebilir. İstatistiklerde hatanın% 5-6'yı geçmemesi arzu edilir. Aksi takdirde, örneğin yetersiz temsiliyetinden bahsetmek için sebep vardır. Temsiliyet hatasını ve bunun bir örneği veya popülasyonu nasıl etkilediğini hesaplamak için birçok faktör dikkate alınır:
- Kesin bir sonucun elde edilme olasılığı.
- Örnekleme birimlerinin sayısı. Daha önce belirtildiği gibi, örneklemdeki birim sayısı ne kadar az olursa, temsiliyet hatası o kadar büyük olur ve bunun tersi de geçerlidir.
- Çalışma popülasyonunun homojenliği. Popülasyon ne kadar heterojense, temsiliyet hatası o kadar büyük olacaktır. Bir popülasyonun temsili olma yeteneği, onu oluşturan tüm birimlerin homojenliğine bağlıdır.
- Örnek popülasyondaki birimleri seçme yöntemi.
Spesifik çalışmalarda, ortalamanın yüzde hatası, gözlem programına ve önceki çalışmalardan elde edilen verilere göre genellikle araştırmacının kendisi tarafından belirlenir. Kural olarak, %3-5 arasındaki maksimum örnekleme hatası (temsil hatası) kabul edilebilir olarak kabul edilir.
Fazlası her zaman için iyi değildir
Seçici gözlemi organize etmedeki ana şeyin, hacmini kabul edilebilir bir minimuma getirmek olduğunu hatırlamakta fayda var. Aynı zamanda, örnek veri miktarında haksız bir artışa ve sonuç olarak örnekleme maliyetinde bir artışa yol açabileceğinden, örnekleme hata sınırlarını aşırı derecede azaltmak için çaba gösterilmemelidir.
Aynı zamanda temsiliyet hatasının boyutu aşırı derecede büyütülmemelidir. Sonuçta bu durumda örneklem büyüklüğünde bir azalma olsa da bu elde edilen sonuçların güvenilirliğinde bozulmaya yol açacaktır.
Araştırmacı tarafından genellikle hangi sorular sorulur?
Herhangi bir araştırma, eğer yapılırsa, bir amaç ve bir takım sonuçlar elde etmek içindir. Örnek bir anket yürütürken, kural olarak, ilk sorular şunlardır:
- Gerekli sayıda örnekleme biriminin, yani kaç birimin inceleneceğinin belirlenmesi. Ayrıca, doğru bir çalışma için popülasyonun temsili olması gerekir.
- Belirlenen olasılık seviyesi ile temsil hatasının hesaplanması. Seçici çalışmaların %100 olasılık düzeyinde gerçekleşmediğini hemen belirtmek gerekir. Belirli bir segmentin çalışmasını yürüten otorite, sonuçlarının %100 olasılıkla doğru olduğunu iddia ediyorsa, bu bir yalandır. Uzun yıllara dayanan uygulama, doğru şekilde yürütülen bir örnek çalışmanın olasılık yüzdesini zaten belirlemiştir. Bu rakam %95,4'tür.
Örneklemdeki araştırma birimlerini seçme yöntemleri
Her örnek temsili değildir. Bazen bir ve aynı işaret bütünde ve kendi parçasında farklı şekilde ifade edilir. Temsil edicilik gerekliliklerine ulaşmak için çeşitli örnekleme tekniklerinin kullanılması tavsiye edilir. Ayrıca, bir yöntemin veya diğerinin kullanımı belirli koşullara bağlıdır. Bu örnekleme yöntemlerinden bazıları şunlardır:
- rastgele seçim;
- mekanik seçim;
- tipik seçim;
- seri (iç içe) seçim.
Rastgele seçim, genel popülasyonun tüm birimleri için örneğe dahil edilme olasılığı eşit olduğunda, popülasyon birimlerinin rastgele seçilmesini amaçlayan bir faaliyetler sistemidir. Bu tekniğin sadece homojenlik ve az sayıda doğal özelliği olması durumunda uygulanması tavsiye edilir. Aksi takdirde, bazı karakteristik özellikler örneğe yansımama riski taşır. Rastgele seçimin özellikleri, diğer tüm örnekleme yöntemlerinin temelini oluşturur.
Mekanik birim seçimi ile belirli bir aralıkta gerçekleştirilir. Belirli suçlardan bir örnek oluşturmak gerekirse, toplam sayılarına ve mevcut örnek boyutlarına bağlı olarak, kayıtlı suçların tüm istatistiksel kayıtlarından her 5, 10 veya 15'inci kartı çıkarmak mümkündür. Bu yöntemin dezavantajı, seçimden önce popülasyonun birimlerinin tam bir hesabının gerekli olması, daha sonra bir sıralama yapılması ve ancak bundan sonra belirli bir aralıkta örneklemenin mümkün olmasıdır. Bu yöntem çok zaman alır, bu nedenle sık kullanılmaz.
Tipik (bölgesel) seçim, genel popülasyonun belirli bir özelliğe göre homojen gruplara ayrıldığı bir örneklem türüdür. Bazen araştırmacılar "gruplar" yerine başka terimler kullanırlar: "bölgeler" ve "bölgeler". Daha sonra, her gruptan, grubun toplam nüfus içindeki payına orantılı olarak belirli sayıda birim rastgele seçilir. Tipik bir seçim genellikle birkaç aşamada gerçekleştirilir.
Seri örnekleme, birim seçiminin gruplar halinde (seri) yapıldığı ve seçilen grubun (seri) tüm birimlerinin incelemeye tabi tutulduğu bir yöntemdir. Bu yöntemin avantajı, örneğin cezayı çeken bir kişiyi incelerken, bazen tek tek birimleri seçmenin serilerden daha zor olmasıdır. Seçilen alanlar, bölgeler içinde, istisnasız tüm birimlerin çalışması, örneğin belirli bir kurumda ceza çeken tüm kişilerin çalışması uygulanır.
Kievyan caddesi, 16 0016 Ermenistan, Erivan +374 11 233 255
Belovol Elena Vladimirovna, Shkvarilo Ksenia Anatolyevna, Khvorova Ekaterina Mihaylovna
Makale psikolojik yapıyı "kültürel zeka" olarak ele alıyor, anketin K. Earley ve S.
Kentsel bir örneklemde insanlar arasındaki zorunlu temasların sorunlu arka planını incelemek
Mironova Oksana Ivanovna
Makale, geniş bir katılımcı örnekleminde insanlar arasında zorla temas kurma sorununa ilişkin ampirik bir çalışmanın sonuçlarını sunmaktadır.
SAT-M metodolojisinin çeşitli başarıları olan bir Rus lise öğrencisi örneğine psikometrik uyarlaması
Shcheglova Eleonora Anatolyevna, Vaulina Tatyana Anatolyevna, Balanev Dmitry Yurievich, Matsuta Valeria Vladimirovna
SAT-M metodolojisinin matematik öğrenmede farklı başarıları olan lise öğrencilerinden oluşan bir örneklem üzerinde psikometrik uyarlamasının sonuçları sunulmaktadır.
Bireyin yaratıcılık düzeyine göre kendini gerçekleştirmenin koşulluluğu (eğitim alanındaki bir işçi örneğinde)
Zybina Lyudmila Nikolaevna, Kushnir Svetlana Viktorovna
Makale, temel bilimsel yaklaşımları ortaya koymakta ve kendini gerçekleştirme ve kişilik yaratıcılığı kavramlarını karakterize etmektedir.
Grup içi kimliği ölçmek için bir model: bir Rus örneğinde test
Agadullina Elena Rafikovna, Lovakov Andrey Vladimirovich
Makale, grup içi özdeşleşmeyi ölçmek için modelin psikometrik testinin sonuçlarını sunar.
Rusça dil örneğinde "Ölüme karşı tutum" ve "Kişisel ölüm korkusu" anketlerinin uyarlanması
Enikolopov Sergey Nikolaevich, Nikolaev Evgeny Lvovich, Semikin Gennady Ivanovich, Khramelashvili Viktor Vladimirovich, Kazantseva Valentina Nikolaevna, Zhuravleva Tatyana Vladimirovna
Makale, Rusça konuşan (Rusça ve Ukraynaca) öğrenci örnekleminde (n=1074, yaş 18-25) "Ölüme karşı tutum" ve "Kişisel ölüm korkusu" yöntemlerinin uyarlanmasının sonuçlarını sunmaktadır.
Rus erkek ve kadın örnekleminde sosyal tembellik üzerine deneysel bir çalışma deneyimi
Stratilat Karina Nikolaevna, Semechkin Nikolai İvanoviç
Makale, Rus erkek ve kadınları arasında sosyal kaytarmanın tezahüründeki farklılıkların ampirik bir çalışmasının prosedürünü ve sonuçlarını açıklamaktadır.
Mükemmeliyetçilik ve başarı motivasyonu arasındaki ilişkinin incelenmesi (bir öğrenci örneği örneğinde)
Vindeker O.S., Irgasheva K.A.
Bu makale, mükemmeliyetçilik ve başarı motivasyonu arasındaki ilişkinin incelenmesine ayrılmıştır. Mükemmeliyetçilik, karmaşık çok bileşenli bir fenomen olarak görülmektedir.
Klinik bir örneklemde ve genel popülasyonda uyumlu ve uyumsuz mükemmeliyetçilik modelinin özellikleri
Tarasova Sofya Yurievna
R. Slaney tarafından uyarlanabilir ve uyumsuz mükemmeliyetçilik modelinin bir Rus örneği üzerinde test edilmesinin sonuçları dikkate alınmıştır. Uyumsuz mükemmeliyetçilik (oto)agresif kişilik eğilimleri ile ilişkilidir.
Bölüm II. MATEMATİK İSTATİSTİKLERİ
Konu 6. Seçici yöntem. Varyasyon serisi
Ve özellikleri
Matematiksel istatistik, gözlemlerin sonuçlarına dayalı olarak kitle olaylarını yöneten kalıpların incelenmesi ile ilgilidir.
MS'nin Amacı: bilimsel ve pratik sonuçlar elde etmek için istatistiksel verilerin toplanması ve işlenmesi için yöntemlerin oluşturulması.
İki sorunu çözmek için matematiksel istatistik yöntemlerine ihtiyaç vardır. görevler:
1) deneyler veya gözlemler sonucunda elde edilen istatistiksel bilgileri toplama ve gruplama yöntemlerinin bir göstergesi;
2) istatistiksel veri analiz yöntemlerinin geliştirilmesi (dağıtım fonksiyonlarının ve parametrelerinin değerlendirilmesi; istatistiksel hipotezlerin test edilmesi; rastgele değişkenler arasındaki bağımlılıkların değerlendirilmesi).
Seçici gözlem kavramı ve teorik özellikleri.
İstatistiksel gözlemlerin uygulamasında iki tür gözlem ayırt edilir:
Sürekli, nüfusun tüm nesneleri incelendiğinde (nüfus sayımı);
Seçici, rastgele seçilen nesnelerin bir kısmı çalışıldığında (nüfusun bir bölümünü kapsayan sosyolojik çalışmalar).
Seçici gözlem teorisi, kütle fenomenleri ve süreçlerinde oluşan ve bulunan istatistiksel düzenliliklere dayanır.
Tesadüfle ilişkilendirilen ve yalnızca çeşitli fenomenlerde kendilerini bir yasa olarak gösteren örüntülere denir. istatistiksel. Desenlerin bu özelliği, büyük sayılar yasasıyla bağlantılıdır. Büyük sayılar yasasının ve genel olarak istatistik biliminin matematiksel temeli, sabit bir özelliğe sahip rastgele olayları (olayları) ve sonuç olarak kütledeki kalıpları tanımlamaya yardımcı olan olasılıkları inceleyen olasılık teorisidir. fenomenlerin tekrarı.
Genel popülasyon ve örneklem. Örnek türleri.
Genel popülasyon bir örneğin yapıldığı, üzerinde çalışılacak tüm nesnelerin kümesidir.
örnekleme seti, veya, örnekleme, doğrudan çalışmaya tabi olan genel popülasyondan rastgele seçilen bir dizi nesnedir.
Popülasyon boyutu nesnelerinin sayısıdır. Genel popülasyon hem sonlu hem de sonsuz boyuta (N) sahip olabilirken, örneklem yalnızca sonlu bir boyuta (n) sahip olabilir.
Örnek. 2000 üründen 100 ürün anket için seçildi, daha sonra genel popülasyonun hacmi ve örneklem büyüklüğü .
Örnekleme yöntemi- Bu, genel popülasyonun özelliklerinin bir örneklem kullanılarak incelendiği bir araştırma yöntemidir. Aynı zamanda, bu bölümün çalışmasında elde edilen sonuçlar tüm nesne kümesine dağıtılır.
Örnek türleri
Basit rastgele örnekleme, genel popülasyonu parçalara ayırmadan rastgele bir öğe seçimi ile oluşturulur.
mekanik örnekleme, genel popülasyondan öğelerin belirli bir aralıkta seçildiği. Bu nedenle, örneklem büyüklüğü genelin %10'u olması gerekiyorsa, her 10'uncu eleman seçilir.
Tipik örnek Genel popülasyonun bazı kriterlere göre bölündüğü tipik gruplardan öğelerin rastgele seçildiği . Örneğin, toplamdan değil, her makinenin üretiminden parça seçimi.
seri örnekleme tek tek öğelerin rastgele seçildiği, ancak popülasyonun (seri) tüm gruplarının seçildiği .
tekrarlananÇalışmadan sonra seçilen nesnenin genel popülasyona geri döndürüldüğü ve yeniden seçilebildiği bir örneklem olarak adlandırılır.
tekrarlanmayanörnekte seçilen nesnenin genel popülasyona geri gönderilmediği bir örnek olarak adlandırılır.
temsilci(temsilci), genel popülasyonun tamamında bizi ilgilendiren özelliği yargılayabileceğimiz bir örneklemdir. Örnek temsil koşulları:
1) örneklemin bölümleri genel popülasyonun bölümleriyle orantılı olmalıdır;
2) örnek, incelenen özelliğin tüm özelliklerini açıkça göstermelidir;
3) numune yeterince büyük olmalıdır;
4) rastgele örnekleme.