Концепція вибірки. Види вибірки
Найменування параметру | Значення |
Тема статті: | Вибірка |
Рубрика (тематична категорія) | Зв'язок |
Вивідний аналіз
Він включає в себе:
1. Оцінку параметрів генеральної сукупності
2. Перевірку гіпотез
Статистичні спостереження чи збір статистичних даних на суцільний чи суцільний основі є першим етапом статистичного дослідження.
Суцільні опитування всіх респондентів, тобто опитування 100%, можуть проводитися тільки в тих випадках, коли кількість опитуваних не перевищує 300-500 осіб. Більше опитати під силу тільки державі (перепис населення).
У випадку, якщо опитувана сукупність більше 500 осіб, достатньо опитати лише вибірку і результат опитування вибіркової сукупності розподілити на генеральну сукупність. Але це можливо тільки, якщо вибірка репрезентативна, тобто достовірна і відображає структуру генеральної сукупності.
Вибірковим прийнято називати таке не суцільне спостереження, при якому ознаки реєструються в окремих одиниць статистичної сукупності, що вивчається, відібраних за допомогою спеціальних методів, а отримані в процесі дослідження результати з певним рівнем ймовірності розподіляються на всю вихідну (генеральну) сукупність.
Для забезпечення репрезентативності застосовують 2 методи:
- Збір (відбір) у вибірку відбувається шляхом випадкових чисел (випадкова вибірка). Виділяють:
а) випадково-повторну вибірку
б) випадково-безповторну
в) механічну покрокову вибірку
При випадково-повторній вибірці одиниці, що потрапила у вибірку, піддається обстеженню, реєструються значення її ознак, а потім вона назад повертається в генеральну сукупність і поряд з іншими знову може потрапити у вибірку і бути обстеженою.
При безповторному відборі одиниця, що потрапила у вибірку, піддається обстеженню, але в подальшій процедурі відбору вже не бере участі.
Якщо відбір неповторний, то чисельність вибірки визначається за формулою:
де N – число одиниць у досліджуваній генеральній сукупності
t - коефіцієнт довіри, що залежить від ймовірності, з якої можна гарантувати, що гранична помилка вибірки не перевищить t-кратну середню помилку.
Наприклад, за ймовірності 0,990 t = 3
Найчастіше в маркетингових дослідженнях спираються на ймовірність 0,954, за якої t = 2.
Математик Ляпунов вивів формулу для розрахунку t, виходячи з якої сформовано таку таблицю:
Проблема в тому, що показники дисперсії та помилки розраховуються за результатами опитування, а розмір вибірки дуже важливо розрахувати до проведення опитування. З цієї причини значення дисперсії σ 2 і Δ визначають на підставі експерименту пробного обстеження або за результатами аналогічних досліджень, які проводилися раніше.
σ зазвичай беруть рівним 50%, отже дисперсія σ 2 дорівнюватиме 0,25
Δ – гранична задана помилка вибірки береться рівною 0,05, отже її квадрат дорівнюватиме 0,0025.
Для перенесення результатів вибіркового дослідження на генеральну сукупність розраховують помилку вибірки за такою формулою:
де n – величина вибірки
N – величина генеральної сукупності
σ 2 – дисперсія
Нехай Р – генеральна частка, w – вибіркова частка, - генеральна середня, - вибіркова середня, тоді результат буде записано так:
для генеральної частки:
для генеральної середньої:
Ці два види вибірок використовуються, коли дуже важливо оцінити матеріальний об'єкт (упаковка тощо). А у соціальних дослідженнях не застосовуються, бо важко забезпечити випадковість. З цієї причини у соціальних дослідженнях елемент випадковості має бути забезпечений за допомогою механічної вибірки.
Механічна вибірка полягає у відборі одиниць з генеральної сукупності через рівні проміжки з певного розташування їх у генеральній сукупності (за алфавітом, за географічною ознакою, у часі).
Тут виникає 2 завдання:
1. визначення кроку відліку – відстані між одиницями
2. вибір одиниці, з якої потрібно починати відлік
1) Крок відліку визначається шляхом поділу чисельності генеральної сукупності на чисельність вибіркової сукупності. Такий метод застосовується, коли N мала.
При маркетингових дослідженнях найчастіше застосовують невипадкові види вибірок, тобто вводяться елементи невипадковості. Спочатку дізнаються характеристики генеральної сукупності, а потім на підставі цих параметрів будують вибірки. Вибірки бувають стихійні (довільні), квотні (типові), концентровані, серійні (утворені методом клумб).
Стихійна (довільна) вибірка- Елементи вибірки відбираються без плану. Така вибірка має найнижчу репрезентативність.
Квотна вибірка- Вибірка, в якій зберігається структура генеральної сукупності за невеликою кількістю ознак. Цю вибірку називають також районованою.
Приклад: дуже важливо опитати 10 тисяч учнів, вибірка складає 100 осіб. З них у Жовтневому районі – 20%, в Індустріальному – 10%, Першотравневому –10%, Устинівському – 10%, Ленінському – 20%. У тому числі у Жовтневому районі гімназій 10%, ліцеїв 20%, загальноосвітніх шкіл – 70%. Отже, потрібно опитати 2 особи з гімназій Жовтневого району, 4 особи – з ліцеїв Жовтневого району, 14 осіб – із загальноосвітніх шкіл Жовтневого району тощо.
Серійна вибірка- застосовується у випадках, коли одиниці досліджуваної сукупності об'єднані в невеликі групи або серії (сім'ї, класи, групи тощо) Серії відбираються за допомогою механічної або випадкової вибірки, а всередині відібраних серій можуть досліджуватися як усі без винятку одиниці, і вибірково. Ця вибірка прийнято називати також вибіркою методом клумб.
Концентрована вибірка– утворюється у разі, якщо досліджується важливі, найістотніші властивості генеральної сукупності, а несуттєві відкидаються. Наприклад, коли дуже важливо дослідити збалансованість кадрів на підприємствах, беруться лише великі підприємства, а дрібні відкидаються.
Вибірки бувають сформовані багатоступінчастимі багатофазнимметодами.
Багатоступінчастийспосіб передбачає вилучення з генеральної сукупності спочатку укрупнених груп одиниць, потім груп, менших за обсягом, і так до тих пір, поки не будуть відібрані ті групи або одиниці, які будуть спостережені. Тобто вибірка проводиться кілька разів. Причому має бути так, що одиниця вибірки попередньої стадії буде генеральною сукупністю для подальшої вибірки. Наприклад, проводиться відбір людей по всьому світу: спочатку вибирається країна, потім місто, потім підприємство і, нарешті, група людей або конкретна людина, які будуть досліджені.
Багатофакторна вибірка- Це така вибірка, коли вибіркові сукупності обробляються отже відомості збираються для всіх одиниць відбору, інші (глибші) лише деяких одиниць. Наприклад, опитування споживачів виявлення образу ідеального автомобіля: спочатку запитує, чи має опитуваний автомобіль, потім із усіх вибирають лише тих, хто має, і вони опитуються за більш поглибленої програмі.
Вибіркове спостереження за суворого дотримання умов випадковості і достовірно великої чисельності відібраних одиниць репрезентативно. За результатами вивчення певної частини одиниць з достатнім для практики ступенем точності можна судити про всю сукупність.
Первинну інформацію можна отримати в результаті опитування експертів. Найчастіше оцінки експертів не мають достатньої стійкістю, тобто експерт може одні й самі події оцінити по-різному за кількох повторних експертизах. Чим стійкіше оцінки експерта, тим більше він заслуговує на довіру.
Повторні експертизи, зазвичай, дуже дорогі, отже, достовірність оцінок можна підвищити так: дуже важливо проаналізувати дані про розбіжності експертних оцінок та його дійсних значень, знайдених у процесі реалізації подій, і зробити відповідні переоцінки компетентності експертів. Для цього застосовується:
Коефіцієнт конкордації лежить в інтервалі (може набувати значень) від -1 до +1
Вибірка - поняття та види. Класифікація та особливості категорії "Вибірка" 2017, 2018.
Вибірка
Вибіркаабо вибіркова сукупність- безліч випадків (випробуваних, об'єктів, подій, зразків), за допомогою певної процедури обраних із генеральної сукупності для участі у дослідженні.
Характеристики вибірки:
- Якісна характеристика вибірки – кого саме ми вибираємо та які способи побудови вибірки ми для цього використовуємо.
- Кількісна характеристика вибірки – скільки випадків вибираємо, тобто обсяг вибірки.
Необхідність вибірки
- Об'єкт дослідження дуже великий. Наприклад, споживачі продукції глобальної компанії – величезна кількість територіально розкиданих ринків.
- Існує потреба у зборі первинної інформації.
Обсяг вибірки
Обсяг вибірки- Число випадків, включених у вибіркову сукупність. Зі статистичних міркувань рекомендується, щоб кількість випадків становила не менше 30-35.
Залежні та незалежні вибірки
При порівнянні двох (і більше) вибірок важливим параметром є їхня залежність. Якщо можна встановити гомоморфну пару (тобто коли одному випадку з вибірки X відповідає один і тільки один випадок з вибірки Y і навпаки) для кожного випадку у двох вибірках (і ця підстава взаємозв'язку є важливою для вимірюваної на вибірках ознаки), такі вибірки називаються залежними. Приклади залежних вибірок:
- пари близнюків,
- два виміри будь-якої ознаки до і після експериментального впливу,
- чоловіки та дружини
- і т.п.
Якщо такий взаємозв'язок між вибірками відсутня, то ці вибірки вважаються незалежними, наприклад:
Відповідно, залежні вибірки мають однаковий обсяг, а обсяг незалежних може відрізнятися.
Порівняння вибірок здійснюється за допомогою різних статистичних критеріїв:
- та ін.
Репрезентативність
Вибірка може розглядатися як репрезентативна або нерепрезентативна.
Приклад нерепрезентативної вибірки
- Дослідження з експериментальною та контрольною групами, які ставляться у різні умови.
- Дослідження з експериментальною та контрольною групами із залученням стратегії попарного відбору
- Дослідження з використанням лише однієї групи – експериментальної.
- Дослідження з використанням змішаного (факторного) плану – всі групи ставляться у різні умови.
Типи вибірки
Вибірки поділяються на два типи:
- імовірнісні
- неймовірні
Імовірнісні вибірки
- Проста ймовірнісна вибірка:
- Проста повторна вибірка. Використання такої вибірки ґрунтується на припущенні, що кожен респондент з часткою ймовірності може потрапити у вибірку. За підсумками списку генеральної сукупності складаються картки з номерами респондентів. Вони поміщаються в колоду, перемішуються і їх навмання виймається картка, записується номер, потім повертається назад. Далі процедура повторюється стільки разів, який обсяг вибірки нам необхідний. Мінус: повторення одиниць відбору.
Процедура побудови простої випадкової вибірки включає наступні кроки:
1. необхідно отримати повний список членів генеральної сукупності та пронумерувати цей список. Такий список, нагадаємо, називається основою вибірки;
2. визначити очікуваний обсяг вибірки, тобто очікуване число опитаних;
3. Витягти з таблиці випадкових чисел стільки чисел, скільки нам потрібно вибіркових одиниць. Якщо у вибірці має бути 100 людина, з таблиці беруть 100 випадкових чисел. Ці випадкові числа можуть генеруватись комп'ютерною програмою.
4. вибрати зі списку-основи спостереження, номери яких відповідають виписаним випадковим числам
- Проста випадкова вибірка має очевидні переваги. Цей метод дуже простий для розуміння. Результати дослідження можна поширювати на сукупність, що вивчається. Більшість підходів до отримання статистичних висновків передбачають збирання інформації за допомогою простої випадкової вибірки. Однак метод простої випадкової вибірки має як мінімум чотири суттєві обмеження:
1. часто складно створити основу вибіркового спостереження, яка б провести просту випадкову вибірку.
2. результатом застосування простої випадкової вибірки може стати більша сукупність, або сукупність, розподілена на великій географічній території, що значно збільшує час і вартість збору даних.
3. результати застосування простої випадкової вибірки часто характеризуються низькою точністю та більшою стандартною помилкою, ніж результати застосування інших ймовірнісних методів.
4. в результаті застосування SRS може сформуватися нерепрезентативна вибірка. Хоча вибірки, отримані простим випадковим відбором, в середньому адекватно представляють генеральну сукупність, деякі з них вкрай некоректно представляють сукупність, що вивчається. Імовірність цього особливо велика за невеликого обсягу вибірки.
- Проста неповторна вибірка. Процедура побудови вибірки така сама, тільки картки з номерами респондентів не повертаються назад у колоду.
- Систематична імовірнісна вибірка. Є спрощеним варіантом простої імовірнісної вибірки. За підсумками списку генеральної сукупності через певний інтервал (К) відбираються респонденти. Розмір До визначається випадково. Найбільш достовірний результат досягається при однорідній генеральній сукупності, інакше можливі збіг величини кроку та якихось внутрішніх циклічних закономірностей вибірки (змішування вибірки). Мінуси: такі ж, як і в простій імовірнісній вибірці.
- Серійна (гніздова) вибірка. Одиниці відбору є статистичні серії (сім'я, школа, бригада тощо). Відібрані елементи зазнають суцільного обстеження. Відбір статистичних одиниць може бути організований на кшталт випадкової чи систематичної вибірки. Мінус: Можливість більшої однорідності, ніж у генеральній сукупності.
- Районована вибірка. У разі неоднорідної генеральної сукупності, перш ніж використовувати ймовірнісну вибірку з будь-якою технікою відбору, рекомендується розділити генеральну сукупність на однорідні частини, така вибірка називається районованою. Групами районування можуть бути як природні освіти (наприклад, райони міста), і будь-який ознака, закладений основою дослідження. Ознака, на основі якої здійснюється поділ, називається ознакою розшарування та районування.
- «Зручна» вибірка. Процедура «зручної» вибірки полягає у встановленні контактів із «зручними» одиницями вибірки – з групою студентів, спортивною командою, з друзями та сусідами. Якщо необхідно отримати інформацію про реакцію людей на нову концепцію, така вибірка цілком обґрунтована. «Зручну» вибірку часто використовують із попереднього тестування анкет.
Неймовірні вибірки
Відбір у такій вибірці здійснюється за принципами випадковості, а, по суб'єктивним критеріям – доступності, типовості, рівного представництва тощо.
- Квотна вибірка – вибірка будується як модель, яка відтворює структуру генеральної сукупності як квот (пропорцій) досліджуваних ознак. Число елементів вибірки з різним поєднанням ознак, що вивчаються, визначається з таким розрахунком, щоб воно відповідало їх частці (пропорції) в генеральній сукупності. Так, наприклад, якщо генеральна сукупність у нас представлена 5000 чоловік, з них 2000 жінок та 3000 чоловіків, тоді у квотній вибірці у нас будуть 20 жінок та 30 чоловіків, або 200 жінок та 300 чоловіків. Квотовані вибірки найчастіше ґрунтуються на демографічних умовах: стать, вік, регіон, дохід, освіта та інші. Мінуси: зазвичай такі вибірки нерепрезентативні, т.к. не можна врахувати відразу кілька соціальних параметрів. Плюси: доступний матеріал.
- Спосіб снігового кома. Вибірка будується в такий спосіб. У кожного респондента, починаючи з першого, просяться контакти його друзів, колег, знайомих, які б підходили під умови відбору і могли б взяти участь у дослідженні. Отже, крім першого кроку, вибірка формується з участю самих об'єктів дослідження. Метод часто застосовується, коли необхідно знайти та опитати важкодоступні групи респондентів (наприклад, респондентів, які мають високий дохід, респондентів, що належать до однієї професійної групи, респондентів, які мають схожі хобі/захоплення тощо)
- Стихійна вибірка - вибірка так званого "першого зустрічного". Часто використовується в теле- та радіоопитуваннях. Розмір та склад стихійних вибірок заздалегідь не відомий, і визначається лише одним параметром – активністю респондентів. Мінуси: неможливо встановити якусь генеральну сукупність представляють опитані, і як наслідок – неможливість визначити репрезентативність.
- Маршрутне опитування часто використовується, якщо одиницею вивчення є сім'я. На карті населеного пункту, в якому опитуватиметься, нумеруються всі вулиці. З допомогою таблиці (генератора) випадкових чисел відбираються великі числа. Кожне велике число розглядається як 3-х компонентів: номер вулиці (2-3 перших числа), номер будинку, номер квартири. Наприклад, число 14832: 14 – це номер вулиці на карті, 8 – номер будинку, 32 – номер квартири.
- Районована вибірка із відбором типових об'єктів. Якщо після районування кожної групи відбирається типовий об'єкт, тобто. об'єкт, який переважно досліджуваних у дослідженні показників наближається до середніх показників, така вибірка називається районованої з відбором типових об'єктів.
6.Модальна вибірка. 7. Експертна вибірка. 8. Гетерогенна вибірка.
Стратегії побудови груп
Відбір груп для їхньої участі в психологічному експерименті здійснюється за допомогою різних стратегій, які потрібні для того, щоб забезпечити максимально можливе дотримання внутрішньої та зовнішньої валідності.
Рандомізація
Рандомізація, або випадковий відбірвикористовується для створення простих випадкових вибірок. Використання такої вибірки ґрунтується на припущенні, що кожен член популяції з рівною ймовірністю може потрапити у вибірку. Наприклад, щоб зробити випадкову вибірку зі 100 студентів вузу, можна скласти папірці з іменами всіх студентів вузу в капелюх, а потім дістати з нього 100 папірців - це буде випадковим відбором (Гудвін Дж., с. 147).
Попарний відбір
Попарний відбір- стратегія побудови груп вибірки, у якому групи піддослідних складаються з суб'єктів, еквівалентних за значними експерименту побічним параметрам. Ця стратегія ефективна для експериментів з використанням експериментальних та контрольних груп з кращим варіантом - залученням близнюкових пар (моно- та дизиготних), оскільки дозволяє створити...
Стратометричний відбір
Стратометричний відбір- рандомізація із виділенням страт (чи кластерів). При даному способі формування вибірки генеральна сукупність ділиться на групи (страти), що мають певні характеристики (стаття, вік, політичні переваги, освіта, рівень доходів та ін), і відбираються піддослідні з відповідними характеристиками.
Наближене моделювання
Наближене моделювання- Складання обмежених вибірок та узагальнення висновків про цю вибірку на ширшу популяцію. Наприклад, за участю у дослідженні студентів 2-го курсу університету дані цього дослідження поширюються на «людей віком від 17 до 21 року». Допустимість подібних узагальнень вкрай обмежена.
Наближене моделювання – формування моделі, яка чітко обумовленого класу систем (процесів) визначає його поведінка (чи необхідні явища) з прийнятною точністю.
Примітки
Література
Наслідів А. Д.Математичні методи психологічного дослідження. - СПб.: Мова, 2004.
- Ільясов Ф. Н. Репрезентативність результатів опитування у маркетинговому дослідженні // Соціологічні дослідження. 2011. № 3. С. 112-116.
Див. також
- У деяких типах досліджень вибірку ділять на групи:
- експериментальна
- контрольна
- Когорта
Посилання
- Концепція вибірки. Основні характеристики вибірки. Типи вибірки
Wikimedia Foundation. 2010 .
Синоніми:- Щепкін, Михайло Семенович
- Генеральна сукупність
Дивитись що таке "Вибірка" в інших словниках:
вибірка- група піддослідних, які мають певну популяцію і відібраних для експерименту чи дослідження. Протилежне поняття - сукупність генеральна. Вибірка є частиною сукупності генеральної. Словник практичного психолога. М: АСТ, … … Велика психологічна енциклопедія
вибірка- Вибірка Частина генеральної сукупності елементів, яка охоплюється спостереженням (часто її називають вибірковою сукупністю, а вибіркою - сам метод вибіркового спостереження). У математичній статистиці прийнято… Довідник технічного перекладача
Вибірка- (sample) 1. Невелика кількість товару, відібрана, щоб представляти всю його кількість. Див: продаж за зразком (sale by sample). 2. Невелика кількість товару, передана потенційним покупцям, щоб дати їм можливість провести його. Словник бізнес-термінів
Вибірка- Частина генеральної сукупності елементів, яка охоплюється спостереженням (часто її називають вибірковою сукупністю, а вибіркою сам метод вибіркового спостереження). У математичній статистиці прийнято принцип випадкового відбору; це… … Економіко-математичний словник
ВИБІРКА- (sample) Довільний відбір підгрупи елементів з основної сукупності, характеристики яких використовуються з метою оцінки всієї сукупності загалом. Вибірковий метод використовується, коли занадто довго чи надто дорого обстежити всю сукупність … Економічний словник
Часто буває так, що необхідно проаналізувати якесь конкретне соціальне явище та отримати інформацію про нього. Такі завдання часто виникають у ста...
Вибірка - це... Визначення, види, методи та результати вибірки
Від Masterweb
09.04.2018 16:00Часто буває так, що необхідно проаналізувати якесь конкретне соціальне явище та отримати інформацію про нього. Такі завдання часто виникають у статистиці та при статистичних дослідженнях. Перевірити певне соціальне явище найчастіше буває неможливим. Наприклад, як дізнатися думку населення чи всіх мешканців певного міста з якогось питання? Запитувати всіх – справа практично неможлива і дуже трудомістка. У таких випадках нам і потрібна вибірка. Це саме те поняття, на якому ґрунтуються практично всі дослідження та аналізи.
Що таке вибірка
Під час аналізу конкретного соціального явища необхідно отримати інформацію про нього. Якщо взяти будь-яке дослідження, можна помітити, що дослідженню та аналізу підлягає не кожна одиниця сукупності об'єкта дослідження. До уваги береться лише певна частина всієї цієї сукупності. Ось цей процес і є вибіркою: коли досліджуються лише певні одиниці з множини.
Звичайно ж, багато залежить від виду вибірки. Але й основні правила. Головне з них свідчить, що відбір із сукупності має бути абсолютно випадковим. Одиниці сукупності, які будуть використані, не повинні бути обрані за будь-яким критерієм. Грубо кажучи, якщо необхідно набрати сукупність із населення певного міста та відібрати лише чоловіків, то у дослідженні буде помилка, тому що відбір було проведено не випадково, а відібрано за ґендерною ознакою. Практично всі методи вибірки ґрунтуються на цьому правилі.
Правила вибірки
Для того, щоб відібрана сукупність відображала основні якості всього явища, вона повинна бути побудована за конкретними законами, де основну увагу необхідно приділяти таким категоріям:
- вибірка (вибіркова сукупність);
- Генеральна сукупність;
- репрезентативність;
- помилка репрезентативності;
- одиниця сукупності;
- методи побудови вибірки.
Особливості вибіркового спостереження та складання вибірки полягають у наступному:
- Усі отримані результати засновані на математичних законах та правилах, тобто при правильному проведенні дослідження та при правильних розрахунках результати не будуть спотворені за суб'єктивною ознакою
- Дає можливість значно швидше і з меншими витратами часу та ресурсів отримати результат, вивчаючи не весь масив подій, а лише їхню частину.
- Може бути застосовано для вивчення різних об'єктів: від конкретних питань, наприклад, вік, стать цікавої для нас групи, до вивчення громадської думки або рівня матеріального забезпечення населення.
Вибіркове спостереження
Вибіркове - це таке статистичне спостереження, у якому дослідженню піддається не вся сукупність досліджуваного, лише деяка, відібрана певним чином її частина, а отримані результати вивчення цієї частини поширюються протягом усього сукупність. Ця частина називається вибірковою сукупністю. Це єдиний спосіб вивчення великого масиву об'єкта дослідження.
Але вибіркове спостереження можна використовувати лише у випадках, коли необхідно досліджувати лише малу групу одиниць. Наприклад, при дослідженні співвідношення чоловіків до жінок у світі використовуватиметься вибіркове спостереження. Зі зрозумілих причин – взяти до уваги кожного жителя нашої планети неможливо.
А ось при такому ж дослідженні, але не всіх мешканців землі, а певного 2 «А» класу в конкретній школі, певного міста, певної країни може обійтися без вибіркового спостереження. Адже проаналізувати весь масив об'єкта дослідження цілком можливо. Необхідно порахувати хлопчиків та дівчаток цього класу – от і буде співвідношення.
Вибіркова та генеральна сукупність
Насправді, все не так складно, як звучить. У будь-якому об'єкті вивчення є дві системи: генеральна та вибіркова сукупність. Що це таке? Усі одиниці відносяться до генеральної. А до вибіркової – ті одиниці загальної сукупності, взяті для вибірки. Якщо все правильно зроблено, то відібрана частина складатиме зменшений макет усієї (генеральної) сукупності.
Якщо говорити про генеральну сукупність, то можна виділити всього два її різновиди: певна та невизначена генеральна сукупність. Залежить від того, чи відома загальна кількість одиниць даної системи чи ні. Якщо це певна генеральна сукупність, то вибірку робитиме легше через те, що відомо, який відсоток від загальної кількості одиниць складатиме вибірка.
Цей момент дуже потрібний у дослідженнях. Наприклад, якщо необхідно досліджувати відсоток недоброякісної продукції кондитерських виробів конкретному заводі. Припустимо, що генеральну сукупність вже визначено. Достеменно відомо, що на рік це підприємство виробляє 1000 кондитерських виробів. Якщо зробити вибірку 100 випадкових кондитерських виробів із цієї тисячі та відправити їх на експертизу, то похибка буде мінімальною. Грубо кажучи, дослідженню підлягало 10% всієї продукції, і за результатами можемо, взявши до уваги помилку репрезентативності, говорити про недоброякісність усієї продукції.
А якщо провести вибірку 100 кондитерських виробів із невизначеної генеральної сукупності, де їх насправді було, припустимо, 1 млн одиниць, то результат вибірки та самого дослідження буде критично неправдоподібним та неточним. Відчуваєте різницю? Тому визначеність генеральної сукупності здебільшого є вкрай важливою і дуже сильно впливає на результат дослідження.
Репрезентативність сукупності
Отже, тепер одне з найголовніших питань – якою має бути вибірка? Це найголовніший момент дослідження. На цьому етапі необхідно розрахувати вибірку та відібрати одиниці із загального числа до неї. Сукупність була відібрана правильно, якщо певні особливості та характеристики генеральної сукупності залишається і у вибірковій. Це називається репрезентативністю.
Іншими словами, якщо після відбору частина зберігає ті ж самі тенденції та особливості, що і вся кількість досліджуваного, то така сукупність називається репрезентативною. Не кожна певна вибірка може бути відібрано з репрезентативної сукупності. Бувають і такі об'єкти дослідження, вибірка яких просто не може бути репрезентативною. Звідси і виникає поняття помилки репрезентативності. Але про це поговоримо трохи більше.
Як зробити вибірку
Отже, щоб репрезентативність була максимальною, виділяють три основні правила вибірки:
- Найунікальнішим показником числа вибірки вважається 20%. Статистична вибірка в 20% практично завжди даватиме результат максимально наближений до дійсності. У той самий час немає необхідності переносити у зібрану більшу частину генеральної сукупності. 20% вибірки – це показник, який вироблений багатьма дослідженнями. Наведемо ще трохи теорії. Чим більша вибірка, тим менша помилка репрезентативності та точніше результат дослідження. Чим ближче буде вибіркова сукупність до генеральної за кількістю одиниць, тим точнішими та правильнішими будуть результати. Адже якщо дослідити всю систему, то результат буде 100%. Але тут уже немає вибірки. Це ті дослідження, в яких досліджується весь масив, усі одиниці, тому нас це не цікавить.
- У разі недоцільності обробки 20 % генеральної сукупності допускається вивчення одиниць сукупності у кількості не менше 1001. Це також один із показників дослідження масиву об'єкта дослідження, що виробився з часом. Звичайно, він не дасть точних результатів при великих масивах дослідження, але максимально наблизить до можливої точності вибірки.
- У статистиці існує безліч формул та зведених таблиць. Залежно від об'єкта дослідження та від критерію вибірки, існує доцільність вибору тієї чи іншої формули. Але цей пункт використовується у складних та багатоетапних дослідженнях.
Похибка (помилка) репрезентативності
Головною характеристикою якості обраної вибірки є поняття «похибки репрезентативності». Що це таке? Це певні розбіжності між показниками вибіркового та суцільного спостереження. За показниками похибки репрезентативність ділять на надійну, звичайну та наближену. Інакше висловлюючись, допустимими є відхилення у вигляді 3 %, від 3 до 10 % і від 10 до 20 % відповідно. Хоча у статистиці бажано, щоб похибка не перевищувала 5-6%. В іншому випадку є привід говорити про недостатню репрезентативність вибірки. Для обчислення похибки репрезентативності та того, як вона впливає на вибіркову чи генеральну сукупність, до уваги беруться багато факторів:
- Імовірність, з якою потрібно отримати точний результат.
- Кількості одиниць вибіркової сукупності. Як згадувалося раніше, що менше одиниць складе вибірка, то більше вписуватиметься помилка репрезентативності, і навпаки.
- Однорідність досліджуваної сукупності. Чим більш різнорідною є сукупність, тим більшою буде похибка репрезентативності. Можливість сукупності бути репрезентативною залежить від однорідності її складових одиниць.
- Спосіб відбору одиниць у вибіркову сукупність.
У конкретно заданих дослідженнях відсоток похибки середнього значення зазвичай задається самим дослідником виходячи з програми спостереження і за даними раніше проведених досліджень. Як правило, вважається припустимою гранична помилка вибірки (помилка репрезентативності) у межах 3-5%.
Більше – не завжди краще
Також варто пам'ятати, що головне при організації вибіркового спостереження – це доведення його обсягу до мінімуму. При цьому не слід прагнути надмірного зменшення меж похибки вибірки, оскільки це може призвести до невиправданого збільшення обсягу даних вибірки і, отже, підвищення витрат на проведення вибіркового спостереження.
У той самий час не можна надмірно збільшувати розмір похибки репрезентативності. Адже в цьому випадку, хоч і станеться зменшення обсягу вибіркової сукупності, це призведе до погіршення достовірності отриманих результатів.
Які питання зазвичай ставиться перед дослідником
Будь-яке дослідження якщо і проводиться, то для якоїсь мети та для отримання якихось результатів. Під час проведення вибіркового дослідження, зазвичай, ставляться початкові питання:
- Визначення необхідної кількості одиниць вибіркової сукупності, тобто скільки одиниць буде досліджуватися. До того ж, для точного дослідження сукупність має бути репрезентативною.
- Розрахунок похибки репрезентативності із встановленим рівнем ймовірності. Відразу слід зазначити, що вибіркових досліджень немає з рівнем ймовірності 100 %. Якщо та інстанція, яка проводила вивчення певного сегмента, стверджує, що їх результати точні з ймовірністю 100%, це брехня. Багаторічна практика вже встановила процент ймовірності правильно проведеного вибіркового дослідження. Цей показник дорівнює 95,4%.
Способи відбору одиниць дослідження у вибірку
Не кожна вибірка є репрезентативною. Іноді та сама ознака по-різному виражений загалом й у її частини. Для досягнення вимог репрезентативності є доцільним використання різних прийомів створення вибірки. Причому використання тієї чи іншої способу залежить від конкретних обставин. Серед таких прийомів створення вибірки виділяють:
- випадковий відбір;
- механічний відбір;
- типовий відбір;
- серійний (гніздовий) відбір.
Випадковий відбір є систему заходів, вкладених у випадковий відбір одиниць сукупності, коли ймовірність потрапити у вибірку є рівної всім одиниць генеральної сукупності. Цей прийом доцільно застосовувати лише у разі однорідності та невеликої кількості властивих їй ознак. В іншому випадку деякі характерні риси ризикують бути не відображеним у вибірці. Ознаки випадкового відбору є основою всіх інших способів побудови вибірки.
При механічному відборі одиниць проводиться через певний інтервал. Якщо необхідно сформувати вибірку конкретних злочинів, можна вилучати зі всіх карток статистичного обліку зареєстрованих злочинів кожну 5-ту, 10-ту або 15-ту картку в залежності від їх загальної кількості та наявних розмірів вибірки. Недоліком цього є те, що перед відбором необхідно мати повний облік одиниць сукупності, потім потрібно провести ранжування і тільки після цього можна проводити вибірку з певним інтервалом. Цей метод займає багато часу, тому і не часто використовується.
Типовий (районований) добір – вид вибірки, у якому генеральну сукупність поділяють на однорідні групи за певною ознакою. Іноді дослідники вживають замість «груп» інші терміни: «райони» та «зони». Потім із кожної групи у випадковому порядку відбирається певна кількість одиниць пропорційно до питомої ваги групи в загальній сукупності. Типовий відбір часто здійснюється у кілька етапів.
Серійний відбір - це метод, у якому відбір одиниць проводиться групами (серіями) і обстеженню підлягають всі одиниці відібраної групи (серії). Перевагою цього є те, що іноді відібрати окремі одиниці складніше, ніж серії, наприклад, щодо особистості, яка відбуває покарання. У межах відібраних районів зон застосовується вивчення всіх одиниць без винятку, наприклад, вивчення всіх осіб, які відбувають покарання в певній установі.
Вулиця Київян, 16 0016 Вірменія, Єреван Сервіс +374 11 233 255
Біловіл Олена Володимирівна, Шкварило Ксенія Анатоліївна, Хворова Катерина Михайлівна
Діяльність розглядається психологічний конструкт «культурний інтелект», описуються етапи апробації опитувальника До. Ерлі і З.
Вивчення проблемного фону вимушених контактів між людьми на міській вибірці
Миронова Оксана Іванівна
У статті наведено результати емпіричного вивчення проблеми вимушених контактів між людьми на великій вибірці респондентів.
Психометрична адаптація методики SAT-M на Російській вибірці старшокласників з різною успішністю
Щеглова Елеонора Анатоліївна, Вауліна Тетяна Анатоліївна, Баланев Дмитро Юрійович, Мацута Валерія Володимирівна
Наведено результати психометричної адаптації методики SAT-M на вибірці старшокласників з різною успішністю навчання математики.
Обумовленість самоактуалізації рівнем креативності особистості (на вибірці працівників сфери освіти)
Зибіна Людмила.Миколаївна, Кушнір Світлана Вікторівна
У статті розкрито основні наукові підходи та надано характеристику понять самоактуалізації та креативності особистості.
Модель вимірювання інгрупової ідентифікації: перевірка на російській вибірці
Агадуліна Олена Рафіківна, Ловаков Андрій Володимирович
У статті наведено результати психометричної перевірки моделі вимірювання інгрупової ідентифікації.
Адаптація опитувальників «Ставлення до смерті» та «Страх особистої смерті» на російськомовній вибірці
Єніколопов Сергій Миколайович, Миколаїв Євген Львович, Семикін Геннадій Іванович, Храмелашвілі Віктор Володимирович, Казанцева Валентина Миколаївна, Журавльова Тетяна Володимирівна
У статті наведено результати адаптації методик «Ставлення до смерті» та «Страх особистої смерті» на російськомовній (російській та українській) студентській вибірці (n=1074, вік 18-25 років).
Досвід експериментального дослідження соціальної лінощів на вибірці російських чоловіків і жінок
Стратилат Карина Миколаївна, Семечкін Микола Іванович
У статті наводиться опис процедури та результатів емпіричного дослідження відмінностей у прояві соціальної лінощів у російських чоловіків та жінок.
Дослідження взаємозв'язку перфекціонізму та мотивації досягнення (на прикладі студентської вибірки)
Віндекер О.С., Іргашева К.А.
Ця стаття присвячена вивченню взаємозв'язку між перфекціонізмом та мотивацією досягнення. Перфекціонізм сприймається як складний багатокомпонентний феномен.
Властивості моделі адаптивного та дезадаптивного перфекціонізму на клінічній вибірці та в загальній популяції
Тарасова Софія Юріївна
Розглядаються результати апробації моделі адаптивного та дезадаптивного перфекціонізму Р. Слейні на російській вибірці. Дезадаптивний перфекціонізм пов'язаний з (ауто)агресивними тенденціями особистості.
Розділ ІІ. МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА
Тема 6. Вибірковий метод. Варіаційний ряд
та його характеристики
Математична статистика займається вивченням закономірностей, яким підпорядковуються масові явища, з урахуванням результатів спостережень.
Мета МС: створення методів збору та обробки статистичних даних для отримання наукових та практичних висновків.
Методи математичної статистики необхідні для вирішення двох завдань:
1) зазначення методів збору та угруповання статистичних відомостей, отриманих у результаті експериментів чи спостережень;
2) розробка методів аналізу статистичних даних (оцінка функцій та параметрів розподілу; перевірка статистичних гіпотез; оцінка залежностей між випадковими величинами).
Поняття про вибіркове спостереження та його теоретичні властивості.
У практиці статистичних спостережень розрізняються два види спостережень:
Суцільне, коли вивчаються всі об'єкти сукупності (перепис населення);
Вибіркове, коли вивчається частина випадково відібраних об'єктів (соціологічні дослідження, що охоплюють частину населення).
Теорія вибіркового спостереження базується на статистичних закономірностях, які формуються та виявляються у масових явищах та процесах.
Закономірності, пов'язані з випадковостями і лише в багатьох явищах, що виявляються як закон, називаються статистичними. Це властивість закономірностей пов'язані з законом великих чисел. Математичною основою закону великих чисел, та й статистичної науки в цілому, служить теорія ймовірностей, в якому вивчаються випадкові явища (події), що мають стійку частковість, а отже, і ймовірність, що допомагає виявляти закономірності при масовому повторенні явищ.
Генеральна сукупність та вибірка. Види вибірок.
Генеральною сукупністюназивається сукупність всіх об'єктів, що підлягають вивченню, з якої проводиться вибірка.
Вибірковою сукупністю, або, вибіркою, називається сукупність об'єктів, випадково відібраних з генеральної сукупності, що підлягають безпосередньому вивченню.
Обсяг сукупності- Число її об'єктів. Генеральна сукупність може мати кінцевий і нескінченний обсяг (N), а вибіркова – тільки кінцевий обсяг (n).
приклад. З 2000 виробів відібрано для обстеження 100 виробів, тоді обсяг генеральної сукупності, а обсяг вибірки.
Вибірковий метод– це спосіб дослідження, у якому за вибіркою досліджуються характеристики генеральної сукупності. У цьому висновки, отримані щодо цієї частини, розподіляються протягом усього сукупність об'єктів.
Види вибірок
Проста випадкова вибірка, Освічена випадковим вибором елементів без поділу генеральної сукупності на частини.
Механічна вибірка, До якої елементи з генеральної сукупності відбираються через певний інтервал. Тож якщо обсяг вибірки має становити 10% від генеральної, то відбирається кожен 10 елемент.
Типова вибірка, До якої випадковим чином відбираються елементи з типових груп, на які за деякою ознакою розбивається генеральна сукупність. Наприклад відбір деталей із продукції кожного верстата, а чи не із загальної кількості.
Серійна вибірка, До якої випадковим чином відбираються не окремі елементи, а цілі групи сукупності (серії).
Повторнийназивають вибірку, коли він відібраний об'єкт після проведеного дослідження повертають у генеральну сукупність і може бути відібраний повторно.
Безповторнийназивають вибірку, коли він відібраний об'єкт у вибірку не повертають у генеральну сукупність.
Репрезентативною(представницькою) називається вибірка, за якою можна судити про цікаву для нас ознаку всієї генеральної сукупності. Умови репрезентативності вибірки:
1) частини вибірки мають бути пропорційні частинам генеральної сукупності;
2) вибірка повинна наочно демонструвати всі особливості ознаки, що вивчається;
3) вибірка має бути достатньо об'ємною;
4) випадковий відбір вибірки.