Що таке зразок?
Зразок стосується меншої керованої версії більшої групи. Це підмножина, що містить характеристики більшої сукупності. Зразки використовуються в статистичному тестуванні, коли розміри популяції занадто великі, щоб тест включав усіх можливих членів або спостережень. Вибірка повинна представляти сукупність населення і не відображати будь-яких упереджень щодо конкретного ознаки.
Ключові вивезення
- Вибірка стосується меншої керованої версії більшої групи або підмножини більшої сукупності. Використання зразків дозволяє дослідникам легко і своєчасно проводити свої дослідження. Для досягнення об'єктивного зразка вибір повинен бути випадковим. кожен з населення має рівний і ймовірний шанс бути доданим до вибіркової групи. У простому випадковому відборі кожен суб'єкт у сукупності є ідентичним, тоді як стратифікований випадковий вибірковий вибір поділяє загальну сукупність на менші групи.
Розуміння зразків
Вибірка - це об'єктивна кількість спостережень, взятих у популяції. В основному, популяція - це загальна кількість особин, тварин, предметів, спостережень, даних тощо будь-якого даного предмета. Отже, вибірка, іншими словами, є частиною, частиною або часткою всієї групи і виступає як підмножина сукупності. Зразки використовуються в різних умовах, де проводяться дослідження. Вчені, маркетологи, державні установи, економісти та дослідницькі групи є одними з тих, хто використовує зразки для своїх досліджень та вимірювань.
Використання цілих груп для дослідження постає перед труднощами, саме тому використовуються зразки. У дослідників можуть виникнути проблеми з отриманням готового доступу до цілих груп населення. І через характер деяких досліджень, у дослідників можуть виникнути труднощі з своєчасним отриманням необхідних результатів. Ось чому люди, які проводять дослідження, використовують зразки. Використання меншої кількості людей, що представляють всю сукупність населення, все ще може дати достовірні результати, скорочуючи час та ресурси.
Зразки, якими користуються дослідники, повинні дуже нагадувати популяцію. Усі учасники вибірки повинні мати однакові характеристики та якості. Отже, якщо дослідження стосується першокурсників чоловічого коледжу, вибірка повинна бути невеликим відсотком чоловіків, який відповідає цьому опису. Аналогічно, якщо дослідницька група проводить дослідження схеми сну одиноких жінок старше 50 років, до вибірки повинні входити лише жінки в рамках цієї демографічної групи.
Розглянемо команду академічних дослідників, які хочуть знати, скільки студентів навчалися менше 40 годин на іспит CFA та все-таки здали. Оскільки понад 200 000 людей складають іспит щорічно в усьому світі, звернення до кожного учасника іспиту може бути дуже втомливим і трудомістким. Насправді, до моменту збирання та аналізу даних населення, пройшло б пару років, що зробило б аналіз нікчемним, оскільки з'явилася б нова популяція. Що замість цього можуть зробити дослідники - це взяти вибірку сукупності та отримати дані з цієї вибірки.
Щоб отримати об'єктивний зразок, вибір повинен бути випадковим, щоб усі в популяції мали однакові шанси бути доданими до групи.
Щоб досягти неупередженої вибірки, вибір повинен бути випадковим, тому всі з популяції мають рівні та ймовірні шанси бути доданими до вибіркової групи. Це схоже на розіграш лотереї та є основою для простого випадкового відбору.
Види відбору проб
Простий випадковий вибірки
Простий випадковий вибірковий вибір ідеальний, якщо кожна сукупність у сукупності однакова. Якщо дослідників не хвилює, чи всі вибірки є чоловіками, чи всіма жінками, чи комбінація обох статей у якійсь формі, простий випадковий відбір може бути хорошою методикою відбору.
Скажімо, було 200 000 тестувальників, які склали на іспит CFA у 2016 році, з них 40% - жінки та 60% - чоловіки. Таким чином, випадкова вибірка, взята з населення, повинна мати 400 жінок та 600 чоловіків для загальної кількості 1000 осіб, які приймають тестування.
А як щодо випадків, коли важливо знати співвідношення чоловіків і жінок, які пройшли тест після навчання менше 40 годин? Тут стратифікована випадкова вибірка була б кращою перед простою випадковою вибіркою.
Стратифікована випадкова вибірка
Цей тип вибірки, який також називають пропорційним випадковим відбором або квотовим випадковим відбором, ділить загальну сукупність на менші групи. Вони відомі як верстви. Люди в верствах поділяють схожі характеристики.
Що робити, якщо вік був важливим фактором, який дослідники хотіли б включити у свої дані? Використовуючи стратифіковану техніку випадкового відбору, вони могли створити шари або шари для кожної вікової групи. Вибір з усіх верств повинен бути випадковим, щоб кожен, хто входив у дужку, мав шанси бути включеним до вибірки. Наприклад, двом учасникам, Алексу та Девіду, 22 та 24 роки відповідно. Вибір вибірки не може вибрати один за іншим на основі певного переважного механізму. Вони обидва повинні мати рівний шанс бути обраними зі своєї вікової групи. Страти можуть виглядати приблизно так:
| Страти (вік) | Кількість населення | Номер для включення в вибірку |
| 20-24 | 30 000 | 150 |
| 25-29 | 70 000 | 350 |
| 30-34 | 40 000 | 200 |
| 35-39 | 30 000 | 150 |
| 40-44 | 20000 | 100 |
| > 44 | 10000 | 50 |
| Всього | 200 000 | 1000 |
Зі столу населення було розподілено за віковими групами. Наприклад, 30 000 людей у віковому діапазоні від 20 до 24 років склали іспит на CFA в 2016 році. Використовуючи цю ж пропорцію, вибіркова група матиме (30 000 ÷ 200 000) x 1000 = 150 осіб, які потрапляють у цю групу. Алекс або Девід - або обидва, або жоден - можуть бути включені до 150 учасників вибіркового іспиту вибірки.
Є ще багато верств, які можна було б скласти при вирішенні розміру вибірки. Деякі дослідники можуть зафіксувати функції роботи, країни, сімейний стан тощо, хто приймає тести, вирішуючи, як створити вибірку.
Приклади зразків
Станом на 2017 рік чисельність населення світу становила 7, 5 млрд, із них 49, 6% - жінки та 50, 4% - чоловіки. Загальна кількість людей у будь-якій країні також може бути чисельністю населення. Загальну кількість студентів у місті можна вважати популяцією, а загальна кількість собак у місті також є чисельністю населення. Зразки можуть бути взяті з цих груп для дослідження.
Наслідуючи наш приклад іспиту на CFA, дослідники могли взяти вибірку з 1000 учасників CFA із загальної кількості 200 000 осіб, які приймали тести - кількість населення, та зібрати необхідні дані щодо цього числа. Середня величина цього зразка була б взята для оцінки середнього рівня складених іспитів, які склали іспити CFA, хоча вони навчалися лише менше 40 годин.
Зібрана група зразків не повинна бути упередженою. Це означає, що якщо середня вибірка на 1000 учасників іспиту на КФА становить 50, середня сукупність 200 000 осіб, які приймають тести, також повинна бути приблизно 50.
Порівняйте інвестиційні рахунки × Пропозиції, що відображаються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Інвестопедія отримує компенсацію. Опис постачальникаПов'язані умови
Читання стратифікованої випадкової вибірки Стратифікований випадковий вибірковий вибір - це метод вибірки, який включає поділ сукупності на менші групи, відомі як страти. докладніше Як працюють прості випадкові вибірки Проста випадкова вибірка - це підмножина статистичної сукупності, в якій кожен член підмножини має рівну ймовірність бути обраним. Простий випадковий зразок мається на увазі як неупереджене представлення групи. більше Визначення вибірки Вибірка - це процес, що використовується в статистичному аналізі, в якому група спостережень витягується з більшої сукупності. більше Представницький зразок часто використовується для екстраполяції ширших настроїв Репрезентативна вибірка - це підмножина популяції, яка відображає характеристики всієї сукупності. більше Визначення Z-тесту З-тест - це статистичний тест, який використовується для визначення того, чи відрізняються два засоби популяції, коли відомі дисперсії та великий розмір вибірки. детальніше Що таке таблиця смертності? Таблиця смертності показує рівень смертності, що настає у визначеній популяції протягом обраного інтервалу часу або виживання від народження до будь-якого даного віку. більше Партнерські посиланняПов'язані статті
Фінансовий аналіз
Як працює стратифікована випадкова вибірка
Основи маркетингу
Простий випадковий та стратифікований випадковий вибірки: в чому різниця?
Фінансовий аналіз
Плюси і мінуси стратифікованої випадкової вибірки
Економіка
Представницький зразок проти випадкової вибірки: в чому різниця?
Економіка
Простий випадковий зразок: переваги та недоліки
Економіка
Які переваги використання простої випадкової вибірки для вивчення більшої сукупності?
