Зразок
Зразок відноситься до меншої керованої версії більшої групи. Це підмножина, що містить характеристики більшої сукупності. Зразки використовуються при 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
- Зразок стосується меншої керованої версії більшої групи або підмножини більшої сукупності.
- Використання зразків дозволяє дослідникам легко і своєчасно проводити свої дослідження.
- Для досягнення неупередженої вибірки вибір повинен бути випадковим, тому кожен з популяції має рівні та ймовірні шанси бути доданим до вибіркової групи.
- У простому випадковому відборі кожна сукупність у сукупності однакова, тоді як стратифікована випадкова вибірка ділить 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, може все-таки дати вагомі 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, вибірка повинна включати лише жінок у межах цієї демографічної групи.
Розглянемо команду академічних дослідників, які хочуть дізнатися, скільки студентів навчалися менше 40 годин на іспит CFA та все-таки здали. Оскільки понад 200 000 людей складають іспит щороку в усьому світі, звернення до кожного учасника іспиту може бути дуже втомливим і трудомістким. Насправді, до моменту збирання та аналізу даних населення, минуло б пару років, що зробило б аналіз нічим не потрібним, оскільки з'явилося б нове населення. 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.
Для досягнення неупередженої вибірки вибір повинен бути випадковим, тому кожен з популяції має рівні та ймовірні шанси бути доданим до вибіркової групи. Це схоже на розіграш лотереї і 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 є вибірки суб'єктів чоловічої статі чи всі жінки, чи поєднання обох статей у якійсь формі, простий вибірковий вибірковий вибір 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 на загальну кількість 1000 осіб, які приймають тесту.
А як щодо випадків, коли важливо знати співвідношення чоловіків і жінок, які пройшли тест після навчання менше 40 годин? Тут стратифікована випадкова вибірка буде кращою перед простою випадковою вибіркою.
Стратифікована випадкова вибірка
Цей тип вибірки, який також називають пропорційним випадковим відбором або квотним 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:
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 жодне - можуть бути включені до 150 випадкових учасників іспиту вибірки.
Є ще багато верств, які можна було б скласти при визначенні розміру вибірки. Деякі дослідники можуть зафіксувати функції роботи, країни, сімейний стан тощо, хто приймає тест, вирішуючи, як створити вибірку.
Приклади зразків
Станом на 2017 рік чисельність населення світу становила 7, 5 мільярда, 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 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 Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.