Главная страница » Статистическая выборка
Математика

Статистическая выборка

Мы объясним, что такое статистическая выборка, ее характеристики и какие типы существуют. Кроме того, что такое статистическая совокупность
Статистическая выборка изолирована для целей оценки и изучения

Что такое статистическая выборка?

Статистическая выборка (или, в явно статистических контекстах, образец) понимается как более или менее представительное подмножество статистической совокупности , выделенное из остальной части с целью оценки и изучения. То есть, это фрагмент совокупности изучаемых элементов, состоящий из более управляемого их количества, выбранного (в идеале) случайным образом

Логика статистической выборки заключается в том, что при соответствующих условиях очень большое множество может быть изучено с помощью меньших частей которые являются репрезентативными , т.е. более или менее пропорциональными остальной части

Например, если мы хотим изучить вселенную миллионов избирателей в стране, мы должны взять достаточно большую выборку, чтобы в небольшой группе из нескольких сотен человек отразить политические взгляды, которых придерживается население в целом. Таким образом, из популяции, состоящей из миллионов человек, мы будем изучать выборку из сотен из них

Эти выборки получены с помощью различных статистических методов , которые гарантируют с помощью различных механизмов адекватную случайность для наименьшей возможной предвзятости при отборе, т.е. максимально возможную объективность, которая позволяет получить достоверные приближения к статистической совокупности. Если, наоборот, получена необъективная выборка, возможные выводы будут менее надежными и, следовательно, менее полезными

Очевидно, что каждая выборка является частью популяции, поэтому если у вас есть несколько популяций, у вас также должно быть несколько выборок. Выборка – это процесс получения статистической выборки, распространенный в таких разных дисциплинах, как демография биология или политика

Характеристики статистической выборки

В широком смысле статистическая выборка характеризуется следующим:

  • Она является частью более крупного целого, которым является статистическая совокупность или статистическая вселенная, представителем которой она, в идеале, является.
  • Она имеет небольшое и поэтому управляемое количество предметов, представляющих статистический интерес, по сравнению с населением в целом.
  • Выбирается случайным образом и с помощью различных методов выборки. Он может быть более или менее надежным, в зависимости от последнего.
  • Его размер подлежит математическому исследованию для обеспечения правильных пропорций, чтобы быть репрезентативным для общего числа.

Виды статистической выборки.

Статистические выборки сначала делятся на две большие группы: вероятностные и не вероятностные, каждая из которых имеет свою независимую классификацию

Вероятностные статистические выборки. Это выборки, которые отбираются более или менее случайными методами для обеспечения наименьшего вмешательства критериев исследователя в выборку. В свою очередь, они подразделяются на:

  • Простые случайные выборки. Самый простой из них – они выбираются абсолютно случайно из популяции. Это, например, случай национального опроса общественного мнения, для которого некоторые граждане выбираются по их идентификационному номеру.
  • Стратифицированные выборки. Они выбираются случайным образом из различных страт или уровней классификации, на которые население было предварительно организовано. Например, выборка может быть выбрана случайным образом из различных возрастных групп населения, таким образом, получая случайную, но стратифицированную выборку.
  • Образцы кластеров. Подобно стратифицированным выборкам, они выбираются случайным образом из заранее определенного множества, но в данном случае эти множества не являются результатом критериев исследователя, а даются спонтанно, естественным образом. Например, выборка жителей данного района или рабочих данного здания.

Невероятностные статистические выборки. Это выборки, отбор которых оставлен не на волю случая, а на определенные критерии поиска исследователя, в связи с ограничениями, которые не позволяют сделать более широкую выборку. Таким образом, этот тип выборки не является действительно репрезентативным для изучаемой статистической совокупности, но позволяет получить приблизительное значение с определенной погрешностью. Эти образцы могут быть следующих типов:

  • Целевые выборки. Те, которые выбираются в соответствии с критериями исследователя, то есть берутся те, которые, по его/ее мнению, дадут лучшие результаты, так как они более репрезентативны. Примером может служить ситуация, когда журналист спрашивает мнение определенных людей, выбранных заранее.
  • Образцы удобств. Те, которые выбираются в соответствии с тем, что находится ближе всего под рукой, то есть ограничены сиюминутным. Так происходит, например, когда представитель компании предлагает свою продукцию прохожим.
  • Последовательные образцы. Те, которые являются частью путешествия исследователя, который переходит от группы к группе, извлекая данные, чтобы впоследствии составить единое целое. В качестве примера можно привести методы обращения к публике некоторых продавцов или промоутеров, когда они предлагают людям остановиться и послушать о достоинствах продукта: некоторые делают это, а некоторые нет, и тогда продавец меняет район. В конце все данные будут собраны из различных областей, в которых он/она находился/лась.
  • Образцы квот. Это комбинация стратифицированной и целенаправленной выборок, поскольку исследователь выбирает людей для интервью в соответствии с их принадлежностью (и репрезентативностью) к определенной страте или группе, определенной заранее.

Статистическая популяция

Статистическая совокупность отличается от статистической выборки тем, что последняя является ее частью, поскольку совокупность эквивалентна совокупности элементов или лиц, представляющих интерес для исследования. Другими словами, статистическая совокупность – это статистическая вселенная: вся, вся масса возможных элементов исследования

Подробнее: Статистическая популяция

Аватар

Дмитрий Смирнов

Добавить комментарий

Нажмите здесь, чтобы оставить комментарий