ВРСТЕ УЗОРКОВАЊА ВЕРОВАТНОЋЕ И НЕВЕРОВАТНЕ ПРИМЕРЕ (ПРИМЕРИ) - КУЛТУРНИ РЕЧНИК - 2025

У типови узорака су различити начини вађење података из дела укупног броја, моћан статистички алат чија је функција да одреди који део становништва или је потребно универзум да се испита, како би закључке и добију информације о томе.

Узорковање је веома важно када не можете или не желите да анализирате целокупну популацију. Имајте на уму да се појам "популација" не односи само на велику групу људи или живих бића, већ уопште на укупност елемената који ће се проучавати у датом проблему.

Слика 1. Узорковање је важно за одабир репрезентативног узорка из свемира. Извор: Пикабаи.

У складу са одабраном врстом узорковања, бира се онај део популације који се сматра најрепрезентативнијим, увек у складу са циљевима.

Наравно, када се узме само део свемира података, могуће је пропустити неке детаље и изоставити информације, због чега резултати неће бити тако тачни као што би требали бити. То је познато као грешка у узорковању.

Идеја је што више поједноставити свемир података, одабиром најрепрезентативнијег узорка који је у стању пружити максималне информације, како би се осигурала валидност резултата.

Врсте вероватноће или случајног узорковања

Узорковање вјероватноће заснива се на вјероватности да се субјекти узорка морају одабрати. На овај начин, сваком елементу популације пружа се позната шанса да буде изабран, што наравно мора бити веће од 0.

Ово је изузетно важно, јер се може догодити да је из свемира података одабран узорак који није довољно репрезентативан за целину.

Ако је то случај, резултати ће бити пристрани, јер ће неки делови становништва бити фаворизованији од других. Да би се избегла пристраност, од којих постоји неколико категорија, једна опција је да се дозволи да одабере узорак и на тај начин сваком елементу дате невероватну вероватноћу да буде одабран.

Једноставно случајно узорковање

Ово је једноставан начин да осигурате да шанса ради свој посао. На пример, ако је реч о одабиру неке деце у разреду за учешће у школском уметничком догађају, сва дечија имена се постављају на идентичне пресавијене гласачке листиће, мешана у капу и насумично нацртана шака.

Сва деца у разреду чине популацију, а прегршт гласачких листића који су извучени из шешира је узорак.

Успех поступка лежи у томе да се сачини потпуна листа све деце, тако да нико не буде изостављен. У малом курсу то није проблем; Али када желите да одаберете узорак из веће популације, морате да прочистите методу.

Једноставно насумично узорковање може се извршити заменом или заменом. На пример, ако извучемо елемент из популације и вратимо га након избора и испитивања, универзум наших елемената увек остаје исти током читаве студије.

Ако је, напротив, изабрани елемент проучен, више се не враћа, он је узорковање без замене. Ово се мора узети у обзир при израчунавању вероватноће да ће елемент бити изабран.

Систематично случајно узорковање

Да бисмо извршили ово узорковање, такође је потребно навести Н елемената и одредити величину узорка, коју ћемо назвати н. Листа се назива оквир за узорковање.

Сада је дефинисан интервал скока, који се означава словом к и израчунава се овако:

Бира се насумични број - насумично - између 1 и к, који се назива ро случајни почетак. Ово је први појединац на листи који је изабран и одатле су изабрани следећи елементи на листи.

Пример: претпоставимо да имате листу од 2000 студената са универзитета и желите да добијете узорак од 100 студената који ће учествовати на конгресу.

Прво што треба учинити је пронаћи вредност к:

Једном када поделимо укупан број ученика на 100 фрагмената од 20 ученика, узме се један од фрагмената и изабере се насумични број између 1 и 20, на пример 12. Дакле, дванаести ученик на нашој листи је случајна чизма.

Следећи студент који буде изабран мора бити 12 + 20 = 22, затим 42, затим 62 и тако даље, док свих 100 не буду попуњене.

Као што видите, брзо се примењује метода која обично даје веома добре резултате, без потребе да 2000 имена ставите у капу и однесете их 100, све док не постоје периодике у популацији, које узрокују пристраности. .

Стратификовано случајно узорковање

Слика 2. У стратификованом насумичном узорковању популација је подељена на сегменте који се називају слојеви. Извор: Пикабаи.

У једноставном случајном узорковању, свака ставка у популацији има исту вероватноћу да буде одабрана. Али то можда није увек тачно, поготово када постоји више сложености које треба размотрити.

Да би се извела стратификована шема случајног узорковања, популација мора бити подељена у групе са сличним карактеристикама. Ово су слојеви. Затим се узму слојеви и од сваког се изаберу једноставни случајни узорци, који се затим комбинују да би се добио коначни узорак.

Слојеви се одређују пре узорковања, проучавајући карактеристике свемира података.

Те карактеристике могу бити брачни статус, старост, место у коме живите, на пример, градско, приградско и сеоско становништво, професија, ниво образовања, пол и још много тога.

У сваком случају, очекује се да карактеристике сваког слоја буду веома карактеристичне, односно да је сваки слој хомоген.

Унутар стратификованог узорковања разликујемо две категорије према томе да ли је величина узорка сваког слоја пропорционална његовој величини.

Насумично узорковање кластера

Горе описане методе директно бирају елементе узорка, али у кластерном узорковању бира се група елемената из популације и то ће бити јединица за узорковање која се назива кластер.

Примјери кластера су одјељења универзитета, географски ентитети попут провинција, градова, округа или опћина, који сви имају исту вјероватноћу да буду одабрани. У случају избора географског ентитета, говоримо о узорковању по областима.

Једном када се изаберу кластери, одатле се бирају елементи који ће се анализирати. Стога поступак може имати неколико фаза.

Ова метода има неке сличности са стратификованом случајном методом, осим што су овде одабрани неки кластери од укупног броја, док су у претходној методи проучавани сви слојеви становништва.

Невероватни типови узорковања

Узорковање вероватноће може бити скупо у неким ситуацијама, јер се морају уложити време и ресурси да би се пронашли узорци који су заиста репрезентативни.

Такође се често дешава да не постоји комплетан оквир узорковања - листа-, па није могуће утврдити вероватноћу избора елемента.

За ове се случајеве користе невероватне врсте узорковања, са којима се добијају и информације, мада нема гаранције за прецизност резултата.

Када се примени ова врста узорковања, још увек се морају следити неки критеријуми у време одабира, тражећи да узорак буде што адекватнији.

Погодност за узорковање

То је прилично елементарна врста узорковања у којој се елементи узорка бирају према њиховој доступности, односно одабиру појединаца који су им највише при руци. Предност је у томе што је метода са веома ниском ценом, због његове брзине и практичности.

Али као што је речено, не постоји сигурност да ли ћете добити поуздане информације о својим резултатима. Понекад се користи за брзе, кратке анкете пре избора или за испитивање преференција купаца за одређене производе.

На пример, анкетар може изаћи на три тржна центра која су најближа његовој кући и питати оне који одлазе за кога би гласао. Или наставник може анкетирати властите ученике, јер им је непосредан приступ.

Иако изгледа као да су резултати таквог поступка безвриједни, дешава се да би они могли бити добар одраз становништва, све док постоје добри разлози за претпоставити да пристрасност није велика.

Међутим, то није тако једноставно, јер ученици одређеног учитеља не могу представљати репрезентативни узорак остатка студентског тела. И већину времена анкете у тржним центрима имају тенденцију да интервјуишу најатрактивније људе.

Узорковање квота

За узорковање према квотама мора се имати добро претходно познавање слојева становништва како би се имала идеја који су најрепрезентативнији елементи. Али то није регулисано критеријом случајности стратификованог узорковања.

У овом типу узорковања потребно је поставити "квоте", отуда и назив методе. Ове квоте састоје се од прикупљања одређеног броја елемената са одређеним условима, на пример 15 жена чија је старост између 25 и 50 година, које не пуше и такође поседују аутомобил.

Једном када се утврди квота, бирају се први људи који испуњавају утврђене услове. Критеријуми за овај последњи корак могу бити у корист истражитеља. Овде можете видети разлику са методом стратификованог узорковања, која је случајна.

Међутим, повољна је метода ако је, како смо рекли, популација која се проучава добро позната.

Узорковање снежне кугле

Поступак који треба слиједити у овом стилу узорковања је одабир неколико људи који воде друге, а ови заузврат другима, све док узорак не буде величине која је истраживачу потребна.

Ово је поступак који може бити користан за карактеризацију неке популације са сасвим специфичним особинама. Примери: затвореници у затвору или особе са одређеним болестима.

Дискреционо узорковање

Коначно, овде је истраживач тај који одлучује о критеријумима који ће се користити за одабир узорка у складу са његовим сазнањима. Може бити корисно када је потребно додати одређене особе у студију, који случајном методом нису могли да учествују.

Референце

1. Беренсон, М. 1985. Статистика за менаџмент и економију, концепте и апликације. Редакција Интерамерицана.
2. Статистика. Узимање узорка. Опоравак од: енцицлопедиаецономица.цом.
3. Статистика. Узимање узорка. Опоравак од: Естадистица.мат.усон.мк.
4. Екплорабле. Скупљање узорака. Опоравак од: екплорабле.цом.
5. Мооре, Д. 2005. Примењена основна статистика. 2нд. Едитион.
6. Неткуест. Вероватноћа узорковања: стратификовано узорковање. Опоравак од: неткуест.цом.
7. Википедиа. Узимање узорка. Опоравак од: ес.википедиа.орг