PARAUGU ŅEMŠANAS TEORIJA: VIENKĀRŠI, DIVKĀRŠI UN DAUDZKĀRTĪGI PIEMĒRI - ZINĀTNE - 2025

Paraugu ņemšanas teoriju , statistikas, ir izvēle apakšgrupā blokus dotajā grupā (pazīstama kā statistikas populācijas). Mērķis ir noteikt visu indivīdu vispārīgās īpašības, bet, vadoties pēc izvēlētajā apakškopā izvēlēto īpašībām, neizpētot visu populāciju.

Veiktā novērojuma mērķis ir noteikt vienu vai vairākus novērojamos raksturlielumus pētāmajos objektos vai cilvēkos, kurus statistiski attēlo kā neatkarīgas vienības. Kopā ar izlasi izmeklēšanas veikšanai tiek izmantotas statistikas un varbūtības teorijas.

Vienkārša paraugu ņemšana

Vienkārša varbūtības izlases veidošana ir izlases izvēle no statistiskās kopas, kurā katram elementam ir vienāda iespēja tikt nejauši izvēlētam. Šajā metodē populācijas paraugs nav sadalīts vairākās daļās vai sadalīts daļās.

Tāpēc jebkuru elementu pāri var izvēlēties ar vienādu varbūtību. Tas ir, ja no parauga tiek izvēlēta vienība, nākamajai, kuru izvēlas, ir tāda pati varbūtība, ka tā tiks izvēlēta kā jebkurai citai opcijai.

Šī nejaušā vērtību atlase samazina priekšroku kādai vienībai vai indivīdam dotajā paraugā, izveidojot nejaušu vidi nepieciešamās analīzes veikšanai. Turklāt tā izmantošana vienkāršo rezultātu analīzi.

Iegūtās rezultātu atšķirības starp indivīdiem parasti ir labs vispārējā rezultāta rādītājs: ja novirze tiek iegūta 10 cilvēku izlasē no 100 iedzīvotājiem, ir ļoti iespējams, ka šis skaitlis būs vienāds vai līdzīgs 100 indivīdi.

Piemērs

Ja no jebkuras valsts iedzīvotājiem iegūst 10 cilvēku paraugu, visticamāk, ka kopumā tiks iegūti 5 vīrieši un 5 sievietes.

Tomēr šāda veida izlases veidā parasti tiek piesaistīti 6 viena dzimuma cilvēki un 4 citi, ņemot vērā cilvēku skaitu populācijā.

Vēl viens veids, kā aplūkot vienkāršu paraugu ņemšanu, ir 25 cilvēku klases apmeklēšana, viņu vārdu uzrakstīšana uz papīra un ievietošana maisā.

Ja no šī maisiņa tiek atlasīti 5 dokumenti, tos neredzot un nejauši, cilvēki, kas iznāk, būtu vienkāršs paraugs no visiem klases iedzīvotājiem.

Dubultā paraugu ņemšana

Divkāršā statistiskā izlases veidošana tika izveidota, lai vienkāršotā paraugā iegūtajiem rezultātiem būtu lielāks dziļums. Šo metodi parasti izmanto lielām statistikas grupām, un tās izmantošana ir papildu mainīgo izpēte tiem, kas iegūti vienkāršā paraugu ņemšanā.

Šo metodi bieži sauc arī par divpakāpju paraugu ņemšanu. Tās izmantošanai galvenais ieguvums ir specifiskāku rezultātu iegūšana un mazāka kļūdu iespējamība.

Parasti divkāršu paraugu ņemšanu izmanto, ja rezultāti, kas iegūti, pamatojoties uz vienkāršu paraugu ņemšanu, netiek uzrādīti kā izšķiroši vai ja tie rada šaubas statistiķiem.

Šajā gadījumā no tās pašas statistikas grupas, no kuras tika iegūta pirmā, iegūst papildu paraugu, un rezultāti tiek salīdzināti starp abiem, lai tos analizētu un samazinātu kļūdas robežu.

Divkāršo paraugu ņemšanu plaši izmanto dažu masveidā ražotu materiālu preču (piemēram, rotaļlietu) īpašību novērtēšanā un to uzņēmumu kvalitātes kontrolē, kuri nodarbojas ar izstrādājumiem, kuri uzņēmīgi pret rūpnīcas kļūdām.

Piemērs

Paraugs ar 100 vienību lielumu tiek iegūts, pamatojoties uz daudzām 1000 rotaļlietām. Tiek novērtētas iegūto 100 vienību īpašības un noteikts, ka rezultāti nav pietiekami pārliecinoši, lai izlemtu, vai rotaļlietu partija jāizmet vai jānogādā veikalos.

Tā rezultātā no tās pašas 1000 rotaļlietu partijas tiek ņemts papildu 100 rotaļlietu paraugs. Tas tiek atkārtoti novērtēts, un rezultāti tiek salīdzināti ar iepriekšējiem. Šādā veidā nosaka, vai partijai ir trūkumi, un atkarībā no rezultātu analīzes to iesaiņo vai izmet.

Vairāku paraugu ņemšana

Vairākkārtēju paraugu ņemšanu uzskata par dubultās paraugu ņemšanas papildu pagarinājumu; tomēr tas nav daļa no tā paša procesa. To izmanto, lai plaši novērtētu parauga rezultātus, pirms tiek pieņemts galīgais lēmums.

Šajā paraugā, ko sauc arī par daudzpakāpju paraugu ņemšanu, parasti ir ieteicams sākt ar lielu paraugu un ar zemām pētījumu izmaksām. Šāda veida praksē paraugu parasti iegūst, iegūstot slāņus, nevis atsevišķas vienības; tas ir, tiek izvēlēts objektu vai cilvēku pāris, nevis tikai viens.

Pēc katra slāņa izvēles, iegūtos rezultātus pēta un izvēlas vēl vienu vai divus slāņus, lai atkārtoti izpētītu rezultātus un pēc tam salīdzinātu tos savā starpā.

Piemērs

Austrālijas Statistikas institūts veica izmeklēšanu, kurā tas sadalīja populāciju pēc savākšanas apgabaliem un pēc nejaušības principa atlasīja dažus no šiem apgabaliem (pirmais paraugu ņemšanas posms). Pēc tam katra zona tika sadalīta blokos, kurus katrā zonā izvēlas pēc nejaušības principa (otrais paraugu ņemšanas posms).

Visbeidzot, katrā blokā tiek izvēlēta katras mājsaimniecības dzīvesvieta un mājsaimniecības tiek izvēlētas pēc nejaušības principa (izlases trešais posms). Tas neļauj uzskaitīt visu reģiona māju dzīvesvietu, un koncentrējas tikai uz dzīvesvietām, kas atrodas katrā kvartālā.

Paraugu ņemšanas nozīme

Izlase ir viens no būtiskajiem statistiskās izmeklēšanas instrumentiem. Šis paņēmiens ļauj ietaupīt izmaksas un daudz laika, ļaujot sadalīt budžetu citās jomās.

Turklāt dažādas paraugu ņemšanas metodes palīdz statistiķiem iegūt precīzākus rezultātus atkarībā no tā, ar kādu iedzīvotāju grupu viņi strādā, cik specifiski ir pētāmie atribūti un cik dziļi viņi vēlas analizēt izlasi.

Turklāt paraugu ņemšana ir tik vienkārša izmantošanas metode, ka tā pat atvieglo piekļuvi statistikai cilvēkiem, kuriem ir maz zināšanu par šo jomu.

Atsauces

1. Dubultā paraugu ņemšana proporcijas novērtēšanai, PennState College, (nd). Paņemts no psu.edu
2. Divkāršā, daudzkārtējā un secīgā paraugu ņemšana, NC Valsts universitāte, (nd). Paņemts no ncsu.edu
3. Vienkārša nejauša paraugu ņemšana (nd). Paņemts no investpedia.com
4. Kas ir dubultā paraugu ņemšana? - (nd). Paņemts no nist.gov
5. Kas ir vairāku paraugu ņemšana? - (nd). Paņemts no nist.gov
6. Paraugu ņemšana, (nd), 2018. gada 19. janvārī. Ņemts no wikipedia.org
7. Daudzpakāpju paraugu ņemšana (nd), 2018. gada 2. februāris. Ņemts no wikipedia.org