VARBŪTĪBAS UN NEIESPĒJAMĪBAS IZLASES VEIDI (PIEMĒRI) - KULTŪRAS VĀRDNĪCA - 2025

Par Paraugu ņemšanas veidi ir dažādi veidi, iegūstot datus no daļas kopā, spēcīgs statistikas instruments, kura uzdevums ir noteikt, kāda daļa no iedzīvotājiem, vai visums ir jāpārbauda, lai secinājumus un iegūt informāciju par to.

Izlase ir ļoti svarīga gadījumos, kad nevar vai nevēlaties analizēt visu populāciju. Ņemiet vērā, ka termins “populācija” attiecas ne tikai uz lielu cilvēku vai dzīvo būtņu grupu, bet kopumā uz to elementu kopsummu, kurus paredzēts izpētīt attiecīgajā problēmā.

1. attēls. Paraugu ņemšana ir svarīga, lai no visuma atlasītu reprezentatīvu paraugu. Avots: Pixabay.

Atbilstoši izvēlētajam izlases veidam tiek izvēlēta tā populācijas daļa, kas tiek uzskatīta par vispiemērotāko, vienmēr saskaņā ar mērķiem.

Protams, ja tiek ņemta tikai daļa no datu kopuma, ir iespējams palaist garām dažas detaļas un izlaist informāciju, tāpēc rezultāti nebūs tik precīzi, kā vajadzētu. To sauc par izlases kļūdu.

Ideja ir pēc iespējas vienkāršot datu kopumu, izvēloties reprezentatīvāko paraugu, kas spēj sniegt maksimālu informāciju, lai nodrošinātu rezultātu derīgumu.

Varbūtības vai izlases veida veidi

Varbūtības izlases pamatā ir varbūtība, ka ir jāizvēlas izlases subjekti. Tādā veidā katram iedzīvotāju elementam tiek dota zināma izvēles iespēja, kam, protams, jābūt lielākam par 0.

Tas ir ārkārtīgi svarīgi, jo var gadīties, ka no datu kopuma ir izvēlēts paraugs, kas nav pietiekami reprezentatīvs kopumā.

Ja tā, rezultāti būs neobjektīvi, jo dažas iedzīvotāju daļas būs labvēlīgākas par citām. Lai izvairītos no aizspriedumiem, no kuriem ir vairākas kategorijas, viena iespēja ir ļaut gadījumam atlasīt paraugu un tādējādi katram elementam dot iespēju tikt atlasītam, kas nav nulle.

Vienkārša izlases veida pārbaude

Tas ir vienkāršs veids, kā nodrošināt, ka iespēja veic savu darbu. Piemēram, ja jūs izvēlaties kādus bērnus klasē piedalīties skolas mākslas pasākumā, visi bērnu vārdi tiek izvietoti uz identiskām salocītām vēlēšanu zīmēm, sajaukti cepurē un sauja izlases veidā uzzīmēta.

Visi klases bērni veido iedzīvotājus, un paraugā ir neliela daļa vēlēšanu zīmju, kas tika izvilktas no cepures.

Procedūras panākumi ir saistīti ar pilnīga visu bērnu saraksta sastādīšanu, lai neviens netiktu atstāts. Nelielā kursā tā nav problēma; Bet, ja vēlaties atlasīt paraugu no lielākas populācijas, jums ir jāpilnveido šī metode.

Vienkāršu izlases veida paraugu ņemšanu var veikt, aizstājot vai aizstājot. Piemēram, ja mēs kādu elementu iegūstam no populācijas un pēc atlases un pārbaudes to atgriežam atpakaļ, mūsu elementu visums visā pētījumā vienmēr ir vienāds.

Ja gluži pretēji, izvēlētais elements tiek pētīts, vairāk netiek atgriezts, tas tiek ņemts paraugs bez nomaiņas. Tas jāņem vērā, aprēķinot kāda elementa izvēles varbūtību.

Sistemātiska izlases veida pārbaude

Lai veiktu šo paraugu ņemšanu, ir nepieciešams arī uzskaitīt N elementus un arī noteikt parauga lielumu, kuru mēs sauksim par n. Sarakstu sauc par izlases rāmi.

Tagad ir noteikts lēciena intervāls, ko apzīmē ar burtu k un aprēķina šādi:

Tiek izvēlēts izlases numurs - pēc nejaušības principa - no 1 līdz k, ko sauc par ro izlases sākumu. Šī ir pirmā atlasītā saraksta persona, un no tās tiek izvēlēti šādi saraksta elementi.

Piemērs: pieņemsim, ka jums ir 2000 studentu saraksts no universitātes un jūs vēlaties iegūt 100 studentu paraugu dalībai kongresā.

Vispirms jāatrod k vērtība:

Kad kopējais studentu skaits ir sadalīts 100 fragmentos, kuros ir 20 studenti, tiek ņemts viens no fragmentiem un tiek izvēlēts nejaušs skaitlis no 1 līdz 20, piemēram, 12. Tāpēc mūsu sarakstā esošais divpadsmitais students ir izlases sāknēšana.

Nākamajam atlasāmajam studentam jābūt 12 + 20 = 22, tad 42, tad 62 un tā tālāk, līdz visi 100 ir pabeigti.

Kā redzat, tā ir ātra piemērošanas metode, kas parasti dod ļoti labus rezultātus, bez nepieciešamības ievietot cepurē 2000 nosaukumus un ņemt no tiem 100, ja vien populācijā nav periodiskuma, kas rada aizspriedumus. .

Stratificēta izlases veida pārbaude

2. attēls. Stratificētā nejaušā izlasē populācija tiek sadalīta segmentos, kurus sauc par slāņiem. Avots: Pixabay.

Vienkāršā izlases veidā katram populācijas vienumam ir tāda pati varbūtība tikt atlasītam. Bet tas ne vienmēr ir taisnība, it īpaši, ja ir vairāk sarežģījumu, kas jāņem vērā.

Lai veiktu stratificētu izlases veida shēmu, populācija jāsadala grupās ar līdzīgām īpašībām. Tie ir slāņi. Pēc tam ņem slāņus un no katra izvēlas vienkāršus izlases paraugus, kurus pēc tam apvieno, lai veidotu galīgo paraugu.

Pirms paraugu ņemšanas nosaka slāņus, izpētot datu kopuma raksturlielumus.

Šīs pazīmes var būt ģimenes stāvoklis, vecums, dzīvesvieta, piemēram, pilsētas, piepilsētas un lauku iedzīvotāji, profesija, izglītības līmenis, dzimums un daudz kas cits.

Jebkurā gadījumā ir sagaidāms, ka katra strata īpašības būs ļoti atšķirīgas, tas ir, ka katrs strats ir viendabīgs.

Stratificētās izlases ietvaros mēs izšķir divas kategorijas atkarībā no tā, vai katra strata izlases lielums ir vai nav proporcionāls tā lielumam.

Nejauša kopu izlase

Iepriekš aprakstītās metodes tieši atlasa izlases elementus, bet klasteru atlasē no populācijas tiek izvēlēta elementu grupa, un tie būs izlases vienība, ko sauc par kopu.

Klasteru piemēri ir universitātes departamenti, ģeogrāfiskas vienības, piemēram, provinces, pilsētas, apgabali vai pašvaldības, kurām visām ir vienāda varbūtība tikt atlasītām. Ģeogrāfiskas vienības izvēles gadījumā mēs runājam par paraugu ņemšanu pa apgabaliem.

Kad klasteri ir izvēlēti, analizējamos elementus izvēlas no tiem. Tāpēc procedūrai var būt vairāki posmi.

Šai metodei ir dažas līdzības ar stratificēto izlases metodi, izņemot to, ka šeit dažas kopas tiek izvēlētas no kopskaita, savukārt iepriekšējā metodē tika pētīti visi populācijas slāņi.

Neiespējami izlases veidi

Varbūtības paraugu ņemšana dažās situācijās var būt ļoti dārga, jo ir jāiegulda laiks un resursi, lai atrastu patiesi reprezentatīvus paraugus.

Bieži gadās arī, ka nav pilnīga izlases ietvara - saraksta -, tāpēc nav iespējams noteikt elementa izvēles varbūtību.

Šajos gadījumos tiek izmantoti neiespējami izlases veidi, ar kuriem tiek iegūta arī informācija, lai gan rezultātu precizitāte negarantē.

Piemērojot šāda veida paraugus, atlases laikā joprojām jāievēro daži kritēriji, cenšoties, lai paraugs būtu pēc iespējas atbilstošāks.

Ērtības paraugu ņemšana

Tas ir diezgan elementārs paraugu ņemšanas veids, kurā parauga elementi tiek izvēlēti atbilstoši to pieejamībai, tas ir, atlasot personas, kuras ir visvairāk pie rokas. Tā priekšrocība ir ļoti zemu izmaksu metode, pateicoties tā ātrumam un ērtībai.

Bet kā teikts, nav pārliecības par ticamas informācijas iegūšanu par jūsu rezultātiem. Dažreiz to izmanto, lai pirms vēlēšanām veiktu ātras, īsas aptaujas vai interesētos par klientu vēlmēm noteiktiem produktiem.

Piemēram, vēlētājs var doties uz izeju no trim iepirkšanās centriem, kas atrodas vistuvāk viņa mājai, un pajautāt tiem, kas aiziet, par kuru kandidātu viņi balsotu. Vai arī skolotājs var aptaujāt savus skolēnus, jo viņiem ir tūlītēja pieeja tiem.

Lai arī izskatās, ka šādas procedūras rezultāti ir bezvērtīgi, gadās, ka tie varētu labi atspoguļot iedzīvotājus, ja vien ir pamatoti iemesli uzskatīt, ka aizspriedumi nav īpaši lieli.

Tomēr tas nav tik vienkārši, jo noteikta skolotāja studenti var nebūt reprezentatīvs paraugs no pārējās studentu grupas. Un lielākoties iepirkšanās centru aptaujātāji mēdz intervēt pievilcīgākā izskata cilvēkus.

Kvotu paraugu ņemšana

Lai veiktu paraugu ņemšanu pēc kvotām, ir jābūt labām iepriekšējām zināšanām par iedzīvotāju slāņiem, lai iegūtu priekšstatu par to, kuri elementi ir reprezentatīvākie. Bet to neregulē stratificētas izlases nejaušības kritērijs.

Šāda veida paraugu ņemšanā ir jānosaka "kvotas", līdz ar to arī metodes nosaukums. Šīs kvotas sastāv no vairāku elementu apkopošanas ar noteiktiem nosacījumiem, piemēram, 15 sievietēm vecumā no 25 līdz 50 gadiem, kuras nesmēķē un kurām arī pieder automašīna.

Kad kvota ir noteikta, tiek izvēlēti pirmie cilvēki, kuri atbilst noteiktajiem nosacījumiem. Kritēriji šim pēdējam solim var būt izmeklētāja ērtībām. Šeit jūs varat redzēt atšķirību ar stratificēto izlases metodi, kas ir nejauša.

Tomēr tā ir lēta metode, kas ir izdevīga, ja, kā mēs teicām, pētāmie iedzīvotāji ir labi zināmi.

Sniegapika paraugu ņemšana

Procedūra, kas jāievēro šādā paraugu ņemšanas stilā, ir atlasīt dažus cilvēkus, kuri vada citus, un šie savukārt citus, līdz paraugs ir tāds lielums, kāds nepieciešams pētniekam.

Šī ir procedūra, kas var būt noderīga, lai raksturotu dažas populācijas ar diezgan specifiskām iezīmēm. Piemēri: ieslodzītie cietumā vai cilvēki ar noteiktām slimībām.

Izvēles pārbaude

Visbeidzot, tieši pētnieks pēc savām zināšanām nolemj kritērijus, pēc kuriem izvēlēties savu paraugu. Tas var būt noderīgi, ja pētījumā jāpievieno noteiktas personas, kuras, izmantojot izlases metodi, nevarēja piedalīties.

Atsauces

1. Berensons, M. 1985. Vadības un ekonomikas statistika, jēdzieni un pielietojumi. Redakcija Interamericana.
2. Statistika. Paraugu ņemšana. Atgūts no: encyclopediaeconomica.com.
3. Statistika. Paraugu ņemšana. Atgūts no: Estadistica.mat.uson.mx.
4. Pētāms. Kopu paraugu ņemšana. Atgūts no: explorable.com.
5. Moore, D. 2005. Lietotā pamata statistika. 2. Izdevums.
6. Netquest. Varbūtības izlase: stratificēta paraugu ņemšana. Atgūts no: netquest.com.
7. Wikipedia. Paraugu ņemšana. Atgūts no: es.wikipedia.org