статистическая выборка

Математика

2022

Мы объясняем, что такое статистическая выборка, ее характеристики и какие типы существуют. Кроме того, что такое статистическая совокупность.

Статистическая выборка изолирована для целей оценки и исследования.

Что такое статистическая выборка?

Статистическая выборка (или в контекстах, явно относящихся к статистике, выборка) понимается как более или менее репрезентативное подмножество статистической совокупности, изолированное от остальных для целей оценки и исследования. Другими словами, это фрагмент всех элементов, подлежащих изучению, состоящий из более управляемого количества из них, выбранных (в идеале) случайным образом.

Логика сбора статистической выборки заключается в том, что при правильных условиях набор очень громоздкие из-за более мелких частей, которые репрезентативны, то есть более или менее пропорциональны остальным.

Например, если мы хотим изучить совокупность миллионов избирателей в стране, мы должны взять достаточно большую выборку, чтобы принять нас в небольшой группе из нескольких сотен человек. человек, отражение политических взглядов в Население все. Таким образом, из миллионов людей мы изучили бы выборку из сотен.

Эти образцы получены с помощью различных техники статистические данные, которые гарантируют с помощью различных механизмов адекватную случайность для наименьшего возможного отклонения при выборе, то есть максимально возможную объективность, которая позволяет получить достоверные приближения к статистической вселенной. Если же, с другой стороны, получается смещенная выборка, выводы возможно будет менее надежным и, следовательно, менее полезным.

Очевидно, что каждая выборка является частью генеральной совокупности, поэтому, если у вас несколько популяций, у вас также должно быть несколько выборок. Выборка - это процесс получения статистической выборки, распространенный в таких разных дисциплинах, как демография, то биология волна политика.

Характеристики статистической выборки

Вообще говоря, статистическая выборка характеризуется следующим:

  • Он является частью более крупного набора, который представляет собой статистическую совокупность или статистическую совокупность, для которой он в идеале является репрезентативным.
  • Он имеет небольшое и, следовательно, управляемое количество элементов, представляющих статистический интерес, по сравнению со всей генеральной совокупностью.
  • Он выбирается случайным образом и с помощью различных методов выборки. В зависимости от последнего он может быть более или менее надежным.
  • Его размер является объектом математического исследования, чтобы гарантировать правильные пропорции, чтобы он был репрезентативным для всего.

Типы статистической выборки

Статистические выборки классифицируются, во-первых, на две большие группы: вероятностные и не вероятностные, каждая из которых имеет свою независимую классификацию.

Вероятностно-статистические выборки. Это те, кого выбрали через методы более или менее случайным, чтобы гарантировать наименьшее вмешательство в выборку критериев исследователя. В свою очередь, они подразделяются на:

  • Простые случайные выборки. Самые простые из них выбираются абсолютно случайно из популяции. Так обстоит дело, например, с национальным опросом общественного мнения, в отношении которого некоторые граждане по номеру вашего документа.
  • Стратифицированные образцы. Они выбираются случайным образом из разных слои или уровни классификации, по которым ранее была организована популяция. Например, выборка может быть выбрана случайным образом среди различных возрастных групп населения, таким образом получая случайную, но стратифицированную выборку.
  • Кластерные образцы. Подобно стратифицированным, они выбираются случайным образом из заранее определенного набора, но в этом случае эти наборы не являются результатом критериев исследователя, а даются спонтанно, естественным образом. Например, выборка жителей определенного квартала или рабочих определенного дома.

Невероятностные статистические выборки. Это те, чей выбор не оставлен на волю случая, а зависит от определенных критериев поиска исследователя из-за ограничений, которые не позволяют использовать более крупную выборку. Следовательно, эти типы выборок не совсем репрезентативны для изучаемой статистической совокупности, но они позволяют получить приближение, наделенное определенной погрешностью. Эти образцы могут быть следующих типов:

  • Преднамеренные образцы. Те, которые выбраны в соответствии с критериями исследователя, то есть те, которые он считает, дадут лучшие результаты, поскольку они более репрезентативны. Примером этого является случай, когда журналист спрашивает мнение определенных людей, которых он заранее выбрал.
  • Образцы для удобства. Те, которые выбираются в соответствии с тем, что ближе к руке, то есть ограничено непосредственным. Так бывает, 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. Примером этого являются методы обращения к публике определенных продавцов или промоутеров, при которых они предлагают людям остановиться, чтобы прислушаться к достоинствам продукта: одни делают это, а другие нет, а позже продавец меняет сферу. В конце концов, вы соберете все данные из разных областей, в которых вы были.
  • Образцы в рассрочку. Это комбинация стратифицированных выборок и преднамеренных выборок, поскольку исследователь выбирает людей для интервью в соответствии с их принадлежностью (и репрезентативностью) к определенной страте или группе, определенной заранее.

Статистическое население

Статистическая совокупность отличается от статистической выборки тем, что последняя является ее частью, поскольку совокупность эквивалентна всем элементам или индивидуумам, представляющим интерес для данной выборки. исследовательская работа. Другими словами, статистическая совокупность - это статистическая вселенная: все, вся масса возможных элементов исследования.

Подробнее в: Статистическое население

!-- GDPR -->