Näytteenottotyypit ja niiden ominaisuudet (esimerkkien kanssa)

Se Näytteenottotyypit Ne ovat erilaisia ​​tapoja purkaa tietoja osasta kokonaismäärästä, tehokkaasta tilastollisesta työkalusta, jonka tehtävänä on määrittää, mikä väestö tai maailmankaikkeus on välttämätöntä päätelmien suorittamiseksi ja saadaksesi tietoja siitä.

Näytteenotto on erittäin tärkeää, kun et voi tai et halua analysoida koko väestöä. Huomaa, että termi "väestö" ei viittaa vain suureen joukkoon ihmisiä tai eläviä olentoja, vaan yleensä kokonaiselementtejä, joita tutkitaan tietyssä ongelmassa.

Valittujen näytteenoton tyypin mukaan valitaan edustavammana populaation osaan, aina tavoitteiden mukaan.

Tietysti, kun otetaan vain osa datan maailmankaikkeudesta, on mahdollista siirtää joitain yksityiskohtia huomiotta jätettyjä ja jättää tietoja, minkä vuoksi tulokset eivät ole niin tarkkoja kuin niiden pitäisi. Tämä tunnetaan nimellä näytteenottovirhe.

Ajatuksena on yksinkertaistaa data -maailmankaikkeutta niin paljon kuin mahdollista, valitsemalla edustavan näytteen, joka pystyy tarjoamaan maksimaalisen tiedon, tulosten pätevyyden varmistamiseksi.

Todennäköisyysnäytteenotto	Ei -probabilistinen näytteenotto
Kvantitatiivinen.	Laadullinen.
Lisää aikaa ja resursseja.	Erittäin alhaiset kustannukset.
Jokaisella populaation elementillä on sama todennäköisyys valita.	Elementit valitaan tutkimuksen etujen mukaisesti.
Voidaan suorittaa vaihtamalla tai vaihtamalla.	Tutkijan on tiedettävä väestön ominaisuudet.

[TOC]

Todennäköisyystyypit tai satunnainen näytteenotto

Todennäköinen näytteenotto perustuu todennäköisyyteen, että näytteen aiheet on valittava. Tällä tavalla jokaiselle väestön elementille annetaan tunnettu mahdollisuus valita, minkä tietysti on oltava suurempi kuin 0.

Tämä on erittäin tärkeää, koska se voi tapahtua, että datan maailmankaikkeudesta on valittu näyte, joka ei edusta sarjaa.

Jos niin, tulokset ovat puolueellinen, Koska jotkut väestöosat ovat suositumpia verrattuna toisiin. Välttääkseen puolueellisuutta, josta on olemassa erilaisia ​​luokkia, yksi vaihtoehto on antaa mahdollisuuden olla vastuussa näytteen valitsemisesta ja siten jokaiselle elementille, valittua ei -nolla -todennäköisyyden.

Yksinkertainen satunnainen näytteenotto

Tämä on yksinkertainen tapa varmistaa, että mahdollisuus tekee työnsä. Esimerkiksi, jos kyse on joidenkin lasten valitsemisesta koulun taiteelliseen tapahtumaan, kaikki lasten nimet asetetaan identtisiin taitettuihin äänestyskierroihin, ne sekoitetaan hatussa ja kourallinen satunnaistettu.

Kaikki kurssin lapset muodostavat väestö, Ja kourallinen hatusta otettu äänestyskierrokset ovat näyte.

Menettelyn menestys on täydellinen luettelo kaikista lapsista, jotta kukaan ei ole ulkopuolella. Pienellä kurssilla tämä ei ole ongelma; Mutta kun haluat valita näytteen koon koon keskuudessa, sinun on tarkennettava menetelmä.

Voi palvella sinua: 7 tuhoisaa ilmenemismuotoa nuoruuden aikana 

Yksinkertainen satunnainen näytteenotto voidaan suorittaa Korvaavasti tai korvaus. Esimerkiksi, jos poimimme elementtiä väestöstä ja palautamme sen sen valinnan ja tutkinnan jälkeen, elementtiemme maailmankaikkeus pysyy aina samana koko tutkimuksen ajan.

Jos päinvastoin valitusta elementtiä tutkitaan, mutta sitä ei palauteta, kyse on Näytteenotto ilman korvaamista. Tämä on otettava huomioon laskettaessa valitun elementin todennäköisyyksiä.

Systemaattinen satunnainen näytteenotto

Tämän näytteenoton toteuttamiseksi luettelo N elementit ja määritä myös näytteen koko, johon kutsumme n. Luetteloa kutsutaan Näytteenottokehys.

Nyt Hyppyväli, Se on merkitty sanoituksilla k -k - Ja se on laskettu näin:

K = n/n

Satunnaisluku valitaan - 1 ja k, nimeltään r - jompikumpi satunnainen alku. Tämä on ensimmäinen valittu luettelossa oleva henkilö, ja siitä valitaan seuraavat elementit.

Esimerkki: Oletetaan.

Ensimmäinen asia on löytää k: n arvo:

K = 2000/100 = 20

Kun olemme jakaneet opiskelijoiden kokonaismäärän 100 20 opiskelijan fragmenttiin, otetaan yksi fragmentteista ja valitaan satunnainen luku 1 - 20, esimerkiksi 12, esimerkiksi 12. Siksi luettelomme 12 opiskelija on satunnainen alku.

Seuraavan valitun opiskelijan on oltava 12+20 = 22, sitten 42, sitten 62 ja niin edelleen, kunnes 100.

Kuten näette, se on nopea soveltamismenetelmä, ja se antaa yleensä erittäin hyviä tuloksia ilman tarvetta sijoittaa 2000 nimet hatuun ja ottaa 100 niistä, kunhan väestössä ei ole jaksollisuuksia, jotka eivät ole väestössä aiheuttaa puolueellisuutta.

Kerrostettu satunnainen näytteenotto

Stratifioidussa satunnaisnäytteessä populaatio jaetaan segmentteihin, joita kutsutaan kerrostuksi

Yksinkertaisessa satunnaisessa näytteenotossa jokaisella populaation elementillä on sama todennäköisyys valita. Mutta tämä ei aina voinut olla totta, varsinkin kun otettava huomioon monimutkaisempi.

Stratifioidun satunnaisen näytteenottojärjestelmän toteuttamiseksi populaatio on jaettava ryhmiin, joilla on samanlaisia ​​ominaisuuksia. Nämä ovat kerrostumat. Sitten kerrostumat otetaan ja valitaan yksinkertaiset satunnaiset näytteet, jotka sitten yhdistetään lopullisen näytteen muodostamiseksi.

Voi palvella sinua: 30 tunnetuinta Jehovan todistajaa

Kerrosten määritetään ennen näytteenottoa, tutkimalla datan maailmankaikkeuden ominaisuuksia.

Nämä ominaisuudet voivat olla siviili -asema, ikä, paikka, jossa on esimerkiksi kaupunkien, esikaupunkien ja maaseutuväestö, ammatti, opetusaste, sukupuoli ja monet muut.

Joka tapauksessa kunkin kerroksen ominaisuuksien odotetaan olevan hyvin erottuvia, toisin sanoen, että jokainen kerros on homogeeninen.

Stratifioidun näytteenoton sisällä erotamme kaksi luokkaa riippuen siitä, onko kunkin kerroksen näytteen koko vai ei ole verrannollinen tämän kokoon.

Satunnainen näytteenotto konglomeraateilla

Kuvatut aikaisemmat menetelmät valitsevat näytteen elementit suoraan, mutta ryhmittymänäytteessä a Elementtien ryhmä väestöstä ja nämä ovat näyteyksikkö, jota kutsutaan konglomeraatti.

Esimerkkejä ryhmittymistä ovat yliopiston osastot, maantieteelliset yksiköt, kuten maakunnat, kaupungit, maakunnat tai kunnat, joilla kaikilla on identtinen todennäköisyys valita. Maantieteellisen kokonaisuuden valinnassa puhumme näytteenotto alueilla.

Kun konglomeraatit on valittu, sieltä valitaan analysoitavat elementit. Siksi menettelyssä voi olla useita vaiheita.

Tällä menetelmällä on joitain samankaltaisuuksia kerrostuneen satunnaismenetelmän kanssa, vain että joitain koko kokonaisjärjestelmiä valitaan tässä, kun taas edellisessä menetelmässä kaikki populaation kerrokset tutkittiin.

Ei -probilistisen näytteenoton tyypit

Joissakin tilanteissa todennäköisyysnäytteenotto on erittäin kallista, koska aika ja resurssit on sijoitettava todella edustavien näytteiden löytämiseksi.

Yleensä myös tapahtuu, että sinulla ei ole täydellistä näytekehystä -luetteloa -, joten elementin valitsemisen todennäköisyyttä ei ole mahdollista määrittää.

Näissä tapauksissa käytetään ei -probabilistista näytteenottoa, joiden kanssa saadaan myös tietoja, vaikka tuloksissa ei ole tarkkuustakuutta.

Kun tämäntyyppistä näytteenottoa käytetään, sinun on noudatettava joitain kriteerejä valintahetkellä, etsimällä, että näyte on sopivin niin pitkälle kuin mahdollista.

Mukavuusnäytteenotto

Se on melko alkuaineinen näytteenotto, jossa näytteen elementit valitaan niiden saatavuuden mukaan, toisin sanoen käsillä olevien henkilöiden valitseminen. Sen etuna on erittäin edullinen menetelmä nopeuden ja mukavuuden vuoksi.

Mutta kuten todettiin, ei ole varmuutta saada luotettavia tietoja sen tuloksista. Joskus sitä käytetään lyhyiden ja nopeajen kyselyjen tekemiseen ennen valintaa tai myös tutkimaan asiakasasetuksia tietyissä tuotteissa.

Se voi palvella sinua: 50 utelias ja mielenkiintoista tietoa maailmasta

Esimerkiksi kysely. Tai opettaja voi tutkia omia oppilaitaan, koska hänellä on välitön pääsy heihin.

Vaikka näyttää siltä, ​​että tällaisen menettelyn tuloksilla ei ole arvoa, tapahtuu, että ne voivat olla hyvä heijastus väestöstä, kunhan on hyviä syitä olettaa, että puolueellisuus ei ole kovin suuri.

Se ei kuitenkaan ole niin yksinkertainen, koska tietyn opettajan opiskelijat eivät välttämättä muodosta edustavaa näytettä muista opiskelijoista. Ja melkein aina aina ostoskeskuksissa haastattelee ihmisiä, joilla on houkuttelevampi ulkonäkö.

Kiintiön näytteenotto

Kintiönäytteen tekemiseksi sinulla on oltava hyvä aikaisempi tieto väestön kerroksista, jotta sinulla olisi käsitys siitä, mitkä ovat edustavimmat elementit. Mutta sitä ei säätele kerrostetun näytteenoton satunnaiset kriteerit.

Tämän tyyppisissä näytteissä on välttämätöntä asettaa joitain ”kiintiöitä”, tästä syystä menetelmän nimi. Nämä maksut koostuvat useiden elementtien keräämisestä tietyillä olosuhteilla, esimerkiksi 15 naista, joiden ikä on 25–50 vuotta, jotka eivät tupakoi ja myös auto.

Kun maksu on määritetty, ensimmäiset vakiintuneet olosuhteet vastaavat ihmiset valitaan. Tämän viimeisen vaiheen kriteeri voi olla kätevä tutkijalle. Täällä voit nähdä eron kerrostuneella näytteenottomenetelmällä, joka on satunnaisesti.

Se on kuitenkin matala -arvoinen menetelmä, joka on edullinen, jos tutkittava populaatio on hyvin tunnettu.

Näytteenotto "lumipallo"

Tässä näytteenottotyylissä noudatettava menettely on valita muutama henkilö, joka johtaa muihin, ja nämä puolestaan, kunnes näytteellä on koon, jota tutkija tarvitsee.

Se on menettely, josta voi olla hyödyllistä karakterisoida joitain populaatioita, joilla on melko erityiset piirteet. Esimerkkejä: vankeja rangaistuksessa tai ihmiset, joilla on tiettyjä sairauksia.

Harkinnanvarainen näytteenotto

Lopuksi tässä tutkija päättää kriteerit, joita hän käyttää valitsemaan näytteensä, hänen tietonsa mukaan. Se voi olla hyödyllistä, kun on tarpeen lisätä tiettyjä henkilöitä tutkimukseen, mikä jos he käyttävät satunnaista menetelmää, voisivat pysyä ilman osallistumista.

Viitteet

1. Berenson, m. 1985.Tilastot hallinnosta ja taloudesta, käsitteistä ja sovelluksista. Amerikanvälinen toimitus.
2. Tilastot. Näytteenotto. Palautettu: Encyclopediaconomica.com.
3. Tilastot. Näytteenotto. Palautettu: Tilastot.Matto.Tukko.MX.
4. Tutkittava. Konglomeraattinäytteet. Palautettu: Exploreble.com.
5. Moore, D. 2005. Perustilastot. Toinen. Painos.
6. Netquest. Todennäköinen näytteenotto: Stratifioitu näytteenotto. Palautettu: Netquest.com.
7. Wikipedia. Näytteenotto. Palautettu: on.Wikipedia.org