Характеристики хорошей выборки в статистике
Лата Агарвал Бизнес-статистика и статистика
Хорошая выборка должна быть репрезентативной для совокупности, которую мы хотим изучить, при этом каждый элемент имеет равные шансы быть случайно выбранным для исследования. Хорошая выборка имеет следующие характеристики:
1. У выборки должна быть четкая цель.
Это инструмент, который должен идеально подходить для условий обследования и ориентироваться на цели исследования.
2. Хорошая выборка должна точно отражать всю вселенную или население.
Он должен включать большинство (если не все) характеристик вселенной. Другими словами, в хорошей выборке должны присутствовать все основные характеристики генеральной совокупности.
Читайте также: Население, выборка и выборка в статистике
3. Хорошая выборка не содержит систематических ошибок.
При отборе выборки может возникать систематическая ошибка по таким причинам, как удобство, замена, ошибки при принятии метода выборки и невозможность охватить всю выбранную выборку.
4. Образец должен быть выбран случайным образом.
Это означает, что каждый элемент генеральной совокупности имеет равные и вероятные шансы быть выбранным и включенным в выборку. В результате выбранная выборка носит действительно репрезентативный характер.
5. Адекватность выборки имеет важное значение.
Адекватность означает, что размер выборки должен быть достаточным для получения обоснованных выводов о генеральной совокупности на основе составленной выборки.
Читайте также: Принципы выборки или законы выборки в статистике
6. Выборка должна быть пропорциональной.
Размер выборки должен быть достаточно большим, чтобы правильно представить генеральную совокупность, то есть он должен быть достаточно большим, чтобы обеспечить статистическую стабильность или надежность. Размер выборки должен обеспечивать необходимую точность для целей исследования.
7.
Образец должен допускать измерение ошибки выборки.
На самом деле эти ошибки сильно влияют на репрезентативность выборки и достоверность выводов. Даже при использовании надлежащей выборки выборка может не быть точно репрезентативной для генеральной совокупности из-за ошибок выборки. Итак, исследователь должен иметь возможность оценить последствия этих ошибок и объявить читателям процент точности результатов своего опроса.
Читайте также: Чат-бот Google с искусственным интеллектом «Google Bard» и «Chat GPT»: что лучше?
8. Образец должен быть рентабельным или экономичным.
Цели опроса должны быть достигнуты с минимальными затратами и усилиями.
9. Образец дизайна должен быть практичным и удобным в использовании.
План выборки должен быть достаточно простым, чтобы его можно было понять и использовать в полевых условиях.
10. Результаты выборки должны быть применимы ко всем элементам генеральной совокупности.
Наконец, с разумным уровнем достоверности результаты хорошей выборки должны быть применимы ко всем элементам во вселенной. Нет смысла проводить исследование, если образец не обладает этой характеристикой.
Таким образом, хорошая выборка должна быть действительно репрезентативной для характера населения. Он должен быть выбран случайным образом и должен быть пропорционален. По сути, это атрибуты или свойства хорошего образца.
(Источник – различные книги из библиотеки колледжа)
- Метки: Каковы наиболее важные характеристики образца? Что такое характеристика выборки? Что является основным требованием к хорошему образцу? Что такое хорошая выборка? характеристики хорошего плана выборки с примерами, характеристики выборки, характеристики выборки в статистике
Магистр философии по математике, специалист по MS Office, MathType, Ti-83, Интернет и т. д., а также преподавание с сильным профессиональным образованием.
Страстный учитель и любит математику.
Работал доцентом для BBA, BCA, BSC (CS & IT), BE и т. Д.
Кроме того, опытный SME (математика) с продемонстрированной историей работы в интернет-индустрии. Предоставьте хорошо объясненные подробные решения в пошаговом формате для различных разделов учебников по математике США.
Веб-сайт Фейсбук LinkedIn
Связанные статьи
Совокупность и выборки в статистике: примеры
В статистике совокупность и выборка являются двумя фундаментальными понятиями, которые помогают нам лучше понимать данные. Популяция — это полный набор объектов, из которых мы можем получить данные. Население может включать всех людей, животных, растения или вещи в данной области. С другой стороны, выборка — это подмножество населения, которое используется для наблюдения и анализа. В этом блоге мы продолжим изучение концепций совокупности и выборок и приведем примеры, иллюстрирующие различия между ними в статистике.
Содержание
Что такое совокупность в статистике?
В статистике под населением понимается вся совокупность объектов или лиц , о которых мы хотим сделать выводы. Например, если исследователь изучает употребление наркотиков в тюрьмах, в эту группу будут входить все заключенные, отбывающие срок в тюрьмах по всей стране. В целом популяцию можно разделить на две категории: конечную и бесконечную. Конечная популяция состоит из ограниченного числа объектов, которые можно подсчитать, тогда как бесконечная популяция теоретически неограничена и не может быть подсчитана полностью.
Размер совокупности может варьироваться от небольших групп до очень больших наборов данных . Чтобы сделать статистические выводы о таких популяциях, исследователи часто полагаются на методы выборки. Это включает в себя выборку (обсуждается в следующем разделе) из населения и использование ее в качестве приближения для всей группы. Точность любого статистического вывода во многом зависит от размера выборки; более крупные выборки, как правило, дают более точные оценки, чем более мелкие.
Кроме того, важно обеспечить, чтобы выборки были случайными и репрезентативными для всего населения, чтобы избежать смещения и повысить надежность.
Статистика населения может использоваться в различных областях , включая экономику, здравоохранение и многие другие. Они также важны, когда речь идет о расчете таких показателей, как доход на душу населения или ожидаемая продолжительность жизни при рождении; Точно понимая размер и состав различных групп населения, правительства могут лучше распределять ресурсы среди своих избирателей и разрабатывать политику, которая принесет пользу всем участникам.
Что такое выборка в статистике?
В статистике понятие выборки чрезвычайно важно и используется во многих различных формах анализа. Выборку можно рассматривать как подмножество большей совокупности, что позволяет нам делать выводы об общей совокупности на основе только одной меньшей группы. Следующее визуально представляет популяцию и выборку. Обратите также внимание на разницу в распределении вероятностей.
Образец должен соответствовать определенным критериям, чтобы его можно было считать действительным для статистического анализа. Две ключевые характеристики, которыми должен обладать образец: случайность и репрезентативность .
Случайность выборки означает, что каждая отдельная единица совокупности имеет равные шансы попасть в выборку. Это часто достигается путем случайного выбора субъектов из населения или использования таблицы случайных чисел и обеспечения равного отношения к каждому участнику при включении в исследование. Случайная выборка помогает устранить любую потенциальную систематическую ошибку или перекос в результатах, вызванные процессами отбора, которые могут быть по своей природе неравными в каком-либо отношении, например, по полу или возрасту.
Реальный пример случайной выборки и того, как можно создать случайную выборку, относится к опросу учащихся. Например, если исследователь хотел собрать информацию от студентов колледжа об их учебных привычках, он мог создать случайную выборку, случайным образом выбрав участников из студенческого контингента.
Для этого они могли использовать список всех зачисленных студентов колледжа и использовать генератор случайных чисел для выбора участников из списка. Исследователь должен убедиться, что выборка действительно случайна, отбирая студентов без какой-либо предвзятости или предвзятого мнения о том, какой тип студента будет выбран, чтобы получить точную картину всего студенческого населения.
Репрезентативность выборки означает, что подмножество населения, выбранное в качестве выборки, точно отражает членов всего населения. Другими словами, репрезентативность выборки описывает, насколько точно выборка отражает характеристики всего населения. Чтобы быть действительно репрезентативной, каждая характеристика должна почти точно соответствовать характеристикам более широкой совокупности. Этого может быть трудно достичь в зависимости от вашего метода отбора, поскольку вы можете получить очень мало предметов, которые могут не точно отражать все аспекты населения в целом; однако это может быть полезно, если вы изучаете конкретные детали в небольшой группе и хотите делать выводы на ее основе, а не на основе всей совокупности.
Реальным примером репрезентативной выборки может служить опрос, проведенный исследовательской фирмой для определения среднего возраста людей, посещающих рок-концерты. Чтобы создать репрезентативную выборку, исследовательской фирме необходимо собрать данные о лицах, которые посетили хотя бы один рок-концерт за последние пять лет. Это можно сделать с помощью онлайн-опроса, рассылаемого по случайной выборке электронных писем, или с помощью физических опросов, распространяемых на различных концертных площадках. Важнейшим фактором при создании репрезентативной выборки является обеспечение того, чтобы демографический состав респондентов отражал состав населения в целом, посещающего рок-концерты. Для этого при отборе участников фирме важно учитывать такие факторы, как возраст, пол, уровень дохода и географическое положение. Они должны стремиться обеспечить равное представительство представителей всех областей на своем целевом рынке, чтобы результаты отражали опыт каждого в посещении рок-концертов.
Чтобы выборка была действительна для статистического анализа , она также должна соответствовать определенным правилам, включая размер, дисперсию, точность выборки и независимость между единицами в ней. Вообще говоря, чем больше размер выборки, тем более точными будут ваши результаты, но слишком большие выборки могут стать громоздкими и сложными в управлении! Дисперсия описывает, насколько велика разница между отдельными точками данных; более высокие значения указывают на большие различия между точками данных, в то время как более низкие значения указывают на сходство между ними; это помогает гарантировать, что ваши данные не будут чрезмерно сгруппированы или искажены в ту или иную сторону, что может привести к неточным выводам, сделанным на основе ваших выводов. Точность выборки объясняет, подходит ли ваш метод выборки для вашего предполагаемого использования, то есть были ли даны равные шансы всем элементам из желаемой совокупности быть выбранными для включения в ваше исследование; Независимость выборки требует, чтобы никакие два человека, включенные в ваше исследование, не были связаны каким-либо образом, что сводит к минимуму предвзятость, вызванную отношениями между участниками, которые могут повлиять на их ответы во время исследовательских интервью или опросов, проводимых в рамках вашего проекта.
Заключение
В статистике совокупность определяется как весь набор объектов или элементов, из которых могут быть взяты образцы. Выборка — это всего лишь меньшая выборка, взятая из населения. Важно отметить, что когда ученые говорят о населении, они обычно имеют в виду очень большие группы вещей, такие как все люди на Земле или каждый атом во Вселенной. Слово «население» может также относиться к животным, растениям и даже неодушевленным объектам, таким как звезды или галактики. При получении данных от любого типа населения важно тщательно продумать, хотите ли вы использовать информацию, полученную от всей группы (перепись) или только от ее части (выборка). Это решение может иметь серьезные последствия для результатов вашего исследования. Если вы не уверены, следует ли вам использовать данные, собранные из населения, или выборочную статистику в вашем следующем проекте, свяжитесь с нами, и я буду рад помочь вам понять это.
- Автор
- Последние сообщения
Аджитеш Кумар
Недавно я работал в области анализа данных, включая науку о данных и машинное обучение / глубокое обучение.
Я также увлекаюсь различными технологиями, включая языки программирования, такие как Java/JEE, Javascript, Python, R, Julia и т. д., а также такие технологии, как блокчейн, мобильные вычисления, облачные технологии, безопасность приложений, платформы облачных вычислений, большие данные, и т. д. Чтобы быть в курсе последних обновлений и блогов, следите за нами в Twitter. Я хотел бы связаться с вами на Linkedin. Ознакомьтесь с моей последней книгой, озаглавленной «Основы мышления: создание успешных продуктов с использованием первых принципов».
Недавно я работал в области аналитики данных, включая науку о данных и машинное обучение/глубокое обучение. Я также увлекаюсь различными технологиями, включая языки программирования, такие как Java/JEE, Javascript, Python, R, Julia и т. д., а также такие технологии, как блокчейн, мобильные вычисления, облачные технологии, безопасность приложений, платформы облачных вычислений, большие данные, и т. д. Чтобы быть в курсе последних обновлений и блогов, следите за нами в Twitter.
