ТИПОВЕ ВЕРОЯТНОСТ И НЕ-ВЕРОЯТНОСТНИ ИЗВАДКИ (ПРИМЕРИ) - КУЛТУРЕН РЕЧНИК - 2025

Най видове извадки са различните начини за извличане на данни от част от общата сума, мощен статистически инструмент, чиято функция е да се определи каква част от населението, или е необходимо на Вселената, за да проучи, да направят изводи и да получат информация за това.

Вземането на проби е много важно, когато не можете или не искате да анализирате цялото население. Обърнете внимание, че терминът „население“ не се отнася само до голяма група хора или живи същества, но като цяло до общия брой елементи, които ще бъдат изучени в даден проблем.

Фигура 1. Вземането на проби е важно за избор на представителна проба от вселена. Източник: Pixabay

Според избрания тип вземане на проби се избира частта от популацията, която се счита за най-представителна, винаги в съответствие с целите.

Разбира се, когато се вземе само част от вселената на данните, е възможно да се пропуснат някои детайли и да се пропусне информация, поради което резултатите няма да бъдат толкова точни, колкото трябва да бъдат. Това е известно като грешка в извадката.

Идеята е да се опрости вселената на данните възможно най-много, като се избере най-представителната извадка, която е в състояние да предостави максимална информация, за да се гарантира валидността на резултатите.

Видове вероятност или случайно вземане на проби

Вероятно вземане на проби се основава на вероятността да бъдат избрани субектите от извадката. По този начин всеки елемент от популацията получава известен шанс да бъде избран, който разбира се трябва да е по-голям от 0.

Това е изключително важно, защото може да се случи, че от вселена от данни е избрана извадка, която не е достатъчно представителна за цялото.

Ако е така, резултатите ще бъдат предубедени, тъй като някои части от населението ще бъдат по-благоприятни пред други. За да се избегнат пристрастия, от които има няколко категории, един вариант е да се даде възможност на шанс да избере извадката и по този начин да се даде на всеки елемент ненулева вероятност да бъде избран.

Проста случайна извадка

Това е прост начин да се гарантира, че шансът върши своята работа. Например, ако избирате някои деца в клас за участие в училищно художествено събитие, всички имена на децата се поставят на еднакви сгънати бюлетини, смесени в шапка и шепа, начертана произволно.

Всички деца в класа съставляват населението, а шепата бюлетини, които бяха извадени от шапката, е пробата.

Успехът на процедурата се състои в съставянето на пълен списък на всички деца, така че никой да не бъде изоставен. В малък курс това не е проблем; Но когато искате да изберете извадка от по-голяма популация, трябва да усъвършенствате метода.

Простата случайна извадка може да се извърши със замяна или замяна. Например, ако извлечем някой елемент от популацията и го върнем, след като го подберем и изследваме, вселената на нашите елементи винаги остава една и съща през цялото изследване.

Ако, напротив, избраният елемент се изучава, повече не се връща, той се взема проба без замяна. Това трябва да се вземе предвид при изчисляването на вероятността даден елемент да бъде избран.

Систематично произволно вземане на проби

За да се извърши тази извадка, е необходимо също да се изброят N елементи и също така да се определи размерът на извадката, която ще наречем n. Списъкът се нарича рамка за извадка.

Сега е определен интервалът на скачане, който се обозначава с буквата k и се изчислява така:

Избира се произволно число - произволно - между 1 и k, наречено ro случаен старт. Това е първият избран в списъка индивид и оттам са избрани следните елементи в списъка.

Пример: да предположим, че имате списък от 2000 студенти от университет и искате да получите извадка от 100 студенти, които да участват в конгрес.

Първото нещо, което трябва да направите, е да намерите стойността на k:

След като разделим общия брой ученици на 100 фрагмента от 20 ученици, се взема един от фрагментите и се избира произволно число между 1 и 20, например 12. Следователно дванадесетият ученик в нашия списък е произволна обувка.

Следващият ученик, който ще бъде избран, трябва да е 12 + 20 = 22, след това 42, след това 62 и така нататък, докато всички 100 са завършени.

Както можете да видите, това е бърз метод, който се прилага и обикновено дава много добри резултати, без да е необходимо да поставяте 2000-те имена в шапка и да вземете 100 от тях, стига да няма периодичности в популацията, които пораждат предубеждения.,

Стратифицирана случайна извадка

Фигура 2. При стратифицирана случайна извадка популацията е разделена на сегменти, наречени слоеве. Източник: Pixabay

При обикновена случайна извадка всеки елемент от популацията има еднаква вероятност да бъде избран. Но това не винаги може да е вярно, особено когато има повече сложности за разглеждане.

За да се извърши стратифицирана схема за случайно вземане на проби, популацията трябва да бъде разделена на групи с подобни характеристики. Това са слоевете. След това слоевете се вземат и от всяка от тях се избират прости произволни проби, които след това се комбинират, за да се образува крайната проба.

Слоевете се определят преди вземане на проби, изучавайки характеристиките на Вселената на данните.

Тези характеристики могат да бъдат семейно положение, възраст, където живеете, например градско, крайградско и селско население, професия, ниво на образование, пол и много други.

Във всеки случай се очаква характеристиките на всеки слой да бъдат много отличителни, тоест всеки слой да е хомогенен.

В рамките на стратифицираната проба различаваме две категории в зависимост от това дали размерът на извадката на всеки слой е пропорционален на неговия размер.

Случайно клъстерно вземане на проби

Описаните по-горе методи избират елементите на извадката директно, но при клъстерна извадка се избира група елементи от съвкупността и това ще бъде единицата за вземане на проби, която се нарича клъстер.

Примери за клъстери са отделите на университет, географски образувания като провинции, градове, окръзи или общини, които всички имат еднаква вероятност да бъдат избрани. В случай на избор на географско образувание, говорим за вземане на проби по райони.

След като са избрани клъстерите, елементите, които ще бъдат анализирани, се избират оттам. Следователно процедурата може да има няколко етапа.

Този метод има някои сходства със стратифицирания случаен метод, с изключение на това, че тук са избрани някои групи от общата сума, докато в предишния метод са изследвани всички слоеве от популацията.

Невероятни типове проби

Вероятното вземане на проби може да е много скъпо в някои ситуации, тъй като трябва да се инвестира време и ресурси, за да се намерят проби, които са наистина представителни.

Също така често се случва, че няма пълен кадър за извадка - списъкът, следователно не е възможно да се определи вероятността за избор на елемент.

За тези случаи се използват не-вероятни типове проби, с които също се получава информация, въпреки че няма гаранция за точност в резултатите.

Когато се прилага този вид вземане на проби, все още трябва да се спазват някои критерии по време на подбора, като се търси, че пробата е възможно най-адекватна.

Удобство за вземане на проби

Това е доста елементарен тип вземане на проби, при който елементите на извадката се избират според тяхната наличност, тоест подбор на индивидите, които са най-много под ръка. Предимството е, че е много ниска цена, поради бързината и удобството си.

Но както беше казано, няма сигурност да получите достоверна информация за вашите резултати. Понякога се използва за бързи, кратки анкети преди избори или за справяне с предпочитанията на клиентите за определени продукти.

Например анкетиращият може да отиде до изхода на три от търговските центрове, които са най-близо до къщата му, и да поиска онези, които напускат, за кой кандидат биха гласували. Или учител може да изследва собствените си ученици, тъй като те имат незабавен достъп до тях.

Въпреки че изглежда, че резултатите от такава процедура са безполезни, може да се окаже, че те могат да бъдат добро отражение на населението, стига да има основателни причини да се предположи, че пристрастието не е много голямо.

Това обаче не е толкова просто, защото учениците на определен учител може да не представляват представителна извадка от останалата част от студентското тяло. И през повечето време анкетите в търговските центрове са склонни да интервюират най-привлекателните изглеждащи хора.

Квотна извадка

За да се представи проба по квоти, трябва да има добро предварително познаване на слоевете от населението, за да има представа кои са най-представителните елементи. Но той не се управлява от критерия за случайност на стратифицирано вземане на проби.

При този тип вземане на проби е необходимо да се определят "квоти", откъдето идва и името на метода. Тези квоти се състоят в събиране на редица елементи с определени условия, например 15 жени, чиято възраст е между 25 до 50 години, които не пушат и също притежават кола.

След като квотата бъде определена, се избират първите хора, които отговарят на установените условия. Критериите за тази последна стъпка може да са на удобство на следователя. Тук можете да видите разликата с метода на стратифицирана извадка, който е случаен.

Това обаче е изгоден метод с ниска цена, ако, както казахме, изследваната популация е добре известна.

Вземане на проби от снежна топка

Процедурата, която трябва да се следва в този стил на вземане на проби, е да се изберат няколко души, които водят други, а те от своя страна към другите, докато извадката не е необходимата на изследователя размер.

Това е процедура, която може да бъде полезна за характеризиране на някои популации с доста специфични черти. Примери: затворници в затвора или хора с определени заболявания.

Дискреционно вземане на проби

И накрая, тук е изследователят, който решава критериите, които да бъдат използвани за избор на неговата извадка, според неговите знания. Може да бъде полезно, когато е необходимо да се добавят към изследването определени лица, които, използвайки случаен метод, не могат да участват.

Препратки

1. Berenson, M. 1985. Статистика за управление и икономика, концепции и приложения. Редакция Interamericana.
2. Статистика. Вземане на проби. Възстановено от: encyclopediaeconomica.com.
3. Статистика. Вземане на проби. Възстановено от: Estadistica.mat.uson.mx.
4. Explorable. Клъстерна проба. Възстановено от: explorable.com.
5. Moore, D. 2005. Приложна основна статистика. 2-ри. Edition.
6. Netquest. Вероятно вземане на проби: стратифицирана проба Възстановена от: netquest.com.
7. Wikipedia. Вземане на проби. Възстановено от: es.wikipedia.org