Зразок
Що таке зразок?
Зразок стосується меншої, керованої версії більшої групи. Це підмножина, що містить характеристики більшої сукупності. Зразки використовуються в статистичному тестуванні, коли чисельність популяції занадто велика, щоб тест міг включати всіх можливих членів або спостереження. Вибірка повинна представляти сукупність у цілому і не відображати будь-яких упереджень до певного атрибуту.
Ключові винос
- Вибірка стосується меншої, керованої версії більшої групи або підгрупи більшої сукупності.
- Використання зразків дозволяє дослідникам проводити дослідження легко та своєчасно.
- Для того, щоб отримати неупереджену вибірку, вибір повинен бути випадковим, щоб усі із сукупності мали рівні ймовірні шанси бути доданими до групи вибірки.
- У простій випадковій вибірці кожна сукупність у сукупності ідентична, тоді як стратифікована випадкова вибірка ділить загальну сукупність на менші групи.
Розуміння зразків
Вибірка – це неупереджена кількість спостережень, проведених у сукупності. В основному, популяція – це загальна кількість особин, тварин, предметів, спостережень, даних тощо з будь-якого даного предмета. Отже, вибірка, іншими словами, є частиною, частиною або часткою всієї групи і діє як підмножина сукупності. Зразки використовуються в різних умовах, де проводяться дослідження. Серед тих, хто використовує зразки для своїх досліджень та вимірювань, є вчені, маркетологи, державні установи, економісти та дослідницькі групи.
Використання цілих сукупностей для досліджень має складні завдання, саме тому використовуються зразки. Дослідники можуть мати проблеми з отриманням готового доступу до цілого населення. І через характер деяких досліджень, у дослідників можуть виникнути труднощі у своєчасному отриманні необхідних результатів. Ось чому люди, які проводять дослідження, використовують зразки. Використання меншої кількості людей, які представляють все населення, все одно може дати достовірні результати, скорочуючи час та ресурси.
Зразки, що використовуються дослідниками, повинні дуже нагадувати популяцію. Усі учасники вибірки повинні мати однакові характеристики та якості. Отже, якщо дослідження стосується першокурсників чоловічої статі, вибіркою повинен бути невеликий відсоток чоловіків, які відповідають цьому опису. Подібним чином, якщо дослідницька група проводить дослідження щодо режиму сну самотніх жінок старше 50 років, вибірка повинна включати лише жінок із цієї демографічної групи.
Розглянемо команду академічних дослідників, яка хоче знати, скільки студентів навчалося менше 40 годин на іспит CFA і все ще склали. Оскільки більше 200 000 людей щороку складають іспит у всьому світі, звернення до кожного учасника іспиту може бути надзвичайно нудним та трудомістким.
Насправді, до того моменту, коли дані із сукупності будуть зібрані та проаналізовані, пройшло б пару років, що зробило б аналіз безглуздим, оскільки з’явилася нова популяція. Натомість дослідники можуть зробити вибірку населення та отримати дані з цієї вибірки.
Короткий огляд
Щоб отримати неупереджену вибірку, вибір повинен бути випадковим, щоб усі в популяції мали рівні шанси бути доданими до групи.
Для того, щоб отримати неупереджену вибірку, вибір повинен бути випадковим, щоб усі із сукупності мали рівні ймовірні шанси бути доданими до групи вибірки. Це схоже на розіграш лотереї і є основою для простої випадкової вибірки.
Види відбору проб
Проста випадкова вибірка
Проста випадкова вибірка є ідеальною, якщо кожен суб’єкт у сукупності ідентичний. Якщо дослідникам байдуже, чи всі їхні вибірки – чоловіки чи всі жінки, чи поєднання обох статей в якійсь формі, простий випадковий відбір проб може бути гарним методом відбору.
Скажімо, у 2016 році на іспит CFA складали 200 000 учасників тестування, з яких 40% – жінки та 60% – чоловіки. Отже, випадкова вибірка, відібрана з населення, повинна складати 400 жінок та 600 чоловіків на загальну кількість 1000 учасників тесту.
Але як щодо випадків, коли важливо знати співвідношення чоловіків і жінок, які пройшли тест після навчання менше 40 годин, важливо? Тут стратифікована випадкова вибірка буде кращою перед простою випадковою вибіркою.
Стратифікована випадкова вибірка
Цей тип вибірки, який також називають пропорційною випадковою вибіркою або квотною випадковою вибіркою, ділить загальну сукупність на менші групи. Вони відомі як шари. Люди, що знаходяться в прошарках, мають подібні характеристики.
Що, якби вік був важливим фактором, який дослідники хотіли б включити до своїх даних? Використовуючи стратифіковану техніку випадкової вибірки, вони могли створити шари або шари для кожної вікової групи. Вибір з кожного шару повинен бути випадковим, щоб кожен із дужок мав шанс потрапити до вибірки. Наприклад, двом учасникам, Алексу та Девіду, 22 та 24 роки відповідно. Вибір вибірки не може вибрати одне над іншим на основі якогось преференційного механізму. Вони обидва повинні мати рівні шанси бути обраними зі своєї вікової групи. Пласти можуть виглядати приблизно так:
З таблиці населення було поділено на вікові групи. Наприклад, 30 000 людей у віковому діапазоні від 20 до 24 років складали іспит CFA у 2016 р. Використовуючи ту саму пропорцію, група вибірки матиме (30000 ÷ 200000) x 1000 = 150 учасників тестування, які потрапляють до цієї групи. Алекс чи Девід – або обидва, або жоден – можуть бути включені до 150 випадкових учасників іспиту вибірки.
Існує набагато більше шарів, які можна було б скласти, приймаючи рішення щодо обсягу вибірки. Деякі дослідники можуть заповнити функції роботи, країни, сімейний стан тощо учасників тестування, коли вирішують, як створити вибірку.
Приклади зразків
Станом на 2017 рік населення світу становило 7,5 мільярда, з них 49,6% – жінки, а 50,4% – чоловіки. Загальна кількість людей у будь-якій країні також може становити чисельність населення. Загальну кількість студентів у місті можна взяти за популяцію, а загальна кількість собак у місті також є чисельністю популяції. У цих груп можна взяти зразки для дослідницьких цілей.
Наслідуючи наш приклад іспиту CFA, дослідники могли взяти вибірку з 1000 учасників CFA із загальної кількості 200 000 учасників тестування – населення – та проаналізувати необхідні дані про це число. Середнє значення цієї вибірки було взято для оцінки середнього рівня складених іспитів CFA, хоча вони навчались менше 40 годин.
Взята група зразків не повинна бути упередженою. Це означає, що якщо середнє значення вибірки серед 1000 учасників іспиту CFA дорівнює 50, середнє значення кількості населення 200 000 учасників тестування також повинно бути приблизно 50.