Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and

Prawdopodobieństwo pobrania próbki: Definicja:

Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and

Prawdopodobieństwo Pobieranie próbek może być techniką pobierania próbek, w trakcie której próbki z większej populacji są wybierane przy użyciu metody wspieranej ideą prawdopodobieństwa. Aby uczestnik mógł zostać uznany za próbę probabilistyczną, musi zostać wybrany z zastosowaniem losowego wyboru. Najważniejszym wymogiem próby probabilistycznej jest to, aby wszyscy w twojej populacji mieli znaną i równą szansę na wybór. Na przykład, je±li masz populację 100 osób, ka “dy z nich miałby szanse na wybór 1 na 100. Pobieranie próby probabilistycznej daje najprostszą szansę na stworzenie próby, która jest naprawdę reprezentatywna dla danej populacji. Prawdopodobieństwo próbkowania wykorzystuje teorię statystyczną do losowego wyboru małej grupy osobników (próby) z istniejącej dużej populacji, a następnie przewiduje, że każda z ich odpowiedzi razem będzie odpowiadała ogólnej populacji.

Rodzaje próbkowania prawdopodobieństwa

Proste pobieranie próbek, ponieważ nazwa sugeruje, że może to być całkowicie przypadkowa metoda wyboru próbki. Ta metoda pobierania próbek jest tak prosta jak przypisanie numerów do poszczególnych osób (próbki), a następnie losowe wybieranie z tych numerów w procesie automatycznym. Ostatecznie, numery, które są wybierane są członkami, które są zawarte w próbie. Istnieją dwa sposoby doboru próby w ramach tej metody doboru próby: System loterii i użycie oprogramowania generującego liczby/ tabeli liczb losowych. Ta technika próbkowania zwykle działa wokół dużej populacji i ma swój uzasadniony udział w korzyściach i wadach. Stratyfikowane pobieranie próbek obejmuje sposób, w którym większa populacja jest często dzielona na mniejsze grupy, które czasami nie pokrywają się, ale reprezentują całą populację razem. Podczas próbkowania te grupy są często organizowane, a następnie pobierają próbę z każdej grupy oddzielnie. Wspólną metodą jest zmiana lub klasyfikacja według płci, wieku, pochodzenia etnicznego i podobnych sposobów. Podzielenie uczestników na wzajemnie wykluczające się grupy, a następnie użycie prostego doboru próby w celu osiedlenia się na członkach z grup. Członkowie każdej z tych grup powinni być różni, aby każdy członek wszystkich grup miał prawo do cywilnego wyboru z prostym prawdopodobieństwem. Ta metoda doboru próby jest dodatkowo nazywana “losowym doborem próby kwot”. Pobieranie próbek w klastrach może odbywać się dzięki losowemu doborowi uczestników po ich geograficznym otwarciu. Na przykład, jeśli chcesz się osiedlić na 100 uczestników z całej populacji Stanów Zjednoczonych, prawdopodobnie niemożliwe jest nakłonienie całej listy wszystkich. Zamiast tego, badacz losowo wybiera obszary (tj. miasta lub powiaty) i losowo wybiera spośród tych obszarów. Pobieranie próbek w klastrach zazwyczaj analizuje konkretną populację, w trakcie której próba składa się z kilku elementów, np. miasta, rodziny, uniwersytetu itp. Klastry są następnie wybierane poprzez podzielenie większej populacji na różne mniejsze sekcje. Systematyczne dobieranie próby polega na tym, że każdy “n-ty” osobnik jest wybierany jako dzielnica próby. Na przykład, wybierzesz co piątą osobę, która znajdzie się w tej próbie. Systematyczne próbkowanie jest rozszerzoną implementacją równoważnej starej techniki prawdopodobieństwa, podczas której każdy członek grupy jest wybierany w regularnych odstępach czasu w celu utworzenia próby. Istnieje prawo obywatelskie dla każdego członka populacji, który ma być wybrany przy użyciu tej techniki doboru próby.

Prawdopodobieństwo Próba losowania Przykład

Weźmy przykład, aby poznać tę technikę pobierania próbek. Populacja samych tylko Stanów Zjednoczonych wynosi 330 milionów, praktycznie niemożliwe jest wysłanie badania do każdego osobnika w celu zebrania informacji, ale można użyć próby probabilistycznej, aby uzyskać dane, które są prawie tak samo dobre, chociaż są zbierane z mniejszej populacji.

Na przykład, rozważmy hipotetycznie, że korporacja ma 500.000 pracowników w różnych lokalizacjach geograficznych. Organizacja chce wprowadzić pewne zmiany w swojej polityce kadrowej, ale zanim wprowadzi te zmiany, chce zrozumieć, czy pracownicy będą z nich dumni, czy też nie. Jednakże, jest to żmudne zadanie, aby odnieść sukces w naginaniu wszystkich 500.000 pracowników. to jest często, gdzie próbki prawdopodobieństwa jest przydatna. Często wybierana jest próba z większej populacji, tj. z 500 000 pracowników. Próba ta będzie reprezentować populację. Ankieta jest teraz często stosowana do tej próby. Z otrzymanych odpowiedzi, kierownictwo będzie teraz gotowe, aby dowiedzieć się, czy pracownicy w organizacji są zadowoleni, czy nie o zmianie.

Jakie są kroki związane z Probability Sampling?

1. Wybierzcie uważnie interesującą Was populację: Dokładnie przemyśl i wybierz pomiędzy populacją, osoby, których opinie powinny być zebrane, a następnie włącz je do próby. 2. Określ odpowiedni dobór próby: Ramka powinna zawierać próbkę z interesującej cię populacji i nikogo z zewnątrz, aby zebrać dokładne dane. 3. Wybierz swoją próbę i rozpocznij badanie: Mimo, że wszystkie czynniki są na twoją korzyść, mogą pojawić się nieprzewidziane problemy, takie jak czynnik kosztów, jakość respondentów i szybkość odpowiedzi. Uzyskanie próby do odpowiedzi na prawdziwe badanie prawdopodobieństwa może być trudne, ale nie niemożliwe. Ale w większości przypadków losowanie próby prawdopodobieństwa pozwoli uniknąć czasu, pieniędzy i ton frustracji. Prawie na pewno nie możesz wysyłać ankiet do wszystkich, ale zawsze dasz każdemu szansę na uczestnictwo, często na tym właśnie polega próba prawdopodobieństwa.

Kiedy używać Próby Prawdopodobieństwa

1. Gdy trzeba zmniejszyć tendencję do pobierania próbek: Ta metoda pobierania próbek jest stosowana, gdy tendencyjność musi być minimalna. Wybór próbki w dużej mierze determinuje standard wnioskowania w badaniach. Sposób, w jaki badacze wybierają swoją próbkę w dużej mierze determinuje standard wyników badań. Prawdopodobieństwo doboru próby prowadzi do wyższej jakości wyników, ponieważ zapewnia bezstronną reprezentację populacji. 2. Gdy populacja jest zazwyczaj zróżnicowana: Gdy populacja jest duża i różnorodna, ta metoda pobierania próbek jest zazwyczaj używana w szerokim zakresie, ponieważ pobieranie próbek z dużym prawdopodobieństwem pomaga naukowcom tworzyć próbki, które w pełni reprezentują populację. Powiedzmy, że chcielibyśmy dowiedzieć się, jaki procent osób preferuje turystykę medyczną w porównaniu z leczeniem we własnym kraju, ta metoda próbkowania pomoże wybrać próby z różnych warstw społeczno-ekonomicznych, tła itp. w celu reprezentowania większej populacji. 3. W celu uzyskania dokładnej próby: Prawdopodobieństwo doboru próby pomaga badaczom stworzyć dokładną próbę ich populacji. Badacze mogą korzystać ze sprawdzonych metod statystycznych w celu uzyskania dokładnej wielkości próby do uzyskania dobrze zdefiniowanych danych.

Zalety próby probabilistycznej

1. Jego opłacalność: Proces ten jest zarówno efektywny kosztowo, jak i czasowo. Większa próbka może być również wybierana z obsługiwanych numerów przypisanych do próbek, a następnie wybierana losowo z większej próbki. Praca tutaj jest zakończona. 2. Prosty i łatwy: Pobieranie próbek z prawdopodobieństwem jest prostym sposobem pobierania próbek, ponieważ nie wymaga skomplikowanego procesu. Jest szybki i oszczędza czas. Zaoszczędzony czas może więc nie być potrzebny do analizy informacji i wyciągnięcia wniosków. 3.Nietechniczny: Ta metoda próbkowania nie wymaga żadnej wiedzy technicznej ze względu na prostotę, z jaką będzie ona realizowana. Metoda ta nie wymaga skomplikowanej wiedzy i nie jest w najmniejszym stopniu czasochłonna.

Języki

Weekly newsletter

No spam. Just the latest releases and tips, interesting articles, and exclusive interviews in your inbox every week.