Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and
Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and

Какие методы отбора проб?

В статистическом исследовании методы выборки относятся к тому, как мы отбираем членов совокупности для включения в исследование.

Если выборка не выбирается случайным образом, она, вероятно, будет каким-то образом искажена, и данные могут быть не репрезентативными для совокупности.

Существует множество способов выбора выборки: некоторые хорошие, а некоторые плохие.

Плохие способы отбора

Образец удобства: Исследователь выбирает выборку, которая легко доступна неслучайным образом.

Пример: Исследователь проводит опрос людей, когда они идут по улице.

Потому что он, вероятно, предвзято настроен: Место и время суток, а также другие факторы могут сформировать выборку предвзятых людей.

Выборка добровольного ответа: Исследователь просит членов популяции принять участие в выборке, и люди решают, являются ли они частью выборки или нет.

Пример: Ведущий телепередачи просит своих зрителей посетить его веб-сайт и ответить на онлайн-опрос.

Потому что он, вероятно, предвзято настроен: Люди, которые тратят время на ответы, имеют, как правило, такое же сильное мнение, как и остальная часть населения.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ПРОБЛЕМА 1

Ресторан оставляет на всех своих столах карточки с комментариями и призывает клиентов принять участие в коротком опросе, чтобы узнать об их общем опыте.

Хорошие способы попробовать

Простой случайный образец: Каждый член и группа членов имеют одинаковые шансы быть включенными в выборку. Для получения простой случайной выборки необходимы технология, генераторы случайных чисел или какой-то другой вид случайного процесса.

Пример: Учителя помещают имена учеников в шляпу и выбирают их, не пытаясь получить выборку.

Потому что это хорошо: Случайные выборки обычно довольно репрезентативны, потому что они не благоприятствуют определенным членам.

Стратифицированная случайная выборка: Популяция сначала разделена на группы. Общая выборка состоит из нескольких членов каждой группы. Члены каждой группы выбираются случайным образом.

Пример – Студенческий совет исследует 100100100 студентов, получая случайные выборки из 252525 студентов-первокурсников, 25252525 студентов второго курса, 25252525 студентов второго курса, 25252525 студентов младших курсов и 25252525 студентов старших курсов.

Потому что это хорошо: Стратифицированная выборка гарантирует, что члены каждой группы будут представлены в выборке, поэтому этот метод выборки хорош, когда мы хотим, чтобы некоторые члены каждой группы были представлены в выборке.

Случайная кластерная выборка: Население сначала разбивается на группы. Общая выборка состоит из каждого члена определенных групп. Группы выбираются случайным образом.

Пример: Авиакомпания хочет опросить своих клиентов в один день, затем случайным образом выбирает 555 рейсов в этот день и обследует каждого пассажира на этих рейсах.

Потому что это хорошо: Кластерная выборка получает каждого члена из некоторых групп, поэтому хорошо, когда каждая группа отражает население в целом.

Систематическая случайная выборка: Члены популяции располагаются в определенном порядке. Отправная точка выбирается случайным образом, и каждый n^{\text{n

n, стартовый суперскрипт, стартовый текст, t, h, конечный текст, конечный член суперскрипта выбрано, чтобы быть в образце.

Пример – директор школы берет алфавитный список имен учеников и выбирает случайную отправную точку. Каждый 20{текст}20

20, стартовый суперскрипт, стартовый текст, t, h, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст, стартовый текст.