代表性的样本

本文解释了什么是代表性样本以及如何在统计中获得代表性样本。此外，您将能够看到一个示例，说明如何获取代表性样本。

什么是代表性样本？

在统计学中，代表性样本是能够充分代表总体中个体的样本。换句话说，代表性样本是总体中的一部分，其特征与其所代表的总体的特征相似。

为了使样本具有代表性，它必须具有与总体相同的特征。这样，可以利用用作总体参数估计的样本数据来执行统计参数计算。

具有代表性的样本可以降低统计研究的经济成本，因为从逻辑上讲，调查部分人口比分析每个个体的成本要低。但是，样本量不能太小，因为样本不能正确代表总体。总之，代表性样本的大小要足够，既不能太大也不能太小。

如何获得有代表性的样本

获得代表性样本并不是简单地选择统计总体的百分比，样本的代表性取决于抽样方法、误差幅度、置信水平等多种因素。

首先，必须使用适当的抽样技术来获取有代表性的样本。抽样有多种类型，每种类型都适合一种样本类型。因此，根据样本的特性，最好使用一种或另一种采样技术。

在以下链接中，您可以了解不同类型的采样以及哪种类型最适合每种情况。因此，我们建议您访问以下链接，了解哪种类型的采样适合您的案例。

此外，您需要避免出现抽样错误。抽样误差是在获取样本的过程中发生的错误，导致样本的特征与总体的特征不同。因此，通过样本数据估计总体参数是不正确的。因此，必须注意抽样过程和所选的抽样方法。

其次，样本必须具有足够的代表性。为了使样本能够代表总体的属性，样本中的观测值数量必须足够大。另一方面，样本量不能太大，因为研究的成本会更高。总之，必须在代表性和样本成本之间取得平衡，选择理想的样本量。

因此，为了计算适当的样本量，必须考虑几个因素，然后必须应用一个公式。您可以通过单击以下链接查看样本量的计算方式：

代表性样本示例

例如，在本节中，我们将了解获取代表性样本所需遵循的过程，因此您将能够了解如何获取总体的代表性样本。

• 我们想要对墨西哥人口的汽车支出进行统计研究，以便了解25岁至65岁之间的人平均在汽车上花费多少钱。如果我们假设统计总体的标准差约为 45,000 美元，并且我们希望在 95% 置信水平下的误差幅度为 ±1,000 美元，请解释如何获得代表性样本。

首先，我们需要计算最小样本量，以便样本在所需条件下具有代表性。为此，我们应用样本量公式：

注意：如果您不明白上一步，可以查看上面链接的文章中有关如何计算适当样本量的详细说明。

因此，我们需要询问至少 7,780 人他们的汽车花费了多少钱。然而，墨西哥是一个非常大的国家，人口众多，因此我们不能以任何方式选择人员，但我们必须采用适当的抽样方法。

在这种情况下，我们可以采用整群抽样的方法。因为它是一个非常大的国家，从每个地区选择几个人会花费很多时间。然而，当我们使用整群抽样技术时，我们只需要随机选择该国的某些地区，然后从每个地区随机选择一定数量的人。区域，最后分析所选人员。

例如，由于我们至少需要 7,780 人，因此我们可以随机选择墨西哥的 8 个领土区域，并从每个地理区域中随机选择 1,000 人。这样，我们采用了足够的抽样方法，同时样本量足够大，具有代表性。

此外，我们必须记住，我们不能选择任何人来进行调查，因为在这种情况下，我们只想在 25 至 65 岁的成年人中进行市场调查。因此，有必要确保选择进行统计研究的人属于这个年龄组。

代表性样本的重要性

基本上，重要的是统计调查的样本具有代表性，以便获得的结果可以应用于整个人口。如果研究的样本不具有代表性，则获得的结果将与总体不相符，从而得出错误的结论。

同样，样本代表性的重要性也体现在统计参数的估计上。一般来说，统计参数值被认为能够代表总体，但是，如果样本不具有代表性，那么统计参数就会不正确。

总之，为了使样本具有代表性，它必须足够大以代表整个总体的特征，但样本不能太大，因为这样研究就会变得更加昂贵。同样，抽样方法也必须适当，以确保样本的代表性。如果不满足其中任何一个条件，样本就不具有代表性，因此，调查期间获得的结果将是错误的。