Próbka statystyczna

W tym artykule wyjaśniono, czym jest próbka statystyczna i do czego służy. Będziesz także mógł zobaczyć różnicę między pojęciami populacji i próby, a także kilka przykładów próbek statystycznych. Dodatkowo wskazuje cechy, jakie musi posiadać próbka, aby była reprezentatywna.

Co to jest próba statystyczna?

Próba statystyczna to grupa osób z populacji statystycznej. Innymi słowy, w statystyce próbą jest część populacji, na której przeprowadza się badanie statystyczne.

Na przykład w przypadku przeprowadzania sondażu wyborczego próbę statystyczną tworzą wszystkie ankietowane osoby.

Zwykle, gdy chcemy przeprowadzić badania, nie możemy zbadać wszystkich elementów tworzących grupę badaną. Podobnie jak w poprzednim przykładzie, nie da się zbadać wszystkich głosujących w wyborach. Dlatego zazwyczaj wybiera się próbę, aby poddać analizie tylko część badanej grupy, a następnie ekstrapolować wyniki na całą grupę.

Można to osiągnąć poprzez wnioskowanie statystyczne, ponieważ pozwala ono na określenie parametrów populacji na podstawie wyników próby z bardzo małym marginesem błędu.

Próba i populacja

W statystyce populacja to zbiór elementów o podobnych cechach, na podstawie których zamierza się przeprowadzić badanie statystyczne. Pojęcie to można nazwać populacją statystyczną lub po prostu populacją.

Różnica między próbą statystyczną a populacją statystyczną polega na proporcji w stosunku do całkowitej liczby elementów badania, gdyż próba jest częścią populacji, która reprezentuje wszystkie elementy tworzące grupę przeznaczoną do analizy.

Zatem wielkość próby będzie zawsze mniejsza lub równa wielkości populacji.

Na przykład, jeśli chcemy przeprowadzić badanie statystyczne dotyczące proporcji wadliwych części wyprodukowanych przez fabrykę, nie będziemy badać wszystkich wyprodukowanych części, a jedynie losowo wybrany zestaw części. Zatem w tym przypadku populacja składa się z części wyprodukowanych przez fabrykę, a z drugiej strony próbą są wszystkie części analizowane w badaniu statystycznym.

Ważne jest, aby próba wybrana do przeprowadzenia badania statystycznego była reprezentatywna dla charakterystyki populacji, tak aby wnioski wyciągnięte z próby można było ekstrapolować na całą populację. Następnie zobaczymy, jak wybrać osoby z próby.

Próbka i próbkowanie

W statystyce próbkowanie to proces, w wyniku którego próbka jest wybierana z populacji. Innymi słowy, dobór próby to metoda, za pomocą której wybiera się grupę osób do przeprowadzenia badania statystycznego.

Na przykład jednym ze sposobów pobierania próbek jest losowy wybór osób. Jeśli więc chcemy zbadać wielkość populacji statystycznej, możemy wybrać próbę badawczą poprzez proste losowanie.

Istnieje kilka metod pobierania próbek z populacji, a każda z nich ma swoje zalety i wady. Kliknij poniższy link, aby zobaczyć, jakie są różne rodzaje próbkowania statystycznego.

Wielkość próbki

Wielkość próby (lub wielkość próby ) to liczba osób tworzących próbkę badaną. W statystyce wielkość próby jest ważna, aby próba była reprezentatywna dla całej populacji.

Przykładowo, jeśli chcemy przeprowadzić analizę wysokości kraju, nie możemy zapytać o wzrost wszystkich mieszkańców kraju, ponieważ badanie zajęłoby dużo czasu i byłoby zbyt kosztowne. Konieczne jest zatem pobranie losowego doboru próby i przeprowadzenie wywiadu wyłącznie z reprezentatywną próbą populacji.

Jednakże wielkość próby w badaniu statystycznym musi być wystarczająco duża, aby reprezentować cechy całej populacji. Z drugiej strony wielkość próby nie może być zbyt duża, gdyż badania stają się wówczas droższe. Dlatego też wielkość próby powinna być odpowiednia – ani za duża, ani za mała. Tutaj możesz zobaczyć, jak obliczyć odpowiednią wielkość próbki:

Próbka reprezentatywna

W statystyce reprezentatywna próba to taka, która odpowiednio reprezentuje jednostki w populacji. Innymi słowy, próbka reprezentatywna to część populacji, której cechy są podobne do cech populacji, którą reprezentuje.

Ważne jest, aby próba badania statystycznego była reprezentatywna, aby uzyskane wyniki można było zastosować do całej populacji. Jeżeli badana próba nie będzie reprezentatywna, uzyskane wyniki nie będą pokrywać się z populacją, w związku z czym zostaną wyciągnięte błędne wnioski.

Metoda uzyskania reprezentatywnej próby nie może opierać się na losowym doborze grupy osób, lecz reprezentatywność próby zależy od kilku czynników, takich jak metoda doboru próby, wielkość próby, margines błędu, poziom ufności, itp.

Po pierwsze, aby uzyskać reprezentatywną próbkę, należy zastosować odpowiednią technikę pobierania próbek. Istnieje kilka rodzajów pobierania próbek i każdy jest odpowiedni dla określonego typu próbki, zatem w zależności od cech populacji lepiej jest zastosować jedną lub inną technikę pobierania próbek.

Pod poniższym linkiem możesz zobaczyć, jakie są różne rodzaje próbkowania i który typ próbkowania jest idealny w każdej sytuacji:

Ponadto należy unikać błędów w próbkowaniu. Błąd próbkowania to błąd popełniony w procesie pobierania próby, który powoduje, że cechy próby różnią się od cech populacji. Dlatego estymacja parametrów populacji na podstawie danych z próby jest błędna. Należy zatem zwrócić uwagę zarówno na proces pobierania próbek, jak i na wybraną metodę pobierania próbek.

Po drugie, reprezentatywna próbka musi być odpowiedniej wielkości. Aby próbka reprezentowała właściwości populacji, liczba obserwacji w próbie musi być wystarczająco duża. Z drugiej strony wielkość próby nie może być zbyt duża, gdyż cena badań jest zbyt wysoka. Krótko mówiąc, aby wybrać idealną wielkość próby, należy znaleźć równowagę między reprezentatywnością a kosztem próbki.

Zalety próby w statystyce

Na koniec przyjrzyjmy się, jakie są zalety badania próbki, a nie całej populacji:

• Badanie tylko próby ułatwia badanie statystyczne, ponieważ trzeba zbadać mniejszą liczbę osób.
• Koszt ekonomiczny badania jest zmniejszony, ponieważ wydatki na gromadzenie danych są mniejsze.
• Dzięki temu badanie można przeprowadzić szybciej, ponieważ trzeba zebrać mniej danych.
• Umożliwia przeprowadzenie badań statystycznych, których nie dałoby się przeprowadzić, gdyby konieczne było przeanalizowanie wszystkich osobników w populacji.