Co to jest operat próbkowania?

Naukowcy często chcą odpowiedzieć na pewne pytania dotyczące populacji, takie jak:

• Jaki jest średni wzrost uczniów w określonej szkole?
• Jaki jest średni dochód gospodarstwa domowego w danym mieście?
• Jaka jest średnia wielkość domów w danym kraju?
• Jaka część mieszkańców danego powiatu popiera określone prawo?

Populacja docelowa to kompletny zestaw elementów interesujących badaczy.

Ponieważ gromadzenie danych na temat każdej osoby w populacji docelowej jest często zbyt czasochłonne i kosztowne, badacze zamiast tego pobiorą próbkę populacji docelowej, która stanowi jedynie podzbiór populacji.

Lista pozycji, z których pobierana jest próbka, nazywana jest operatem losowania . W idealnym przypadku operat losowania będzie dokładnie równy populacji docelowej, ale w praktyce rzadko się to zdarza.

Przykładowy układ próbkowania

Załóżmy, że badacze chcą oszacować odsetek mieszkańców w wieku powyżej 18 lat w pewnym hrabstwie, którzy popierają określone prawo.

Grupę docelową stanowią wszyscy mieszkańcy miasta, którzy ukończyli 18 rok życia. Dla uproszczenia załóżmy, że miasto liczy 100 000 mieszkańców.

W idealnym przypadku nasz operat losowania obejmowałby wszystkich 100 000 mieszkańców, abyśmy mogli uzyskać reprezentatywną próbę populacji docelowej. Jednak w rzeczywistości nasz operat losowania na ogół nie pasuje idealnie do naszej populacji docelowej z kilku powodów, w tym:

• Niektórzy mieszkańcy mogli się przenieść od czasu ostatniego spisu ludności.
• Niektórzy mieszkańcy mogli mieć ukończone 18 lat od ostatniego spisu powszechnego.
• Miasto może nie posiadać pełnych informacji o każdym mieszkańcu.
• Miasto może nie mieć możliwości skontaktowania się z niektórymi mieszkańcami.

Z tego powodu nasz operat losowania (lista mieszkańców powyżej 18 roku życia, o których jesteśmy w stanie pozyskać informacje) prawdopodobnie nie będzie idealnie odpowiadał naszej populacji docelowej.

Zatem, gdy zbieramy losową próbę mieszkańców do badania, jest mało prawdopodobne, że nasza próba będzie doskonale reprezentatywna dla populacji docelowej. Nazywa się to błędem ramki próbkowania .

Chociaż zwykle nie jest możliwe uzyskanie operatu losowania idealnie dopasowanego do populacji docelowej, badacze często starają się, aby operat losowania był jak najbardziej podobny do populacji docelowej.

Kiedy więc wykorzystują przykładowe dane do wyciągania wniosków na temat populacji docelowej, mogą być w miarę pewni, że ich wnioski będą prawdziwe.

Dodatkowe zasoby

Co to jest próbka reprezentatywna i dlaczego jest ważna?
Statystyki opisowe lub wnioskowane: jaka jest różnica?
Rodzaje metod pobierania próbek (z przykładami)