Próbka reprezentatywna

W artykule wyjaśniono, czym jest próba reprezentatywna i co zrobić, aby w statystyce uzyskać próbę reprezentatywną. Dodatkowo będziesz mógł zobaczyć przykład wyjaśniający, jak uzyskać reprezentatywną próbkę.

Co to jest 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.

Aby próba była reprezentatywna, musi posiadać te same cechy co populacja. W ten sposób można przeprowadzić obliczenia parametrów statystycznych na podstawie przykładowych danych, które służą jako oszacowanie parametrów populacji.

Reprezentatywna próba pozwala obniżyć koszty ekonomiczne badania statystycznego, ponieważ logicznie rzecz biorąc, badanie części populacji jest tańsze niż analiza każdego jej osobnika. Jednakże wielkość próby nie może być zbyt mała, gdyż próba nie reprezentowałaby właściwie populacji. Podsumowując, wielkość reprezentatywnej próby powinna być odpowiednia, ani za duża, ani za mała.

Jak uzyskać reprezentatywną próbkę

Uzyskanie reprezentatywnej próby nie polega po prostu na wyborze odsetka populacji statystycznej, ale reprezentatywność próby zależy od kilku czynników, takich jak metoda doboru 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 dostosowany do rodzaju próbki. Zatem w zależności od właściwości próbki lepiej zastosować jedną lub inną technikę pobierania próbek.

Pod poniższym linkiem możesz zobaczyć, jakie są różne rodzaje próbkowania i jaki rodzaj próbkowania jest idealny w każdej sytuacji. Dlatego zalecamy skorzystanie z poniższego łącza, aby dowiedzieć się, jaki rodzaj pobierania próbek jest odpowiedni w Twoim przypadku.

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 staje się wyższa. Krótko mówiąc, aby wybrać idealną wielkość próby, należy znaleźć równowagę między reprezentatywnością a kosztem próbki.

Dlatego, aby obliczyć odpowiednią wielkość próby, należy wziąć pod uwagę kilka czynników, a następnie zastosować wzór. Aby zobaczyć, jak obliczana jest wielkość próbki, kliknij poniższy link:

Przykład reprezentatywnej próbki

Przykładowo w tej sekcji omówimy proces uzyskiwania reprezentatywnej próby, dzięki czemu będzie można zobaczyć, w jaki sposób uzyskuje się reprezentatywną próbkę z populacji.

• Chcemy przeprowadzić badanie statystyczne wydatków na samochód mieszkańców Meksyku, aby dowiedzieć się, ile średnio osoba w wieku od 25 do 65 lat wydaje na samochód. Jeśli założymy, że odchylenie standardowe populacji statystycznej wynosi około 45 000 USD, a przy 95% poziomie ufności chcemy marginesu błędu wynoszącego ± 1000 USD, wyjaśnij, w jaki sposób można uzyskać reprezentatywną próbę.

Najpierw musimy obliczyć minimalną wielkość próbki, aby była ona reprezentatywna w pożądanych warunkach. W tym celu stosujemy wzór na wielkość próbki:

Uwaga: jeśli nie rozumiesz poprzedniego kroku, możesz zapoznać się ze szczegółowym wyjaśnieniem sposobu obliczenia odpowiedniej wielkości próbki w artykule, do którego link znajduje się powyżej.

Musimy zatem zapytać co najmniej 7780 osób, ile kosztuje ich samochód. Meksyk jest jednak bardzo dużym krajem, w którym żyje wiele osób, dlatego nie możemy w żaden sposób wybierać osób, ale musimy zastosować odpowiednią metodę doboru próby.

W tym przypadku możemy zastosować metodę próbkowania klastrowego . Jako że jest to bardzo duży kraj, wybranie kilku osób z każdego regionu zajęłoby dużo czasu. Kiedy jednak stosujemy technikę próbkowania klastrowego, wystarczy losowo wybrać określone regiony kraju, a następnie losowo wybrać określoną liczbę osób z każdego regionu. regionu i na koniec dokonać analizy wybranych osób.

Przykładowo, ponieważ potrzebujemy minimum 7780 osób, możemy losowo wybrać osiem obszarów terytorialnych Meksyku i losowo wybrać po 1000 osób z każdego obszaru geograficznego. W ten sposób stosujemy odpowiednią metodę doboru próby, a jednocześnie wielkość próby jest na tyle duża, aby była reprezentatywna.

Dodatkowo musimy pamiętać, że nie możemy wybrać nikogo do przeprowadzenia badania, gdyż w tym przypadku chcemy przeprowadzić badanie rynku wyłącznie wśród osób dorosłych w wieku od 25 do 65 lat. Należy zatem zadbać o to, aby osoby wybrane do badania statystycznego należały do tej grupy wiekowej.

Znaczenie reprezentatywnej próby

Zasadniczo 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.

Podobnie znaczenie reprezentatywności próby znajduje również odzwierciedlenie w estymacji parametrów statystycznych. Ogólnie rzecz biorąc, wartości parametrów statystycznych uważa się za reprezentatywne dla populacji, jednak jeśli próba nie jest reprezentatywna, parametry statystyczne będą nieprawidłowe.

Reasumując, aby próba była reprezentatywna, musi być na tyle duża, aby reprezentowała cechy całej populacji, choć nie może być przesadnie duża, gdyż badania stają się wówczas droższe. Podobnie metoda pobierania próbek musi być odpowiednia, aby zapewnić reprezentatywność próbki. A jeśli którykolwiek z tych warunków nie zostanie spełniony, próba nie będzie reprezentatywna, a co za tym idzie, wyniki uzyskane w trakcie badania będą błędne.