Выборка (статистика)

В этой статье объясняется, что такое статистическая выборка. Кроме того, вы сможете увидеть, как изготавливаются различные типы образцов, и примеры каждого из них.

Что такое выборка в статистике?

В статистике выборка — это процесс, в ходе которого отбирается выборка совокупности. Другими словами, выборка — это метод, с помощью которого отбирается группа лиц для проведения статистического исследования.

Например, один из способов выборки — это случайный выбор людей. Итак, если мы хотим изучить размер статистической совокупности, мы можем выбрать исследуемую выборку путем простой случайной выборки.

Существует несколько методов выборки населения, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Ниже мы увидим, каковы различные типы статистической выборки.

Выборка в статистике очень полезна, поскольку позволяет изучить только часть целевой совокупности, а затем экстраполировать выводы, полученные в результате анализа выборки, на всю совокупность путем статистического вывода. Это большое преимущество, поскольку сокращает время и затраты на поиск.

Основа выборки

В статистике основа выборки (или основа выборки ) представляет собой список всех элементов генеральной совокупности, которые могут быть выбраны в выборку. Другими словами, основа выборки представляет собой список всех элементов вселенной, на которых планируется провести статистическое исследование.

Например, если вы хотите провести статистическое обследование жителей города, основой выборки для этого исследования является реестр указанного города, поскольку это список, содержащий всех людей, живущих в этом городе.

Таким образом, основа выборки используется для получения выборки для статистического обследования. Если основа выборки хорошо разработана, ее гораздо легче собрать для статистического анализа.

Типы выборки в статистике

В статистике различают следующие виды выборки:

• Вероятностная выборка : выборка, при которой выборка отбирается случайным образом.
  • Простая случайная выборка : выборка выбирается просто случайным образом.
  • Систематическая выборка : первый человек выбирается случайным образом, а остальные элементы выборки отбираются в соответствии с фиксированным интервалом.
  • Стратифицированная выборка : для формирования выборки целевая совокупность делится на слои (группы), затем из каждой страты случайным образом выбираются отдельные лица.
  • Кластерная выборка : выборка состоит из кластеров (естественных групп), выбранных случайным образом.
• Невероятностная выборка : выборка, при которой исследователи отбирают выборку в соответствии со своими критериями, не включая в процесс случайность.
  • Целенаправленная выборка : люди выбираются из выборки исключительно на основании мнения исследователя.
  • Удобная выборка : члены выборки выбираются на основе простоты доступа к ним.
  • Последовательный отбор проб : отбирается первая первоначальная проба, изучается, затем отбирается еще одна проба. И разные образцы изучаются до тех пор, пока не будут получены выводы исследования.
  • Квотная выборка : сначала формируются группы, а затем из каждой группы выбирается квота для формирования исследовательской выборки.
  • Выборка в виде снежного кома : исследователи выбирают первых людей в выборке, а затем набирают других субъектов для исследования.

Каждый тип статистической выборки подробно описан ниже.

Вероятностная выборка

Метод вероятностной выборки заключается в случайном выборе элементов выборки, то есть все они имеют одинаковую вероятность быть выбранными.

Это существенное условие для того, чтобы выборка считалась вероятностной: все элементы статистической совокупности должны иметь возможность выбора и, кроме того, они должны иметь одинаковую возможность быть выбранными.

Как мы только что видели, к различным типам методов вероятностной выборки относятся простая случайная выборка, систематическая выборка, стратифицированная выборка и кластерная выборка.

Простая случайная выборка

Простая случайная выборка дает каждому элементу статистической совокупности одинаковую вероятность включения в изучаемую выборку. Таким образом, лица в выборке просто выбираются случайным образом, без использования других критериев.

Для случайного моделирования существует несколько методов, но в настоящее время это обычно делается с использованием компьютерных программ, таких как Excel, поскольку они экономят много времени.

Систематический отбор проб

При систематической выборке сначала случайным образом выбирается один элемент совокупности, а затем остальные элементы выборки отбираются с использованием фиксированного интервала.

Итак, при систематической выборке, как только мы случайным образом выбрали первого человека из выборки, нам нужно подсчитать столько чисел, сколько желаемый интервал, чтобы выбрать следующего человека из выборки. И мы последовательно повторяем ту же процедуру до тех пор, пока в выборке не будет столько людей, сколько мы хотим получить.

Стратифицированная выборка

При использовании метода стратифицированной выборки совокупность сначала делится на страты (группы), а затем из каждой страты случайным образом выбираются несколько человек для формирования всей исследуемой выборки. Таким образом, в выборке будет хотя бы один член из каждой страты.

Страты должны быть однородными группами, то есть индивиды в страте имеют свои особенности, отличающие их от других страт. Таким образом, человек может принадлежать только к одному слою.

Выборочное обследование

Кластерную выборку и стратифицированную выборку можно спутать, поскольку они очень похожи, но если присмотреться, это два разных типа вероятностной выборки.

Кластерная выборка использует тот факт, что естественные кластеры (группы) уже существуют в популяции, чтобы изучать только несколько кластеров, а не всех особей в популяции.

В отличие от стратифицированной выборки, в этом методе нет необходимости выбирать конкретную особь из кластеров, но после того, как группы для изучения выбраны, необходимо проанализировать всех их членов.

Кластерную выборку также называют кластерной выборкой, кластерной выборкой или выборкой по площади.

Невероятностная выборка

При невероятностной выборке люди отбираются на основе субъективных критериев исследователей. Следовательно, при невероятностной выборке не все элементы совокупности имеют одинаковую вероятность быть выбранными для выборки, поскольку выбор не является случайным. Эта особенность отличает невероятностную выборку от вероятностной выборки.

Логично, что при невероятностной выборке очень важен человек, ответственный за проведение исследования, поскольку именно он или она решает, кто будет включен в выборку. Вот почему для получения надежных результатов очень важно, чтобы исследователь обладал большими знаниями и опытом в области исследования.

Как объяснялось выше, к различным типам методов невероятностной выборки относятся целенаправленная выборка, удобная выборка, последовательная выборка, квотная выборка и выборка снежного кома.

Целенаправленный отбор проб

Целенаправленный отбор проб зависит исключительно от усмотрения исследователя при выборе исследуемой выборки.

Таким образом, лицо, ответственное за обследование, имеет все полномочия по принятию решений по выбору элементов выборки. Поэтому важно, чтобы вы были экспертом в области обучения.

Целенаправленную выборку также называют оценочной выборкой, оценочной выборкой, критической выборкой, целенаправленной выборкой или выборкой мнений.

Удобная выборка

При удобной выборке исследователи выбирают субъектов выборки на основе критериев легкости доступа к отдельным лицам, не включая случайность в этот процесс.

То есть в этом типе невероятностной выборки для выбора особей из совокупности оцениваются такие аспекты, как доступность, близость или стоимость их отбора. Часто даже принимают добровольцев, чтобы облегчить отбор проб.

Выборка по принципу удобства также известна как выборка целенаправленного выбора или выборка возможностей.

Последовательный отбор проб

При последовательном отборе проб сначала отбирают, изучают исходную пробу, а после получения результатов по исходной пробе изучают другую пробу. И процесс повторяется последовательно, пока не будут получены окончательные выводы всего исследования.

Таким образом, последовательная выборка не фокусируется на одной выборке, а скорее изучает разные выборки из одной и той же статистической совокупности и в конечном итоге делает выводы на основе информации, полученной от всех групп.

Квотная выборка

При квотной выборке сначала формируются группы (или страты) лиц, имеющих хотя бы один признак, а затем из каждой группы отбирается квота, образуя таким образом исследуемую выборку.

Признак особей, используемый для разделения популяции на группы, также решается исследователем, поэтому большое влияние на полученные результаты оказывает лицо, ответственное за проведение исследования.

Выборка снежного кома

При выборке «снежным комом» исследователь выбирает первых участников, а затем набирает дополнительных людей для исследования.

Эта особенность выборки снежного кома приводит к увеличению размера выборки по мере того, как участники набирают больше людей для исследования (эффект снежного кома).

Выборка в виде снежного кома также известна как цепная выборка или контрольная выборка по цепочке.

Выборка и отображение

В статистике выборка — это группа лиц, отобранных из совокупности для проведения анализа. То есть из всей целевой совокупности в действительности при проведении статистического исследования анализируется только часть совокупности, называемая выборкой.

Следовательно, разница между выборкой и выборкой заключается в том, что выборка является частью изучаемой совокупности. С другой стороны, выборка — это метод, с помощью которого отбирается выборка статистического исследования.

Поэтому выборка очень важна в статистике, поскольку это метод, который позволяет нам перейти от целевой совокупности к изучаемой выборке.

Логично, что выбранная выборка не может быть кем угодно, но должна соответствовать определенным условиям, чтобы выводы можно было затем экстраполировать на всю совокупность. Например, чтобы выборка была репрезентативной, она должна иметь минимальный размер, который зависит от характеристик исследования.