Статистична вибірка

У цій статті пояснюється, що таке статистична вибірка та для чого вона використовується. Ви також зможете побачити різницю між поняттями сукупності та вибірки, а також кілька прикладів статистичних вибірок. Крім того, він показує характеристики, якими має володіти зразок, щоб бути репрезентативним.

Що таке статистична вибірка?

Статистична вибірка — це група осіб із статистичної сукупності. Іншими словами, у статистиці вибірка — це частина сукупності, на якій проводиться статистичне дослідження.

Наприклад, коли проводиться виборче опитування, статистична вибірка складається з усіх опитаних людей.

Зазвичай, коли ми хочемо провести дослідження, ми не можемо вивчити всі елементи, які складають дослідницьку групу. Як і в попередньому прикладі, перевірити всіх, хто голосує на виборах, неможливо. Тому вибірку зазвичай обирають для аналізу лише частини досліджуваної групи, а потім екстраполюють результати на всю групу.

Цього можна досягти за допомогою статистичних висновків, оскільки це дозволяє визначати параметри сукупності за результатами вибірки з дуже малою похибкою.

Вибірка та сукупність

У статистиці генеральна сукупність — це набір елементів зі схожими характеристиками, на яких планується провести статистичне дослідження. Це поняття можна назвати статистичною сукупністю або просто сукупністю.

Різниця між статистичною вибіркою та статистичною сукупністю полягає в пропорції по відношенню до загальної кількості елементів дослідження, оскільки вибірка є частиною генеральної сукупності, яка представляє всі елементи, що складають групу, призначену для аналізу.

Тому розмір вибірки завжди буде меншим або дорівнює розміру генеральної сукупності.

Наприклад, якщо ми хочемо провести статистичне дослідження частки дефектних деталей, вироблених на заводі, ми будемо вивчати не всі виготовлені деталі, а лише випадково вибраний набір деталей. Таким чином, у цьому випадку генеральна сукупність складається з частин, вироблених на заводі, і, з іншого боку, вибірка складається з усіх частин, проаналізованих у статистичному дослідженні.

Важливо, щоб вибірка, обрана для проведення статистичного дослідження, була репрезентативною для характеристик сукупності, щоб висновки, зроблені на основі вибірки, можна було екстраполювати на всю сукупність. Потім ми побачимо, як відібрати осіб із вибірки.

Зразок і вибірка

У статистиці вибірка — це процес, за допомогою якого вибірка відбирається із сукупності. Іншими словами, вибірка — це метод, за допомогою якого відбирається група осіб для проведення статистичного дослідження.

Наприклад, один із способів зробити вибірку – це випадковий вибір осіб. Отже, якщо ми хочемо вивчити розмір статистичної сукупності, ми можемо вибрати досліджувану вибірку шляхом простої випадкової вибірки.

Існує кілька методів вибірки сукупності, кожен з яких має свої переваги та недоліки. Натисніть наведене нижче посилання, щоб побачити різні типи статистичної вибірки.

Обсяг вибірки

Розмір вибірки (або обсяг вибірки ) — це кількість осіб, які складають вибірку дослідження. У статистиці розмір вибірки важливий, щоб вибірка була репрезентативною для всієї сукупності.

Наприклад, якщо ми хочемо провести аналіз висоти країни, ми не можемо запитати зріст усіх жителів країни, оскільки дослідження займе багато часу та буде надто дорогим. Тому необхідно проводити випадкову вибірку та опитувати лише репрезентативну вибірку населення.

Однак розмір вибірки статистичного дослідження має бути достатньо великим, щоб представити характеристики всієї сукупності. З іншого боку, розмір вибірки не може бути надмірно великим, оскільки тоді дослідження стає дорожчим. Тому розмір вибірки має бути відповідним, не надто великим і не надто малим. Ви можете побачити, як розрахувати відповідний розмір вибірки тут:

Репрезентативний зразок

У статистиці репрезентативна вибірка — це така, яка адекватно репрезентує окремих осіб у сукупності. Іншими словами, репрезентативна вибірка — це частина генеральної сукупності, характеристики якої подібні до сукупності, яку вона представляє.

Важливо, щоб вибірка статистичного дослідження була репрезентативною, щоб отримані результати можна було застосувати до всієї сукупності. Якщо досліджувана вибірка не є репрезентативною, будуть отримані результати, які не збігатимуться з генеральною сукупністю, а отже, будуть зроблені помилкові висновки.

Метод отримання репрезентативної вибірки не може базуватися на випадковому відборі групи осіб, але репрезентативність вибірки залежить від кількох факторів, таких як метод вибірки, розмір вибірки, межа похибки, рівень достовірності, тощо

По-перше, для отримання репрезентативної проби необхідно використовувати відповідну техніку відбору. Існує кілька типів вибірки, і кожна з них підходить для певного типу вибірки, тому в залежності від характеристик генеральної сукупності краще використовувати ту чи іншу методику вибірки.

За наведеним нижче посиланням ви можете побачити різні типи вибірки та який тип вибірки ідеальний для кожної ситуації:

Крім того, вам потрібно уникати помилок вибірки. Помилка вибірки — це помилка, допущена в процесі отримання вибірки, яка призводить до того, що характеристики вибірки відрізняються від характеристик сукупності. Таким чином, оцінка параметрів популяції через вибіркові дані є некоректною. Тому слід звернути увагу як на процес відбору проб, так і на обраний метод.

По-друге, репрезентативна вибірка має бути відповідного розміру. Щоб вибірка представляла властивості сукупності, кількість спостережень у вибірці має бути достатньо великою. З іншого боку, розмір вибірки не може бути занадто великим, оскільки ціна дослідження занадто висока. Коротше кажучи, необхідно знайти баланс між репрезентативністю та вартістю вибірки, щоб вибрати ідеальний розмір вибірки.

Переваги вибірки в статистиці

Нарешті, давайте подивимося, які переваги має вивчення вибірки, а не всієї сукупності в підсумку:

• Дослідження лише вибірки полегшує статистичне дослідження, оскільки потрібно досліджувати менше осіб.
• Економічні витрати на дослідження зменшуються, оскільки витрати на збір даних менші.
• Це дозволяє проводити опитування швидше, оскільки потрібно зібрати менше даних.
• Це дає змогу проводити статистичні дослідження, які було б неможливо здійснити, якби необхідно було проаналізувати всіх осіб у популяції.