Вибірка (статистика)

У цій статті пояснюється, що таке статистична вибірка. Крім того, ви зможете побачити, як виготовляються різні типи зразків, і приклади кожного.

Що таке вибірка в статистиці?

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

Наприклад, один із способів складання вибірки – випадковий вибір індивідів. 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. Нижче ми побачимо, що таке різні типи статистичної вибірки.

Вибірка в статистиці є дуже корисною, оскільки вона дозволяє вивчати лише частину цільової сукупності, а потім екстраполювати висновки, отримані шляхом аналізу вибірки, на всю сукупність за допомогою статистичних висновків. Це велика перевага, оскільки скорочує час і витрати на пошук.

Рамка вибірки

У статистиці основа вибірки (або система вибірки ) — це список усіх елементів генеральної сукупності, які можна вибрати у вибірці. Іншими словами, основа вибірки — це список усіх елементів універсуму, на яких передбачається статистичне дослідження.

Наприклад, якщо ви хочете провести статистичне опитування мешканців міста, вибіркою для цього дослідження є реєстр цього міста, оскільки це список, який містить усіх людей, які проживають у цьому місті.

Таким чином, вибіркова основа використовується для отримання вибірки для статистичного дослідження. Якщо система вибірки добре розроблена, вибірку для статистичного аналізу буде набагато легше.

Види вибірки в статистиці

У статистиці існують такі види вибірки:

• Імовірнісна вибірка : вибірка, при якій вибірка відбирається випадковим чином.
  • Проста випадкова вибірка : вибірка вибирається просто випадковим чином.
  • Систематичний відбір : першу особину вибирають випадковим чином, а решта елементів вибірки відбирають відповідно до фіксованого інтервалу.
  • Стратифікована вибірка : для формування вибірки цільова сукупність поділяється на страти (групи), потім із кожної страти випадковим чином вибираються особи.
  • Кластерна вибірка : вибірка складається з кластерів (природних груп), відібраних випадковим чином.
• Неімовірнісна вибірка : вибірка, при якій дослідники відбирають вибірку відповідно до своїх критеріїв, не включаючи випадковість у процес.
  • Цілеспрямована вибірка : особи вибираються з вибірки виключно на основі судження дослідника.
  • Зручна вибірка : члени вибірки вибираються на основі їх легкості доступу.
  • Послідовний відбір проб : перший початковий зразок відбирається, вивчається, потім відбирається інший зразок. І досліджуються різні зразки, поки не будуть отримані висновки дослідження.
  • Квотна вибірка : спочатку формуються групи, а потім з кожної групи вибирається квота для формування вибірки дослідження.
  • Вибірка у вигляді сніжної кулі : дослідники відбирають перших осіб у вибірку, а потім залучають інших суб’єктів для дослідження.

Кожен тип статистичної вибірки детально пояснюється нижче.

Імовірнісна вибірка

Техніка ймовірнісної вибірки полягає у відборі елементів вибірки випадковим чином, тобто всі вони мають однакову ймовірність бути обраними.

Це суттєва умова для того, щоб вибірка вважалася ймовірною, всі елементи статистичної сукупності повинні бути доступними для вибору, і, крім того, вони повинні мати однакову можливість бути відібраними.

Як ми щойно бачили, різними типами методів імовірнісної вибірки є проста випадкова вибірка, систематична вибірка, стратифікована вибірка та кластерна вибірка.

Проста випадкова вибірка

Проста випадкова вибірка дає кожному елементу статистичної сукупності однакову ймовірність бути включеним до досліджуваної вибірки. Тому особи у вибірці просто відбираються випадковим чином без використання інших критеріїв.

Для моделювання випадковим чином існує кілька методів, але зараз це зазвичай робиться за допомогою комп’ютерних програм, таких як Excel, оскільки вони економлять багато часу.

Систематичний відбір проб

При систематичному відборі один елемент сукупності спочатку відбирається випадковим чином, а потім решта елементів у вибірці відбираються з використанням фіксованого інтервалу.

Таким чином, у систематичній вибірці, коли ми випадково вибрали першу особину з вибірки, нам потрібно підрахувати стільки чисел, скільки буде бажаний інтервал, щоб вибрати наступну особину з вибірки. І ми послідовно повторюємо ту саму процедуру, доки у вибірці не буде стільки осіб, скільки розмір вибірки ми хочемо отримати.

Стратифікована вибірка

У методиці стратифікованої вибірки популяція спочатку поділяється на страти (групи), а потім із кожної страти випадковим чином відбирається кілька особин, щоб сформувати всю досліджувану вибірку. Таким чином, у вибірці буде принаймні один член від кожної страти.

Страти повинні бути однорідними групами, тобто індивіди в страті мають свої особливості, які відрізняють їх від інших страт. Тому людина може належати лише до однієї верстви.

Кластерна вибірка

Кластерну вибірку та стратифіковану вибірку можна сплутати, оскільки вони дуже схожі, але якщо придивитися уважніше, це два різних типи ймовірнісної вибірки.

Кластерна вибірка використовує той факт, що в популяції вже існують природні кластери (групи), щоб вивчати лише кілька кластерів замість усіх індивідів у популяції.

На відміну від стратифікованої вибірки, у цьому методі немає необхідності вибирати конкретну особину з кластерів, але після того, як групи для дослідження обрані, усі їхні члени повинні бути проаналізовані.

Кластерна вибірка також називається кластерною вибіркою, кластерною вибіркою або районною вибіркою.

Неімовірнісна вибірка

У неімовірнісній вибірці особи відбираються на основі суб’єктивних критеріїв дослідників. Таким чином, у неімовірнісній вибірці не всі елементи генеральної сукупності мають однакову ймовірність бути обраними для вибірки, оскільки відбір не є випадковим. Ця особливість відрізняє неімовірнісну вибірку від імовірнісної.

За логікою, у неімовірнісній вибірці особа, відповідальна за проведення дослідження, є дуже важливою, оскільки вона чи вона вирішує, кого буде включено до вибірки. Ось чому важливо, щоб дослідник мав великі знання та досвід у галузі дослідження, щоб отримати достовірні результати.

Як пояснювалося вище, різними типами методів неімовірнісної вибірки є цілеспрямована вибірка, вибірка зручності, послідовна вибірка, квотна вибірка та вибірка в сніжний ком.

Цілеспрямована вибірка

Цілеспрямований відбір покладається виключно на розсуд дослідника при виборі досліджуваного зразка.

Щоб особа, відповідальна за опитування, мала повноваження приймати рішення щодо вибору елементів вибірки. Тому важливо, щоб ви були експертом у галузі дослідження.

Цілеспрямована вибірка також називається оцінковою вибіркою, оцінковою вибіркою, критичною вибіркою, цілеспрямованою вибіркою або вибіркою думок.

Зручність відбору проб

У зручній вибірці дослідники обирають суб’єктів вибірки на основі критеріїв легкості доступу до окремих осіб, не включаючи в процес випадковість.

Тобто в цьому типі неімовірнісної вибірки для вибору індивідів із сукупності оцінюються такі аспекти, як доступність, близькість або вартість їх відбору. Часто навіть приймають волонтерів для подальшого полегшення відбору проб.

Зручна вибірка також відома як цілеспрямована вибірка або вибірка можливостей.

Послідовний відбір

При послідовному відборі спочатку відбирають, досліджують вихідну пробу, а після отримання результатів початкової проби досліджують іншу. І процес повторюється послідовно, поки не будуть отримані остаточні висновки всього дослідження.

Таким чином, послідовна вибірка не зосереджується на одній вибірці, а скоріше вивчає різні вибірки з однієї статистичної сукупності та, зрештою, робить висновки на основі інформації, отриманої від усіх груп.

Квотна вибірка

При квотній вибірці спочатку встановлюються групи (або страти) осіб, які мають принаймні одну характеристику, а потім з кожної групи відбирається квота, таким чином формуючи досліджувану вибірку.

Ознака особин, яка використовується для поділу популяції на групи, також визначається дослідником, тому особа, відповідальна за проведення дослідження, має великий вплив на отримані результати.

Відбір проб у сніжку

Під час відбору зразків дослідник обирає перших учасників, а потім набирає додаткових осіб для дослідження.

Ця особливість вибірки сніжного кома призводить до збільшення розміру вибірки, оскільки учасники залучають більше людей для дослідження (ефект сніжного кома).

Вибірка типу “снігова куля” також відома як ланцюгова вибірка або ланцюгова вибірка.

Відбір проб і відображення

У статистиці вибірка — це група осіб, відібраних із сукупності для проведення аналізу. Тобто з усієї цільової сукупності, насправді, коли проводиться статистичне дослідження, аналізується лише частина сукупності, яка називається вибіркою.

Отже, різниця між вибіркою та вибіркою полягає в тому, що вибірка є частиною досліджуваної сукупності. З іншого боку, вибірка – це метод, за допомогою якого відбирається вибірка для статистичного дослідження.

Тому вибірка є дуже важливою в статистиці, оскільки це техніка, яка дозволяє нам перейти від цільової сукупності до досліджуваної вибірки.

За логікою, відібрана вибірка не може бути будь-ким, а має відповідати певним умовам, щоб потім висновки можна було екстраполювати на всю сукупність. Наприклад, щоб вибірка була репрезентативною, вона повинна мати мінімальний розмір, який залежить від характеристик дослідження.