Vzorek
Ukázka odkazuje na menší, spravovatelnou verzi větší skupiny. Jedná se o podmnožinu obsahující charakteristiky větší populace. Vzorky se používají ve statistickém testování, pokud jsou velikosti populace příliš velké na to, aby test zahrnoval všechny možné členy nebo pozorování. Vzorek by měl představovat populaci jako celek a neměl by odrážet žádné zkreslení vůči určitému atributu.
Klíč s sebou
- Ukázka odkazuje na menší, zvládnutelnou verzi větší skupiny nebo podmnožiny větší populace.
- Použití vzorků umožňuje vědcům provádět studie snadno a včas.
- Abychom dosáhli nezaujatého vzorku, musí být výběr náhodný, takže každý z populace má stejnou a pravděpodobnou šanci být přidán do skupiny vzorků.
- V jednoduchém náhodném výběru je každá entita v populaci identická, zatímco stratifikovaný náhodný výběr rozděluje celkovou populaci do menších skupin.
Porozumění Samples
Vzorek je nezaujatý počet pozorování odebraných z populace. Obecně řečeno, populace je celkový počet jednotlivců, zvířat, předmětů, pozorování, údajů atd. Daného subjektu. Vzorek, jinými slovy, je částí, částí nebo zlomkem celé skupiny a působí jako podskupina populace. Vzorky se používají v různých prostředích, kde se provádí výzkum. Vědci, obchodníci, vládní agentury, ekonomové a výzkumné skupiny patří mezi ty, kteří používají vzorky pro své studie a měření.
Využití celé populace k výzkumu přichází s výzvami, a proto se používají vzorky. Vědci mohou mít problémy se získáváním snadného přístupu k celé populaci. A vzhledem k povaze některých studií mohou mít vědci potíže s včasným získáním výsledků, které potřebují. Proto lidé, kteří provádějí studie, používají vzorky. Použití menšího počtu lidí, kteří zastupují celou populaci, může stále produkovat platné výsledky a zároveň omezovat čas a zdroje.
Vzorky používané vědci by se měli podobat populaci. Všichni účastníci ve vzorku by měli mít stejné vlastnosti a vlastnosti. Takže, pokud se studie týká mužských vysokoškoláků, vzorek by měl představovat malé procento mužů, kteří odpovídají tomuto popisu. Podobně, pokud výzkumná skupina provádí studii spánkových schémat svobodných žen starších 50 let, vzorek by měl do této demografické skupiny zahrnovat pouze ženy.
Zvažte tým akademických vědců, kteří chtějí vědět, kolik studentů studovalo méně než 40 hodin na zkoušku CFA a stále prošlo. Vzhledem k tomu, že více než 200 000 lidí každoročně absolvuje zkoušku globálně, oslovení každého účastníka zkoušky může být velmi únavné a časově náročné. Ve skutečnosti, v době, kdy budou data z populace shromážděna a analyzována, by uplynulo několik let, což by způsobilo, že by analýza byla zbytečná, protože by se objevila nová populace. Místo toho mohou vědci udělat vzorek populace a získat data z tohoto vzorku.
Chcete-li získat nezaujatý vzorek, musí být výběr náhodný, takže každý v populaci má stejnou šanci na přidání do skupiny.
Abychom dosáhli nezaujatého vzorku, musí být výběr náhodný, takže každý z populace má stejnou a pravděpodobnou šanci být přidán do skupiny vzorků. Je to podobné loterijnímu losování a je základem pro jednoduchý náhodný výběr.
Druhy vzorkování
Jednoduché náhodné vzorkování
Jednoduchý náhodný výběr je ideální, pokud je každá entita v populaci identická. Pokud se vědcům nezajímá, zda jsou jejich vzorkovacími subjekty všichni muži nebo ženy nebo kombinace obou pohlaví v nějaké formě, může být jednoduchý náhodný výběr dobrou technikou výběru.
Řekněme, že v roce 2016 se na CFA zkoušce zúčastnilo 200 000 testujících, z nichž 40% byly ženy a 60% muži. Náhodný vzorek z populace by proto měl mít 400 žen a 600 mužů, což je celkem 1 000 testovaných.
Ale co případy, kdy je důležité znát poměr mužů k ženám, které prošly testem po studiu na méně než 40 hodin? Zde by byl vhodnější stratifikovaný náhodný vzorek než jednoduchý náhodný vzorek.
Stratifikovaný náhodný odběr vzorků
Tento typ vzorkování, také označovaný jako poměrný náhodný výběr nebo náhodný výběr podle kvót, rozděluje celkovou populaci do menších skupin. Tito jsou známí jako vrstvy. Lidé ve vrstvách mají podobné vlastnosti.
Co kdyby věk byl důležitým faktorem, který by vědci chtěli zahrnout do svých údajů? Pomocí stratifikované techniky náhodného vzorkování by mohli vytvořit vrstvy nebo vrstvy pro každou věkovou skupinu. Výběr z každé vrstvy by musel být náhodný, takže každý v závorce má pravděpodobně šanci být zařazen do vzorku. Například dva účastníci, Alex a David, mají 22 a 24 let. Výběr vzorku nemůže vybrat jeden přes druhý na základě nějakého preferenčního mechanismu. Oba by měli mít stejnou šanci, že budou vybráni ze své věkové skupiny. Vrstva mohla vypadat asi takto:
Z tabulky je populace rozdělena do věkových skupin. Například 30 000 lidí ve věku 20 až 24 let absolvovalo zkoušku CFA v roce 2016. Při použití stejného poměru bude mít vzorová skupina (30 000 ÷ 200 000) x 1 000 = 150 testerů, kteří spadají do této skupiny. Alex nebo David - nebo oba, ani žádný - mohou být zařazeni mezi 150 účastníků náhodného výběru vzorku.
Existuje mnohem více vrstev, které by mohly být kompilovány při rozhodování o velikosti vzorku. Někteří vědci mohou při rozhodování o tom, jak vytvořit vzorek, naplnit pracovní funkce, země, rodinný stav atd. Testů.
Příklady vzorků
Jak 2017, populace světa byla 7.5 miliarda, ven který 49.6% byli ženy a 50.4% byli muži. Celkový počet lidí v dané zemi může být také velikost populace. Celkový počet studentů ve městě lze považovat za populaci a celkový počet psů ve městě je také velikost populace. Z těchto populací lze odebrat vzorky pro výzkumné účely.
Podle našeho příkladu zkoušky CFA mohli vědci odebrat vzorek 1 000 účastníků CFA z celkového počtu 200 000 účastníků testu - populace - a spustit na tomto počtu požadovaná data. Průměr tohoto vzorku by se použil k odhadu průměrného počtu uchazečů o CFA, kteří prošli, i když studovali pouze méně než 40 hodin.
Vybraná skupina vzorků by neměla být zkreslená. To znamená, že pokud je průměrný vzorek z 1 000 účastníků zkoušky CFA 50, průměr populace 200 000 účastníků testu by také měl být přibližně 50.
Porovnat poskytovatele investičních účtů Jméno Popis Zveřejnění inzerenta × Nabídky, které se objevují v této tabulce, pocházejí od partnerství, od nichž Investopedia dostává náhradu.