Reprezentativní Vzorek vs. Náhodný Vzorek: Přehled
Při provádění statistických analýz, ekonomové a vědci se snaží snížit vzorkování zkreslení téměř zanedbatelné úrovni. Nebezpečí sampling bias je, že to může mít za následek neobjektivní vzorek populace (nebo non-lidské faktory), ve kterém jednotlivci, nebo případy, nebyly stejně pravděpodobné, že byly vybrány.,
key Takeaways
- při provádění statistických analýz se ekonomové a vědci snaží snížit předpětí vzorků na téměř zanedbatelnou úroveň.
- nebezpečí sampling bias je, že to může mít za následek neobjektivní vzorek populace (nebo non-lidské faktory), ve kterém jednotlivci, nebo případy, nebyly stejně pravděpodobné, že byly vybrány.
- pokud se nezapočítává zkreslení odběru vzorků, lze výsledky studie nebo analýzy nesprávně připsat.,
- reprezentativní vzorkování a náhodný odběr vzorků jsou dvě techniky používané k zajištění toho, aby data byla bez zkreslení.
- reprezentativní vzorek je skupina nebo soubor vybraný z větší statistické populace podle specifikovaných charakteristik.
- náhodný vzorek je skupina nebo množina zvolená náhodně z větší populace.
s cílem snížit pravděpodobnost zkreslené vzorky, statistici a ekonomové se obvykle snaží zaručit, že tři základní kritéria jsou splněna v každém vzorku, analýzy nebo studie., Statistici a ekonomové tak mohou z získaných výsledků vyvozovat sebevědomější závěry o obecné populaci.
- Tyto vzorky musí být reprezentativní pro zvolenou populaci studovány.
- musí být náhodně vybrány, což znamená, že každý člen větší populace má stejnou šanci na výběr.
- musí být dostatečně velké, aby nedošlo k zkosení výsledků. Optimální velikost skupiny vzorků závisí na přesném stupni spolehlivosti potřebném pro provedení závěru.,
reprezentativní vzorkování a náhodný odběr vzorků jsou dvě techniky používané k zajištění toho, aby data byla bez zkreslení. Tyto techniky odběru vzorků se vzájemně nevylučují. Ve skutečnosti se často používají v tandemu ke snížení stupně chyby odběru vzorků ve studii. Při kombinaci tyto dvě metody umožňují větší důvěru v statistické závěry ze vzorku, pokud jde o větší skupinu.,
Reprezentativní Vzorek
reprezentativní vzorek je skupina nebo soubor vybrán z většího statistické populace nebo skupiny faktorů, nebo případy, které dostatečně kopíruje větší skupiny podle nějakého vlastnost nebo kvalitu, je předmětem studie.
reprezentativní vzorek paraleluje klíčové proměnné a charakteristiky zkoumané větší společnosti. Některé příklady zahrnují pohlaví, věk, úroveň vzdělání, socioekonomický stav (SES) nebo rodinný stav., Větší velikost vzorku snižuje pravděpodobnost výběrové chyby a zvyšuje pravděpodobnost, že vzorek přesně odráží cílové populace.
Náhodný Vzorek
náhodný vzorek je skupina nebo soubor vybrán z větší populace nebo skupina faktorů instancí—v náhodném způsobem, který umožňuje pro každý člen větší skupiny mají stejnou šanci být vybrán. Náhodný vzorek má být nezaujatým zastoupením větší populace., Je považován za spravedlivý způsob výběru vzorku z větší populace(protože každý člen populace má stejnou šanci na výběr).
zvláštní úvahy
u ekonomů a statistiků, kteří odebírají vzorky, je nezbytné, aby zajistily minimalizaci zkreslení. Není-li zohledněna předpojatost odběru vzorků, lze výsledky studie nebo analýzy nesprávně připsat. Reprezentativní odběr vzorků je jednou z klíčových metod, jak toho dosáhnout, protože tyto vzorky replikovat co nejpřesněji prvky větší populace v rámci studie.,
to samo o sobě však nestačí k tomu, aby bylo zkreslení odběru vzorků zanedbatelné. Kombinuje náhodný výběr techniky s reprezentativní odběr vzorků metoda snižuje zkreslení dále, protože žádné konkrétní člen reprezentativní populace má větší šanci na výběr do vzorku, než jakékoliv jiné.
jedna z nejúčinnějších z těchto technik je známá jako stratifikace. Při stratifikaci je větší populace rozdělena na podskupiny—nebo vrstvy—poměrně homogenní povahy. Poté je z každé vrstvy vybrán stejný počet členů skupiny.,
další běžná metoda dosažení náhodného nebo reprezentativního vzorku se označuje jako systematický odběr vzorků. S touto metodou, začít, členové – nebo prvky-studie, jsou vybrány z náhodného výchozího bodu. Poté výběr probíhá v pevných periodických intervalech.,