Kaj je vzorec?
Vzorec se nanaša na manjšo, obvladljivo različico večje skupine. Gre za podskupino, ki vsebuje značilnosti večje populacije. Vzorci se uporabljajo pri statističnem testiranju, kadar je velikost populacije prevelika, da bi test lahko vključeval vse možne člane ali opažanja. Vzorec naj predstavlja celotno populacijo in ne odraža nobene pristranskosti do določenega atributa.
Ključni odvzemi
- Vzorec se nanaša na manjšo, obvladljivo različico večje skupine ali podskupine večje populacije. Uporaba vzorcev omogoča raziskovalcem, da lažje in pravočasno izvedejo svoje študije. Da bi dosegli nepristranski vzorec, mora biti izbor naključen, tako da vsi iz populacije imajo enake in verjetno možnosti za vključitev v vzorčno skupino. Pri preprostem naključnem vzorčenju je vsak subjekt v populaciji identičen, stratificirano naključno vzorčenje pa celotno populacijo razdeli na manjše skupine.
Razumevanje vzorcev
Vzorec je nepristransko število opazovanj iz populacije. Na splošno je populacija skupno število posameznikov, živali, predmetov, opazovanja, podatkov itd. Katerega koli predmeta. Torej je vzorec z drugimi besedami del, del ali del celotne skupine in deluje kot podmnožica populacije. Vzorci se uporabljajo v različnih okoljih, kjer se izvajajo raziskave. Znanstveniki, tržniki, vladne agencije, ekonomisti in raziskovalne skupine so med tistimi, ki vzorce uporabljajo za svoje študije in meritve.
Uporaba celotnih populacij za raziskave je izziv, zato se uporabljajo vzorci. Raziskovalci bodo morda imeli težave pri dostopu do celotne populacije. In zaradi narave nekaterih raziskav bodo raziskovalci morda imeli težave pri pravočasnem pridobivanju rezultatov, ki jih potrebujejo. Zato ljudje, ki izvajajo študije, uporabljajo vzorce. Uporaba manjšega števila ljudi, ki predstavljajo celotno populacijo, lahko še vedno prinese veljavne rezultate ob hkratnem zmanjšanju časa in virov.
Vzorci, ki jih uporabljajo raziskovalci, bi morali biti zelo podobni populaciji. Vsi udeleženci v vzorcu morajo imeti enake lastnosti in lastnosti. Torej, če gre za študente prvošolcev z moških, bi moral biti vzorec majhen odstotek moških, ki ustreza temu opisu. Podobno, če raziskovalna skupina izvaja študijo o vzorcih spanja samskih žensk, starejših od 50 let, mora vzorec vključevati samo ženske v tej demografski skupini.
Razmislite o skupini akademskih raziskovalcev, ki želi vedeti, koliko študentov je za izpit CFA študiralo manj kot 40 ur in jih še opravilo. Ker vsako leto izpit opravi več kot 200.000 ljudi, je lahko dojemanje vsakega udeleženca izpita izjemno dolgočasno in dolgotrajno. Dejansko bi do takrat, ko bodo zbrani in analizirani podatki iz populacije, minilo nekaj let, zaradi česar bi bila analiza brez vrednosti, saj bi se pojavila nova populacija. Raziskovalci lahko namesto tega vzamejo vzorec populacije in dobijo podatke iz tega vzorca.
Da bi dobili nepristranski vzorec, mora biti izbor naključen, tako da imajo vsi v populaciji enake možnosti, da se jih doda v skupino.
Da bi dosegli nepristranski vzorec, mora biti izbor naključen, tako da imajo vsi iz populacije enake in verjetno možnosti, da se dodajo v vzorčno skupino. To je podobno žrebanju žrebanja in je osnova za preprosto naključno vzorčenje.
Vrste vzorčenja
Enostavno naključno vzorčenje
Enostavno naključno vzorčenje je idealno, če je vsak subjekt v populaciji enak. Če raziskovalcem ni vseeno, ali so njihovi vzorčni subjekti vsi moški ali vsi ženske ali pa je kombinacija obeh spolov v določeni obliki, je preprosto naključno vzorčenje lahko dobra izbira.
Recimo, da je leta 2016 na izpitu CFA sodelovalo 200.000 preizkuševalcev, od tega 40% žensk in 60% moških. Naključni vzorec, odvzet iz populacije, bi torej moral imeti 400 žensk in 600 moških od skupno 1.000 udeležencev testiranja.
Kaj pa primeri, ko je poznavanje razmerja moških in žensk, ki so opravile test po študiju manj kot 40 ur? Tu bi bil bolj primeren stratificiran naključni vzorec kot preprost naključni vzorec.
Stratificirano naključno vzorčenje
Ta vrsta vzorčenja, ki jo imenujemo tudi sorazmerno naključno vzorčenje ali naključno vzorčenje s kvotami, deli celotno populacijo na manjše skupine. Ti so znani kot sloji. Ljudje znotraj slojev imajo podobne lastnosti.
Kaj pa, če bi bila starost pomemben dejavnik, ki bi ga raziskovalci želeli vključiti v svoje podatke? S tehniko stratificiranega naključnega vzorčenja lahko ustvarijo sloje ali sloje za vsako starostno skupino. Izbor vseh slojev bi moral biti naključen, tako da imajo vsi v oklepaju verjetno možnost vključitve v vzorec. Na primer, dva udeleženca, Alex in David, sta stara 22 in 24 let. Izbor vzorca ne more izbirati drug na drugem na podlagi preferencialnega mehanizma. Oba bi morala imeti enake možnosti, da bosta izbrana iz svoje starostne skupine. Sloji bi lahko izgledali nekako takole:
| Strate (starost) | Število prebivalstva | Število, ki ga je treba vključiti v vzorec |
| 20–24 | 30.000 | 150 |
| 25–29 | 70.000 | 350 |
| 30–34 | 40.000 | 200 |
| 35–39 | 30.000 | 150 |
| 40–44 | 20.000 | 100 |
| > 44 | 10.000 | 50 |
| Skupaj | 200.000 | 1.000 |
S tabele je bilo prebivalstvo razdeljeno na starostne skupine. Na primer, 30.000 ljudi v starostnem obdobju od 20 do 24 let je izpit CFA opravilo leta 2016. S tem enakim deležem bo vzorčna skupina imela (30.000 ÷ 200.000) x 1.000 = 150 preizkuševalcev, ki sodijo v to skupino. Alex ali David - ali oba ali nobeden - sta lahko vključena med 150 naključnih udeležencev izpita vzorca.
Obstaja veliko več slojev, ki bi jih bilo mogoče sestaviti pri odločanju o velikosti vzorca. Nekateri raziskovalci lahko ob odločitvi, kako ustvariti vzorec, vključijo delovne funkcije, države, zakonski stan itd.
Primeri vzorcev
Po letu 2017 je bilo na svetu 7, 5 milijarde prebivalcev, od tega 49, 6% žensk in 50, 4% moških. Skupno število ljudi v kateri koli državi je lahko tudi velikost prebivalstva. Skupno število študentov v mestu se lahko šteje za populacijo, skupno število psov v mestu pa je tudi velikost populacije. Iz teh populacij se lahko v raziskovalne namene odvzamejo vzorci.
Po našem primeru izpita za CFA so raziskovalci lahko odvzeli vzorec 1.000 udeležencev CFA od skupno 200.000 udeležencev preizkušenj - populacije - in podali potrebne podatke o tej številki. Povprečna vrednost tega vzorca bi bila upoštevana za oceno povprečja opravljenih izpitov CFA, čeprav so se učili le manj kot 40 ur.
Odvzeta vzorčna skupina ne sme biti pristranska. To pomeni, da če povprečna vrednost vzorca od 1.000 udeležencev izpitov CFA znaša 50, mora biti tudi približno 50.000 prebivalcev med 200.000 preizkušanci.
Primerjajte naložbene račune × Ponudbe, ki so prikazane v tej tabeli, so iz partnerstev, od katerih Investopedia prejema nadomestilo. Ime ponudnika OpisSorodni pogoji
Branje v stratificirano naključno vzorčenje Stratificirano naključno vzorčenje je metoda vzorčenja, ki vključuje delitev populacije na manjše skupine, znane kot strati. več Kako delujejo preprosti naključni vzorci Preprost naključni vzorec je podmnožica statistične populacije, v kateri ima vsak član podskupine enako verjetnost, da bo izbran. Preprost naključni vzorec naj bi bil nepristranski prikaz skupine. več Opredelitev vzorčenja Vzorčenje je postopek, ki se uporablja pri statističnih analizah, v katerem skupina opazovanj izvleče večjo populacijo. več Reprezentativni vzorec se pogosto uporablja za ekstrapoliranje širših občutkov Reprezentativni vzorec je podmnožica populacije, ki odraža značilnosti celotne populacije. več Opredelitev Z-testa Z-test je statistični test, ki se uporablja za določitev, ali sta dve populacijski sredstvi različni, ko sta znani odstopanja in velikost vzorca. več Kaj je tabela umrljivosti? Tabela umrljivosti prikazuje stopnjo smrti v določeni populaciji v izbranem časovnem intervalu ali preživetje od rojstva do katere koli starosti. več partnerskih povezavpovezani članki
Finančna analiza
Kako deluje stratificirano naključno vzorčenje
Osnove trženja
Preprost naključni in stratificirani naključni vzorec: kakšna je razlika?
Finančna analiza
Prednosti in slabosti stratificiranega naključnega vzorčenja
Ekonomija
Reprezentativni vzorec v primerjavi z naključnim vzorcem: Kakšna je razlika?
Ekonomija
Preprost naključni vzorec: prednosti in slabosti
Ekonomija
Kakšne so prednosti uporabe preprostega naključnega vzorca za študij večje populacije?
