Próba
Próbka odnosi się do mniejszej, łatwiejszej do zarządzania wersji większej grupy. Jest to podzbiór zawierający cechy większej populacji. Próbki są używane w testach statystycznych, gdy liczebność populacji jest zbyt duża, aby test obejmował wszystkich możliwych członków lub obserwacje. Próbka powinna reprezentować populację jako całość i nie może odzwierciedlać żadnego nastawienia do określonego atrybutu.
Kluczowe dania na wynos
- Próbka odnosi się do mniejszej, łatwiejszej do zarządzania wersji większej grupy lub podzbioru większej populacji.
- Korzystanie z próbek pozwala badaczom na łatwe i terminowe przeprowadzenie badań.
- Aby uzyskać obiektywną próbę, wybór musi być losowy, aby każdy z populacji miał równe i prawdopodobne szanse na dodanie do grupy próby.
- W prostym losowym próbkowaniu każda jednostka w populacji jest identyczna, podczas gdy losowe losowanie warstwowe dzieli całą populację na mniejsze grupy.
Zrozumienie próbek
Próbka to obiektywna liczba obserwacji pobranych z populacji. Zasadniczo, populacja to całkowita liczba osobników, zwierząt, przedmiotów, obserwacji, danych itp. Dowolnego danego podmiotu. Innymi słowy, próbka jest częścią, częścią lub frakcją całej grupy i działa jako podzbiór populacji. Próbki są używane w różnych warunkach, w których prowadzone są badania. Naukowcy, marketerzy, agencje rządowe, ekonomiści i grupy badawcze należą do tych, którzy wykorzystują próbki do swoich badań i pomiarów.
Wykorzystywanie całych populacji do badań wiąże się z wyzwaniami, dlatego używa się próbek. Naukowcy mogą mieć problemy z uzyskaniem łatwego dostępu do całych populacji. Ze względu na charakter niektórych badań naukowcy mogą mieć trudności z uzyskaniem potrzebnych im wyników w odpowiednim czasie. Dlatego ludzie, którzy prowadzą badania, używają próbek. Korzystanie z mniejszej liczby osób reprezentujących całą populację może nadal przynosić prawidłowe wyniki przy jednoczesnym ograniczeniu czasu i zasobów.
Próbki wykorzystywane przez badaczy powinny ściśle przypominać populację. Wszyscy uczestnicy próby powinni mieć te same cechy i cechy. Tak więc, jeśli badanie dotyczy mężczyzn z pierwszego roku studiów, próbka powinna stanowić niewielki odsetek mężczyzn, którzy pasują do tego opisu. Podobnie, jeśli grupa badawcza przeprowadzi badanie wzorców snu samotnych kobiet po 50. roku życia, próba powinna obejmować tylko kobiety w ramach tej grupy demograficznej.
Zastanów się nad zespołem naukowców, którzy chcą wiedzieć, ilu studentów studiowało na egzamin CFA przez mniej niż 40 godzin i nadal je zdało. Ponieważ ponad 200 000 osób przystępuje do egzaminu na całym świecie każdego roku, dotarcie do każdego uczestnika egzaminu może być wyjątkowo żmudne i czasochłonne. W rzeczywistości, zanim dane z populacji zostaną zebrane i przeanalizowane, minie kilka lat, co uczyni analizę bezwartościową, ponieważ pojawi się nowa populacja. Zamiast tego naukowcy mogą pobrać próbkę populacji i uzyskać dane z tej próbki.
Aby uzyskać obiektywną próbę, wybór musi być losowy, aby wszyscy w populacji mieli równe szanse na dodanie do grupy.
Aby uzyskać obiektywną próbę, wybór musi być losowy, aby każdy z populacji miał równe i prawdopodobne szanse na dodanie do grupy próby. Jest to podobne do losowania na loterii i stanowi podstawę do prostego losowego losowania.
Rodzaje próbkowania
Proste losowe pobieranie próbek
Proste losowe pobieranie próbek jest idealne, jeśli każda jednostka w populacji jest identyczna. Jeśli badaczom nie zależy na tym, czy ich badani pacjenci są płci męskiej czy żeńskiej, czy też kombinacją obu płci w jakiejś formie, proste losowe pobieranie próbek może być dobrą techniką selekcji.
Powiedzmy, że w 2016 r. Było 200 000 osób, które zdały egzamin CFA, z czego 40% stanowiły kobiety, a 60% mężczyźni. Losowa próba pobrana z populacji powinna zatem obejmować 400 kobiet i 600 mężczyzn dla łącznie 1000 osób badanych.
Ale co z przypadkami, w których ważna jest znajomość stosunku mężczyzn do kobiet, którzy zdali test po studiach trwających mniej niż 40 godzin? W tym przypadku lepsza była losowa próba warstwowa niż prosta próbka losowa.
Stratified Random Sampling
Ten rodzaj pobierania próbek, określany również jako proporcjonalne losowe pobieranie próbek lub losowe pobieranie kwot, dzieli całą populację na mniejsze grupy. Są to tak zwane warstwy. Ludzie w warstwach mają podobne cechy.
Co jeśli wiek był ważnym czynnikiem, który naukowcy chcieliby uwzględnić w swoich danych? Używając stratyfikowanej techniki losowego próbkowania, mogliby tworzyć warstwy lub warstwy dla każdej grupy wiekowej. Wybór z każdej warstwy musiałby być losowy, aby wszyscy w tym przedziale mieli szansę na włączenie do próby. Na przykład dwóch uczestników, Alex i David, mają odpowiednio 22 i 24 lata. Wybór próbki nie może wybierać jednego na drugim na podstawie jakiegoś mechanizmu preferencyjnego. Obaj powinni mieć równe szanse na wybór z ich grupy wiekowej. Warstwy mogą wyglądać mniej więcej tak:
Z tabeli populację podzielono na grupy wiekowe. Na przykład 30 000 osób w wieku od 20 do 24 lat przystąpiło do egzaminu CFA w 2016 r. Przy takim samym odsetku grupa próbna będzie miała (30 000 ÷ 200 000) x 1 000 = 150 osób, które należą do tej grupy. Alex lub David - lub jedno lub drugie - mogą zostać zaliczone do 150 losowych uczestników egzaminu w próbie.
Istnieje wiele innych warstw, które można skompilować przy podejmowaniu decyzji o wielkości próby. Niektórzy badacze mogą zapełnić funkcje pracy, kraje, stan cywilny itp. Osób biorących udział w teście przy podejmowaniu decyzji o utworzeniu próby.
Przykłady próbek
W 2017 r. Liczba ludności na świecie wynosiła 7, 5 mld, z czego 49, 6% to kobiety, a 50, 4% to mężczyźni. Łączna liczba osób w danym kraju może być także liczbą ludności. Całkowita liczba studentów w mieście może być traktowana jako populacja, a całkowita liczba psów w mieście jest również wielkością populacji. Próbki z tych populacji można pobrać do celów badawczych.
Zgodnie z naszym przykładem egzaminu CFA badacze mogli pobrać próbkę 1000 uczestników CFA z całkowitej liczby 200 000 osób badanych - populacji - i przeprowadzić wymagane dane dotyczące tej liczby. Średnia z tej próbki zostałaby wykorzystana do oszacowania średniej liczby osób zdających egzamin CFA, które zdały, mimo że studiowały tylko krócej niż 40 godzin.
Pobrana grupa próbek nie powinna być stronnicza. Oznacza to, że jeśli średnia próbki 1000 uczestników egzaminu CFA wynosi 50, średnia populacji 200 000 osób biorących udział w teście powinna również wynosić około 50.
Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.