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 pristranskosti do določenega atributa.
Ključni odvzemi
- Vzorec se nanaša na manjšo, obvladljivo različico večje skupine ali podskupine večje populacije.
- Uporaba vzorcev omogoča raziskovalcem, da svoje študije izvajajo enostavno in pravočasno.
- 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.
- V 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 raziskovanje je izziv, zato se uporabljajo vzorci. Raziskovalci bodo morda imeli težave z dostopom 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 na moških, bi moral biti vzorec majhen odstotek moških, ki ustreza temu opisu. Podobno, če raziskovalna skupina izvede študijo vzorcev 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 po vsem svetu, je lahko dojemanje vsakega udeleženca izpita izredno mučno in zamudno. Dejansko bi do trenutka zbiranja in analiziranja podatkov iz prebivalstva 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 na loteriji 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 vzorci vsi moški ali vsi ženskega spola ali 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:
Iz tabele je bilo prebivalstvo razdeljeno v 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 pri odločanju, kako ustvariti vzorec, vključijo funkcije dela, 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 na 1.000 udeležencev izpitov CFA znaša 50, mora biti približno 50.000 prebivalcev od 200.000 udeležencev preizkusov.
Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.