Uzorkovanje je ... Definicija, vrste, metode i rezultati uzorkovanja

Često se događa da je potrebno analizirati određeni društveni fenomen i dobiti informacije o njemu. Takvi zadaci često se javljaju u statistikama i statističkim istraživanjima. Često je nemoguće provjeriti potpuno definiran društveni fenomen. Na primjer, kako saznati mišljenje stanovništva ili svih stanovnika određenog grada o bilo kojem pitanju? Pitati apsolutno svakoga gotovo je nemoguće i vrlo naporno. U takvim slučajevima trebamo uzorak. Upravo to je koncept na kojem se temelje gotovo sva istraživanja i analize.

Što je uzorkovanje

Pri analizi određenog društvenog fenomena potrebno je dobiti informacije o tome. Ako uzmete bilo koju studiju, možete vidjeti da nije svaka jedinica predmeta istraživanja predmet istraživanja i analize. U obzir se uzima samo određeni dio cjelokupnog agregata. Ovaj proces je uzorkovanje: kada se ispituju samo određene jedinice skupa.

Naravno, mnogo toga ovisi o vrsti uzorka. Ali postoje osnovna pravila. Najvažnije od njih navodi da bi odabir iz agregata trebao biti potpuno slučajan. Jedinice agregata koje će se koristiti ne bi trebale biti odabrane zbog bilo kojeg kriterija. Grubo rečeno, ako je potrebno prikupiti ukupnu populaciju određenog grada i izabrati samo muškarce, onda će u studiji biti pogrešaka, jer odabir nije bio slučajan, već odabran na temelju spola. Praktično sve metode uzorkovanja temelje se na ovom pravilu.

Pravila odabira

Da bi odabrana populacija odražavala osnovne kvalitete cjelokupnog fenomena, ona mora biti izgrađena u skladu s posebnim zakonima, pri čemu bi fokus trebao biti na sljedećim kategorijama:

• uzorak (uzorak);
• opća populacija;
• reprezentativnosti;
• pogreška reprezentativnosti;
• jedinica agregata;
• načine izgradnje uzorka.

Značajke uzorkovanja i uzorkovanja su sljedeće:

1. Svi dobiveni rezultati temelje se na matematičkim zakonima i pravilima, to jest, uz odgovarajuće istraživanje i uz odgovarajuće izračune, rezultati neće biti iskrivljeni na subjektivnoj osnovi.
2. Omogućuje brže dobivanje rezultata i manje vremena i resursa, proučavajući ne cijeli niz događaja, već samo dio njih.
3. Može se koristiti za proučavanje različitih predmeta: od specifičnih pitanja, primjerice, dobi, spola skupine od interesa do proučavanja javnog mnijenja ili razine materijalne podrške stanovništva.

Slučajno promatranje

Selektivno - ovo je statistička opservacija u kojoj se studija ne podvrgava čitavom skupu proučavanih, već samo određenog dijela odabranog na određeni način, a rezultati proučavanja ovog dijela primjenjuju se na cijeli skup. Ovaj se dio naziva skupom uzoraka. To je jedini način da se prouči veliki raspon predmeta istraživanja.

Ali selektivno promatranje može se koristiti samo u slučajevima kada je potrebno istražiti samo malu skupinu jedinica. Primjerice, prilikom ispitivanja omjera muškaraca i žena u svijetu koristit će se selektivno promatranje. Iz očiglednih razloga - nemoguće je uzeti u obzir svakog stanovnika našeg planeta.

Ali s istom studijom, ali ne svi stanovnici Zemlje, već određeni razred "A" u određenoj školi, određeni grad, određena zemlja, može bez selektivnog promatranja. Uostalom, sasvim je moguće analizirati cijeli niz predmeta istraživanja. Potrebno je brojati dječake i djevojčice ove klase - to će biti omjer.

Uzorak i populacija

Zapravo, sve nije tako teško kao što zvuči. U svakom predmetu istraživanja postoje dva sustava: opći i selektivni agregat. Što je ovo? Sve jedinice pripadaju generalu. I na uzorku - one jedinice ukupne populacije, koje su uzete za uzorak. Ako je sve učinjeno ispravno, odabrani dio će biti smanjeni raspored cjelokupne (opće) populacije.

Ako govorimo o općoj populaciji, možemo razlikovati samo dvije njegove vrste: definitivnu i neodređenu opću populaciju. Ovisi o tome je li poznat ukupan broj jedinica ovog sustava ili ne. Ako se radi o specifičnoj populaciji, tada će uzorak biti lakši jer se zna koji će postotak ukupnog broja jedinica biti uzorak.

Ovaj je trenutak vrlo potreban u istraživanju. Na primjer, ako je potrebno istražiti postotak loših konditorskih proizvoda u određenoj tvornici. Pretpostavimo da je populacija već definirana. Poznato je da ovo poduzeće godišnje proizvede 1000 konditorskih proizvoda. Ako napravite uzorak od 100 slučajnih konditorskih proizvoda iz ove tisuće i pošaljete ih na pregled, tada će pogreška biti minimalna. Grubo rečeno, 10% svih proizvoda bilo je predmet istraživanja, a prema rezultatima možemo, uzimajući u obzir pogrešku reprezentativnosti, govoriti o lošoj kvaliteti svih proizvoda.

A ako uzorak 100 konditorskih proizvoda iz neizvjesne opće populacije, gdje su zapravo, recimo, 1 milijun jedinica, onda je rezultat uzorka i sama studija kritično nevjerodostojna i netočna. Osjećate razliku? Stoga je sigurnost opće populacije u većini slučajeva iznimno važna i uvelike utječe na rezultat istraživanja.

Reprezentativnost agregata

Dakle, sada jedno od najvažnijih pitanja - koji bi trebao biti uzorak? Ovo je glavna točka studije. U ovoj fazi potrebno je izračunati uzorak i odabrati jedinice od ukupnog broja u njega. Agregat je ispravno odabran ako određena svojstva i karakteristike opće populacije ostanu u uzorku. To se zove reprezentativnost.

Drugim riječima, ako nakon odabira dio zadrži iste tendencije i osobine kao i cjelokupna količina istraživanog, tada se takav skup naziva reprezentativnim. Ali ne može svaki odabrani uzorak biti odabran iz reprezentativnog skupa. Postoje i takvi predmeti istraživanja, čije uzorkovanje jednostavno ne može biti reprezentativno. Tu nastaje pojam pogreške reprezentativnosti. Ali o tome ćemo govoriti detaljnije malo više.

Kako napraviti izbor

Dakle, da bi se povećala reprezentativnost, postoje tri osnovna pravila za uzorkovanje:

1. Najjedinstveniji pokazatelj broja uzorka je 20%. Statistički uzorak od 20% će gotovo uvijek dati rezultat što je moguće bliže stvarnosti. Istodobno, nema potrebe za prebacivanjem na većinu stanovništva. 20% uzorka je pokazatelj koji je razvijen u mnogim studijama. Dajemo malo više teorije. Što je uzorak veći, to je manja pogreška reprezentativnosti i točniji rezultat studije. Što je uzorak bliži općem broju jedinica, točniji i točniji će biti rezultati. Uostalom, ako istražite cijeli sustav, rezultat će biti 100%. Ali nema uzorka. To su studije u kojima se istražuje cijeli niz, sve jedinice, tako da nas ne zanima.
2. U slučaju neprikladnosti obrade 20% ukupne populacije dopušteno je proučavanje jedinica agregata u količini ne manjoj od 1001. To je također jedan od pokazatelja proučavanja niza predmeta istraživanja koji se razvio tijekom vremena. Naravno, to neće dati točne rezultate s velikim nizom istraživanja, ali će ga dovesti što je moguće bliže mogućoj točnosti uzorkovanja.
3. U statistici postoje mnoge formule i tabelirane tablice. Ovisno o predmetu istraživanja i kriteriju uzorka, svrsishodnost odabira jedne ili druge formule. No ova se stavka koristi u složenim i višestupanjskim istraživanjima.
   

Pogreška (pogreška) reprezentativnosti

Glavna značajka kvalitete odabranog uzorka je pojam „granice pogreške“. Što je ovo? To su određena odstupanja između pokazatelja selektivnog i kontinuiranog promatranja. U smislu pogreške, reprezentativnost se dijeli na pouzdanu, običnu i približnu. Drugim riječima, dopuštena su odstupanja do 3%, od 3 do 10%, odnosno od 10 do 20%. Iako je u statistici poželjno da pogreška ne prelazi 5-6%. Inače, postoji razlog za razgovor o nedostatku reprezentativnosti uzorka. Da bi se izračunala pogreška reprezentativnosti i kako ona utječe na uzorak ili opću populaciju, uzimaju se u obzir mnogi čimbenici:

1. Vjerojatnost s kojom trebate dobiti točan rezultat.
2. Broj jedinica uzorka. Kao što je ranije spomenuto, što će manje jedinica biti uzorak, veća će biti pogreška reprezentativnosti i obratno.
3. Homogenost ispitivane populacije. Što je agregat heterogeniji, to je veća pogreška reprezentativnosti. Sposobnost agregata da bude reprezentativna ovisi o homogenosti svih njezinih sastavnih jedinica.
4. Metoda odabira jedinica u uzorku.

U posebno specificiranim studijama, postotna pogreška srednje vrijednosti obično daje sam istraživač na temelju programa promatranja i prema podacima iz prethodnih studija. U pravilu se smatra da je granična pogreška uzorkovanja (pogreška reprezentativnosti) unutar 3-5%.

Više nije uvijek bolje

Također je vrijedno zapamtiti da je glavna stvar u organiziranju selektivnog promatranja da se njegov volumen dovede do prihvatljivog minimuma. U tom slučaju ne treba nastojati prekomjerno smanjivati ​​granice pogreške uzorkovanja, jer to može dovesti do neopravdanog povećanja količine podataka o uzorku i, posljedično, do povećanja troškova uzorkovanja.

Istodobno nije moguće pretjerano povećati veličinu pogreške reprezentativnosti. Doista, u ovom slučaju, iako će doći do smanjenja volumena uzorka, to će dovesti do pogoršanja pouzdanosti dobivenih rezultata.

Koja se pitanja obično postavljaju istraživaču

Svaka studija, ako je provedena, je za neku svrhu i za neke rezultate. Prilikom provođenja selektivne studije, u pravilu se postavljaju početna pitanja:

1. Određivanje potrebnog broja jedinica uzorka, odnosno broja jedinica koje će se istražiti. Osim toga, za preciznu studiju, ukupnost treba biti reprezentativna.
2. Izračunavanje pogreške reprezentativnosti s utvrđenom razinom vjerojatnosti. Odmah je vrijedno napomenuti da se selektivno istraživanje ne događa s razinom vjerojatnosti od 100%. Ako tijelo koje je provelo istraživanje određenog segmenta tvrdi da su njihovi rezultati točni s vjerojatnošću od 100%, onda je to netočno. Dugotrajna praksa već je utvrdila postotak vjerojatnosti ispravno provedene selektivne studije. Ova brojka iznosi 95,4%.
   

Metode odabira jedinica istraživanja u uzorku

Nije svaki uzorak reprezentativan. Ponekad je isti znak različito izražen u cjelini iu svom dijelu. Kako bi se postigli zahtjevi reprezentativnosti, preporučljivo je koristiti različite tehnike uzorkovanja. Štoviše, uporaba jedne ili druge metode ovisi o specifičnim okolnostima. Među takvim metodama izrade uzorka su:

• slučajni odabir;
• mehanički odabir;
• tipičan odabir;
• serijski (uzgojni) izbor.

Nasumično uzorkovanje je sustav mjera usmjerenih na slučajno uzorkovanje populacijskih jedinica, kada je vjerojatnost ulaska u uzorak jednaka za sve jedinice opće populacije. Ova je tehnika prikladna za primjenu samo u slučaju homogenosti i malog broja svojstvenih svojstava. U suprotnom, neke karakteristike su izložene riziku da se ne odražavaju u uzorku. Znakovi slučajnog odabira podupiru sve druge metode uzorkovanja.

Kada se mehanički odabir jedinica provodi u određenom intervalu. Ako je potrebno formirati uzorak određenih zločina, svaka 5., 10. ili 15. kartica može se povući iz svih statističkih zapisa zabilježenih kaznenih djela, ovisno o njihovom ukupnom broju i raspoloživim veličinama uzorka. Nedostatak ove metode je u tome što je prije uzorkovanja potrebno imati potpuni prikaz agregatnih jedinica, a zatim se mora izvršiti rangiranje i tek nakon toga moguće je provesti uzorak u određenom intervalu. Ova metoda traje puno vremena, tako da se često ne koristi.

Tipična (zonirana) selekcija je vrsta uzorkovanja, u kojoj se opća populacija dijeli na homogene skupine prema određenom atributu. Ponekad istraživači umjesto "skupina" koriste druge pojmove: "područja" i "zone". Zatim se iz svake skupine u slučajnom redoslijedu odabere određeni broj jedinica proporcionalno težini grupe u ukupnoj populaciji. Tipičan odabir se često provodi u nekoliko faza.

Serijski odabir je metoda u kojoj se odabir jedinica provodi u skupinama (serijama), a sve jedinice odabrane skupine (serije) podliježu ispitivanju. Prednost ove metode je u tome što je ponekad teže odabrati pojedinačne jedinice nego niz, na primjer, kada proučavamo osobu koja služi kaznu. Unutar odabranih područja, zona, primjenjuje se proučavanje svih jedinica bez iznimke, na primjer, proučavanje svih osoba koje izdržavaju kaznu u određenoj ustanovi.