7 Podstawowe pojęcia dotyczące pobierania próbek

Siedem podstawowych pojęć odnoszących się do pobierania próbek to: 1. Wszechświat / Populacja 2. Ramka próbkowania 3. Projekt próbkowania 4. Statystyka (-y) i parametr (-y) 5. Błąd próbkowania 6. Precyzja 7. Poziom zaufania i poziom istotności.

1. Wszechświat / ludność:

Ze statystycznego punktu widzenia termin "wszechświat" odnosi się do sumy elementów lub jednostek w dowolnym polu poszukiwań, podczas gdy termin "populacja" odnosi się do sumy pozycji, o których informacja jest pożądana. Atrybuty będące przedmiotem badań są określane jako cechy, a jednostki je posiadające nazywane są jednostkami podstawowymi.

Agregat takich jednostek jest ogólnie określany jako populacja. Zatem wszystkie jednostki w dowolnej dziedzinie badań stanowią wszechświat, a wszystkie jednostki elementarne (na podstawie jednej cechy lub więcej) stanowią populację. Dość często nie znajdujemy żadnej różnicy między populacją a wszechświatem i jako takie te dwa pojęcia są uważane za wymienne. Jednak badacz musi koniecznie dokładnie zdefiniować te terminy.

Populacja lub wszechświat może być skończony lub nieskończony. Mówi się, że populacja jest skończona, jeśli składa się z ustalonej liczby elementów, aby można ją było wyliczyć w całości. Na przykład populacja miasta, liczba gospodarstw domowych w wiosce, liczba pracowników w fabryce i liczba studentów na uniwersytecie są przykładami skończonej populacji. Symbol "N" jest zwykle używany do wskazania, ile jest elementów (lub elementów) w przypadku skończonej populacji.

Nieskończona populacja to populacja, w której teoretycznie niemożliwe jest obserwowanie wszystkich żywiołów. Zatem w nieskończonej populacji liczba pozycji jest nieskończona, tj. Nie możemy mieć pojęcia o całkowitej liczbie przedmiotów.

Na przykład liczba gwiazd na niebie, cząstki piasku na plaży morskiej i kamyki w korycie rzeki. Z praktycznego punktu widzenia termin "nieskończona populacja" jest używany dla populacji, której nie można wymienić w rozsądnym okresie czasu. W ten sposób wykorzystujemy teoretyczną koncepcję nieskończonej populacji jako przybliżenie bardzo dużej skończonej populacji.

2. Pobieranie próbek:

Jednostki elementarne lub grupa skupień takich jednostek może stanowić podstawę procesu pobierania próbek, w którym to przypadku są one nazywane jednostkami próbkowania. Lista zawierająca wszystkie takie jednostki próbkowania jest znana jako operacja próbkowania. Ramka próbkowania składa się z listy elementów, z których ma zostać pobrana próbka. Na przykład, można użyć książki telefonicznej jako ramki do przeprowadzania ankiety w mieście. Bez względu na ramy, powinien być dobrym reprezentantem populacji.

3. Projekt pobierania próbek:

Przykładowy projekt to określony plan pozyskiwania próbki z ramki do pobierania próbek. Odnosi się do techniki lub procedury, którą naukowiec zastosuje przy wyborze niektórych jednostek do pobierania próbek, z których pobierane są wnioski z populacji. Projekt pobierania próbek jest określany przed zgromadzeniem jakichkolwiek danych.

4. Statystyka (-y) i parametr (-y):

Statystyka jest cechą próbki, podczas gdy parametr jest cechą populacji. Tak więc, gdy opracowujemy z pomiarów pewne środki, takie jak średnia, mediana, tryb itd., Są one nazywane statystyką, ponieważ opisują charakterystykę próbki. Ale gdy takie środki opisują cechy populacji, są one znane jako parametry. Na przykład populacja oznacza (μ) jest parametrem, podczas gdy środek próbki (X) jest statystyką. Uzyskanie oszacowania parametru ze statystyk stanowi główny cel analizy próbkowania.

5. Błąd próbkowania:

Badanie dotyczące pobierania próbek implikuje badanie niewielkiej części populacji i jako takie naturalnie wystąpiłaby pewna niedokładność zebranych informacji. Ta niedokładność może być określana jako błąd próbkowania lub wariancja błędu. Innymi słowy, błędy próbkowania to błędy, które powstają w wyniku próbkowania i generalnie są przypadkowymi zmianami (w przypadku losowego próbkowania) w estymowanych próbkach wokół rzeczywistych wartości populacji. Można go numerycznie opisać jako:

Błąd próbkowania = błąd ramki + błąd szansy + błąd odpowiedzi.

6. Dokładność:

Precyzja to zakres, w którym średnia populacji (lub inne parametry) będzie leżeć zgodnie z niezawodnością określoną na poziomie ufności jako procent oszacowania ± lub jako wartość liczbowa. Na przykład, jeśli oszacowanie to Rs. 4000, a pożądana dokładność wynosi ± 4%, wtedy prawdziwa wartość nie będzie mniejsza niż Rs. 3840 i nie więcej niż Rs. 4160. Jest to zakres (od 3840 do R 4160), w którym powinna leżeć prawdziwa odpowiedź. Ale jeśli chcemy, aby oszacowanie nie odbiegało od rzeczywistej wartości o więcej niż Rs. 200 w dowolnym kierunku, w tym przypadku zakres byłby Rs. 3800 do Rs. 4200.

7. Poziom zaufania i poziom istotności:

Poziom pewności lub wiarygodności jest oczekiwany procent razy, gdy rzeczywista wartość będzie mieścić się w określonym limicie dokładności. Tak więc, jeśli przyjmujemy poziom ufności na poziomie 95%, to mamy na myśli 95 szans na 100 (lub 0, 95 na 1), że wyniki próby reprezentują prawdziwy stan populacji w określonym zakresie dokładności w porównaniu z pięcioma szansami w 100 (lub .05 w 1), że tak nie jest.

Precyzja to zakres, w którym odpowiedź może być różna i nadal możliwa do zaakceptowania; poziom ufności wskazuje na prawdopodobieństwo, że odpowiedź znajdzie się w tym przedziale, a poziom istotności wskazywał na prawdopodobieństwo, że odpowiedź znajdzie się poza tym zakresem. Należy pamiętać, że jeśli poziom ufności w 95 procentach, wówczas poziom istotności wyniesie (100-95), tj. 5 procent, jeśli poziom ufności 99 procent, poziom istotności wynosi (100-99). ), czyli 1%, i tak dalej.