Populația statistică- un set de unitati cu masa, tipicitatea, omogenitatea calitativa si prezenta variatiei.
Populația statistică este formată din obiecte existente material (lucrători, întreprinderi, țări, regiuni), este un obiect.
Unitate agregată- fiecare unitate specifică a populaţiei statistice.
Una și aceeași populație statistică poate fi omogenă într-un atribut și eterogenă în altul.
Uniformitate calitativă- asemănarea tuturor unităților agregatului dintr-un anumit motiv și diferența pentru toate celelalte.
Într-o populație statistică, diferențele dintre o unitate a populației și alta sunt adesea de natură cantitativă. Modificările cantitative ale valorilor unei caracteristici a diferitelor unități ale populației se numesc variație.
Variația unei caracteristici- o modificare cantitativă a unei trăsături (pentru o trăsătură cantitativă) în timpul trecerii de la o unitate a populației la alta.
Semn este o proprietate, trăsătură caracteristică sau altă trăsătură a unităților, obiectelor și fenomenelor care poate fi observată sau măsurată. Semnele sunt împărțite în cantitative și calitative. Se numește varietatea și variabilitatea valorii trăsăturii în unități individuale ale populației variație.
Caracteristicile atributive (calitative) nu se pretează la exprimare numerică (compunerea populației pe sexe). Caracteristicile cantitative sunt exprimate numeric (compunerea populației pe vârstă).
Index- Aceasta este o caracteristică generalizantă cantitativ calitativă a oricărei proprietăți a unităților sau a unui set de obiective în condiții specifice de timp și loc.
Tabloul de punctaj Este un set de indicatori care reflectă în mod cuprinzător fenomenul studiat.
De exemplu, salariul este studiat:Baza este un set de date obținute ca urmare a măsurării uneia sau mai multor caracteristici. Setul de obiecte observat efectiv, reprezentat statistic printr-un număr de observații ale unei variabile aleatorii, este prelevarea de probe, și existent ipotetic (conjecturat) - populatia generala... Populația generală poate fi finită (numărul de observații N = const) sau infinit ( N = ∞), iar un eșantion din populația generală este întotdeauna rezultatul unui număr limitat de observații. Numărul de observații care formează un eșantion se numește marime de mostra... Dacă dimensiunea eșantionului este suficient de mare ( n → ∞) se ia în considerare eșantionul mare altfel se numește probă volum limitat... Se ia în considerare eșantionul mic dacă, la măsurarea unei variabile aleatoare unidimensionale, dimensiunea eșantionului nu depășește 30 ( n<= 30 ), iar la măsurarea mai multor ( k) caracteristici în spațiul multidimensional, raportul n La k mai puțin decât 10 (n/k< 10) ... Formele eșantionului intervalul de variație dacă membrii săi sunt statistici ordinale, adică valorile eșantionului unei variabile aleatorii NS sunt sortate în ordine crescătoare (clasate), valorile caracteristicii sunt numite Opțiuni.
Exemplu... Aproape același set de obiecte selectat aleatoriu - băncile comerciale dintr-un district administrativ al Moscovei, poate fi considerat ca un eșantion din populația generală a tuturor băncilor comerciale din acest district și ca un eșantion din populația generală a tuturor băncilor comerciale din Moscova , precum și un eșantion de la băncile comerciale ale țării și etc.
Fiabilitatea concluziilor statistice și interpretarea semnificativă a rezultatelor depind de reprezentativitate prelevarea de probe, adică completitudinea și adecvarea reprezentării proprietăților populației generale, în raport cu care acest eșantion poate fi considerat reprezentativ. Studiul proprietăților statistice ale unei populații poate fi organizat în două moduri: folosind continuuși discontinuu. Observație continuă prevede un studiu asupra tuturor unitati studiat agregatul, A observație discontinuă (selectivă).- doar părți din ea.
1. selecție aleatorie simplă, în care obiectele sunt extrase aleatoriu dintr-o populație generală de obiecte (de exemplu, folosind un tabel sau un generator de numere aleatorii), fiecare dintre eșantioanele posibile având probabilitate egală. Astfel de probe sunt numite aleatoriu adecvat;
2. selecție ușoară folosind o procedură obișnuită se realizeaza folosind o componenta mecanica (de exemplu, data, ziua saptamanii, numarul apartamentului, litera alfabetului etc.) iar mostrele obtinute in acest mod se numesc mecanic;
3. stratificat selecţia constă în faptul că populaţia generală a volumului este subdivizată în submulţimi sau straturi (straturi) ale volumului astfel încât. Straturile sunt obiecte omogene din punct de vedere al caracteristicilor statistice (de exemplu, populația este împărțită în straturi pe grupe de vârstă sau clasă socială; întreprinderi - pe industrie). În acest caz, eșantioanele sunt numite stratificat(in caz contrar, stratificat, tipic, zonat);
4.metode serial selecția este folosită pentru a forma serial sau mostre imbricate... Sunt convenabile dacă este necesară examinarea imediată a unui „bloc” sau a unei serii de obiecte (de exemplu, un lot de mărfuri, produse dintr-o anumită serie sau populația din diviziunea administrativ-teritorială a țării). Selectarea loturilor poate fi efectuată într-un mod pur aleatoriu sau mecanic. În acest caz, se efectuează un control complet al unui anumit lot de mărfuri sau al unei întregi unități teritoriale (cladire de locuit sau cartier);
5. combinate selecția (în trepte) poate combina mai multe metode de selecție simultan (de exemplu, stratificată și aleatorie sau aleatorie și mecanică); se numeste un astfel de esantion combinate.
De minte distinge între selecția individuală, de grup și combinată. La selecție individualăîn eșantion sunt selectate unități individuale ale populației generale, cu selecția grupului- grupuri (serii) de unități calitativ omogene și selecție combinată presupune o combinație între primul și al doilea tip.
De metodă selecție distinge repetate si nerepetate probă.
Nerepetabil se numește selecție, în care unitatea care a intrat în eșantion nu revine la populația inițială și nu participă la selecția ulterioară; în timp ce numărul de unităţi din populaţia generală N este redus în procesul de selecție. La repetate selecţie prinsîn eșantion, unitatea după înregistrare este returnată populației generale și, astfel, își păstrează o șansă egală, alături de alte unități, de a fi utilizată în continuarea procedurii de selecție; în timp ce numărul de unităţi din populaţia generală N rămâne neschimbată (metoda este rar folosită în cercetarea socio-economică). Cu toate acestea, cu un mare N (N → ∞) formule pentru nerepetabil selecţiile se apropie de cele pentru repetate selecția și aproape mai des sunt folosite cele din urmă ( N = const).
Concluziile statistice ale studiului se bazează pe distribuția unei variabile aleatoare, în timp ce valorile observate (x 1, x 2, ..., x n) se numesc realizări ale variabilei aleatoare NS(n este dimensiunea eșantionului). Distribuția unei variabile aleatoare în populația generală este teoretică, ideală, iar analogul eșantionului este empiric distributie. Unele distribuții teoretice sunt date analitic, i.e. al lor Opțiuni determinați valoarea funcției de distribuție în fiecare punct din spațiul valorilor posibile ale variabilei aleatoare. Pentru un eșantion, funcția de distribuție este dificil de determinat și, uneori, imposibilă Opțiuni sunt estimate din date empirice și apoi sunt substituite într-o expresie analitică care descrie distribuția teoretică. În acest caz, ipoteza (sau ipoteză) despre tipul de distribuție poate fi atât statistic corect, cât și eronat. Dar, în orice caz, distribuția empirică reconstruită din eșantion o caracterizează doar aproximativ pe cea adevărată. Cei mai importanți parametri de distribuție sunt valorea estimatași varianță.
Prin natura lor, distribuțiile sunt continuuși discret... Cea mai cunoscută distribuție continuă este normal... Analogi selectivi ai parametrilor și pentru ei sunt: valoarea medie și varianța empirică. Dintre cele discrete în cercetarea socio-economică, cele mai des folosite alternativă (dihotomică) distributie. Parametrul așteptării matematice a acestei distribuții exprimă valoarea relativă (or acțiune) unități ale populației care au trăsătura studiată (se indică printr-o literă); proporţia populaţiei care nu are această caracteristică se notează cu literă q (q = 1 - p)... Varianta distribuției alternative are și un analog empiric.
Caracteristicile parametrilor de distribuție se calculează în moduri diferite în funcție de tipul de distribuție și de metoda de selectare a unităților populației. Cele principale pentru distribuțiile teoretice și empirice sunt date în tabel. 9.1.
Fracția probei k n este raportul dintre numărul de unități ale eșantionului și numărul de unități ale populației generale:
k n = n / N.
Fracția de probă w Este raportul unităților cu caracteristica studiată X la dimensiunea eșantionului n:
w = n n / n.
Exemplu.Într-un lot de mărfuri ce conține 1000 de unități, cu o probă de 5%. fracția de probă k nîn valoare absolută este de 50 de unități. (n = N * 0,05); dacă în acest eșantion se găsesc 2 produse defecte, atunci rata selectivă a deșeurilor w va fi 0,04 (w = 2/50 = 0,04 sau 4%).
Deoarece populația eșantion este diferită de populația generală, atunci erori de eșantionare.
Tabelul 9.1 Parametrii de bază ai populației generale și eșantionului
Pentru orice (solide și selective) pot apărea erori de două tipuri: înregistrare și reprezentativitate. Erori înregistrare poate avea Aleatoriuși sistematic caracter. Aleatoriu erorile sunt alcătuite din multe cauze diferite de necontrolat, sunt neintenționate și, de obicei, se echilibrează reciproc (de exemplu, modificări ale citirilor instrumentului în timpul fluctuațiilor de temperatură din încăpere).
Sistematic erorile sunt tendențioase, deoarece încalcă regulile de selectare a obiectelor din eșantion (de exemplu, abateri ale măsurătorilor la modificarea setării dispozitivului de măsurare).
Exemplu. Pentru a evalua statutul social al populației din oraș, se preconizează examinarea a 25% dintre familii. Dacă, în același timp, alegerea fiecărui al patrulea apartament se bazează pe numărul său, atunci există pericolul de a selecta toate apartamentele de un singur tip (de exemplu, apartamente cu o cameră), ceea ce va produce o eroare sistematică și va distorsiona. rezultatele; alegerea numărului apartamentului după lot este mai de preferat, deoarece eroarea va fi accidentală.
Erori reprezentative sunt inerente doar observației selective, nu pot fi evitate și apar ca urmare a faptului că eșantionul nu reproduce în totalitate populația generală. Valorile indicatorilor obținuți din eșantion diferă de indicatorii acelorași valori în populația generală (sau obținute prin observare continuă).
Eroare de observare a probei este diferența dintre valoarea parametrului în populația generală și valoarea eșantionului acestuia. Pentru valoarea medie a unei caracteristici cantitative, aceasta este egală cu:, iar pentru o cotă (caracteristică alternativă) -.
Erorile de eșantionare sunt caracteristice numai observațiilor eșantionate. Cu cât aceste erori sunt mai mari, cu atât distribuția empirică diferă de cea teoretică. Parametrii distribuției empirice sunt valori aleatorii, prin urmare, erorile de eșantionare sunt, de asemenea, valori aleatorii, pot lua valori diferite pentru diferite eșantioane și, prin urmare, este obișnuit să se calculeze eroare medie.
Eroare medie de eșantionare există o valoare care exprimă abaterea standard a mediei eșantionului de la așteptarea matematică. Această valoare, sub rezerva principiului selecției aleatorii, depinde în primul rând de dimensiunea eșantionului și de gradul de variație al caracteristicii: cu cât variația caracteristicii (și, prin urmare, valoarea) este mai mică și cu atât este mai mică valoarea eroare medie de eșantionare. Raportul dintre variațiile populației generale și eșantionului este exprimat prin formula:
acestea. pentru suficient de mare, putem presupune că. Eroarea medie de eșantionare arată posibilele abateri ale parametrului populației eșantionului față de parametrul populației generale. Masa 9.2 prezintă expresii pentru calcularea erorii medii de eșantionare pentru diferite metode de organizare a observației.
Tabelul 9.2 Eroarea medie (m) a mediei și proporția eșantionului pentru diferite tipuri de eșantion
Unde este media varianțelor eșantionului intragrup pentru o caracteristică continuă;
Media variațiilor acțiunilor intra-grup;
- numărul de serii selectate, - numărul total de serii;
,
unde este media seriei --a;
- media generală pentru întregul eșantion pentru o caracteristică continuă;
,
unde este ponderea caracteristicii din seria a treia;
- cota totală a funcției în întregul eșantion.
Cu toate acestea, valoarea erorii medii poate fi apreciată numai cu o anumită probabilitate P (P ≤ 1). Lyapunov A.M. a demonstrat că distribuția mediilor eșantionului și, prin urmare, abaterile lor de la media generală, pentru un număr suficient de mare, respectă aproximativ legea distribuției normale, cu condiția ca populația generală să aibă o medie finită și varianță limitată.
Matematic, această afirmație pentru medie este exprimată astfel:
iar pentru fracție, expresia (1) va lua forma:
Unde 
-
există eroare marginală de eșantionare, care este un multiplu al erorii medii de eșantionare ,
iar factorul de multiplicitate este testul Student („factor de încredere”) propus de SUA. Gosset (alias „Student”); valorile pentru diferite dimensiuni ale eșantionului sunt stocate într-un tabel special.
Prin urmare, expresia (3) poate fi citită astfel: cu probabilitate P = 0,683 (68,3%) se poate susține că diferența dintre eșantion și media generală nu va depăși o valoare a erorii medii m (t = 1), cu probabilitate P = 0,954 (95,4%)- că nu va depăşi valoarea a două erori medii m (t = 2), cu probabilitate P = 0,997 (99,7%)- nu va depăși trei valori m (t = 3). Astfel, determină probabilitatea ca această diferență să depășească de trei ori eroarea medie nivel de eroare si nu mai este 0,3% .
Masa 9.3 prezintă formulele de calcul al erorii marginale de eșantionare.
Tabelul 9.3 Eroarea marginală (D) a eșantionului pentru media și proporția (p) pentru diferite tipuri de observare a eșantionului
Scopul final al observației selective este de a caracteriza populația generală. Pentru dimensiunile mici ale eșantionului, estimările empirice ale parametrilor (și) se pot abate semnificativ de la valorile lor adevărate (și). Prin urmare, devine necesar să se stabilească limitele în care se află adevăratele valori (și) pentru valorile eșantionului parametrilor (și).
Interval de încredere al oricărui parametru θ al populației generale se numește un interval aleator de valori ale acestui parametru, care cu o probabilitate apropiată de 1 ( fiabilitate) conține valoarea adevărată a acestui parametru.
Eroare marginală prelevarea de probe Δ vă permite să determinați valorile limită ale caracteristicilor populației generale și ale acestora intervale de încredere care sunt egale:
Concluzie interval de încredere obținută prin scădere eroare marginală din media eșantionului (share), iar cea superioară prin adăugarea acestuia.
Interval de încredere pentru medie, folosește eroarea marginală de eșantionare și pentru un anumit nivel de încredere este determinat de formula:
Aceasta înseamnă că cu o probabilitate dată R, care se numește nivelul de încredere și este determinat în mod unic de valoare t, se poate argumenta că adevărata valoare a mediei se află în intervalul de la 
, iar valoarea adevărată a fracției este în intervalul de la
Când se calculează intervalul de încredere pentru trei niveluri de încredere standard P = 95%, P = 99% și P = 99,9% valoarea este selectată de. Aplicații în funcție de numărul de grade de libertate. Dacă dimensiunea eșantionului este suficient de mare, atunci valorile corespunzătoare acestor probabilități t sunt egale: 1,96, 2,58 și 3,29 ... Astfel, eroarea marginală de eșantionare face posibilă determinarea valorilor limită ale caracteristicilor populației generale și a intervalelor de încredere ale acestora:
Distribuția rezultatelor observației selective către populația generală în cercetarea socio-economică are propriile sale caracteristici, deoarece necesită completitudinea reprezentativității tuturor tipurilor și grupurilor sale. Baza posibilității unei astfel de distribuții este calculul eroare relativă:
Unde Δ % - eroare relativă de eșantionare marginală; ,.
Există două metode principale de extindere a observației prin eșantion la populația generală: conversie directă și metoda coeficienților.
Esenta conversie directă constă în înmulţirea valorii medii a eşantionului !! \ overline (x) cu mărimea populaţiei generale.
Exemplu... Să se estimeze numărul mediu de copii mici din oraș printr-o metodă de eșantionare și să fie o persoană. Dacă în oraș sunt 1000 de familii tinere, atunci numărul de locuri necesare în creșele municipale se obține prin înmulțirea acestei medii cu mărimea populației generale N = 1000, adică. se va ridica la 1200 de locuri.
Metoda cotelor se recomanda folosirea in cazul in care se efectueaza observatia selectiva pentru a clarifica datele de observatie continua.
În acest caz, se utilizează formula:
unde toate variabilele sunt mărimea populației:
Atunci când se planifica o observație de eșantion cu o valoare predeterminată a erorii de eșantionare admisibile, este necesar să se estimeze corect marime de mostra... Acest volum poate fi determinat pe baza erorii admisibile în observarea eșantionului pe baza unei probabilități date care garantează valoarea admisibilă a nivelului de eroare (ținând cont de modul de organizare a observației). Formulele pentru determinarea mărimii eșantionului necesar n sunt ușor de obținut direct din formulele pentru eroarea marginală de eșantionare. Deci, din expresia pentru eroarea marginală:
dimensiunea eșantionului este direct determinată n:
Această formulă arată că odată cu descreșterea erorii marginale de eșantionare Δ mărimea eșantionului necesar crește semnificativ, ceea ce este proporțional cu varianța și pătratul testului Studentului.
Pentru o metodă specifică de organizare a observației, dimensiunea eșantionului necesar este calculată în conformitate cu formulele date în tabel. 9.4.
Exemplul 1. Calculul mediei și al intervalului de încredere pentru o caracteristică cantitativă continuă.
Pentru a evalua viteza de decontare cu creditorii, banca a efectuat un eșantion aleatoriu de 10 documente de plată. Valorile lor s-au dovedit a fi egale (în zile): 10; 3; 15; 15; 22; 7; opt; 1; 19; douăzeci.
Necesar cu probabilitate P = 0,954 determina eroarea marginală Δ media eșantionului și limitele de încredere pentru timpul mediu al calculelor.
Soluţie. Valoarea medie se calculează utilizând formula din tabel. 9.1 pentru un eșantion
Varianța este calculată prin formula din tabel. 9.1.
Eroarea pătratică medie a zilei.
Eroarea medie este calculată prin formula:
acestea. media este x ± m = 12,0 ± 2,3 zile.
Fiabilitatea mediei a fost
Eroarea limitativă este calculată prin formula din tabel. 9.3 pentru reeșantionare, deoarece dimensiunea populației este necunoscută, și pt P = 0,954 nivel de încredere.
Astfel, valoarea medie este egală cu `x ± D =` x ± 2m = 12,0 ± 4,6, adică. valoarea sa reală variază de la 7,4 la 16,6 zile.
Folosind tabelul Studentului. Aplicația ne permite să concluzionăm că pentru n = 10 - 1 = 9 grade de libertate, valoarea obținută este fiabilă cu un nivel de semnificație de 0,001 GBP, adică valoarea medie obținută este semnificativ diferită de 0.
Exemplul 2. Estimarea probabilității (cota generală) p.
Cu o metodă de eșantionare mecanică de anchetă a statutului social a 1000 de familii, a fost relevat că ponderea familiilor cu venituri mici a fost w = 0,3 (30%)(eșantionul a fost 2% , adică n/N = 0,02). Necesar cu un nivel de încredere p = 0,997 determina indicatorul R familii cu venituri mici din întreaga regiune.
Soluţie. Conform valorilor prezentate ale funcției Ф (t) găsiți pentru un anumit nivel de încredere P = 0,997 sens t = 3(vezi formula 3). Eroare partajare marginală w determinate de formula din tabel. 9.3 pentru eșantionarea nerepetitivă (prelevarea mecanică este întotdeauna nerepetitivă):
Eroarea relativă marginală de eșantionare în % va fi:
Probabilitatea (ponderea generală) a familiilor cu venituri mici din regiune va fi p = w ± Δ w, iar limitele de încredere p sunt calculate pe baza dublei inegalități:
w - Δ w ≤ p ≤ w - Δ w, adică adevărata valoare a lui p se află în:
0,3 — 0,014 < p <0,3 + 0,014, а именно от 28,6% до 31,4%.
Astfel, cu o probabilitate de 0,997, se poate argumenta că ponderea familiilor cu venituri mici dintre toate familiile din regiune variază de la 28,6% la 31,4%.
Exemplul 3. Calculul mediei și al intervalului de încredere pentru o caracteristică discretă specificată de o serie de intervale.
Masa 9.5. se dă repartizarea comenzilor pentru producerea comenzilor după momentul îndeplinirii lor de către întreprindere.
Tabelul 9.5 Distribuția observațiilor în funcție de momentul aparițieiSoluţie. Timpul mediu de executare a comenzii este calculat prin formula:
Perioada medie va fi:
= (3 * 20 + 9 * 80 + 24 * 60 + 48 * 20 + 72 * 20) / 200 = 23,1 luni.
Primim același răspuns dacă folosim datele de pe p i din penultima coloană a tabelului. 9.5 folosind formula:
Rețineți că mijlocul intervalului pentru ultima gradație se găsește prin completarea artificială a acestuia cu lățimea intervalului gradației anterioare egală cu 60 - 36 = 24 luni.
Varianța este calculată prin formulă
Unde x i- mijlocul rândului de interval.
Prin urmare !! \ sigma = \ frac (20 ^ 2 + 14 ^ 2 + 1 + 25 ^ 2 + 49 ^ 2) (4) și eroarea pătratică medie.
Eroarea medie este calculată folosind formula lunii, adică media este !! \ overline (x) ± m = 23,1 ± 13,4.
Eroarea limită este calculată prin formula din tabel. 9,3 pentru reeșantionare, deoarece dimensiunea populației este necunoscută, pentru nivelul de încredere 0,954:
Deci media este:
acestea. valoarea sa reală variază de la 0 la 50 de luni.
Exemplul 4. Pentru a determina viteza decontărilor cu creditorii ai N = 500 de întreprinderi ale unei corporații într-o bancă comercială, este necesar să se efectueze un studiu prin metoda selecției aleatorii nerepetate. Determinați dimensiunea necesară a eșantionului n astfel încât, cu o probabilitate de P = 0,954, eroarea eșantionului mediu să nu depășească 3 zile, dacă estimările studiului au arătat că abaterea standard s a fost de 10 zile.
Soluţie... Pentru a determina numărul de studii necesare n, vom folosi formula pentru selecția repetată din tabel. 9.4:
În ea, valoarea lui t este determinată de la nivelul de încredere P = 0,954. Este egal cu 2. Pătratul mediu s = 10, dimensiunea populației generale este N = 500, iar eroarea marginală a mediei este Δ x = 3. Înlocuind aceste valori în formulă, obținem:
acestea. este suficient să se facă un eșantion de 41 de întreprinderi pentru a estima parametrul necesar – viteza decontărilor cu creditorii.
100 RUR bonus la prima comandă
Selectați tipul de muncă Lucrări de diplomă Lucrări pe termen Rezumat Teză de master Raport de practică Articol Raport Revizuire Lucrare de examinare Monografie Rezolvarea problemelor Plan de afaceri Răspunsuri la întrebări Lucrări creative Eseuri Desen Eseuri Traducere Prezentări Dactilografiere Altele Creșterea unicității textului Teză de doctorat Lucrări de laborator Ajutor on-line
Aflați prețul
Populația generală este întreaga populație statistică de obiecte și/sau fenomene ale vieții sociale studiate prin metoda de eșantionare care au caracteristici calitative sau variabile cantitative comune.
Numărul total de obiecte de observație (oameni, gospodării, întreprinderi, așezări etc.) cu un anumit set de caracteristici (sex, vârstă, venit, număr, cifră de afaceri etc.), limitat în spațiu și timp. Exemple de populații:
- Toți locuitorii Moscovei (10,6 milioane de oameni conform recensământului din 2002)
- bărbați moscoviți (4,9 milioane de persoane conform recensământului din 2002)
- Persoane juridice din Rusia (2,2 milioane la începutul anului 2005)
- Puncte de vânzare cu amănuntul de produse alimentare (20 mii la începutul anului 2008), etc.
Definiția corectă a lui G.S. iar caracteristicile sale sunt extrem de importante pentru alegerea designului cercetării - o strategie pentru construirea unui eșantion reprezentativ ( cm.). Cele mai importante caracteristici ale G.S. sunt volumul acestuia și disponibilitatea elementelor pentru definire.
Din punct de vedere al volumului, se obișnuiește să se distingă G.S finit și infinit. Această împărțire este pur tehnică, se datorează particularităților procedurilor de estimare a volumului și erorilor unui eșantion probabilistic (aleatoriu) reprezentativ. Cele finale sunt considerate a fi GS, al căror număr este comparabil cu dimensiunea eșantionului. Dacă dimensiunea eșantionului depășește câteva procente din dimensiunea populației, eroarea de eșantionare trebuie estimată corectată pentru dimensiunea populației.
G.S. se numesc infinite, al căror volum, în comparație cu volumul unui eșantion reprezentativ aleatoriu, este incomensurabil de mare. Strict vorbind, toți G.S. în științele sociale sunt finite (chiar dacă numărul lor este de câteva miliarde), dar în practică G.S. poate fi considerat infinit dacă dimensiunea eșantionului care oferă un nivel acceptabil de eroare nu depășește 1-2% din dimensiunea acestuia. Uneori, conceptul de infinit este asociat direct cu volumul GS, de exemplu, mai mult de o sută de mii de obiecte.
GS, aparținând cărora este evidentă sau ușor de stabilit, se numesc specifice. Pentru specificul G.S. este ușor să determinați volumul și să obțineți o listă relativ completă a elementelor lor - cadrul de eșantionare (vezi. Cadru de eșantionare). De exemplu, o listă cu adulții dintr-un oraș poate fi obținută de la biroul de adrese, iar listele cu studenții dintr-un oraș mare pot fi obținute de la universități. Dacă un anumit G.C. este foarte mare (de exemplu, populația unei țări), se pot obține liste pentru toate părțile sale structurale. Construirea unui eșantion reprezentativ de ( cm.) pentru anumite G.S. tehnic întotdeauna posibil; problemele pot apărea din cauza lipsei de timp, personal calificat sau resurse materiale.
GS, care aparțin căreia pot fi stabilite doar ca urmare a unor proceduri țintite sau cercetări speciale, sunt numite ipotetice. La un astfel de G.S. includ, de exemplu, publicul QMS (este imposibil să aflați dacă o persoană a văzut o anumită reclamă fără a-l întreba despre aceasta), iubitorii anumitor tipuri de pești de acvariu, experți într-o problemă îngustă etc. Pentru a determina volumul unor ipotetice G.S. este nevoie şi de cercetări speciale. Capacitatea de a construi un eșantion reprezentativ de ( cm.) pentru ipotetica G.S. volum mare în multe cazuri este problematic.
PARAMETRI TOTAL GENERAL este un termen statistic folosit pentru a desemna orice caracteristică cantitativă a populației generale ( cm.). Valorea estimata ( cm.), varianță ( cm.), probabilitate ( cm.) un răspuns pozitiv, coeficientul de corelație dintre două variabile aleatoare ( cm.) sunt G.S.P. Caracteristici similare ale eșantionului ( cm.) sunt numiți statistici selectivi ( cm.).
Eșantion (populație eșantion) - un set de cazuri (subiecte, obiecte, evenimente, mostre), folosind o anumită procedură, selectate din populația generală pentru a participa la studiu.
O parte din obiectele din populația generală selectate pentru studiu pentru a face o concluzie despre întreaga populație generală. Pentru ca concluzia obținută prin examinarea eșantionului să fie extinsă la întreaga populație generală, eșantionul trebuie să aibă proprietatea reprezentativității.
Caracteristicile eșantionului:
Caracteristicile calitative ale eșantionului - pe cine alegem exact și ce metode de construire a eșantionului folosim pentru aceasta.
Caracteristica cantitativă a eșantionului - câte cazuri selectăm, cu alte cuvinte, dimensiunea eșantionului.
Marime de mostra- numărul de cazuri incluse în eșantion. Din motive statistice, se recomandă ca numărul de cazuri să fie de cel puțin 30-35.
Un set de obiecte omogene este adesea investigat în raport cu o trăsătură care le caracterizează, măsurată cantitativ sau calitativ.
De exemplu, dacă există un lot de piese, atunci caracteristica cantitativă poate fi dimensiunea piesei conform GOST, iar caracteristica calitativă poate fi standardul piesei.
Dacă este necesar să le verificați pentru respectarea standardelor, uneori recurg la un sondaj complet, dar în practică acest lucru este rar folosit. De exemplu, dacă populația generală conține un număr mare de obiecte studiate, atunci este aproape imposibil să se efectueze un sondaj complet. În acest caz, un anumit număr de obiecte (elemente) sunt selectate din întregul set și examinate. Astfel, există o populație generală și o populație eșantion.
General se referă la totalitatea tuturor obiectelor care sunt examinate sau studiate. Populația generală, de regulă, conține un număr finit de elemente, dar dacă este prea mare, atunci, pentru a simplifica calculele matematice, se presupune că întreaga populație este formată dintr-un număr infinit de obiecte.
Un eșantion sau eșantion este o parte a elementelor selectate din întreaga populație. Prelevarea de probe poate fi repetată sau nerepetată. În primul caz, este returnat populației generale, în al doilea, nu este. În practică, selecția aleatoare nerepetabilă este mai des folosită.
Populația generală și eșantionul ar trebui să fie legate între ele prin reprezentativitate. Cu alte cuvinte, pentru ca caracteristicile eșantionului să poată determina cu încredere caracteristicile întregii populații, este necesar ca elementele eșantionului să le reprezinte cât mai exact posibil. Cu alte cuvinte, eșantionul ar trebui să fie reprezentativ (reprezentativ).
Un eșantion va fi mai mult sau mai puțin reprezentativ dacă este preluat aleatoriu de la un număr foarte mare din întreaga populație. Acest lucru poate fi argumentat pe baza așa-numitei legi a numerelor mari. Mai mult, toate elementele au o probabilitate egală de a fi incluse în eșantion.
Există diverse opțiuni de selecție. Toate aceste metode pot fi, în principiu, împărțite în două opțiuni:
Aleatoriu simplu - selecție în care elementele sunt extrase pe rând din întreaga populație la întâmplare.
Tipic este o selecție în care elementele sunt selectate nu din întregul set, ci din toate părțile sale „tipice”.
Selecția mecanică este o astfel de selecție atunci când întreaga populație este împărțită în numărul de grupuri egal cu numărul de elemente care ar trebui să fie în eșantion și, în consecință, se selectează un element din fiecare grup. De exemplu, dacă trebuie să selectați 25% din piesele realizate de mașină, atunci este selectată fiecare a patra parte și dacă doriți să selectați 4% din piese, atunci este selectată fiecare parte a douăzeci și cincea și așa mai departe. În același timp, trebuie spus că uneori selecția mecanică poate să nu ofere suficientă
Selecția în serie este o selecție în care elementele sunt selectate din întreaga populație în „serie” supuse cercetării continue, și nu pe rând. De exemplu, atunci când piesele sunt produse de un număr mare de mașini automate, atunci un studiu complet este efectuat numai în legătură cu produsele mai multor mașini. Selecția în serie este utilizată dacă trăsătura studiată are o variabilitate nesemnificativă în diferite serii.
Pentru a reduce eroarea, se utilizează estimări ale populației generale folosind un eșantion. Mai mult, controlul selectiv poate fi fie într-o etapă, fie în mai multe etape, ceea ce crește fiabilitatea sondajului.
Populația generală (in engleza - populației) - totalitatea tuturor obiectelor (unităților) despre care omul de știință intenționează să tragă concluzii atunci când studiază o anumită problemă.
Populația generală este formată din toate obiectele care fac obiectul studiului. Compoziția populației generale depinde de obiectivele studiului. Uneori, populația generală este întreaga populație a unei anumite regiuni (de exemplu, când se studiază atitudinea potențialilor alegători față de un candidat), cel mai adesea sunt stabilite mai multe criterii care determină obiectul cercetării. De exemplu, bărbații cu vârsta cuprinsă între 30 și 50 de ani care folosesc o anumită marcă de ras cel puțin o dată pe săptămână și au un venit de cel puțin 100 de dolari pe membru de familie.
Probăsau populația eșantionului- o mulțime de cazuri (subiecte, obiecte, evenimente, mostre), folosind o anumită procedură, selectate din populația generală pentru a participa la studiu.
Caracteristicile eșantionului:
· Caracteristicile calitative ale eșantionului - pe cine alegem exact și ce metode de construire a eșantionului folosim pentru aceasta.
· Caracteristica cantitativă a eșantionului - câte cazuri selectăm, cu alte cuvinte, dimensiunea eșantionului.
Nevoia de eșantionare
· Subiectul cercetării este foarte amplu. De exemplu, consumatorii produselor unei companii globale sunt un număr mare de piețe dispersate geografic.
· Este nevoie de a colecta informații primare.
Marime de mostra- numărul de cazuri incluse în eșantion. Din motive statistice, se recomandă ca numărul de cazuri să fie de cel puțin 30 - 35.
Atunci când se compară două (sau mai multe) eșantioane, un parametru important este dependența lor. Dacă este posibil să se stabilească o pereche homomorfă (adică atunci când un caz din proba X corespunde unui singur caz din proba Y și invers) pentru fiecare caz în două eșantioane (și această bază a relației este importantă pentru caracteristică măsurată pe probe), astfel de eșantioane se numesc dependent... Exemple de selecții dependente:
· perechi de gemeni,
· două măsurători ale oricărui semn înainte și după expunerea experimentală,
· soți și soții
· etc.
Dacă nu există o astfel de relație între eșantioane, atunci aceste eșantioane sunt luate în considerare independent, de exemplu:
· bărbați și femei,
· psihologi și matematicieni.
În consecință, eșantioanele dependente au întotdeauna aceeași dimensiune, în timp ce volumul probelor independente poate diferi.
Eșantioanele sunt comparate folosind diverse criterii statistice:
· Testul t al studentului
· testul Wilcoxon
· Testul U Mann-Whitney
· Criteriul semnului
· si etc.
Eșantionul poate fi considerat reprezentativ sau nereprezentator.
În Statele Unite, unul dintre cele mai faimoase exemple istorice de eșantionare nereprezentativă este considerat a fi în timpul alegerilor prezidențiale din 1936. Revista Leitrery Digest, care a prezis cu succes evenimentele mai multor alegeri precedente, a greșit predicțiile sale, trimițând zece milioane de buletine de vot abonaților săi, precum și persoanelor selectate din agendele telefonice din toată țara și persoanelor din listele de înmatriculare a mașinilor. În 25% din buletinele de vot returnate (aproape 2,5 milioane), voturile au fost repartizate astfel:
· 57% au preferat candidatul republican Alf Landon
· 40% l-au ales pe președintele democrat de atunci Franklin Roosevelt
După cum se știe, Roosevelt a câștigat alegerile reale, obținând peste 60% din voturi. Greșeala Leitrery Digest a fost aceea că, dorind să crească reprezentativitatea eșantionului - deoarece știau că majoritatea abonaților lor se considerau republicani - au extins eșantionul selectând persoane din agendele telefonice și listele de înregistrare. Cu toate acestea, ei nu au ținut cont de realitățile zilei lor și, de fapt, au recrutat și mai mulți republicani: în timpul Marii Depresiuni, în principal clasa medie și superioară (adică majoritatea republicanilor, nu democrații) era cea care își putea permite propriile telefoane și mașini.
Există mai multe tipuri principale de plan de construcție de grup:
1. Cercetare cu grupuri experimentale și de control, care sunt plasate în condiții diferite.
2. Studiați cu grupuri experimentale și de control folosind o strategie de selecție în perechi
3. Cercetare folosind un singur grup - experimental.
4. Cercetare folosind un design mixt (factorial) - toate grupurile sunt plasate în condiții diferite.
Probele sunt împărțite în două tipuri:
· probabilistică
· improbabil
1. Eșantionare probabilistică simplă:
oEșantionare simplă. Utilizarea unui astfel de eșantion se bazează pe presupunerea că fiecare respondent este la fel de probabil să fie inclus în eșantion. Pe baza listei populației generale se întocmesc fișe cu numerele respondenților. Ele sunt plasate într-un pachet, amestecate și o carte este scoasă din ele la întâmplare, se înregistrează un număr, apoi se returnează înapoi. Apoi procedura se repetă de câte ori avem nevoie de dimensiunea eșantionului. Minus: repetarea unităților de selecție.
Procedura de construire a unui eșantion aleator simplu include următorii pași:
1. trebuie să obțineți o listă completă a membrilor populației generale și să numerotați această listă. Amintiți-vă că o astfel de listă se numește cadrul de eșantionare;
2. determinați dimensiunea preconizată a eșantionului, adică numărul așteptat de respondenți;
3. extrageți din tabelul numerelor aleatoare câte numere avem nevoie de unități de probă. Dacă ar trebui să fie 100 de persoane în eșantion, 100 de numere aleatorii sunt luate din tabel. Aceste numere aleatorii pot fi generate de un program de calculator.
4.selectați din lista de bază acele observații ale căror numere corespund numerelor aleatorii scrise
· Eșantionarea simplă aleatorie are avantaje evidente. Această metodă este extrem de ușor de înțeles. Rezultatele cercetării pot fi extinse la populația țintă. Cele mai multe abordări pentru obținerea inferenței statistice implică colectarea de informații folosind eșantionarea aleatorie simplă. Cu toate acestea, metoda simplă de eșantionare aleatorie are cel puțin patru limitări semnificative:
1. Este adesea dificil să se creeze un cadru de eșantionare care să permită o eșantionare simplă aleatorie.
2. Un eșantion aleator simplu poate avea ca rezultat o populație mare sau o populație răspândită pe o zonă geografică mare, ceea ce crește semnificativ timpul și costul colectării datelor.
3. rezultatele utilizării eșantionării simple aleatorii sunt adesea caracterizate printr-o precizie redusă și o eroare standard mai mare decât rezultatele utilizării altor metode probabilistice.
4. SRS poate avea ca rezultat un eșantion nereprezentativ. Deși eșantioanele obținute prin selecție aleatorie simplă, în medie, reprezintă în mod adecvat întreaga populație, unele dintre ele sunt extrem de incorect reprezentative pentru populația studiată. Acest lucru este mai ales probabil cu o dimensiune mică a eșantionului.
· Eșantionare simplă nerepetată. Procedura de eșantionare este aceeași, cu excepția faptului că cărțile cu numerele respondentului nu sunt puse înapoi în pachet.
1. Eșantionarea probabilă sistematică. Este o versiune simplificată a eșantionării probabile simple. Pe baza listei populației generale, respondenții sunt selectați la un anumit interval (K). Valoarea lui K este determinată întâmplător. Rezultatul cel mai de încredere este obținut cu o populație generală omogenă, altfel este posibilă coincidența mărimii pasului și a unor modele ciclice interne ale eșantionului (amestecarea eșantionului). Contra: La fel ca pentru eșantionarea probabilă simplă.
2. Eșantionare în serie (imbricată). Unitățile de eșantionare sunt serii statistice (familie, școală, echipă etc.). Elementele selectate sunt supuse unei examinări continue. Selecția unităților statistice poate fi organizată în funcție de tipul de eșantionare aleatorie sau sistematică. Contra: Posibilitatea unei omogenități mai mari decât în populația generală.
3. Eșantionare regională. În cazul unei populații eterogene, înainte de a utiliza eșantionarea probabilă cu orice tehnică de selecție, se recomandă împărțirea populației în părți omogene, un astfel de eșantion se numește zonat. Grupurile de zonare pot fi atât formațiuni naturale (de exemplu, cartiere de oraș), cât și orice caracteristică care stă la baza studiului. Caracteristica, pe baza căreia se realizează împărțirea, se numește caracteristica stratificării și regionalizării.
4. Selecție „convenabilă”. Procedura de eșantionare „convenient” constă în stabilirea de contacte cu unități de eșantionare „comode” — un grup de studenți, o echipă sportivă, prieteni și vecini. Dacă este necesar să obțineți informații despre reacția oamenilor la un nou concept, un astfel de eșantion este destul de rezonabil. Eșantionarea convenabilă este adesea folosită pentru testarea preliminară a chestionarelor.
Selecția într-un astfel de eșantion se efectuează nu conform principiilor aleatoriei, ci după criterii subiective - disponibilitate, tipicitate, reprezentare egală etc.
1. Eșantion de cotă - eșantionul este construit ca un model care reproduce structura populației generale sub formă de cote (proporții) caracteristicilor studiate. Numărul de elemente de eșantion cu o combinație diferită a caracteristicilor studiate este determinat astfel încât să corespundă ponderii (proporției) acestora în populația generală. Deci, de exemplu, dacă populația generală este reprezentată de 5000 de persoane, dintre care 2000 sunt femei și 3000 sunt bărbați, atunci în eșantionul de cotă vom avea 20 de femei și 30 de bărbați, sau 200 de femei și 300 de bărbați. Eșantioanele de cote se bazează cel mai adesea pe criterii demografice: sex, vârstă, regiune, venit, educație și altele. Contra: De obicei, astfel de mostre sunt nereprezentative. mai mulți parametri sociali nu pot fi luați în considerare deodată. Pro: material ușor disponibil.
2. Metoda ghiocelului. Eșantionul este construit după cum urmează. Fiecare respondent, începând cu primul, este rugat să-și contacteze prietenii, colegii, cunoscuții care s-ar încadra în condițiile de selecție și ar putea lua parte la studiu. Astfel, cu excepția primului pas, eșantionul este format cu participarea obiectelor de cercetare în sine. Metoda este adesea folosită atunci când este necesară găsirea și intervievarea unor grupuri de respondenți greu accesibile (de exemplu, respondenți cu un venit mare, respondenți care aparțin aceluiași grup profesional, respondenți cu orice hobby-uri/hobby-uri similare etc.)
3. Eșantionarea spontană - prelevarea așa-numitului „primul venit”. Adesea folosit în interogatorii de televiziune și radio. Mărimea și compoziția eșantioanelor spontane nu este cunoscută dinainte și este determinată de un singur parametru - activitatea respondenților. Contra: este imposibil de stabilit ce populație generală reprezintă respondenții și, ca urmare, este imposibil să se determine reprezentativitatea.
4. Studiul rutelor - adesea utilizat atunci când unitatea de studiu este familia. Toate străzile sunt numerotate pe harta așezării în care va fi efectuat sondajul. Numerele mari sunt selectate folosind un tabel (generator) de numere aleatorii. Fiecare număr mare este considerat ca fiind format din 3 componente: numărul străzii (primele 2-3 numere), numărul casei, numărul apartamentului. De exemplu, numărul 14832: 14 este numărul străzii de pe hartă, 8 este numărul casei, 32 este numărul apartamentului.
5. Eșantionare regională cu o selecție de obiecte tipice. Dacă, după regionalizare, din fiecare grup este selectat un obiect tipic, adică. un obiect care, conform celor mai multe dintre caracteristicile studiate în studiu, se apropie de indicatorii medii, un astfel de eșantion se numește zonat cu o selecție de obiecte tipice.
Selecția grupurilor pentru participarea lor la un experiment psihologic se realizează folosind diverse strategii care sunt necesare pentru a asigura respectarea maximă posibilă a validității interne și externe.
· Randomizare (selecție aleatorie)
· Selecție în perechi
· Eșantionarea stratometrică
· Modelare aproximativă
· Angajarea unor grupuri reale
Randomizare, sau selectie aleatorie, este folosit pentru a crea mostre aleatoare simple. Utilizarea unui astfel de eșantion se bazează pe presupunerea că fiecare membru al populației poate fi inclus în eșantion cu probabilitate egală. De exemplu, pentru a face un eșantion aleatoriu de 100 de studenți, puteți pune bucăți de hârtie cu numele tuturor studenților universitari într-o pălărie, apoi puteți scoate 100 de bucăți de hârtie din ea - aceasta va fi o selecție aleatorie (Goodwin J ., p. 147).
Selecție în perechi- o strategie de construire a grupelor din eșantion, în care grupurile de subiecți sunt compuse din subiecți echivalenti din punct de vedere al parametrilor laterali care sunt semnificativi pentru experiment. Această strategie este eficientă pentru experimentele care utilizează grupuri experimentale și de control cu cea mai bună opțiune - atragerea de perechi de gemeni (mono- și dizigoți), deoarece vă permite să creați ...
Eșantionarea stratometrică - randomizarea cu alocarea straturilor (sau clusterelor). Cu această metodă de eșantionare, populația generală este împărțită în grupuri (straturi) cu anumite caracteristici (sex, vârstă, preferințe politice, educație, nivel de venit etc.), și sunt selectați subiecți cu caracteristicile corespunzătoare.
Modelare aproximativă - compilarea unor eșantioane limitate și generalizarea concluziilor despre acest eșantion la o populație mai largă. De exemplu, atunci când studenții din anul 2 de universitate au participat la studiu, datele acestui studiu sunt extinse la „persoanele cu vârsta cuprinsă între 17 și 21 de ani”. Admisibilitatea unor astfel de generalizări este extrem de limitată.
Modelarea aproximativă este formarea unui model care, pentru o clasă clar definită de sisteme (procese), descrie comportamentul său (sau fenomenele necesare) cu o precizie acceptabilă.
Populația generală- totalitatea tuturor obiectelor (unităților) despre care omul de știință intenționează să tragă concluzii atunci când studiază o anumită problemă. Populația generală este formată din toate obiectele care fac obiectul studiului. Compoziția populației generale depinde de obiectivele studiului. Uneori populația generală este întreaga populație dintr-o anumită regiune (de exemplu, atunci când este studiată atitudinea potențialilor alegători față de un candidat), cel mai adesea sunt stabilite mai multe criterii care determină obiectul cercetării. De exemplu, femeile de 18-29 de ani care folosesc anumite mărci de cremă de mâini cel puțin o dată pe săptămână și au un venit de cel puțin 150 USD per membru al familiei.
Probă- o mulțime de cazuri (subiecte, obiecte, evenimente, mostre), folosind o anumită procedură, selectate din populația generală pentru a participa la studiu.
Marime de mostra- numărul de cazuri incluse în eșantion. Din motive statistice, se recomandă ca numărul de cazuri să fie de cel puțin 30-35.
Eșantioane dependente și independente
Când se compară două (sau mai multe) mostre, un parametru important este dependența lor. Dacă este posibil să se stabilească o pereche homomorfă (adică atunci când un caz din eșantionul X corespunde unui singur caz din eșantionul Y și invers) pentru fiecare caz în două eșantioane (și această bază a relației este importantă pentru caracteristica măsurată pe probe), astfel de probe se numesc dependente. Exemple de eșantioane dependente: o pereche de gemeni, două măsurători ale unei trăsături înainte și după expunerea experimentală, soți și soții etc.
Dacă nu există o astfel de relație între eșantioane, atunci aceste eșantioane sunt considerate independente, de exemplu: bărbați și femei, psihologi și matematicieni.
În consecință, eșantioanele dependente au întotdeauna aceeași dimensiune, în timp ce volumul probelor independente poate diferi.
Eșantioanele sunt comparate folosind diverse criterii statistice:
Reprezentativitatea
Eșantionul poate fi considerat reprezentativ sau nereprezentator.
Un exemplu de eșantion nereprezentativ
În Statele Unite, unul dintre cele mai faimoase exemple istorice de eșantionare nereprezentativă este considerat a fi în timpul alegerilor prezidențiale din 1936. prin cărțile telefonice din toată țara și persoanele din listele de înmatriculare a mașinilor. În 25% din buletinele de vot returnate (aproape 2,5 milioane), voturile au fost repartizate astfel:
57% au preferat candidatul republican Alf Landon
40% l-au ales pe președintele democrat de atunci Franklin Roosevelt
După cum se știe, Roosevelt a câștigat alegerile reale, obținând peste 60% din voturi. Greșeala Leitrery Digest a fost aceea că, dorind să crească reprezentativitatea eșantionului - deoarece știau că majoritatea abonaților lor se considerau republicani - au extins eșantionul selectând persoane din agendele telefonice și listele de înregistrare. Cu toate acestea, nu au ținut cont de realitățile zilei lor și, de fapt, au recrutat și mai mulți republicani: în timpul Marii Depresiuni, majoritatea clasei mijlocii și superioare (adică majoritatea republicanilor, nu a democraților) își putea permite să dețină telefoane și mașini.
Tipuri de plan pentru construirea de grupuri din mostre
Există mai multe tipuri principale de plan de construcție de grup:
Strategii de construire a grupului
Selectarea grupurilor pentru participarea lor la un experiment psihologic se realizează folosind diverse strategii necesare pentru a asigura respectarea maximă a validității interne și externe:
Randomizare
Randomizarea sau eșantionarea aleatorie este utilizată pentru a crea eșantioane aleatoare simple. Utilizarea unui astfel de eșantion se bazează pe presupunerea că fiecare membru al populației poate fi inclus în eșantion cu probabilitate egală. De exemplu, pentru a face un eșantion aleatoriu de 100 de studenți universitari, puteți pune bucăți de hârtie cu numele tuturor studenților universitari într-o pălărie și apoi puteți scoate 100 de bucăți de hârtie din ea - aceasta va fi o selecție aleatorie
Selecție în perechi
Selecția în perechi este o strategie de construire a grupurilor de eșantion, în care grupurile de subiecți sunt compuse din subiecți echivalenti din punct de vedere al parametrilor laterali care sunt semnificativi pentru experiment. Această strategie este eficientă pentru experimentele care utilizează grupuri experimentale și de control cu cea mai bună opțiune - atragerea de perechi de gemeni (mono- și dizigoți), deoarece vă permite să creați.
Eșantionarea stratometrică
Selecția stratometrică - randomizare cu alocarea straturilor (sau clusterelor). Cu această metodă de eșantionare, populația generală este împărțită în grupuri (straturi) cu anumite caracteristici (sex, vârstă, preferințe politice, educație, nivel de venit etc.), și sunt selectați subiecți cu caracteristicile corespunzătoare.
Modelare aproximativă
Modelare aproximativă - extragerea de eșantioane limitate și generalizarea concluziilor despre acest eșantion la o populație mai largă. De exemplu, atunci când studenții din anul 2 de universitate au participat la studiu, datele acestui studiu sunt extinse la „persoanele cu vârsta cuprinsă între 17 și 21 de ani”. Admisibilitatea unor astfel de generalizări este extrem de limitată.
