Жалпы жиынтық және үлгілік зерттеу. Статистикалық маңыздылығы

Іріктеме – барлау талдауы үшін жиынтықтан белгілі процедураларды қолдану арқылы алынған деректер жиынтығы. Өкілдік – бүтіннің идеясын оның бөлігімен жаңғырту қасиеті. Басқаша айтқанда, бұл бөлік идеясын осы бөлікті қамтитын бүтінге дейін кеңейту мүмкіндігі.

Іріктеменің репрезентативтілігі – бұл іріктеме ол бөлігі болып табылатын жиынтық сипаттамаларын толық және сенімді түрде көрсетуі тиіс көрсеткіш. Сондай-ақ оны зерттеу мақсаты тұрғысынан маңызды болып табылатын жиынтық сипаттамаларын барынша толық көрсету үшін таңдаманың қасиеті ретінде анықтауға болады.

Жалпы халықты барлық мектеп оқушылары (30 сыныптан 900 адам, әр сыныпта 30 адам) деп алайық. Зерттеу нысаны – мектеп оқушыларының темекі шегуге деген көзқарасы. 90 оқушыдан тұратын жиынтық іріктеу әр сыныптан 3 оқушыны қамтитын бірдей 90 оқушының үлгісінен әлдеқайда нашаррақ болады. Негізгі себеп – жас бөлінісінің біркелкі еместігі. Осылайша, бірінші жағдайда таңдаманың репрезентативтілігі төмен болады. Екінші жағдайда - жоғары.

Әлеуметтануда олар үлгінің репрезентативтілігі және оның репрезентативті еместігі бар дейді.

Репрезентативті емес үлгінің мысалы ретінде 1936 жылы АҚШ-та президенттік сайлау кезінде орын алған классикалық жағдайды келтіруге болады.

Бұрынғы сайлаудың нәтижесін болжауда өте сәтті болған Literary Digest бұл жолы жазылушылар мен респонденттерге телефон кітапшалары мен көлікті тіркеу тізімдерінен таңдаған бірнеше миллион жазбаша сауал жолдағанымен, өз болжамдарында қателесті. Қайтарылған бюллетеньдердің 1/4 бөлігінің дауыстары келесідей бөлінді: 57% Республикашыл кандидат Альф Ландонға, 41% қазіргі президент, демократ Франклин Рузвельтке артықшылық берді.

Іс жүзінде Ф.Рузвельт сайлауда 60% дерлік дауыс жинап, жеңіске жетті. Literary Digest-тің қателігі мынадай болды. Олар үлгінің репрезентативтілігін арттырғысы келді . Олар жазылушылардың көпшілігі республикашылдар екенін білгендіктен, олар телефон кітаптары мен көлікті тіркеу тізімдерінен таңдаған респонденттерді қамту үшін үлгіні кеңейтуді шешті. Бірақ олар бар шындықты ескермеді және іс жүзінде одан да көп республикалық жақтастарды таңдады, өйткені ол кезде орта және жоғарғы таптың көліктері мен телефондары болуы мүмкін еді. Және бұл демократтар емес, негізінен республикашылар болды.

Таңдаудың әртүрлі түрлері бар: қарапайым кездейсоқ, сериялық, типтік, механикалық және аралас.

Қарапайым кездейсоқ іріктеу кез келген жүйесіз кездейсоқ түрде зерттелетін бірліктерді бүкіл жиынтықтан таңдаудан тұрады.

Механикалық іріктеу жалпы халық арасында тәртіп болған кезде қолданылады, мысалы, жұмысшылар бірлігінің белгілі бір реттілігі, сайлау тізімдері, респонденттердің телефондары, пәтерлер мен үйлердің нөмірлері және т.б.).

Типтік таңдау бүкіл популяцияны түрі бойынша топтарға бөлуге болатын кезде қолданылады. Халықпен жұмыс істеу кезінде бұл, мысалы, білім, жас, әлеуметтік топтар болуы мүмкін; кәсіпорындарды зерттегенде - сала немесе жеке ұйым және т.б.

Бірліктер шағын серияларға немесе топтарға біріктірілген кезде сериялық таңдау ыңғайлы. Мұндай серия дайын өнімдердің партиялары, мектеп сыныптары және басқа топтар болуы мүмкін.

Аралас сынама іріктеудің барлық алдыңғы түрлерін сол немесе басқа комбинацияда пайдалануды қамтиды.

Үлгі

Үлгінемесе үлгі популяциясы- зерттеуге қатысу үшін жалпы жиынтықтан таңдалған белгілі бір процедураны қолданатын жағдайлар жиынтығы (субъектілер, объектілер, оқиғалар, үлгілер).

Үлгі сипаттамалары:

Іріктеменің сапалық сипаттамалары – біз нақты кімді таңдаймыз және ол үшін қандай іріктеу әдістерін қолданамыз.
Іріктеменің сандық сипаттамалары - біз қанша жағдайды таңдаймыз, басқаша айтқанда, іріктеу көлемі.

Үлгі алу қажеттілігі

Зерттеу нысаны өте кең. Мысалы, жаһандық компанияның өнімдерін тұтынушылар географиялық жағынан шашыраңқы нарықтардың үлкен санымен ұсынылған.
Бастапқы ақпаратты жинау қажет.

Үлгі өлшемі

Үлгі өлшемі- таңдамалы жиынтыққа енгізілген істер саны. Статистикалық себептерге байланысты істердің саны кем дегенде 30-35 болуы ұсынылады.

Тәуелді және тәуелсіз үлгілер

Екі (немесе одан да көп) үлгіні салыстыру кезінде маңызды параметр олардың тәуелділігі болып табылады. Егер екі үлгідегі әрбір жағдай үшін гомоморфты жұп орнату мүмкін болса (яғни Х үлгісінің бір жағдайы Y үлгісінің бір және тек бір жағдайына сәйкес болғанда және керісінше болса) (және бұл қатынас негізі өлшенетін қасиет үшін маңызды болып табылады) үлгілерде), мұндай үлгілер деп аталады тәуелді. Тәуелді үлгілердің мысалдары:

жұп егіздер,
эксперименттік әсерге дейін және кейін кез келген белгінің екі өлшемі,
ерлі-зайыптылар
және т.б.

Егер үлгілер арасында мұндай байланыс болмаса, онда бұл үлгілер қарастырылады тәуелсіз, Мысалы:

Сәйкесінше, тәуелді үлгілер әрқашан бірдей өлшемге ие, ал тәуелсіз үлгілердің өлшемі әртүрлі болуы мүмкін.

Үлгілерді салыстыру әртүрлі статистикалық критерийлер арқылы жүргізіледі:

және т.б.

Өкілдік

Үлгіні өкілді немесе өкіл емес деп санауға болады.

Өкілдік емес үлгінің мысалы

Әртүрлі жағдайларда орналастырылған эксперименттік және бақылау топтарымен зерттеу.
- Тәжірибелік және бақылау топтарымен жұптық таңдау стратегиясын қолданып зерттеу
Тек бір топты – эксперименттік топты пайдаланатын зерттеу.
Аралас (факторлық) дизайнды қолданатын зерттеу – барлық топтар әртүрлі жағдайларда орналастырылған.

Үлгі алу түрлері

Үлгілер екі түрге бөлінеді:

ықтималдық
ықтималдық емес

Ықтималдық үлгілері

Қарапайым ықтималдық таңдау:
- Қарапайым қайта үлгілеу. Мұндай іріктемені пайдалану әрбір респонденттің іріктемеге қосылу ықтималдығы бірдей деген болжамға негізделген. Жалпы халықтың тізімі негізінде респонденттердің нөмірлері бар карточкалар құрастырылады. Оларды палубаға орналастырады, араластырады және кездейсоқ картаны шығарады, нөмірді жазып алады, содан кейін кері қайтарылады. Әрі қарай, процедура бізге қажет үлгі өлшеміне қанша рет қайталанады. Кемшілігі: іріктеу бірліктерінің қайталануы.

Қарапайым кездейсоқ таңдауды құру процедурасы келесі қадамдарды қамтиды:

1. халық мүшелерінің толық тізімін алу және осы тізімді нөмірлеу қажет. Мұндай тізім, еске түсіру, іріктеу кадры деп аталады;

2. күтілетін іріктеу көлемін, яғни респонденттердің күтілетін санын анықтау;

3. Кездейсоқ сандар кестесінен үлгі бірліктері қанша қажет болса, сонша сандарды алыңыз. Егер іріктеуде 100 адам болуы керек болса, кестеден 100 кездейсоқ сан алынады. Бұл кездейсоқ сандарды компьютерлік бағдарлама арқылы жасауға болады.

4. сандары жазылған кездейсоқ сандарға сәйкес келетін бақылауларды негізгі тізімнен таңдаңыз

Қарапайым кездейсоқ іріктеудің айқын артықшылықтары бар. Бұл әдісті түсіну өте оңай. Зерттеу нәтижелерін зерттелетін халыққа жалпылауға болады. Статистикалық қорытынды жасау тәсілдерінің көпшілігі қарапайым кездейсоқ таңдау арқылы ақпарат жинауды қамтиды. Дегенмен, қарапайым кездейсоқ таңдау әдісінің кем дегенде төрт маңызды шектеулері бар:

1. Қарапайым кездейсоқ іріктеуге мүмкіндік беретін іріктеу шеңберін жасау жиі қиын.

2. Қарапайым кездейсоқ іріктеу үлкен популяцияға немесе үлкен географиялық аумаққа таралған популяцияға әкелуі мүмкін, бұл деректерді жинау уақыты мен құнын айтарлықтай арттырады.

3. Қарапайым кездейсоқ іріктеу нәтижелері көбінесе басқа ықтималдық әдістерінің нәтижелеріне қарағанда төмен дәлдікпен және үлкен стандартты қателікпен сипатталады.

4. ӨҚЖ пайдалану нәтижесінде репрезентативті емес үлгі қалыптасуы мүмкін. Қарапайым кездейсоқ іріктеу арқылы алынған үлгілер, орташа алғанда, жиынтықты жеткілікті түрде білдірсе де, олардың кейбіреулері зерттелетін жиынтықты өте бұрмалап көрсетеді. Бұл, әсіресе, үлгі өлшемі аз болған кезде болуы мүмкін.

Қарапайым қайталанбайтын іріктеу. Таңдау процедурасы бірдей, тек респондент нөмірлері бар карталар палубаға қайтарылмайды.

Ықтималдылықты жүйелі таңдау. Бұл қарапайым ықтималдық таңдауының жеңілдетілген нұсқасы. Жалпы халықтың тізімі негізінде респонденттер белгілі бір интервалда (К) таңдалады. K мәні кездейсоқ түрде анықталады. Ең сенімді нәтижеге біртекті жиынтықта қол жеткізіледі, әйтпесе қадам өлшемі және үлгінің кейбір ішкі циклдік үлгілері сәйкес келуі мүмкін (іріктеуді араластыру). Кемшіліктері: қарапайым ықтималдық үлгісімен бірдей.
Сериялық (кластерлік) сынама алу. Іріктеу бірліктері – статистикалық қатарлар (отбасы, мектеп, ұжым және т.б.). Таңдалған элементтер толық сараптамадан өтеді. Статистикалық бірліктерді таңдау кездейсоқ немесе жүйелі іріктеу ретінде ұйымдастырылуы мүмкін. Кемшілігі: жалпы популяцияға қарағанда үлкен біртектілік мүмкіндігі.
Аймақтық іріктеу. Біртекті емес жиынтық жағдайында, кез келген таңдау әдістемесі арқылы ықтималды іріктеуді қолданбас бұрын, жиынтықты біртекті бөліктерге бөлу ұсынылады, мұндай іріктеуді аудандық іріктеу деп атайды. Аудандастыру топтарына табиғи түзілімдерді де (мысалы, қала аудандарын) және зерттеудің негізін құрайтын кез келген белгіні жатқызуға болады. Оның негізінде бөлу жүргізілетін сипаттаманы стратификация және аудандастыру сипаттамасы деп атайды.
«Ыңғайлылық» үлгісі. «Ыңғайлы» сынама алу процедурасы «ыңғайлы» іріктеу бөлімшелерімен – студенттер тобымен, спорттық командамен, достарымен және көршілерімен байланыс орнатудан тұрады. Егер сіз адамдардың жаңа тұжырымдамаға реакциясы туралы ақпарат алғыңыз келсе, іріктеудің бұл түрі өте орынды. Ыңғайлы іріктеу көбінесе сауалнамаларды алдын ала сынау үшін қолданылады.

Ықтималдық емес үлгілер

Мұндай іріктеуде таңдау кездейсоқтық принциптері бойынша емес, субъективті критерийлер бойынша жүзеге асырылады - қолжетімділік, типтік, тең өкілдік және т.б.

Квоталық іріктеу – таңдама зерттелетін сипаттамалардың квоталары (пропорциялары) түріндегі жалпы жиынтық құрылымын жаңғыртатын модель ретінде құрастырылады. Зерттелетін сипаттамалардың әртүрлі комбинациясы бар үлгі элементтерінің саны олардың жалпы жиынтықтағы үлесіне (пропорциясына) сәйкес келетіндей етіп анықталады. Мәселен, біздің жалпы халық саны 5000 адам болса, оның 2000-ы әйелдер және 3000-ы ер адамдар болса, онда квоталық үлгіде бізде 20 әйел мен 30 ер, немесе 200 әйел және 300 ер адам болады. Квота үлгілері көбінесе демографиялық критерийлерге негізделеді: жыныс, жас, аймақ, табыс, білім және т.б. Кемшіліктері: әдетте мұндай үлгілер репрезентативті емес, өйткені бірден бірнеше әлеуметтік параметрлерді есепке алу мүмкін емес. Артықшылықтары: оңай қол жетімді материал.
Қарлы кесек әдісі. Үлгі келесідей құрастырылған. Әрбір респондент біріншіден бастап, таңдау шарттарына сай келетін және зерттеуге қатыса алатын достарының, әріптестерінің, таныстарының байланыс ақпаратын сұрайды. Осылайша, бірінші қадамды қоспағанда, үлгі зерттеу объектілерінің өздерінің қатысуымен қалыптасады. Әдіс респонденттердің қол жеткізу қиын топтарын табу және сұхбат алу қажет болғанда жиі қолданылады (мысалы, табысы жоғары респонденттер, бір кәсіби топқа жататын респонденттер, кез келген ұқсас хоббиі/мүдделері бар респонденттер және т.б.)
Спонтанды іріктеу – «бірінші кездескен адам» деп аталатын іріктеу. Теледидар мен радио сауалнамаларында жиі қолданылады. Спонтанды үлгілердің мөлшері мен құрамы алдын ала белгілі емес және тек бір параметрмен – респонденттердің белсенділігімен анықталады. Кемшіліктері: респонденттердің қай халықтың өкілі екенін анықтау мүмкін емес, нәтижесінде репрезентативтілігін анықтау мүмкін емес.
Маршрутты зерттеу – зерттеу бірлігі отбасы болған кезде жиі қолданылады. Зерттеу жүргізілетін елді мекеннің картасында барлық көшелер нөмірленген. Кездейсоқ сандар кестесін (генераторын) пайдаланып, үлкен сандар таңдалады. Әрбір үлкен сан 3 құрамдас бөліктен тұрады: көше нөмірі (2-3 бірінші нөмір), үй нөмірі, пәтер нөмірі. Мысалы, 14832 саны: 14 - картадағы көше нөмірі, 8 - үй нөмірі, 32 - пәтер нөмірі.
Типтік объектілерді таңдау арқылы аймақтық іріктеу. Егер аймақтарға бөлуден кейін әрбір топтан типтік нысан таңдалса, яғни. зерттеуде зерттелген сипаттамалардың көпшілігі бойынша орташа мәнге жақын объект, мұндай іріктеу типтік объектілерді таңдау арқылы аудандастырылған деп аталады.

6.Модальді іріктеу. 7.сараптамалық іріктеу. 8. Гетерогенді үлгі.

Топ құру стратегиялары

Қатысу үшін топтарды таңдау психологиялық экспериментішкі және сыртқы жарамдылықтың барынша мүмкін болғанын қамтамасыз ету үшін қажет әртүрлі стратегиялар арқылы жүзеге асырылады.

Рандомизация

Рандомизация, немесе кездейсоқ таңдау, қарапайым кездейсоқ үлгілерді жасау үшін қолданылады. Мұндай іріктемені пайдалану популяцияның әрбір мүшесінің іріктеуге қосылу ықтималдығы бірдей деген болжамға негізделген. Мысалы, 100 университет студентінің кездейсоқ таңдауын жасау үшін сіз барлық университет студенттерінің аты-жөні жазылған қағаздарды бас киімге салып, одан 100 қағазды алуға болады - бұл кездейсоқ таңдау болады (Гудвин Дж. ., 147 б.).

Жұптық таңдау

Жұптық таңдау- эксперимент үшін маңызды екінші реттік параметрлері бойынша эквивалентті субъектілерден тұратын субъектілер топтарын құру стратегиясы. Бұл стратегия тәжірибелік және бақылау топтарын қолданатын эксперименттер үшін тиімді, ең жақсы нұсқа егіз жұптарды (моно- және дизиготикалық) тарту болып табылады, өйткені ол...

Стратометриялық сынама алу

Стратометриялық сынама алу- қабаттарды (немесе кластерлерді) бөлумен рандомизациялау. Таңдаудың бұл әдісімен жалпы халық белгілі бір белгілері бар топтарға (страттарға) бөлінеді (жынысы, жасы, саяси қалауы, білімі, табыс деңгейі және т.б.) және сәйкес сипаттамалары бар субъектілер таңдалады.

Шамамен модельдеу

Шамамен модельдеу- шектеулі үлгілер жасау және осы үлгі бойынша жалпы халық үшін қорытынды жасау. Мысалы, зерттеуге университеттің 2 курс студенттерінің қатысуымен бұл зерттеу деректері «17 мен 21 жас аралығындағы адамдарға» қатысты. Мұндай жалпылаудың рұқсат етілгендігі өте шектеулі.

Шамамен модельдеу – жүйелердің (үдерістердің) нақты анықталған класы үшін оның мінез-құлқын (немесе қалаған құбылыстарды) қолайлы дәлдікпен сипаттайтын модельді қалыптастыру.

Ескертпелер

Әдебиет

Наследов А.Д.Математикалық әдістер психологиялық зерттеу. - Санкт-Петербург: Реч, 2004 ж.

Ильясов Ф.Н. Сауалнама нәтижелерінің маркетингтік зерттеулердегі репрезентативтілігі // Социологиялық зерттеулер. 2011. No 3. 112-116 Б.

да қараңыз

Зерттеудің кейбір түрлерінде үлгі топтарға бөлінеді:
- эксперименттік
- бақылау
Когорта

Сілтемелер

Таңдау туралы түсінік. Үлгінің негізгі сипаттамалары. Үлгі алу түрлері

Викимедиа қоры. 2010.

Синонимдер:

Щепкин, Михаил Семенович
Халық

Басқа сөздіктерде «Таңдаудың» не екенін қараңыз:

үлгі- нақты популяцияны білдіретін және эксперимент немесе зерттеу үшін таңдалған субъектілер тобы. Қарама-қарсы ұғым – жалпы жиынтық. Үлгі – жалпы жиынтық бөлігі. Практикалық психолог сөздігі. М.: АСТ,... ... Үлкен психологиялық энциклопедия

үлгі- үлгі Бақылаумен қамтылатын элементтердің жалпы жиынының бөлігі (көбінесе ол іріктеу жиыны деп аталады, ал іріктеу бақылаудың өзі таңдау әдісі болып табылады). IN математикалық статистикақабылданды....... Техникалық аудармашыға арналған нұсқаулық

Үлгі- (үлгі) 1. Өнімнің бүкіл санын көрсету үшін таңдалған шағын мөлшері. Қараңыз: үлгі бойынша сату. 2. Потенциалды сатып алушыларға оны жүзеге асыруға мүмкіндік беру үшін берілген тауардың аз мөлшері... ... Кәсіпкерлік терминдер сөздігі

Үлгі- бақылаумен қамтылатын элементтердің жалпы жиынтық бөлігі (көбінесе ол іріктеу жиыны деп аталады, ал іріктеу бақылаудың өзі таңдау әдісі болып табылады). Математикалық статистикада кездейсоқ таңдау принципі қабылданған; Бұл…… Экономикалық-математикалық сөздік

ҮЛГІ- (үлгі) Негізгі жиынтықтан элементтердің ішкі тобын кездейсоқ таңдау, оның сипаттамалары тұтастай алғанда бүкіл жиынтықты бағалау үшін пайдаланылады. Іріктеу әдісі бүкіл популяцияны зерттеу үшін тым көп уақытты қажет ететін немесе тым қымбат болған кезде қолданылады... Экономикалық сөздік

Бақылау объектілерінің жалпы саны (адамдар, шаруашылықтар, кәсіпорындар, елді мекендерт.б.), белгілі бір белгілер жиынтығына ие (жынысы, жасы, табысы, саны, айналымы және т.б.), кеңістік пен уақыт бойынша шектелген. Популяциялардың мысалдары

Мәскеудің барлық тұрғындары (2002 жылғы санақ бойынша 10,6 миллион адам)
Ер мәскеуліктер (2002 жылғы санақ бойынша 4,9 миллион адам)
Ресейдің заңды тұлғалары (2005 жылдың басында 2,2 млн.)
Азық-түлік өнімдерін сататын сауда орындары (2008 жылдың басына 20 мың) және т.б.

Үлгі (үлгі популяция)

Бүкіл популяция туралы қорытынды жасау үшін зерттеу үшін таңдалған популяцияның бір бөлігі. Іріктемені зерттеу нәтижесінде алынған қорытынды барлық жиынтыққа таралуы үшін іріктеудің репрезентативтілік қасиеті болуы керек.

Үлгінің репрезентативтілігі

Басшылықты дұрыс көрсету үшін үлгінің қасиеті. Бір үлгі әртүрлі популяциялар үшін репрезентативті және репрезентативті емес болуы мүмкін.
Мысалы:

Көлігі бар мәскеуліктерден тұратын үлгі Мәскеудің бүкіл халқын білдірмейді.
100-ге дейін қызметкері бар ресейлік кәсіпорындардың үлгісі Ресейдегі барлық кәсіпорындарды білдірмейді.
Мәскеуліктердің базардан сатып алу үлгісі барлық мәскеуліктердің сатып алу тәртібін көрсетпейді.

Сонымен қатар, бұл үлгілер (басқа шарттарды ескере отырып) автокөліктері бар мәскеуліктерді, ресейлік шағын және орта кәсіпорындарды және сәйкесінше нарықтарда сатып алуды жүзеге асыратын сатып алушыларды тамаша көрсете алады.
Таңдаудың репрезентативтілігі мен іріктеу қателігі әртүрлі құбылыс екенін түсіну маңызды. Репрезентативтілік, қателіктен айырмашылығы, таңдау көлеміне ешқандай тәуелді емес.
Мысалы:
Сауалнамаға алынған көлік иесі мәскеуліктердің санын қанша көбейтсек те, бұл үлгімен барлық мәскеуліктерді көрсете алмаймыз.

Іріктеу қатесі (сенім аралығы)

Таңдамалы бақылауды қолдану арқылы алынған нәтижелердің жалпы халықтың шынайы деректерінен ауытқуы.
Таңдау қатесінің екі түрі бар – статистикалық және жүйелік. Статистикалық қате таңдама көлеміне байланысты. Үлгі мөлшері неғұрлым үлкен болса, соғұрлым ол төмен болады.
Мысалы:
400 бірліктен тұратын қарапайым кездейсоқ іріктеу үшін максималды статистикалық қателік (сенімділік деңгейі 95%) 5%, 600 бірлік таңдау үшін - 4%, 1100 бірлік таңдау үшін - 3% Әдетте, іріктеу туралы сөйлескенде қате, олар статистикалық қатені білдіреді.
Жүйелі қателік зерттеуге үнемі әсер ететін және зерттеу нәтижелерін белгілі бір бағытта бұрмалайтын әртүрлі факторларға байланысты.
Мысалы:

Кез келген ықтималдық үлгілерін пайдалану белсенді өмір салтын жүргізетін табысы жоғары адамдардың үлесін төмендетеді. Бұл кез-келген нақты жерде (мысалы, үйде) мұндай адамдарды табу әлдеқайда қиын болғандықтан орын алады.
Респонденттердің сұрақтарға жауап беруден бас тарту мәселесі (әртүрлі сауалнамалар үшін Мәскеудегі «рефузениктердің» үлесі 50% -дан 80% -ға дейін ауытқиды.

Кейбір жағдайларда, шынайы үлестірім белгілі болған кезде, жүйелік қатені квоталарды енгізу немесе деректерді қайта салмақтау арқылы теңестіруге болады, бірақ нақты зерттеулердің көпшілігінде оны бағалау тіпті қиын болуы мүмкін.

Үлгі түрлері

Үлгілер екі түрге бөлінеді:

ықтималдық
ықтималдық емес

1. Ықтималдық үлгілері
1.1 Кездейсоқ іріктеу (қарапайым кездейсоқ іріктеу)
Мұндай таңдау жалпы жиынтықтың біртектілігін, барлық элементтердің бірдей болуы ықтималдығын, болуын болжайды. толық тізімбарлық элементтер. Элементтерді таңдау кезінде, әдетте, кездейсоқ сандар кестесі қолданылады.
1.2 Механикалық (жүйелі) сынама алу
Кездейсоқ таңдау түрі, қандай да бір сипаттама бойынша реттелген (алфавиттік тәртіп, телефон нөмірі, туған күні және т.б.). Бірінші элемент кездейсоқ таңдалады, содан кейін «n» қадамымен әрбір «k» элемент таңдалады. Популяцияның мөлшері, бұл жағдайда – N=n*k
1.3 Стратификацияланған (аймақталған)
Ол популяцияның гетерогенділігі жағдайында қолданылады. Жалпы халық топтарға (страттарға) бөлінеді. Әрбір қабатта іріктеу кездейсоқ немесе механикалық түрде жүргізіледі.
1.4 Сериялық (кластер немесе кластер) іріктеу
Тізбектей іріктеу кезінде таңдау бірліктері объектілердің өздері емес, топтар (кластерлер немесе ұялар) болып табылады. Топтар кездейсоқ таңдалады. Топтар ішіндегі объектілер жаппай зерттеледі.

2. Ықтималдық емес үлгілер
Мұндай іріктеуде таңдау кездейсоқтық принциптері бойынша емес, субъективті критерийлер бойынша жүзеге асырылады - қолжетімділік, типтік, тең өкілдік және т.б.
2.1. Квота таңдау
Бастапқыда объектілердің бірқатар топтары анықталады (мысалы, 20-30 жас, 31-45 және 46-60 жас аралығындағы ер адамдар; табысы 30 мың рубльге дейін, табысы 30-дан 60 мың рубльге дейін және 60 мың рубльден асатын кіріспен ) Әрбір топ үшін зерттелетін объектілердің саны көрсетіледі. Топтардың әрқайсысына жататын объектілердің саны көбінесе топтың жалпы топтамадағы бұрын белгілі үлесіне пропорционалды немесе әрбір топ үшін бірдей белгіленеді. Топтар ішінде нысандар кездейсоқ таңдалады. Квота таңдауы жиі қолданылады.
2.2. Қарлы кесек әдісі
Үлгі келесідей құрастырылған. Әрбір респондент біріншіден бастап, таңдау шарттарына сай келетін және зерттеуге қатыса алатын достарының, әріптестерінің, таныстарының байланыс ақпаратын сұрайды. Осылайша, бірінші қадамды қоспағанда, үлгі зерттеу объектілерінің өздерінің қатысуымен қалыптасады. Әдіс респонденттердің қол жеткізу қиын топтарын табу және сұхбат алу қажет болғанда жиі қолданылады (мысалы, табысы жоғары респонденттер, бір кәсіби топқа жататын респонденттер, кез келген ұқсас хоббиі/мүдделері бар респонденттер және т.б.)
2.3 Спонтанды іріктеу
Ең қолжетімді респонденттерге сауалнама жүргізіледі. Спонтанды үлгілердің типтік мысалдары респонденттерге өзін-өзі толтыру үшін берілген газеттер/журналдарда және көптеген онлайн сауалнамаларда. Спонтанды үлгілердің мөлшері мен құрамы алдын ала белгілі емес және тек бір параметрмен – респонденттердің белсенділігімен анықталады.
2.4 Типтік жағдайлардың үлгісі
Сипаттаманың орташа (типтік) мәні бар жалпы жиынтық бірліктері таңдалады. Бұл мүмкіндікті таңдау және оның типтік мәнін анықтау мәселесін тудырады.

Статистика теориясы бойынша дәрістер курсы

Үлгі бақылаулар туралы толығырақ ақпаратты қарау арқылы алуға болады.

Үлгі – зерттеуге қатысу үшін жалпы жиынтықтан таңдалған белгілі бір процедураны қолданатын жағдайлардың (субъектілер, объектілер, оқиғалар, үлгілер) жиынтығы.

Үлгі өлшемі

Іріктеме көлемі – іріктеме жиынына енгізілген істер саны. Статистикалық себептерге байланысты істердің саны кем дегенде 30-35 болуы ұсынылады.

Тәуелді және тәуелсіз үлгілер

Екі (немесе одан да көп) үлгіні салыстыру кезінде маңызды параметр олардың тәуелділігі болып табылады. Екі үлгідегі әрбір жағдай үшін гомоморфты жұп орнату мүмкін болса (яғни Х үлгісінің бір жағдайы Y үлгісінің бір және тек бір жағдайына сәйкес болғанда және керісінше) үлгілерде өлшенетін белгі), мұндай үлгілер тәуелді деп аталады. Тәуелді үлгілердің мысалдары:

жұп егіздер,
эксперименттік әсерге дейін және кейін кез келген белгінің екі өлшемі,
ерлі-зайыптылар
және т.б.

Егер үлгілер арасында мұндай байланыс болмаса, онда бұл үлгілер тәуелсіз болып саналады, мысалы:

ерлер мен әйелдер,
психологтар мен математиктер.
Сәйкесінше, тәуелді үлгілер әрқашан бірдей өлшемге ие, ал тәуелсіз үлгілердің өлшемі әртүрлі болуы мүмкін.

Үлгілерді салыстыру әртүрлі статистикалық критерийлер арқылы жүргізіледі:

Студенттік t-тест
Вилкоксон Т-сынағы
Манн-Уитни U сынағы
Белгі критерийі
және т.б.

Өкілдік

Үлгіні өкілді немесе өкіл емес деп санауға болады.

Өкілдік емес үлгінің мысалы

Америка Құрама Штаттарында репрезентативті емес іріктеудің ең танымал тарихи мысалдарының бірі 1936 жылғы президенттік сайлау кезінде орын алады. Алдыңғы бірнеше сайлаудың оқиғаларын сәтті болжаған Literary Digest өзінің жазылушыларына, бүкіл ел бойынша телефон кітапшаларынан таңдалған адамдарға және автокөлікті тіркеу тізімдеріндегі адамдарға он миллион сынақ бюллетенін жіберіп, болжамында қателесті. Қайтарылған бюллетеньдердің 25 пайызында (2,5 миллионға жуық) дауыстар келесідей бөлінді:

57% республикашыл кандидат Альф Ландонды таңдады

40% сол кездегі Демократиялық президент Франклин Рузвельтті таңдады

Нақты сайлауда, белгілі болғандай, Рузвельт 60 пайыздан астам дауыс жинап, жеңіске жетті. Literary Digest қатесі мынада болды: үлгінің репрезентативтілігін арттыруды қалайды - олар жазылушылардың көпшілігі өздерін республикашыл деп санайтынын білетіндіктен - олар телефон кітаптары мен тіркеу тізімдерінен таңдалған адамдарды қосу үшін үлгіні кеңейтті. Алайда олар өз заманының шындығын ескермеді және іс жүзінде одан да көп республикашылдарды жинады: Ұлы депрессия кезінде телефондар мен көліктерге иелік ете алатындар негізінен орта және жоғарғы тап өкілдері болды (яғни республикашылардың көпшілігі , демократтар емес).

Үлгілерден топ құру жоспарының түрлері

Топ құру жоспарларының бірнеше негізгі түрлері бар:

Әртүрлі жағдайларда орналастырылған эксперименттік және бақылау топтарымен зерттеу.
Тәжірибелік және бақылау топтарымен жұптық таңдау стратегиясын қолданып зерттеу
Тек бір топты – эксперименттік топты пайдаланатын зерттеу.
Аралас (факторлық) дизайнды қолданатын зерттеу – барлық топтар әртүрлі жағдайларда орналастырылған.

Топ құру стратегиялары

Психологиялық экспериментке қатысу үшін топтарды таңдау ішкі және сыртқы негізділікке барынша құрметпен қарауды қамтамасыз ету үшін әртүрлі стратегияларды қолдану арқылы жүзеге асырылады.

Кездейсоқ таңдау (кездейсоқ таңдау)
Нағыз топтарды тарту

Рандомизация

Рандомизация, немесе кездейсоқ таңдау, қарапайым кездейсоқ үлгілерді жасау үшін қолданылады. Мұндай іріктемені пайдалану популяцияның әрбір мүшесінің іріктеуге қосылу ықтималдығы бірдей деген болжамға негізделген. Мысалы, 100 студенттің кездейсоқ таңдауын жасау үшін сіз барлық университет студенттерінің аты-жөні жазылған қағаздарды қалпаққа салып, одан 100 қағазды алуға болады - бұл кездейсоқ таңдау болады (Гудвин Дж. , 147-бет).

Жұптық таңдау

Жұптық таңдау- эксперимент үшін маңызды екінші реттік параметрлері бойынша эквивалентті субъектілерден тұратын субъектілер топтарын құру стратегиясы. Бұл стратегия тәжірибелік және бақылау топтарын пайдаланатын эксперименттер үшін тиімді, ең жақсы нұсқа қатысу болып табылады

Статистикада екі негізгі зерттеу әдісі бар - үздіксіз және таңдамалы. Таңдамалы зерттеуді жүргізу кезінде міндетті түрде келесі талаптарды сақтау қажет: іріктеу жиынының репрезентативтілігі және бақылау бірліктерінің жеткілікті саны. Бақылау бірліктерін таңдау кезінде бұл мүмкін Офсеттік қателер, яғни пайда болуын дәл болжау мүмкін емес осындай оқиғалар. Бұл қателер объективті және табиғи. Іріктеуді зерттеудің дәлдік дәрежесін анықтау кезінде сынама алу процесінде орын алуы мүмкін қателер мөлшері бағаланады - Кездейсоқ өкілдік қатесі (М) — Бұл таңдамалы зерттеу кезінде алынған орташа немесе салыстырмалы мәндер мен жалпы популяция бойынша зерттеу кезінде алынатын ұқсас мәндер арасындағы нақты айырмашылық.

Зерттеу нәтижелерінің сенімділігін бағалау мыналарды анықтайды:

1. репрезентативтілік қателері

2. популяциядағы орташа (немесе салыстырмалы) мәндердің сенім шегі

3. орташа (немесе салыстырмалы) мәндер арасындағы айырмашылықтың сенімділігі (t критерийі бойынша)

Өкілдік қатесін есептеу(мм) орташа арифметикалық мән (M):

Мұндағы σ – стандартты ауытқу; n—үлгі өлшемі (>30).

Өкілеттілік қатесін (mР) салыстырмалы шаманы (Р) есептеу:

Мұндағы P – сәйкес салыстырмалы шама (есептелген, мысалы, %);

Q =100 - Ρ% - Р реципрокты; n—үлгі өлшемі (n>30)

Клиникалық және эксперименттік жұмыста оны жиі қолдану қажет Шағын үлгіБақылаулар саны 30-дан аз немесе тең болғанда. Кішкентай іріктеумен репрезентативтілік қателерін есептеу үшін орташа және салыстырмалы мәндер , Бақылаулар саны біреуге азаяды, яғни.

; .

Өкілеттілік қателігінің шамасы іріктеме көлеміне байланысты: бақылаулар саны неғұрлым көп болса, қате соғұрлым аз болады. Таңдамалы көрсеткіштің сенімділігін бағалау үшін келесі тәсіл қолданылады: көрсеткіш (немесе орташа мән) оның қателігінен 3 есе артық болуы керек, бұл жағдайда ол сенімді болып саналады.

Таңдамалы зерттеудің нәтижелеріне сенімді болу үшін қатенің шамасын білу жеткіліксіз, өйткені таңдамалы зерттеудегі нақты қате репрезентативтіліктің орташа қателігінен айтарлықтай үлкен (немесе аз) болуы мүмкін. Зерттеушінің қандай нәтижеге қол жеткізгісі келетінін анықтау үшін статистика қатесіз болжамның ықтималдығы сияқты ұғымды пайдаланады, бұл медициналық-биологиялық үлгі нәтижелерінің сенімділігінің сипаттамасы болып табылады. статистикалық зерттеу. Әдетте, биомедициналық статистикалық зерттеулерді жүргізу кезінде қатесіз болжамның ықтималдығы 95% немесе 99% құрайды. Теориялық немесе практикалық тұрғыдан ерекше маңызды қорытындылар жасау қажет болған аса маңызды жағдайларда 99,7% қатесіз болжамның ықтималдығын пайдаланыңыз.

Белгілі бір мән қатесіз болжамның белгілі бір ықтималдылық дәрежесіне сәйкес келеді Кездейсоқ іріктеудің шекті қателігі (Δ - дельта), ол мына формуламен анықталады:

Δ=t * m, мұндағы t – сенімділік коэффициенті, ол үлкен іріктеумен және қатесіз болжамның 95% ықтималдығымен 2,6-ға тең; қатесіз болжамның ықтималдығы 99% - 3,0; қатесіз болжам ықтималдығы 99,7% - 3,3, ал шағын іріктеу кезінде Стьюденттің t мәндерінің арнайы кестесі арқылы анықталады.

Шекті іріктеу қатесін (Δ) пайдаланып анықтауға болады Сенім шекаралары, онда қатесіз болжамның белгілі бір ықтималдығымен статистикалық шаманың нақты мәні қамтылған , Бүкіл популяцияны сипаттау (орташа немесе салыстырмалы).

Сенімділік шегін анықтау үшін келесі формулалар қолданылады:

1) орташа мәндер үшін:

Мұндағы Mgen - сенімділік шегі орташа өлшемжалпы халықта;

Msample – орташа мән , Таңдамалы популяция бойынша зерттеу кезінде алынған; t – сенімділік коэффициенті, оның мәні зерттеуші нәтиже алғысы келетін қатесіз болжамның ықтималдық дәрежесімен анықталады; mM – орташа мәннің репрезентативтілік қатесі.

2) салыстырмалы мәндер үшін:

Мұндағы Pgen - популяциядағы салыстырмалы мәннің сенімділік шегі; Rsb – іріктемелі жиынтықта зерттеу жүргізу кезінде алынатын салыстырмалы шама; t—сенімділік коэффициенті; mP – салыстырмалы шаманың репрезентативтілік қатесі.

Сенім шектері таңдама мөлшері кездейсоқ себептерге байланысты ауытқуы мүмкін шектерді көрсетеді.

Бақылаулардың аз санымен (n<30), для вычисления доверительных границ значение коэффициента t находят по специальной таблице Стьюдента. Значения t расположены в таблице на пересечении с избранной вероятностью безошибочного прогноза и строки, Бостандық дәрежелерінің қолжетімді санын көрсету (n) , Бұл n-1-ге тең.