Характеристики вероятностных и не вероятностных выборок

В настоящее время требования мира возрастают, поэтому мы должны адаптировать и пережить изменения, которые требует мир. В сфере бизнеса недостаточно иметь знания только об администрировании, но мы должны уметь справляться с бесконечным количеством тем и развивать их, поскольку существует большая конкуренция.

В следующей работе развивается тема вероятностной и не вероятностной выборки, чтобы предоставить качественную информацию пользователям, которым необходимо просто поддержать или узнать больше по этой теме, что может быть использовано в различных областях исследований. и просто упомянуть, бизнес-среду.

не-вероятностная выборка-вероятностный-Yesenia

Недостаточно уметь что-то делать, во многих случаях вам нужны знания и желание внести свой вклад, чтобы разрабатывать требования, которые с каждым разом становятся все выше. Мы думающие и сознательные существа, поэтому мы должны действовать ответственно как в своих действиях, так и в окружающих нас.

Эта работа, как вы можете видеть, была подготовлена на основе тем, рассматриваемых в классе вероятности и статистики, с точки зрения бизнеса, где очень важно иметь необходимые знания для того, чтобы взглянуть на мир и человечество.

ДОЗИРОВОЧНЫЙ

Это процесс выбора набора людей из определенной популяции, чтобы изучить их и охарактеризовать общую численность населения.

Вот два основных условия отбора проб:

Вселенная или популяция: это общее количество индивидуумов, которое я хочу изучать или охарактеризовать. Образец: Это набор индивидуумов вселенной, который я выбираю для изучения, например, посредством опроса.

ПРЕИМУЩЕСТВА ОТБОРА ПРОБ

Это значительно суммирует время и стоимость исследований, которые проводятся в дополнение к сокращению используемых ресурсов. Работа с данными проще.

НЕДОСТАТКИ ОТБОРА ПРОБ

Мы вводим (контролируемую) ошибку в результат из-за самой природы выборки и необходимости обобщать результаты.Мы рискуем ввести смещения из-за плохого отбора выборки. (Январь 2009 г.)

ВЕРОЯТНЫЙ ОБРАЗЦ

Вероятностная выборка будет обсуждаться при условии соблюдения двух условий:

Для выборки элементов в выборке должна быть вероятность, превышающая ноль. Точное знание вероятности каждого элемента.

Как мы видим, мы можем делать вероятностную выборку только при наличии кадра выборки. Впоследствии форма, используемая для выбора выборки, определяет различные методы вероятностной выборки, которые показаны ниже.

ПРОСТОЙ СЛУЧАЙНЫЙ ОТБОР

Простая случайная выборка (MAS) Это техник выборки, в которой все элементы, образующие вселенной и подробно описаны в образце кадра одинаково вероятно, будет выбраны для образца.

В рамках простой случайной выборки есть два подразделения, которые определяются в соответствии с возможностью того, что индивидуумы юниверса могут быть выбраны более одного раза в выборке, это MAS с заменой или без замены.

Если используется замена, когда во время случайного выбора индивида для выборки не имеет значения, что он будет выбран снова при последующем выборе.

Если пополнение запаса не используется, индивидуум, выбранный для выборки один раз, больше не будет входить в чертеж снова.

Следующее выражение используется для размера выборки в MAS без замены. Формула связывает требуемый размер выборки, когда юниверс конечен, с требуемым размером, когда юниверс бесконечен:

Где n0 - размер выборки, необходимый для бесконечной вселенной, а N - размер конечной вселенной. Можно продемонстрировать, что размер выборки при использовании замены (nr) всегда равен размеру, необходимому для бесконечной вселенной (nr = n0).

ПРЕИМУЩЕСТВА ПРОСТОГО СЛУЧАЙНОГО ОБРАЗЦА

Это быстро и надежно, так как в настоящее время есть программное обеспечение, которое минимизирует работу при выборе людей, делающих ее более надежной. Ошибка по случайности может быть точно рассчитана

Таким образом, при использовании MAS мы гарантируем, что мы получим репрезентативные выборки, так что единственным источником ошибки, который повлияет на результаты, будет случайность.

НЕДОСТАТОК ПРОСТОГО СЛУЧАЙНОГО ОБРАЗЦА

 Сложность применения этого на практике в реальных исследованиях. Будучи вероятностным методом, необходима структура выборки для всех индивидуумов, и все они выбираются для выборки.

СТРАТИФИЦИРОВАННАЯ СЛУЧАЙНАЯ ВЫБОРКА

«Этот метод, относящийся к семейству вероятностных выборок, состоит в разделении всей исследуемой популяции на разные подгруппы или непересекающиеся слои, так что индивидуум может принадлежать только одному слою. После того, как страты были определены, индивидуумы отбираются для создания выборки с использованием любого метода отбора проб для каждого из слоев в отдельности. Если, например, мы используем простую случайную выборку в каждом слое, мы будем говорить о стратифицированной случайной выборке (далее MAE). Страты обычно представляют собой однородные группы лиц, которые, в свою очередь, являются неоднородными между различными группами.

Относительно часто можно определить страты в соответствии с некоторыми характерными переменными населения, такими как возраст, пол, социальный класс или географический регион. Эти переменные позволяют легко разделить выборку на взаимоисключающие группы и довольно часто позволяют различать поведение в популяции… »(январь 2009 г.)

ВИДЫ СТРАТИФИЦИРОВАННОГО ОБРАЗЦА

В зависимости от размера, назначенного стратам, мы будем говорить о различных типах стратифицированной выборки. Также принято говорить о различных формах «прикрепления» образца в стратах.

СТРАТИФИКАЦИЯ ОБРАЗЦОВ ПРЕДОСТАВЛЕННЫХ

«Когда мы выбираем характеристику индивидуумов для определения страт, обычно случается, что размер результирующих субпопуляций во вселенной различен.

ЕДИНАЯ СТРАТИФИКАЦИЯ ОБРАЗЦОВ

Мы будем говорить о равномерном распределении, когда мы назначаем одинаковый размер выборки для всех определенных слоев, независимо от веса, который эти слои имеют в популяции.

Оптимальный стратифицированный отбор проб

В этом случае размер страт в выборке не будет пропорционален совокупности. Напротив, размер страт определяется пропорционально стандартному отклонению исследуемых переменных. Другими словами, более крупные слои взяты в слоях с большей внутренней изменчивостью, чтобы лучше представлять наиболее трудные группы населения для изучения в общей выборке… »(январь 2009 г.)

СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ ОТБОР

Это метод, который состоит из случайного выбора определенного субъекта из популяции и последующего выбора для выборки каждого n-го человека, доступного в рамках выборки.

Систематическая выборка - очень простой процесс, требующий только случайного выбора человека. Результаты, которые мы получаем, являются репрезентативными для населения, этот тип выборки используется редко.

Процесс систематической выборки представлен ниже.

СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС ОТБОРА ПРОБ

«Мы составили упорядоченный список из N индивидов в популяции, который будет основой выборки. Мы разделили структуру выборки на n фрагментов, где n - размер выборки, который мы хотим. Размер этих фрагментов будет K = N / n

где K называется интервалом или коэффициентом возвышения.

Начальное число: получаем целое случайное число A, меньшее или равное интервалу. Это число будет соответствовать первому предмету, который мы выберем для образца в первом фрагменте, на который мы разделили население. Отбор оставшихся n-1 индивидуумов: Мы выбрали следующих индивидов из случайно выбранного индивида посредством арифметической последовательности, отбирая индивидов из остальных фрагментов, в которых мы разделили выборку, занимающую ту же позицию, что и исходный субъект. Это равносильно тому, что мы будем отбирать людей… »(январь 2009 г.)

A, A + K, A + 2K, A + 3K,…., A + (n-1) K

ПРЕИМУЩЕСТВА СИСТЕМАТИЧЕСКОГО ОБРАЗЦА

Он представляет население очень хорошо, быстро и просто, поскольку нет необходимости генерировать много случайных чисел, а также предметов в нашей выборке. Это гарантирует нам справедливый отбор населения для изучения.

ОБРАЗЦЫ КОНГЛОМЕРАТАМИ

Кластерная выборка - это метод, основанный на группах, подлежащих анализу, которые правильно представляют общую совокупность по отношению к характеристике, которую мы хотим измерить.

Конгломерат процесса отбора проб

Определите кластеры, выбрав характеристику, которая позволяет популяцию разделить на отдельные группы и исчерпывающе. Выберите кластеры для изучения. Исследуйте предметы, которые являются частью кластера.

Дешевле выбрать кластер для изучения, чем сделать случайную или систематическую выборку.

Что конгломераты не очень однородны среди них.

НЕЗАБЫВАЕМЫЙ ОТБОР

Во многих случаях необходимо использовать другие методы выборки, которые встречаются в группе, не относящейся к вероятности. В этих альтернативных методах обычно прибегают к выбору элементов для выборки на основе гипотез, относящихся к интересующей совокупности, что называется критериями выбора.

Не вероятностная выборка информирует нас о том, на что похож юниверс, но не позволяет нам знать, с какой точностью: мы не можем установить границы уровней ошибок и достоверности.

УДОБНЫЙ ОТБОР

Как следует из названия, этот метод предназначен для отбора выборки населения в связи с тем, что она доступна. Другими словами, люди, которые будут участвовать в исследовании, выбраны потому, что они легко доступны, а не потому, что они были отобраны с использованием статистических критериев, хотя это не позволяет сделать общее представление об изучаемой популяции.

ПРЕИМУЩЕСТВО ОБРАЗЦОВ УДОБСТВА

 «Поскольку элемент, подлежащий анализу, готов сотрудничать с исследованием, легче получить правдивые данные, помимо их склонности к причине.

НЕДОСТАТОК ОБРАЗЦА УДОБСТВА

 Недостаточная репрезентативность, невозможность составления статистических отчетов о результатах и риск возникновения ошибок из-за используемых критериев выборки. В худшем случае моя удобная выборка может представлять систематическое смещение по отношению к общей численности населения, что приведет к искаженным результатам… »(январь 2009 г.)

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНАЯ ВЫБОРКА

Последовательная выборка - это метод вероятностной выборки, при котором выбирается субъект или группа для изучения, они выбираются через определенный интервал времени, проводится исследование, анализируются результаты, а затем выбирается другая группа субъектов, если необходимо.

ОБРАЗЦЫ ПО КВОТАМ

Квотная выборка состоит из трех этапов

Сегментация деления исследуемого населения на группы исчерпывающе и взаимно. Установка размера квот. Число лиц для обследования для каждой из этих групп. Подбор участников и проверка сборов. Участники стремятся покрыть каждый из определенных сборов.

ПРЕИМУЩЕСТВО ОБРАЗЦОВ КВОТЫ

 Результаты, которые он показывает, очень полезны, а также являются недорогими и надежными.

НЕДОСТАТКИ ОБРАЗЦОВ КВОТЫ

«Невозможность ограничить ошибку, которую мы совершаем при использовании этого типа выборки. Риск пропустить соответствующую квоту в исследовании». (Январь 2009 г.)

Это метод выборки без вероятности, при котором индивидуумы, выбранные для изучения, в равной степени набирают других участников для исследования. Он получил название «снежный ком» именно потому, что, подобно падающему снежному кому, между испытуемыми собирается больше материала.

Снежок очень часто используется в населении, где нет легкого доступа. В исследованиях, требующих изучения конкретной группы населения, может быть более эффективным получить выборку через представителей одной и той же группы населения, чем путем чисто случайного отбора, в котором будет отброшено большое количество отдельных кандидатов на участие.

ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ СНЕГОБАЛОВ

«Процесс создания образца с использованием снежного кома основан на использовании социальной сети некоторых первоначальных людей для доступа к группе. Мы могли бы разделить этот процесс на следующие шаги:

Определите программу участия, которая описывает процесс, с помощью которого человек приглашает или отсылает других к участию. Определите группы или организации, которые могут облегчить доступ к первоначальным лицам, которые соответствуют характерной особенности исследования. Начальные контакты и попросить их участие. Эта часть будет похожа на обычную технику выборки, но нацелена на получение уменьшенного размера выборки. Запросить доступ к другим контактам после завершения интервью. Обеспечить разнообразие контактов путем правильного выбора людей. инициалы и пропаганда, что рекомендация не ограничивается очень близкими контактами ». (Январь 2009 г.)

ВИДЫ ОБРАЗЦОВ СНЕГОБОЛА

По сути, мы можем выделить два типа отбора снежного кома:

Линейная выборка: индивиды в популяции должны рекомендовать другого индивидуума таким образом, чтобы выборка росла с линейной скоростью. Экспоненциальная выборка: каждый человек должен пригласить более одного человека для участия. Поскольку несколько человек будут приглашены одновременно, население будет расти больше за меньшее время.

ПРЕИМУЩЕСТВА ОБРАЗЦОВ СНОУБАЛА

Это позволяет проводить выборку труднодоступных групп населения. Это экономичный и простой процесс, требующий небольшого планирования и небольшого количества людских ресурсов: опрошенные субъекты трудятся.

НЕДОСТАТКИ ОБРАЗЦОВ СНОУБАЛА

Отсутствие контроля над составом выборки. Это не гарантирует репрезентативность и не позволяет нам знать степень точности, которую он предлагает. Неконтролируемый размер выборки: методика не позволяет априори точно определять размер выборки, который мы собираемся получить.

Дискретный отбор проб

Дискреционная выборка более известна как преднамеренная выборка. В этом типе выборки субъекты выбираются как часть выборки с конкретной целью. Исследователь полагает, что при выборочной выборке некоторые предметы более подходят для исследований, чем другие. По этой причине их сознательно выбирают в качестве предметов… »(Universo Fórlecciones, 2014)

Исследователь отбирает людей в соответствии с их профессиональными критериями. Вы можете сделать выбор на основе опыта предыдущих исследований или ваших знаний о населении и его поведении в зависимости от изученных характеристик.

ОБРАЗЕЦ РАМА

Рамка выборки - это список элементов, составляющих юниверс, который вы хотите изучить и из которого взят образец. Этими элементами для исследования не всегда должны быть отдельные лица, они также могут быть другими вещами, которые можно проанализировать. Каждый из этих элементов, присутствующих в кадре выборки, называется единицами выборки.

ВЫВОД

Невообразимое количество преимуществ, которые могут предоставить нам инструменты, которые я представил в этой работе, зависит от ситуации, в которой мы находимся, а также от целей и типа отбора проб, которые мы должны использовать.

Известно, что при проведении исследований и исследований мы всегда должны использовать инструменты, которые наилучшим образом соответствуют нашим потребностям, однако не всегда возможно получить 100% надежные результаты, поэтому в нашем распоряжении имеется широкий спектр инструментов, это наша задача стараться соответствовать стандартам, предложенным для каждого вида деятельности.

Хотя невозможно провести исследование, в котором нет погрешности, мы можем сознательно использовать выборку и максимально использовать ее, что зависит от исследователей.

Я делаю вывод, что в любой области, в которой работают люди, всегда будут использоваться вероятностные расчеты, и речь идет об обучении все большему и большему развитию и росту, в дополнение к тому, что наша песчинка остается в качестве вклада.