VALÓSZÍNŰSÉGI ÉS NEM VALÓSZÍNŰSÉGI MINTAVÉTELI TÍPUSOK (PÉLDÁK) - KULTURÁLIS SZÓKINCS - 2025

A mintavétel típusai az adatok kinyerésének különféle módjai az egy részből; ez egy hatékony statisztikai eszköz, amelynek feladata annak meghatározása, hogy a népességnek vagy az univerzumnak melyik részét kell megvizsgálni, következtetéseket levonni és információt szerezni róla.

A mintavétel nagyon fontos, ha nem tudja vagy nem akarja a teljes populációt elemezni. Vegye figyelembe, hogy a "népesség" kifejezés nem csak az emberek vagy élőlények nagy csoportjára vonatkozik, hanem általában az összes olyan elem összességére, amelyet egy adott problémában megvizsgálnak.

1. ábra: A mintavétel fontos ahhoz, hogy reprezentatív mintát válasszon egy univerzumból. Forrás: Pixabay.

A kiválasztott mintavételi típus szerint a lakosság legreprezentatívabbnak tartott részét választják ki, mindig a célokkal összhangban.

Természetesen, ha csak az adatok univerzumának egy részét vesszük igénybe, akkor hiányozhat néhány részlet és elhagyható az információ, ezért az eredmények nem lesznek olyan pontosak, mint amilyennek lennie kellene. Ezt nevezzük mintavételi hibának.

Az ötlet az adatok sokaságának a lehető legnagyobb mértékű egyszerűsítése, a leginkább reprezentatív mintának kiválasztása, amely képes a lehető legtöbb információt szolgáltatni, az eredmények érvényességének biztosítása érdekében.

A valószínűség vagy a véletlenszerű mintavétel típusai

A valószínűségi mintavétel annak a valószínűségén alapul, hogy a minta alanyait ki kell választani. Ily módon a populáció minden elemének ismert esélye van a választásra, amelynek természetesen nagyobbnak kell lennie, mint 0.

Ez rendkívül fontos, mivel előfordulhat, hogy az adatok sokasága alapján olyan mintát választottak, amely nem képviseli kellően az egészet.

Ha igen, az eredmények elfogultak lesznek, mivel a népesség egyes részei jobban részesülnek másokkal szemben. Az elfogultság elkerülése érdekében, amelynek több kategóriája is létezik, az egyik lehetőség az, hogy véletlenszerűen válasszuk ki a mintát, és így minden elemnek nullán kívüli valószínűsége van a kiválasztásukban.

Egyszerű véletlenszerű mintavétel

Ez egy egyszerű módszer annak biztosítására, hogy a véletlen elvégezze a munkáját. Például, ha kérdés az, hogy egy osztályba sorolunk néhány gyermeket egy iskolai művészeti rendezvényen való részvételre, akkor az összes gyermek nevét azonos összehajtott szavazólapon helyezzük el, kalapba keverjük és egy maréknyi véletlenszerűen rajzolunk.

Az osztály összes gyermeke alkotja a népességet, és a mintában egy maroknyi szavazatot is kihúztak a kalapból.

Az eljárás sikere abban áll, hogy az összes gyermek teljes listáját elkészíti, hogy senki ne maradjon ki. Egy kis tanfolyamon ez nem jelent problémát; De ha egy nagyobb népességből mintát szeretne kiválasztani, finomítani kell a módszert.

Egyszerű véletlenszerű mintavétel elvégezhető pótlással vagy pótlással. Például, ha egy elemet kinyerünk a populációból, és kiválasztása és megvizsgálása után visszatérítjük, akkor elemünk univerzuma mindig ugyanaz marad a tanulmány során.

Ha éppen ellenkezőleg, a kiválasztott elemet megvizsgálják, akkor többet nem adnak vissza, helyettesítés nélküli mintavételt végeznek. Ezt figyelembe kell venni egy elem kiválasztásának valószínűsége szempontjából.

Rendszeres véletlenszerű mintavétel

A mintavétel végrehajtásához az N elemet fel kell sorolni, és meg kell határozni a minta méretét is, amelyet n-nek hívunk. A listát mintavételi keretnek hívják.

Most meghatározzuk az ugrási intervallumot, amelyet k betű jelöl és így kiszámítunk:

Véletlenszerű számot választunk - véletlenszerűen - 1 és k között, és ro véletlenszerű kezdésnek hívjuk. Ez az első egyén a kiválasztott listán, és onnan a lista következő elemeit választják ki.

Példa: Tegyük fel, hogy van egy listája 2000 egyetemi hallgatóról, és 100 hallgató mintát szeretne szerezni a kongresszuson való részvételhez.

Az első lépés, hogy megtudja k értékét:

Miután felosztottuk a hallgatók teljes számát 20 darab 100 darabra, akkor az egyiket vesszük, és véletlenszerű számot választunk 1 és 20 között, például 12-en. Ezért a listánk tizenkettedik tanulója a véletlenszerű indítás.

A következő kiválasztandó diáknak 12 + 20 = 22, majd 42, majd 62 és így tovább kell lennie, amíg mind a 100 kitöltődik.

Mint láthatja, ez egy gyors módszer alkalmazásra, amely rendszerint nagyon jó eredményeket ad, anélkül, hogy a 2000 nevet kalapba kellene helyezni, és 100-at kellene venni, mindaddig, amíg a populációban nincs olyan periodicitás, amely elfogultságot eredményez..

Rétegezett véletlenszerű mintavétel

2. ábra. Rétegezett véletlenszerű mintavételkor a populációt szegmensekre osztjuk, rétegeknek nevezzük. Forrás: Pixabay.

Egyszerű véletlenszerű mintavételnél a populáció minden elemének azonos esélye van a kiválasztásra. De ez nem mindig igaz, főleg, ha több összetettségre van szükség.

A rétegezett véletlenszerű mintavételi rendszer végrehajtásához a populációt hasonló jellemzőkkel rendelkező csoportokba kell osztani. Ezek a rétegek. Ezután a rétegeket felveszik, és mindegyikből egyszerű véletlenszerű mintákat választanak, amelyeket azután egyesítenek a végső mintához.

A rétegeket a mintavétel előtt meghatározzuk, megvizsgálva az adatvilág jellemzőit.

Ezek a jellemzők lehetnek családi állapot, életkor, lakóhely, például városi, külvárosi és vidéki lakosság, szakma, iskolai végzettség, nem és még sok más.

Mindenesetre várható, hogy az egyes rétegek jellemzői nagyon megkülönböztethetők legyenek, vagyis hogy minden réteg homogén.

A rétegzett mintavétellel két kategóriát különböztetünk meg, attól függően, hogy az egyes rétegek mintáinak mérete arányos-e vagy sem.

Véletlenszerű klaszter-mintavétel

A fent leírt módszerek a minta elemeit közvetlenül választják ki, de a klaszter mintavételnél az elemek csoportját a populációból választják ki, és ezek lesznek a mintavételi egység, amelyet klaszternek neveznek.

Példák a klaszterekre egy egyetemi tanszék, földrajzi egységek, például tartományok, városok, megyék vagy önkormányzatok, amelyek mindegyike ugyanolyan valószínűséggel kerül kiválasztásra. Földrajzi egység kiválasztása esetén a terület szerinti mintavételről beszélünk.

Miután a klasztereket megválasztották, ott elemezzük az elemzésre kerülő elemeket. Ezért az eljárás több szakaszból állhat.

Ennek a módszernek van némi hasonlósága a rétegzett véletlenszerű módszerrel, azzal a különbséggel, hogy itt néhány klasztert választunk ki az egészből, míg az előző módszerben a populáció összes rétegét megvizsgáltuk.

Nem valószínűségi mintavételi típusok

A valószínűségi mintavétel bizonyos helyzetekben nagyon költséges lehet, mivel időt és erőforrásokat kell befektetni a valóban reprezentatív minták megtalálására.

Gyakran előfordul, hogy nincs teljes mintavételi keret - a lista -, ezért nem lehet meghatározni az elem kiválasztásának valószínűségét.

Ezekben az esetekben nem valószínűségi mintavételtípust használnak, amellyel információkat is megszereznek, bár az eredmények pontossága nem garantált.

Az ilyen típusú mintavétel alkalmazásakor a kiválasztáskor bizonyos kritériumokat is be kell tartani, arra törekedve, hogy a minta a lehető legmegfelelőbb legyen.

Kényelmi mintavétel

Ez egy meglehetősen elemi mintavétel, amelyben a minta elemeit a rendelkezésre állásuk alapján választják meg, azaz kiválasztják azokat a személyeket, akik a legjobban vannak. Előnye, hogy nagyon alacsony költségű módszer, gyorsasága és kényelme miatt.

De amint mondtuk, nincs bizonyosság abban, hogy megbízható információkat szerezzen az eredményekről. Időnként gyors, rövid szavazások elvégzésére szolgálnak a választások előtt, vagy bizonyos termékek vásárlói preferenciáinak megkérdezésére.

Például egy közvélemény-kutató eljuthat a házához legközelebb eső három bevásárlóközpont kijáratához, és felkérheti azokat, akik távoznak, mely jelöltet szavaznák. Vagy a tanár felmérheti a saját hallgatóit, mert azonnali hozzáférésük van hozzájuk.

Noha úgy tűnik, hogy egy ilyen eljárás eredményei értéktelenek, előfordulhat, hogy ezek jól tükrözik a lakosságot, mindaddig, amíg alapos okkal feltételezhető, hogy az elfogultság nem túl nagy.

Ez azonban nem olyan egyszerű, mert egy adott tanár hallgatói nem képezhetik reprezentatív mintát a hallgatói testület többi részéből. És általában a bevásárlóközpontok közvélemény-kutatói általában a legvonzóbb megjelenésű emberekkel készítik interjút.

Kvóta mintavétel

A kvóta alapján történő mintavételhez előzetes ismeretekkel kell rendelkezni a népesség rétegeiről, annak elképzelése érdekében, hogy melyik elem a leginkább reprezentatív. De ezt nem a rétegzett mintavétel véletlenszerűségi kritériuma szabályozza.

Az ilyen típusú mintavételnél meg kell határozni a "kvótákat", ebből a módszer nevét. Ezek a kvóták számos elem összegyűjtését tartalmazzák bizonyos feltételek mellett, például 15 olyan nőt, akiknek életkora 25-50 év, akik nem dohányznak, hanem autóval is rendelkeznek.

A kvóta meghatározása után az első embereket választják ki, akik teljesítik a megállapított feltételeket. Ennek az utolsó lépésnek a kritériumai a nyomozó kényelmét szolgálhatják. Itt látható a véletlenszerű rétegezett mintavételi módszerrel való különbség.

Ez azonban egy olcsó módszer, amely akkor előnyös, ha - amint mondtuk - a vizsgált lakosság jól ismert.

Hógolyó mintavétel

A mintavétel e stílusában követendő eljárás néhány olyan személy kiválasztása, akik mások vezetnek, ezek pedig mások felé, amíg a minta nem lesz olyan nagy, amelyre a kutatónak szüksége van.

Ez egy olyan eljárás, amely hasznos lehet egyes populációk meglehetősen sajátos tulajdonságokkal történő jellemzésére. Példák: a börtönben fogva tartottak vagy bizonyos betegségekben szenvedők.

Diszkrecionális mintavétel

Végül itt a kutató dönti el a minta kiválasztásának kritériumait tudása szerint. Hasznos lehet, ha bizonyos személyeket fel kell venni a vizsgálatba, akik véletlenszerű módszerrel nem tudtak részt venni.

Irodalom

1. Berenson, M. 1985. Gazdálkodási és közgazdasági statisztikák, fogalmak és alkalmazások. Editorial Interamericana.
2. Statisztika. Mintavétel. Helyreállítva: encyclopediaeconomica.com.
3. Statisztika. Mintavétel. Helyreállítva: Estadistica.mat.uson.mx.
4. Feltárható. Csoportos mintavétel. Helyreállítva: explorable.com.
5. Moore, D. 2005. Alkalmazott alapstatisztikák. 2.. Kiadás.
6. Netquest. Valószínűségi mintavétel: rétegzett mintavétel. Helyreállítva: netquest.com.
7. Wikipedia. Mintavétel. Helyreállítva: es.wikipedia.org