Kerepresentatifan - apa yang proses ini? ralat liputan

Konsep perwakilan adalah perkara biasa dalam otchetnostyakh statistik dan dalam penyediaan ucapan dan laporan. Mungkin tanpa ia adalah sukar untuk membayangkan apa-apa jenis membentangkan maklumat yang dipamerkan.

Kerepresentatifan - apakah ia?

Kerepresentatifan mencerminkan bagaimana objek atau bahagian-bahagian yang dipilih sesuai dengan kandungan dan makna penduduk data dari mana mereka telah dipilih.

definisi lain

Konsep perwakilan boleh diperluaskan dalam konteks yang berbeza. Tetapi perwakilan maknanya - adalah ciri pematuhan dan sifat-sifat unit yang dipilih daripada penduduk umum yang secara tepat menggambarkan ciri-ciri umum keseluruhan pangkalan data secara keseluruhan.

Juga maklumat wakil ditakrifkan sebagai keupayaan untuk menghantar data sampel menetapkan parameter dan sifat-sifat yang penting dari perspektif penyelidikan yang berterusan.

sampel perwakilan

Prinsip persampelan adalah penting dalam memilih yang paling tepat dan memaparkan sifat-sifat satu set data. Ia menggunakan pelbagai kaedah, yang membolehkan untuk mendapatkan keputusan yang tepat dan gambaran keseluruhan penduduk umum, menggunakan bahan-bahan terpilih sahaja yang menggambarkan kualiti data.

Oleh itu, tidak perlu untuk belajar semua bahan, dan ia mencukupi untuk mempertimbangkan perwakilan terpilih. Apa yang ia? Ini adalah contoh data individu untuk mempunyai idea tentang jumlah jisim maklumat.

Mereka bergantung kepada kaedah dibezakan sebagai kebarangkalian dan bukan kebarangkalian. Kebarangkalian - sampel yang dibuat dengan mengira data yang paling penting dan menarik, yang adalah wakil lagi penduduk umum. Ini adalah pilihan yang sengaja atau sampel rawak, bagaimanapun, dibenarkan oleh kandungannya.

Nonprobabilistic - adalah salah satu bentuk sampel rawak pada prinsip biasa loteri. Dalam kes ini, pendapat orang yang membuat apa-apa pilihan. Ia menggunakan seri hanya buta.

persampelan kebarangkalian

persampelan kebarangkalian juga boleh dibahagikan kepada beberapa jenis:

• Salah satu prinsip yang paling mudah dan jelas - sampel mudah beli. Sebagai contoh, kaedah ini sering digunakan apabila menjalankan kaji selidik sosial. Dalam kes ini, responden tidak dipilih dari orang ramai di mana-mana ciri-ciri tertentu, dan maklumat yang dihasilkan dalam 50 orang pertama yang mengambil bahagian di dalamnya.
• persampelan sengaja berbeza dalam bahawa mereka mempunyai beberapa keperluan dan syarat bagi pemilihan, tetapi masih bergantung kepada kebetulan, tidak mengejar matlamat untuk mencapai statistik yang baik.
• Sampel atas dasar kuota - ini adalah satu lagi variasi sampel dalam kebarangkalian, yang sering digunakan untuk analisis set data yang besar. Bagi beliau, menggunakan pelbagai syarat dan norma. objek yang dipilih untuk dipadankan. Itulah contoh kajian sosial menunjukkan bahawa akan ditemuduga 100 orang, tetapi hanya pendapat beberapa orang yang akan memenuhi keperluan yang ditetapkan akan diambil kira dalam penyediaan laporan statistik.

persampelan kebarangkalian

Untuk kebarangkalian jumlah persampelan dianggarkan pilihan mana objek dalam sampel akan bertemu, di antara mereka beberapa cara yang akan dipilih dengan tepat fakta-fakta dan data yang akan dibentangkan sebagai kerepresentatifan daripada data sampel. Kaedah ini mengira data yang diperlukan boleh:

• persampelan rawak mudah. Ia terletak pada hakikat bahawa di antara segmen yang dipilih benar-benar dipilih secara rawak jumlah loteri diperlukan data yang akan menjadi sampel perwakilan.

• persampelan sistematik dan rawak membolehkan untuk mewujudkan satu sistem pengiraan data yang diperlukan atas dasar segmen rawak. Oleh itu, jika nombor rawak yang pertama, yang menunjukkan bilangan ordinal data yang dipilih daripada populasi umum, adalah 5, maka data selepas dipilih boleh, sebagai contoh, 15, 25, 35 dan sebagainya. Contoh ini jelas menerangkan bahawa walaupun pilihan rawak mungkin berdasarkan pengiraan sistematik data mentah yang diperlukan.

pelanggan sampel

sampel yang bermakna - satu kaedah yang terdiri dalam menimbangkan setiap segmen individu, dan berdasarkan penilaiannya set disusun mencerminkan ciri-ciri dan sifat-sifat pangkalan data yang dikongsi. Oleh itu didail jumlah yang lebih besar daripada data yang sepadan dengan keperluan sampel perwakilan. Ia adalah mungkin untuk dengan mudah memilih beberapa pilihan yang tidak akan dimasukkan ke dalam jumlah, tanpa kehilangan kualiti data yang dipilih mewakili jumlah penduduk. Dengan cara ini yang kerepresentatifan keputusan kajian.

Sampel saiz

soalan tidak lepas yang perlu ditangani - ia adalah saiz sampel bagi kerepresentatifan penduduk. saiz sampel tidak sentiasa bergantung kepada jumlah sumber dalam populasi. Walau bagaimanapun, kerepresentatifan sampel bergantung kepada berapa banyak segmen harus akhirnya dibahagikan hasil. Semakin segmen, lebih banyak data yang masuk ke dalam sampel produktif. Jika keputusan memerlukan istilah generik dan tidak memerlukan khusus, maka, masing-masing, sampel menjadi lebih kecil, kerana, tanpa pergi ke butiran, maklumat yang disampaikan lebih cetek, yang bermaksud bahawa maknanya dikongsi.

Konsep kesilapan kerepresentatifan

margin kesilapan - satu perbezaan tertentu antara ciri-ciri populasi dan sampel data. Semasa apa-apa persampelan sememangnya mustahil untuk mendapatkan data yang tepat, seperti dalam populasi kajian penuh dan sampel mewakili hanya sebahagian daripada maklumat dan pilihan, manakala kajian yang lebih terperinci mungkin hanya dalam kajian keseluruhan set. Oleh itu, tidak dapat tidak beberapa kesilapan dan kesalahan.

jenis kesalahan

Membezakan beberapa kesilapan yang berlaku dalam penyediaan sampel wakil:

• Sistematik.
• Rawak.
• Sengaja.
• Tidak disengajakan.
• Standard.
• Had.

Asas bagi kemunculan ralat rawak boleh menjadi sifat tidak berterusan kajian jumlah penduduk. Biasanya, ralat rawak kerepresentatifan mempunyai saiz yang kecil dan watak.

Ralat sistematik berlaku antara data yang melanggar peraturan pemilihan penduduk umum.

Purata ralat - perbezaan antara nilai purata sampel dan set asas. Ia tidak bergantung kepada bilangan unit dalam sampel. Ia adalah berkadar songsang dengan jumlah sampel. Kemudian yang lebih besar jumlah, lebih rendah nilai purata ralat.

had ralat - adalah perbezaan terbesar mungkin antara nilai purata akan membuat sampel dan jumlah penduduk. Ralat ini mempunyai ciri-ciri sebagai kesilapan yang paling mungkin di bawah keadaan tertentu kejadian mereka.

kesilapan sengaja dan tidak sengaja kerepresentatifan

data mengimbangi kesilapan yang sengaja dan tidak sengaja.

Maka sebab-sebab kemunculan ralat sengaja adalah satu pendekatan untuk pemilihan data dengan kaedah menentukan trend. kesilapan yang tidak disengajakan berlaku pada peringkat penyediaan pemerhatian sampel, pembentukan sampel wakil. Untuk mengelakkan kesilapan itu, anda perlu membuat asas yang baik untuk persampelan, menyenaraikan unit pilihan komponen. Ia harus sepenuhnya selaras dengan objektif pensampelan adalah tepat, yang meliputi semua aspek kajian.

Kesahihan, kebolehpercayaan, kerepresentatifan. kesilapan pengiraan

Pengiraan ralat sampel (Mm) min aritmetik nilai (M).

Sisihan piawai: saiz sampel (> 30).

Margin kesilapan (Mp) dan nilai relatif saiz sampel (P) (n> 30).

Dalam kes apabila ia adalah perlu untuk mengkaji agregat, di mana jumlah sampel adalah kecil dan kurang dari 30 unit, maka jumlah kes akan kurang daripada satu unit.

nilai ralat berkadar terus dengan saiz sampel. maklumat wakil dan pengiraan tahap kemungkinan merangka ramalan tepat mencerminkan kesilapan had nilai tertentu.

sistem wakil

Bukan sahaja dalam proses penilaian untuk menyampaikan maklumat menggunakan sampel wakil, tetapi juga orang yang menerima maklumat yang menggunakan sistem perwakilan. Oleh itu, otak memproses tertentu jumlah maklumat untuk membuat sampel yang mewakili keseluruhan aliran maklumat untuk cekap dan cepat menilai data yang dibekalkan dan memahami perkara subjek. Untuk menjawab soalan: "kerepresentatifan - bahawa ini" - cukup hanya skala kesedaran manusia. Untuk melakukan ini, otak menggunakan semua tunduk kepada deria, bergantung kepada jenis maklumat yang perlu dipisahkan daripada aliran umum. Oleh itu, perbezaan dibuat antara:

• sistem perwakilan visual di mana organ-organ digunakan persepsi visual mata. Orang sering menggunakan sistem yang sama, yang dipanggil visual. Dengan sistem ini, seseorang memproses maklumat dalam bentuk imej.
• sistem perwakilan auditori. Badan utama, yang digunakan - ini adalah khabar angin. Maklumat yang dibekalkan dalam bentuk fail bunyi atau pertuturan, ia diproses oleh sistem. Orang lebih mudah menerima maklumat mengenai pendengaran, dipanggil audialami itu.
• sistem wakil kinestetik adalah aliran pemprosesan maklumat dengan mengesan dengan saluran pencium dan sentuhan.

• sistem wakil digital digunakan bersama-sama dengan yang lain sebagai satu cara untuk mendapatkan maklumat dari luar. Ini persepsi subjektif dan tafsiran logik data.

Jadi kerepresentatifan - apakah ia? pilihan mudah dari set atau prosedur penting dalam memproses maklumat? Kita boleh mengatakan bahawa kerepresentatifan yang sebahagian besarnya menentukan persepsi kita tentang aliran data, membantu untuk mengasingkan daripadanya yang paling menarik dan bermakna.