1. Презентация по статистике на тему: «Выборочное наблюдение»
Подготовила: Виленская Елена, группа 11-БИ
Преподаватель: Бутенко И.В.
2. 1. Понятие о выборочном наблюдении
Выборочное наблюдение – это метод статистического исследования, при
котором обобщающие показатели совокупности устанавливаются только по
отдельно взятой части на основе положений случайного отбора.
При выборочном методе изучению подвергается только некоторая часть
изучаемой совокупности, при этом подлежащая изучению
статистическая совокупность называется генеральной совокупностью.
Выборочной совокупностью (выборкой) называют
отобранную из генеральной совокупности часть единиц,
которая будет подвергаться статистическому
исследованию.
3. Существуют следующие способы отбора в выборочную совокупность:
1. Случайный отбор- состоит в том, что выборочная совокупность
образуется в результате случайного отбора единиц из генеральной
совокупности.
Данный отбор осуществляется с помощь жеребьевки, лотереи, таблицы
случайных чисел и т.д.
2. Механический отбор – состоит в том, что отбор единиц в
выборочную совокупность производится из генеральной совокупности
разбитой на равные интервалы при этом размер интервала равен
обратной величине доли выборки.
4.
3. Типический отбор при этом отборе генеральная совокупность в
начале разбивается на однородные типические группы, из которых
производится индивидуальный отбор единиц в выборочную
совокупность.
4. Серийный отбор из генеральной совокупности отбираются не
отдельные единицы, а целые их серии, внутри которых производится
сплошное наблюдение.
5. Комбинированный отбор сочетает в себе различные комбинации
нескольких способов отбора.
5.
По способу отбора
единиц генеральная
совокупность выборки
бывает
Повторная выборка
– это выборка, при
которой каждая
отобранная единица
или серия
возвращается во всю
совокупность и может
вновь попасть в
выборку.
Бесповторная
выборка – это
выборка, при
которой каждая
обследованная
единица изымается и
не возвращается в
совокупность,
поэтому она не
попадает в повторное
обследование.
6.
Основные статистические показатели выборочного наблюдения
Ѡ ( омега) – доля выборочной совокупности
p – доля генеральной совокупности
n – число единиц выборочной совокупности
N – число единиц в генеральной совокупности
m — число единиц выборочной совокупности, обладающий
изучаемым признаком
x -генеральная средняя величина
x -выборочная средняя величина
Выборочная доля определяется, как
отношение числа единиц совокупности
обладающих изучаемым признаком к общему
числу единиц выборочной совокупности
7. 2. Ошибки выборочного наблюдения
Цель выборочного наблюдения установить, на какую величину
отклоняется значение выборочной совокупности от генеральной
совокупности.
Разность между показателями выборочной и генеральной совокупности
называется ошибкой выборки.
Ошибки выборочного наблюдения возникают, потому что
обследуется не вся совокупность, а какая – то ее часть отобранная в
определенном порядке.
8.
Выделяют средние и предельные ошибки выборочного
наблюдения
Средняя ошибка
выборочной
Способ отбора единиц
повторный
Средней величины
Доли
бесповторный
9.
Предельная ошибка – это максимально возможное расхождение
средних или максимум ошибок при заданной вероятности ее появления.
где t – коэффициент доверенности, зависит от вероятности p.
Значение t заданной
вероятности p определяются.
При
р=0,683; t=1
р=0,866; t=1,5
р=0,954; t=2
р=0,988; t=2,5
р=0,997; t=3
р=0,999; t=3,5
10. Предельная ошибка
Признак
Способ отбора единиц
повторный
Количественный
Качественный
бесповторный
11.
Генеральная средняя величина от выборочной средней величины на
предельную ошибку выборочную средней.
Генеральная доля отличается от выборочной доли на предельную
ошибку выборочной.
12. 3. Определение необходимости численности выборки
При организации выборочного обследования необходимо учитывать, что размер
ошибки выборочного наблюдения прежде всего зависит от численности выборочной
совокупности.
Численность должна быть такой, чтобы ошибка выборки не превышала допустимой
ошибки.
Расчет численности выборки при случайном и механическом отборе.
Метод отбора
Формула расчета
Для средней
Для доли
Повторный
nx =
nω =
Бесповторный
nx=
nω =
Ошибка выборочного наблюдения есть разность
между значением параметра в генеральной совокупности и его выборочным значением.
Для среднего значения количественного признака она равна:
x = – x ,
а для доли (альтернативного признака) –
w = p – w .
2 xi x 2 ni n
W0 – генеральная доля
W0 MN
|
W |
m |
||
|
W |
– выборочная доля |
n |
|
|
M |
– число единиц, обладающих признаком в |
||
|
генеральной совокупности |
Ошибка выборки – это разность между характеристиками выборочной и генеральной совокупности.
x x x0
x — ошибка средней
W W W0
W — ошибка доли
Различают средние и предельные ошибки выборки.
t — предельная , где ошибка,
— средняя ошибка, t – некоторое число
x0 — генеральная средняя (средняя величина, которая имеет место в генеральной совокупности)
x — выборочная средняя
|
x |
xi ni |
|
|
n |
||
|
где |
ni — частота, xi — отдельное |
значение признака
02 — генеральная дисперсия , где 0 – признак генеральной совокупности
4.Ошибка выборочного наблюдения
Ошибки выборки свойственны только выборочным наблюдениям. Чем больше эти ошибки, тем больше эмпирическое распределение отличается от теоретического распределения.
Ошибка выборки – это разность между характеристиками выборочной и генеральной совокупности.
|
— ошибка средней |
|||||||||||||
|
x |
x |
||||||||||||
|
0 |
x |
||||||||||||
|
x |
|||||||||||||
Различают средние и предельные ошибки
|
выборки. |
— предельная ошибка, |
|
|
t |
||
|
, где |
— средняя ошибка, t – некоторое число
Теоремы закона больших чисел устанавливают связь между предельной ошибкой выборки, гарантированной с определенной вероятностью, числом ( t ) и средней ошибкой выборки ( )
При оценке результатов малой выборки величина генеральной дисперсии в расчетах не используется. Для определения возможных пределов ошибки пользуются так называемым критерием Стьюдента, определяемым по формуле
~
t x x
MB
|
где MB |
— мера случайных колебаний выборочной средней в малой |
|||||
|
n |
1 |
|||||
выборке.
Значение этого интеграла для различных значений коэффициента доверия t вычислены и приводятся в специальных математических таблицах. В частности, при
t=1Ф(t)=0,683; t=1,5Ф(t)=0,866; t=2Ф(t)=0,954; t=2,5Ф(t)=0,998; t=3Ф(t)=0,997; t=3,5Ф(t)=0,999.
Соседние файлы в папке статистика
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
Выборочный метод Средние и предельные ошибки выборки Распространение
Выборочный метод. Средние и предельные ошибки выборки. Распространение результатов выборки на генеральную совокупность.
Выборочное наблюдение — это один из видов несплошного наблюдения, суть которого в том, что из генеральной совокупности отбирается часть единиц, образующих выборочную совокупность. Значение выборочного метода состоит в том, что при минимальной численности обследуемых единиц и при минимальных затратах труда и средств получаются достаточно точные результаты. Большую актуальность получил выборочный метод в современных условиях перехода к рыночной экономике. Упрощение отчетности и возрастающие требования к менеджменту увеличивают потребность в надежной информации. Выборочный метод получил большое распространение при контроле за качеством, когда проверка обследуемых образцов сопровождается уничтожением продукции.
Например, определение сахаристости фруктов, носкости обуви, прочности тканей и т. д. Выборочный метод применяется в социальной статистике при бюджетных обследованиях семей, изучении расходов и уровня жизни населения. Особенностью выборочного метода в отличие от других методов несплошного наблюдения является принцип равных возможностей попадания в выборку каждой единицы генеральной совокупности.
Выборки бывают индивидуальные и серийные. При индивидуальном отборе выборка образуется путем последовательного отбора отдельных единиц, при серийном отборе целых групп единиц. Эти выборки могут быть в свою очередь организованы как собственно-случайный, механический и типический отбор. Примером случайной выборки может быть лотерея или жеребьевка. Механическая выборка организуется следующим образом: составляется общий список по каким-либо признакам: по алфавиту, по успеваемости, по росту и т. д. , разбивается на n групп и из каждой группы через равный интервал выбирается по одной единице. Начало берется произвольно, например, 1, 10, 20, 30, . . . или 5, 15, 25,
Типическая выборка. При наличии в составе генеральной совокупности явлений, характеризующихся большим разнообразием признаков, вся совокупность разбивается на группы по определенному признаку. Например, выделяют группы рабочих в отдельных отраслях промышленности (легкой, пищевой). Серийная выборка это обследование группы или серии. Например, продукция, выпускаемая в течение каждого 10 -го часа, через 9 часов. Собственно-случайный, механический и типический способы отбора могут1 быть организованы как повторный и бесповторный выбор. Суть повторной выборки состоит в том, что общая численность единиц генеральной совокупности в процессе выборки остается неизменной. Ту или иную единицу, попавшую в выборку, после регистрации снова возвращают в генеральную совокупность, и она сохраняет равную возможность со всеми прочими единицами при отборе других единиц вновь попасть в выборку. При бесповторной выборке единица совокупности, попавшая в выборку, больше уже в выборке не участвует. Таким образом, численность единиц при бесповторной выборке в генеральной совокупности сокращается в процессе выборки.
При выборочном наблюдении возникают характерные ошибки, которые отсутствуют при сплошном наблюдении. Они возникают потому, что показатели выборки в той или иной степени отличаются от генеральной выборки. Это ошибки репрезентативности, представляющие разность между обобщающими выборочными показателями и соответствующими показателями генеральной совокупности. Ошибка выборки зависит от степени вариации изучаемого признака, численности выборки, методов отбора единиц в выборочную совокупность, принятого уровня достоверности результатов исследования. Способы определения ошибки выборки составляют основное содержание статистической методологии выборочного метода. В выборочном методе используют два вида обобщающих показателей: среднюю величину количественного признака и относительную величину альтернативного признака. Средняя величина количественного признака — это обобщающая характеристика варьирующего признака, например, средняя заработная плата. Относительная величина альтернативного признака характеризует долю единиц в статистической совокупности, которые отличаются от всех других единиц только наличием изучаемого признака.
Определение средних ошибок выборки для собственно-случайного и механического отбора производится по следующим формулам. Предельная ошибка выборки отвечает на вопрос о точности выборки с определенной вероятностью, величина которой определяется значением Коэффициента доверия (кратностью ошибки t).
Из таблицы видно, что с увеличением t функция Р (е) приближается к 1. Практически в экономических исследованиях обычно ограничиваются значениями t не превышающими двух-трех единиц. При этом выбор той или иной доверительной вероятности зависит от того, с какой степенью достоверности требуется гарантировать результаты выборочного обследования.
Презентация на тему «Выборочное наблюдение»
-
Скачать презентацию (0.44 Мб)
-
39 загрузок -
0.0 оценка
Ваша оценка презентации
Оцените презентацию по шкале от 1 до 5 баллов
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
Комментарии
Добавить свой комментарий
Аннотация к презентации
«Выборочное наблюдение» состоит из 19 слайдов: лучшая powerpoint презентация на эту тему находится здесь! Вам понравилось? Оцените материал! Загружена в 2017 году.
-
Формат
pptx (powerpoint)
-
Количество слайдов
19
-
Слова
-
Конспект
Отсутствует
Содержание
-
Слайд 1
Выборочное наблюдение
-
Слайд 2
Введение
Статистическое исследование может осуществляться по данным несплошного наблюдения, основная цель которого состоит в получении характеристик изучаемой совокупности по обследованной ее части. Одним из наиболее распространенных в статистике методов, применяющих несплошное наблюдение, является выборочный метод.
Под выборочным понимается метод статистического исследования, при котором обобщающие показатели изучаемой совокупности устанавливаются по некоторой ее части на основе положений случайного отбора. При выборочном методе обследованию подвергается сравнительно небольшая часть всей изучаемой совокупности (обычно до 5 — 10%, реже до 15 — 25%). -
Слайд 3
Значение выборочного метода состоит в том, что при минимальной численности обследуемых единиц проведение исследования осуществляется в более короткие сроки и с минимальными затратами труда и средств. Это повышает оперативность статистической информации, уменьшает ошибки регистрации.
В проведении ряда исследований выборочный метод является единственно возможным, например, при контроле качества продукции (товара), если проверка сопровождается уничтожением или разложением на составные части обследуемых образцов (определение сахаристости фруктов, клейковины печеного хлеба, установление носкости обуви, прочности тканей на разрыв и т.д.). -
Слайд 4
Проведение исследования социально — экономических явлений выборочным методом складывается из ряда последовательных этапов:
1) обоснование (в соответствии с задачами исследования) целесообразности применения выборочного метода;
2) составление программы проведения статистического исследования выборочным методом;
3) решение организационных вопросов сбора и обработки исходной информации;
4) установление доли выборки, т.е. части подлежащих обследованию единиц генеральной совокупности;
5) обоснование способов формирования выборочной совокупности;
6) осуществление отбора единиц из генеральной совокупности для их обследования;
7) фиксация в отобранных единицах (пробах) изучаемых признаков;
статистическая обработка полученной в выборке информации с определением обобщающих характеристик изучаемых признаков;
9) определение количественной оценки ошибки выборки;
10) распространение обобщающих выборочных характеристик на генеральную совокупность. -
Слайд 5
В генеральной совокупности доля единиц, обладающих изучаемым признаком, называется генеральной долей (обозначается р), а средняя величина изучаемого варьирующего признака — генеральной средней (обозначается ).
В выборочной совокупности долю изучаемого признака называют выборочной долей, или частостью (обозначается ), а среднюю величину в выборке — выборочной средней (обозначается ). -
Слайд 6
Определение ошибки выборочной средней
При случайном повторном отборе средняя ошибка выборочной средней рассчитывается по формуле:
где — средняя ошибка выборочной средней; — дисперсия выборочной совокупности; n — численность выборки.
При бесповторном отборе она рассчитывается по формуле:где N — численность генеральной совокупности.
-
Слайд 7
Определение ошибки выборочной доли
При повторном отборе средняя ошибка выборочной доли рассчитывается по формуле:
где — выборочная доля единиц, обладающих изучаемым признаком; — число единиц, обладающих изучаемым признаком; — численность выборки.
При бесповторном способе отбора средняя ошибка выборочной доли определяется по формулам: -
Слайд 8
Предельная ошибка выборки связана со средней ошибкой выборки отношением:
При этом t как коэффициент кратности средней ошибки выборки зависит от значения вероятности Р, с которой гарантируется величина предельной ошибки выборки.
Предельная ошибка выборки при бесповторном отборе определяется по следующим формулам:D
=
t
*
m -
Слайд 9
Предельная ошибка выборки при повторном отборе определяется по формуле:
-
Слайд 10
Малая выборка
При контроле качества товаров в экономических исследованиях эксперимент может проводиться на основе малой выборки. Под малой выборкой понимается несплошное статистическое обследование, при котором выборочная совокупность образуется из сравнительно небольшого числа единиц генеральной совокупности. Объем малой выборки обычно не превышает 30 единиц и может доходить до 4 — 5 единиц.
-
Слайд 11
Средняя ошибка малой выборки вычисляется по формуле:
где — дисперсия малой выборки.
При определении дисперсии число степеней свободы равно n-1:Предельная ошибка малой выборки определяется по формуле :
-
Слайд 12
Способы распространения характеристик выборки на генеральную совокупность
Выборочный метод чаще всего применяется для получения характеристик генеральной совокупности по соответствующим показателям выборки. В зависимости от целей исследований это осуществляется или прямым пересчётом показателей выборки для генеральной совокупности, или посредством расчёта поправочных коэффициентов.
Способ прямого пересчёта. Он состоит в том, что показатели выборочной доли или средней распространяется на генеральную совокупность с учётом ошибки выборки.
Так, в торговле определяется количество поступивших в партии товара нестандартных изделий. Для этого (с учётом принятой степени вероятности) показатели доли нестандартных изделий в выборке умножаются на численность изделий во всей партии товара. -
Слайд 13
Способы отбора единиц из генеральной совокупности
Основным условием проведения выборочного обследования является предупреждение возникновения систематических ошибок, возникающих вследствие нарушения принципа равных возможностей попадания в выборку каждой единицы генеральной совокупности. Предупреждение систематических ошибок достигается в результате применения научно обоснованных способов формирования выборочной совокупности.
-
Слайд 14
Существуют следующие способы отбора единиц из генеральной совокупности:
1) индивидуальный отбор — в выборку отбираются отдельные единицы;
2) групповой отбор — в выборку попадают качественно однородные группы или серии изучаемых единиц;
3) комбинированный отбор — это комбинация индивидуального и группового отбора.
Способы отбора определяются правилами формирования выборочной совокупности.
Выборка может быть:
собственно-случайная;
механическая;
типическая;
серийная;
комбинированная. -
Слайд 15
1) Собственно-случайная выборка состоит в том, что выборочная совокупность образуется в результате случайного (непреднамеренного) отбора отдельных единиц из генеральной совокупности. При этом количество отобранных в выборочную совокупность единиц обычно определяется исходя из принятой доли выборки. Доля выборки есть отношение числа единиц выборочной совокупности n к численности единиц генеральной совокупности N, т.е.
-
Слайд 16
2) Механическая выборкасостоит в том, что отбор единиц в выборочную совокупность производится из генеральной совокупности, разбитой на равные интервалы (группы). При этом размер интервала в генеральной совокупности равен обратной величине доли выборки.
Важной особенностью механической выборки является то, что формирование выборочной совокупности можно осуществить, не прибегая к составлению списков. На практике часто используют тот порядок, в котором фактически размещаются единицы генеральной совокупности. Например, последовательность выхода готовых изделий с конвейера или поточной линии, порядок размещения единиц партии товара при хранении, транспортировке, реализации и т.д. -
Слайд 17
3) Типическая выборка. При типической выборке генеральная совокупность вначале расчленяется на однородные типические группы. Затем из каждой типической группы собственно-случайной или механической выборкой производится индивидуальный отбор единиц в выборочную совокупность.
Типическая выборка обычно применяется при изучении сложных статистических совокупностей. Например, при выборочном обследовании производительности труда работников торговли, состоящих из отдельных групп по квалификации. Важной особенностью типической выборки является то, что она дает более точные результаты по сравнению с другими способами отбора единиц в выборочную совокупность. -
Слайд 18
Для определения средней ошибки типической выборки используются формулы:
Повторный отбор:Бесповторный отбор:
Дисперсия определяется по следующей формуле:
-
Слайд 19
Спасибо за внимание!
статистическая обработка полученной в выборке информации с определением обобщающих характеристик изучаемых признаков;
Посмотреть все слайды
Сообщить об ошибке
Похожие презентации
Спасибо, что оценили презентацию.
Мы будем благодарны если вы поможете сделать сайт лучше и оставите отзыв или предложение по улучшению.
Добавить отзыв о сайте
1
Выборки. Типы выборок. Расчет ошибки выборки
2
Генеральная совокупность Суммарная численность объектов наблюдения (люди, домохозяйства, предприятия, населенные пункты и т.д.), обладающих определенным набором признаков (пол, возраст, доход, численность, оборот и т.д.), ограниченная в пространстве и времени. Примеры генеральных совокупностей:
3
Выборка (Выборочная совокупность) Часть объектов из генеральной совокупности, отобранных для изучения, с тем чтобы сделать заключение обо всей генеральной совокупности. Для того чтобы заключение, полученное путем изучения выборки, можно было распространить на всю генеральную совокупность, выборка должна обладать свойством репрезентативности.
4
Репрезентативность выборки Свойство выборки корректно отражать генеральную совокупность. Одна и та же выборка может быть репрезентативной и нерепрезентативной для разных генеральных совокупностей. Пример: В то же время, Важно понимать, что репрезентативность выборки и ошибка выборки – разные явления. Репрезентативность, в отличие от ошибки никак не зависит от размера выборки.
5
Ошибка выборки (доверительный интервал) Отклонение результатов, полученных с помощью выборочного наблюдения от истинных данных генеральной совокупности. Ошибка выборки бывает двух видов – статистическая и систематическая. Статистическая ошибка зависит от размера выборки. Чем больше размер выборки, тем она ниже. Пример: Для простой случайной выборки размером 400 единиц максимальная статистическая ошибка (с 95% доверительной вероятностью) составляет 5%, для выборки в 600 единиц – 4%, для выборки в 1100 единиц – 3% Обычно, когда говорят об ошибке выборки, подразумевают именно статистическую ошибку. Систематическая ошибка зависит от различных факторов, оказывающих постоянное воздействие на исследование и смещающих результаты исследования в определенную сторону. Пример: — Использование любых вероятностных выборок занижает долю людей с высоким доходом, ведущих активный образ жизни. Происходит это в силу того, что таких людей гораздо сложней застать в каком-либо определенном месте (например, дома). — Проблема респондентов, отказывающихся отвечать на вопросы анкеты (доля «отказников», для разных опросов, колеблется от 50% до 80%) В некоторых случаях, когда известны истинные распределения, систематическую ошибку можно нивелировать введением квот или перевзвешиванием данных, но в большинстве реальных исследований даже оценить ее бывает достаточно проблематично.
6
Типы выборок Выборки делятся на два типа: — вероятностные — невероятностные
7
1. Вероятностные выборки 1.1 Случайная выборка (простой случайный отбор) Такая выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел. 1.2 Механическая (систематическая) выборка Разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом n отбирается каждый k-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом – N=n*k 1.3 Стратифицированная (районированная) Применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом. 1.4 Серийная (гнездовая или кластерная) выборка При серийной выборке единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком.
8
2. Невероятностные выборки Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д Квотная выборка Изначально выделяется некоторое количество групп объектов (например, мужчины в возрасте лет, лет и лет; лица с доходом до 13 тысяч, с доходом от 13 до 30 тысяч и с доходом свыше 30 тысяч) Для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы. Количество объектов, которые должны попасть в каждую из групп, задается, чаще всего, либо пропорционально заранее известной доле группы в генеральной совокупности, либо одинаковым для каждой группы. Внутри групп объекты отбираются произвольно. Квотные выборки используются в маркетинговых исследованиях достаточно часто Метод снежного кома Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие- либо схожие хобби/увлечения и т.д.) 2.3 Стихийная выборка Опрашиваются наиболее доступные респонденты. Типичные примеры стихийных выборок – опросы в газетах/журналах, анкеты, отданные респондентам на самозаполнение, большинство интернет- опросов. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов. 2.4 Выборка типичных случаев Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значения.опросы
9
Ошибка выборки — это погрешность, с которой выборочные данные могут быть перенесены на всю аудиторию. Обычно ошибка выборки не превышает 5% на 95% доверительном интервале. Например, если ошибка выборки = 5%, на 95% доверительном интервале, а мы определяем, что доля признака = 50% (например, тех, кто знает бренд), это означает, что перенося на всю аудиторию, с вероятностью 95%, доля этого признака будет лежать в пределах от 45% до 55%.
10
Расчет ошибки и размера выборки (для случайной выборки) Доверительная вероятность Вероятность того, что доверительный интервал накроет неизвестное истинное значение параметра, оцениваемого по выборочным данным. В практике исследований чаще всего используют 95%-ую доверительную вероятность Ошибка выборки (доверительный интервал) Интервал, вычисленный по выборочным данным, который с заданной вероятностью (доверительной) накрывает неизвестное истинное значение оцениваемого параметра распределения. Доля признака Ожидаемая доля признака, для которого рассчитывается ошибка. В случае, если данные о доле признака отсутствуют, необходимо использовать значение равное 50, при котором достигается максимальная ошибка.
11
t-calc/ t-calc/
12
п/п Тип выборк и Краткое описаниеДостоинстваНедостатки Простая случайн ая Система ти- ческая Гнездов ая Страти- фициро- ванная (райони- рованна я выборка, расслое н-ный отбор) А. Про- порцио- нальное размеще -ние В. Опти- мальное размеще -ние Многост у- пенчата я А. Случай- ная В. Комби- нирован ная Квотная Из однородной совокупности, все элементы которой известны и могут быть пронумерованы, отбор единиц выборки осуществляется с помощью таблиц случайных чисел. Необходим полный список единиц генеральной совокупности. В выборку отбирается по одному объекту через интервал, равный шагу отбора — отношению объема генеральной совокупности к объему выборки Выборочные единицы отбираются с помощью одного из способов случайного отбора. Единицы отбора представляют собой статистические группы (гнезда), которые целиком или выборочно подвергаются обследованию. Исследуемая совокупность предварительно разделяется на страты (слои) в соответствии с генеральным распределением известных и значимых для исследования признаков; из каждой страты извлекается выборка Объем выборки из страты пропорционален размеру страты в генеральной совокупности Объем выборки из страты пропорционален в страте среднеквадратичному отклонению признака и обратно пропорционален издержкам на получение выборки. Процедура построения выборки разбивается на ряд этапов (ступеней). На каждой ступени меняется единица отбора На каждой ступени единицы отбираются одним из способов случайного отбора Отбор на каждой из ступеней может осуществляться любым из вышеописанных способов Производится разбиение генеральной совокупности на классы согласно нескольким распределениям выбранных признаков. На основе знания статистического объема каждого класса и заданной доли отбора из него определяется «квота» — объем выборки соответствующего класса. Выбор обследуемых объектов из потенциально возможных согласно квоте возлагается на анкетера или интервьюера Предварительная информация о генеральной совокупности очень проста – перечень или опись ее элементов. Легко классифицируются и вычисляются ошибки. Позволяет с помощью простой техники отбора при небольшом объеме выборки охватить сравнительно большие генеральные совокупности Уменьшаются затраты (по сравнению с простой случайной выборкой равного объема) на организацию процедур отбора, например, при пространственно разбросанной генеральной совокупности. Относительно простое составление основы выборки для выбранных гнезд, чем полный перечень элементов, соответствующих всем гнездам в генеральной совокупности. При удачном подразделении совокупности на однородные группы расслоенный отбор дает выигрыш в точности по сравнению с простым случайным. Дает выигрыш по сравнению с А для случаев, когда совокупность состоит из больших и малых объектов или отбор из одних слоев обходится дороже, чем из других. Для каждой ступени необходима своя, доступная для исследователя основа выборки. Если на одной из ступеней отбора выступает географический регион, то существенно уменьшается стоимость полевого исследования (стоимость передвижения и т.д.) Удобна для случаев, когда размер выборки невелик. Уменьшается стоимость организации выборки, поскольку производительность труда интервьюеров выше при самостоятельном выборе лиц для опроса, чем при их поиске по спискам адресатов Необходима основа выборки – перечень всех элементов генеральной совокупности, что делает выборку малопригодной для очень больших генеральных совокупностей. Требует качественно однородных совокупностей, что в социальной сфере бывает редко. Существует опасность совпадения интервала отбора со скрытой периодичностью распределения признака в генеральной совокупности, что может привести к смещениям. Неопределенность выбора первоначального объекта (начальной точки отбора). При формировании искусственных гнезд создается трудность отнесения каждого отдельного элемента генеральной совокупности только к одному гнезду и обеспечения приблизительно одинаковых размеров гнезд. Если классификация га страты не совпадает с распределением изучаемых признаков, возможно смещение выборки по этим признакам. Необходимо знание дисперсии признака расслоения внутри страты Ошибка выборки, как правило, выше, чем для простого случайного или систематического отбора Организационная и методическая сложность реализации выборки Основана на предположении, что распределения контролируемых признаков в выборке обеспечивают репрезентативность воспроизведения распределения зависимых признаков. Невозможно точно измерить смещения, вызванные неслучайным характером отбора лиц для опроса.
13
РАЗРАБОТКА ТАБЛИЦ, ГРУППИРОВКА ДАННЫХ, ПОСТРОЕНИЕ РЯДОВ ДИНАМИКИ
14
Приоритеты различных методов маркетинговых исследований в Японии Метод исследованияУдельный вес, % Специализированное исследование63.1 в том числе: — личные интервью на дому опрос на улице1.3 — опрос на почте4.5 — опрос по телефону4.3 — наблюдения1.6 — групповые интервью4.9 — прочие специализированные исследования 7.4 Групповые обследования26.2 Обработка данных и анализ9.7 Прочие1.0
15