Próba
Co to jest próbka?
Próbka odnosi się do mniejszej, łatwej w zarządzaniu wersji większej grupy. Jest to podzbiór zawierający cechy większej populacji. Próbki są używane w testach statystycznych, gdy liczebność populacji jest zbyt duża, aby test obejmował wszystkich możliwych członków lub obserwacje. Próbka powinna reprezentować całą populację i nie powinna odzwierciedlać żadnego odchylenia w kierunku określonego atrybutu.
Kluczowe wnioski
- Próbka odnosi się do mniejszej, łatwej w zarządzaniu wersji większej grupy lub podzbioru większej populacji.
- Korzystanie z próbek umożliwia naukowcom łatwe i terminowe prowadzenie badań.
- Aby uzyskać nieobciążoną próbę, dobór musi być losowy, tak aby każdy z populacji miał równe i prawdopodobne szanse na dodanie do grupy próby.
- W prostym losowym próbkowaniu każda jednostka w populacji jest identyczna, podczas gdy losowe próbkowanie warstwowe dzieli całą populację na mniejsze grupy.
Zrozumienie próbek
Próbka to nieobciążona liczba obserwacji pobranych z populacji. Mówiąc najprościej, populacja to całkowita liczba osobników, zwierząt, pozycji, obserwacji, danych itp. Dla dowolnego podmiotu. Innymi słowy, próbka jest częścią, częścią lub ułamkiem całej grupy i działa jako podzbiór populacji. Próbki są używane w różnych miejscach, w których prowadzone są badania. Naukowcy, marketerzy, agencje rządowe, ekonomiści i grupy badawcze należą do tych, którzy używają próbek do swoich badań i pomiarów.
Wykorzystanie całych populacji do badań wiąże się z wyzwaniami, dlatego używane są próbki. Badacze mogą mieć problemy z uzyskaniem łatwego dostępu do całych populacji. Ze względu na charakter niektórych badań naukowcy mogą mieć trudności z terminowym uzyskaniem potrzebnych wyników. Dlatego osoby prowadzące badania używają próbek. Korzystanie z mniejszej liczby osób, które reprezentują całą populację, może nadal przynosić ważne wyniki, jednocześnie ograniczając czas i zasoby.
Próbki używane przez badaczy powinny bardzo przypominać populację. Wszyscy uczestnicy próby powinni mieć te same cechy i cechy. Tak więc, jeśli badanie dotyczy mężczyzn pierwszego roku studiów, próbka powinna obejmować niewielki odsetek mężczyzn, którzy pasują do tego opisu. Podobnie, jeśli grupa badawcza prowadzi badanie wzorców snu samotnych kobiet w wieku powyżej 50 lat, próbka powinna obejmować tylko kobiety z tej grupy demograficznej.
Weźmy pod uwagę zespół naukowców akademickich, którzy chcą wiedzieć, ilu studentów studiowało mniej niż 40 godzin do egzaminu CFA i nadal zdało. Ponieważ każdego roku na całym świecie do egzaminu przystępuje ponad 200 000 osób, kontaktowanie się z każdym uczestnikiem egzaminu może być niezwykle żmudne i czasochłonne.
W rzeczywistości, zanim dane z populacji zostaną zebrane i przeanalizowane, minęłoby kilka lat, co sprawiłoby, że analiza byłaby bezwartościowa, ponieważ pojawiłaby się nowa populacja. Zamiast tego naukowcy mogą pobrać próbkę populacji i uzyskać dane z tej próbki.
Aby uzyskać bezstronną próbkę, wybór musi być losowy, aby wszyscy w populacji mieli równe szanse na dodanie do grupy.
Aby uzyskać nieobciążoną próbę, dobór musi być losowy, tak aby każdy z populacji miał równe i prawdopodobne szanse na dodanie do grupy próby. Jest to podobne do losowania loterii i jest podstawą prostego losowania losowego.
Rodzaje pobierania próbek
Proste losowe próbkowanie
Proste losowe pobieranie próbek jest idealne, jeśli każda jednostka w populacji jest identyczna. Jeśli naukowców nie obchodzi, czy wszyscy badani z próby są mężczyznami, kobietami lub kombinacją obu płci w jakiejś formie, proste losowe pobieranie próbek może być dobrą techniką selekcji.
Załóżmy, że w 2016 r. Do egzaminu CFA przystąpiło 200 000 osób, z czego 40% stanowiły kobiety, a 60% mężczyźni. Próba losowa wybrana z populacji powinna zatem liczyć 400 kobiet i 600 mężczyzn, co daje łącznie 1000 osób.
Ale co z przypadkami, w których ważna jest znajomość stosunku mężczyzn do kobiet, które zdały test po nauce trwającej krócej niż 40 godzin? W tym przypadku próba losowa warstwowa byłaby lepsza niż prosta próba losowa.
Stratyfikowane losowe próbkowanie
Ten rodzaj próbkowania, zwany także proporcjonalnym próbkowaniem losowym lub kwotowym próbkowaniem losowym, dzieli całą populację na mniejsze grupy. Są one znane jako warstwy. Ludzie w warstwach mają podobne cechy.
A gdyby tak wiek był ważnym czynnikiem, który badacze chcieliby uwzględnić w swoich danych? Korzystając z techniki losowania warstwowego, mogli tworzyć warstwy lub warstwy dla każdej grupy wiekowej. Wybór z każdej warstwy musiałby być losowy, aby każdy w przedziale miał szansę zostać włączony do próby. Na przykład dwóch uczestników, Alex i David, ma odpowiednio 22 i 24 lata. Dobór próby nie może być wybierany jeden z drugiego w oparciu o jakiś mechanizm preferencyjny. Oboje powinni mieć równe szanse na wybranie ze swojej grupy wiekowej. Warstwy mogą wyglądać mniej więcej tak:
Z tabeli populacja została podzielona na grupy wiekowe. Na przykład 30 000 osób w wieku od 20 do 24 lat przystąpiło do egzaminu CFA w 2016 r. Przy tej samej proporcji grupa próbna będzie miała (30 000 ÷ 200 000) x 1000 = 150 osób zaliczających się do tej grupy. Alex lub David – albo obaj, albo żaden z nich – mogą być zaliczeni do 150 losowo wybranych uczestników egzaminu.
Istnieje wiele innych warstw, które można skompilować, decydując o wielkości próby. Niektórzy badacze mogą uwzględniać funkcje zawodowe, kraje, stan cywilny itp. Osób badanych przy podejmowaniu decyzji, jak utworzyć próbkę.
Przykłady próbek
W 2017 roku populacja świata wynosiła 7,5 miliarda, z czego 49,6% stanowiły kobiety, a 50,4% mężczyźni. Całkowita liczba osób w danym kraju może być również wielkością populacji. Całkowita liczba uczniów w mieście może być traktowana jako populacja, a całkowita liczba psów w mieście to również wielkość populacji. Z tych populacji można pobierać próbki do celów badawczych.
Idąc za naszym przykładem egzaminu CFA, naukowcy mogli pobrać próbę 1000 uczestników CFA spośród 200 000 osób badanych – populacji – i przeanalizować wymagane dane dotyczące tej liczby. Średnia z tej próbki zostanie wykorzystana do oszacowania średniej liczby zdających egzaminy CFA, którzy zdali egzamin, mimo że uczyli się tylko krócej niż 40 godzin.
Wybrana grupa próbek nie powinna być stronnicza. Oznacza to, że jeśli średnia próbna 1000 uczestników egzaminu CFA wynosi 50, to średnia populacji 200 000 zdających również powinna wynosić około 50.