Čo je štatistické vzorkovanie?

Obyvateľstvo a sčítanie ľudu

C.K.Taylor

Výskumníci často chcú poznať odpovede na otázky, ktoré majú veľký rozsah. Napríklad:

• Čo všetci v konkrétnej krajine sledovali včera večer v televízii?
• Kto robí voliča v úmysle hlasovať za v nadchádzajúcich voľbách?
• Koľko vtákov sa vracia z migrácie na určité miesto?
• Koľko percent pracovnej sily je nezamestnaných?

Tieto druhy otázok sú obrovské v tom zmysle, že vyžadujú, aby sme sledovali milióny jednotlivcov.

Štatistika zjednodušuje tieto problémy pomocou techniky nazývanej odber vzoriek. Vykonaním štatistickej vzorky sa dá naša pracovná záťaž výrazne znížiť. Namiesto sledovania správania miliárd alebo miliónov ľudí musíme skúmať iba správanie tisícov alebo stoviek. Ako uvidíme, toto zjednodušenie má svoju cenu.

Obyvateľstvo a sčítanie ľudu

Populácia štatistickej štúdie je to, o čom sa snažíme niečo zistiť. Pozostáva zo všetkých vyšetrovaných osôb. Populácia môže byť naozaj čokoľvek. Kalifornčania, karibovia, počítače, autá alebo okresy by sa mohli považovať za populácie v závislosti od štatistickej otázky. Hoci väčšina skúmaných populácií je veľká, nemusia byť nevyhnutne veľké.

Jednou zo stratégií na výskum populácie je vykonať sčítanie ľudu. Pri sčítaní ľudu skúmame každého jedného člena populácie v našej štúdii. Hlavným príkladom toho je Sčítanie ľudu v USA . Každých desať rokov sčítací úrad posiela dotazník každému v krajine. Tých, ktorí tlačivo nevrátia, navštevujú pracovníci sčítania ľudu

Sčítanie ľudu je spojené s ťažkosťami. Zvyčajne sú drahé z hľadiska času a zdrojov. Okrem toho je ťažké zaručiť, že všetci v populácii boli oslovení. S ostatnými obyvateľmi je sčítanie ešte ťažšie. Ak by sme chceli študovať zvyky túlavých psov v štáte New York, veľa šťastia všetky tých prechodných špičákov.

Vzorky

Keďže je normálne buď nemožné alebo nepraktické vystopovať každého člena populácie, ďalšou dostupnou možnosťou je odobrať vzorku populácie. Vzorka je akákoľvek podmnožina populácie, takže jej veľkosť môže byť malá alebo veľká. Chceme dostatočne malú vzorku na to, aby bola zvládnuteľná naším výpočtovým výkonom, no zároveň dostatočne veľkú na to, aby nám poskytla štatisticky významné výsledky.

Ak sa firma zaoberajúca sa prieskumom verejnej mienky snaží určiť spokojnosť voličov s Kongresom a jeho veľkosť vzorky je jedna, potom budú výsledky bezvýznamné (ale ľahko sa získajú). Na druhej strane, pýtanie sa miliónov ľudí spotrebuje príliš veľa zdrojov. Na dosiahnutie rovnováhy majú prieskumy tohto typu zvyčajne veľkosť vzorky okolo 1 000.

Náhodné vzorky

Správna veľkosť vzorky však na zabezpečenie dobrých výsledkov nestačí. Chceme vzorku, ktorá je reprezentatívna pre populáciu. Predpokladajme, že chceme zistiť, koľko kníh prečíta priemerný Američan ročne. Žiadame 2 000 vysokoškolákov, aby sledovali, čo počas roka čítali, a potom sa s nimi po roku skontrolovali. Zistili sme, že priemerný počet prečítaných kníh je 12, a potom sme dospeli k záveru, že priemerný Američan prečíta 12 kníh ročne.

Problém s týmto scenárom je vo vzorke. Väčšina vysokoškolákov má 18-25 rokov a ich inštruktori od nich vyžadujú, aby čítali učebnice a romány. Toto je slabé zastúpenie priemerného Američana. Dobrá vzorka by obsahovala ľudí rôzneho veku, zo všetkých spoločenských vrstiev a z rôznych oblastí krajiny. Na získanie takejto vzorky by sme ju museli poskladať náhodne, aby mal každý Američan rovnakú pravdepodobnosť, že bude vo vzorke.

Typy vzoriek

Zlatým štandardom štatistických experimentov je jednoduchá náhodná vzorka . V takejto vzorke veľkosti n jedinci, každý člen populácie má rovnakú pravdepodobnosť, že bude vybraný do vzorky, a každá skupina n jednotlivci majú rovnakú pravdepodobnosť, že budú vybraní. Existuje mnoho spôsobov, ako vzorkovať populáciu. Niektoré z najbežnejších sú:

• Náhodná vzorka
• Jednoduchá náhodná vzorka
• Vzorka dobrovoľnej odpovede
• Vzorka pohodlia
• Systematická vzorka
• Vzorka klastra
• Stratifikovaná vzorka

Niekoľko rád

Ako sa hovorí, dobre začaté je napoly hotovo. Aby sme zabezpečili, že naše štatistické štúdie a experimenty budú mať dobré výsledky, musíme ich starostlivo naplánovať a začať. Je ľahké prísť so zlými štatistickými vzorkami. Dobre jednoduché náhodné vzorky získať nejakú prácu. Ak boli naše údaje získané náhodne a gavalierskym spôsobom, potom bez ohľadu na to, aká sofistikovaná je naša analýza, štatistické techniky nám neposkytnú žiadne hodnotné závery.