Koncept u definiciji ABC

Da bi proučavali određene široke teme, znanstvenici analiziraju dio ukupnosti predmeta svog istraga. Ovaj je dio uzorak, a odgovarajuća studija je uzorak. Tako je moguće izvršiti uzorkovanje u svim vrstama područja: analiza terena, čvrstih tvari, zvukova, demografske studije, analiza krvi, urina itd.

U svakom slučaju, provedeno uzorkovanje želi biti značajan dio onoga što se proučava, takav da dobiveni rezultati omogućuju izvođenje zaključaka iz skupa onoga što jest studija.

Vrste uzorkovanja u proučavanju populacije

Statistički poznajemo skup a populacija to je izuzetno teško i dugotrajno pitanje. Sjetimo se studije koja se odnosi na bolesti neke zemlje, na prehrambene navike ili potrošnja nekog proizvoda. Ova vrsta analize ne može se provesti putem a pregled na općoj razini, tako da uzorkovanje postaje alatbitno.

Ne postoji jedinstveni modalitet. Zapravo postoji nekoliko vrsta uzorkovanja. S jedne strane, postoje oni koji su slučajni ili vjerojatni. S druge strane, one koje nisu vjerojatne. Prvi je najprikladniji postupak za odabir podskupina pojedinaca iz populacije, budući da Ovaj alat omogućuje jamstvo da je odabrani uzorak reprezentativan za cijeli populacija.

U ne-vjerovatnosnom tipu, odabir uzorkovanja ne ovisi o vjerojatnost, ali je povezan s uzrocima istrage ili svrhom uzorka. Stoga i jedno i drugo postupci oni odgovaraju različitim ciljevima. Uzorkovanje vjerojatnosti je rigorozno i ​​znanstveno, dok je uzorkovanje bez vjerojatnosti prikladnije za homogene populacijske studije.

Sva uzorkovanja podrazumijevaju određenu granicu pogreške

Pretpostavimo da želimo znati koliko su Španjolci pušači. Da bi se utvrdio točan postotak, mogla bi se koristiti dva postupka: anketiranje 47 milijuna stanovnika ili ili odaberite određenu količinu kao reprezentativni uzorak cijele populacije, na primjer uzorak od 1000 narod.

Ako se izvrši slučajno uzorkovanje, moguće je da su odabrani ljudi uglavnom pušači, pa stoga uzorak ne bi bio reprezentativan. Slijedom toga, u svakom uzorkovanju postoji margina statistička pogreška.

Kako bi smanjili granicu pogreške, stručnjaci savjetuju odabir prikladne veličine uzorka. Naravno, što je veći uzorak, to je manja granica pogreške. U tom smislu, kada je svemir koji se proučava velik, potrebno je koristiti jednako velike uzorke populacije.

Fotografije: Fotolia - Andrey Popov / Alewka