Sąvoka apibrėžime ABC

Norėdami ištirti tam tikras plataus masto temas, mokslininkai analizuoja dalį jų objekto visumos tyrimas. Ši dalis yra imtis, o atitinkamas tyrimas yra pavyzdys. Taigi imti mėginius galima visų tipų vietovėse: analizuojant reljefą, kietąsias medžiagas, garsus, demografinius tyrimus, analizuojant kraują, šlapimą ir kt.

Bet kuriuo atveju atlikta atranka siekia būti reikšminga tiriamojo dalis, tokie, kad gauti rezultatai leistų daryti išvadas iš to, kas yra tyrimas.

Atrankos tipai tiriant gyventojus

Statistiškai žinoti a rinkinį gyventojų tai nepaprastai sunkus ir daug laiko reikalaujantis klausimas. Pagalvokime apie tyrimą, susijusį su šalies ligomis, apie valgymo įpročius ar vartojimas kokio nors produkto. Šio tipo analizės negalima atlikti naudojant a apklausa bendru lygiu, todėl atranka tampa a įrankisesminis.

Vieno modalumo nėra. Tiesą sakant, yra keletas atrankos rūšių. Viena vertus, yra atsitiktinių ar tikimybinių. Kita vertus, netikimybiniai. Pirmoji yra tinkamiausia procedūra norint pasirinkti asmenų pogrupį iš populiacijos, nes Šis įrankis leidžia garantuoti, kad pasirinktas pavyzdys reprezentuoja visumą gyventojų.

Netikimybinio tipo atveju imties pasirinkimas nepriklauso nuo tikimybė, bet yra susijęs su tyrimo priežastimis ar atrankos tikslu. Todėl tiek procedūras jie atitinka skirtingus tikslus. Tikimybės atranka yra griežta ir moksliška, o netikimybinė atranka yra tinkamesnė homogeniškiems populiacijos tyrimams.

Visa atranka reiškia tam tikrą paklaidą

Tarkime, kad norime sužinoti, kiek ispanų rūko. Norint nustatyti tikslų procentą, galima naudoti dvi procedūras: apklausti 47 milijonus gyventojų arba arba pasirinkti tam tikrą kiekį kaip reprezentatyvią visos populiacijos imtį, pavyzdžiui, 1000 žmonių.

Jei imama atsitiktinė atranka, gali būti, kad išrinkti žmonės dažniausiai yra rūkaliai, todėl imtis nebūtų tipiška. Vadinasi, kiekvienoje imtyje yra a marža statistinė paklaida.

Norėdami sumažinti klaidų skirtumą, ekspertai pataria pasirinkti tinkamą imties dydį. Žinoma, kuo didesnė imtis, tuo mažesnė paklaidos riba. Šia prasme, kai tiriama visata yra didelė, būtina naudoti vienodai didelius populiacijos pavyzdžius.

Nuotraukos: „Fotolia“ - Andrejus Popovas / Alewka