Tanım ABC Kavramı

Bazı geniş kapsamlı konuları incelemek için bilim adamları, hedefledikleri tüm nesnenin bir bölümünü analiz eder. soruşturma. Bu kısım bir örnektir ve ilgili çalışma bir örnektir. Böylece, her tür alanda örnekleme yapmak mümkündür: arazi, katı madde, ses analizi, demografik araştırmalar, kan, idrar analizi vb.

Her halükarda, gerçekleştirilen örnekleme, çalışılanın önemli bir parçası olmayı amaçlamaktadır, öyle ki elde edilen sonuçlar, ne olduğu setinden sonuçlar çıkarılmasına izin verir. ders çalışma.

Nüfus çalışmasında örnekleme türleri

Bir kümeyi istatistiksel olarak bilmek nüfus son derece zor ve zaman alıcı bir sorudur. Bir ülkenin hastalıklarıyla, beslenme alışkanlıklarıyla, beslenme alışkanlıklarıyla ilgili bir araştırma düşünelim. tüketim bir üründen. Bu tür bir analiz, bir bilgisayar aracılığıyla gerçekleştirilemez. anket genel bir düzeyde, böylece örnekleme bir araçgerekli.

Tek bir modalite yoktur. Aslında, birkaç örnekleme türü vardır. Bir yandan, rastgele veya olasılıksal olanlar var. Öte yandan, olasılık dışı olanlar. Birincisi, bir popülasyondan bireylerin alt kümesini seçmek için en uygun prosedürdür, çünkü Bu araç, seçilen örneğin tüm örneği temsil ettiğini garanti etmeyi mümkün kılar. nüfus.

Olasılıklı olmayan tipte, örnekleme seçimi, olasılık, ancak araştırmanın nedenleri veya örneğin amacı ile ilgilidir. Bu nedenle, hem prosedürler farklı amaçlara yanıt verirler. Olasılıklı örnekleme titiz ve bilimseldir, olasılıklı olmayan örnekleme ise homojen nüfus çalışmalarına daha uygundur.

Tüm örnekleme, belirli bir hata payı anlamına gelir

Kaç İspanyol'un sigara içtiğini bilmek istediğimizi varsayalım. Kesin yüzdeyi belirlemek için iki prosedür kullanılabilir: 47 milyon nüfusu araştırmak veya ya tüm popülasyonun temsili bir örneği olarak belirli bir miktarı seçin, örneğin 1000'lik bir örnek insanlar.

Rastgele örnekleme yapılırsa, seçilen kişilerin çoğunlukla sigara içiyor olması mümkündür ve bu nedenle örneklem temsili olmayacaktır. Sonuç olarak, her örneklemede bir kenar boşluğu istatistiksel hata.

Hata payını azaltmak için uzmanlar uygun bir örnek boyutu seçmenizi önerir. Tabii ki, örneklem ne kadar büyük olursa, hata payı o kadar küçük olur. Bu anlamda çalışılan evren büyük olduğunda, eşit büyüklükteki evren örneklemlerinin kullanılması gerekmektedir.

Fotoğraflar: Fotolia - Andrey Popov / Alewka