Representativeness - unsa ang niini nga proseso? sayop coverage

Ang konsepto sa representasyon mao ang komon sa statistical otchetnostyakh ug sa pag-andam sa mga pakigpulong ug mga taho. Tingali wala kini mao ang lisud nga sa paghanduraw sa bisan unsa nga matang sa pagpresentar sa impormasyon sa display.

Representativeness - unsa man kini?

Representativeness nagpakita kon sa unsang paagi nga ang pinili nga mga butang o mga bahin nga sibo sa sulod ug sa kahulogan sa populasyon data nga ilang gipili.

sa uban nga mga depinisyon

Ang konsepto sa representasyon mahimong gipalapdan sa lain-laing mga kahimtang. Apan ang iyang kahulogan representasyon - mao ang pagtuman bahin ug kabtangan sa mga pinili nga mga yunit sa kinatibuk-ang populasyon nga tukma nagbanaag sa kinatibuk-ang mga kinaiya sa mga bug-os nga database nga ingon sa usa ka bug-os nga.

Usab representante nga impormasyon gihubit ingon nga ang mga abilidad sa pagsumiter sa usa ka sample data gibutang sa mga lantugi ug mga kabtangan nga mga importante nga gikan sa panglantaw sa padayon nga research.

representante sample

Ang baruganan sa sampling importante sa pagpili sa labing tukma ug pagpasundayag sa mga kabtangan sa usa ka data set. Kini gigamit sa usa ka lainlaing matang sa mga pamaagi, nga motugot sa pag-angkon sa tukmang mga resulta ug usa ka kinatibuk-ang paghulagway sa mga kinatibuk-ang populasyon, sa paggamit sa lamang sa mga pinili nga mga materyales nga naghulagway sa kalidad sa mga data.

Mao kini ang, walay panginahanglan sa pagkat-on sa tanan nga mga materyal, ug kini igo na sa paghunahuna sa usa ka pinili nga representasyon. Unsa kini? Kini mao ang usa ka sample sa tagsa-tagsa nga data aron nga adunay usa ka ideya bahin sa kinatibuk-ang mga pangmasang sa impormasyon.

Sila depende sa pamaagi sa inila ingon nga kalagmitan ug non-kalagmitan. Kalagmitan - sa usa ka sample sa nga gihimo pinaagi sa pagkalkulo sa labing importante ug makapaikag nga impormasyon, nga mao ang mga dugang nga mga representante sa kinatibuk-ang populasyon. Kini mao ang usa ka tinuyo nga pagpili o sa usa ka random sample, Apan, pagamatarungon pinaagi sa mga sulod niini.

Nonprobabilistic - mao ang usa ka matang sa usa ka random sample sa sa naandan nga baruganan sa loterya. Sa kini nga kaso, sa opinyon sa mga tawo nga naghimo sa maong usa ka pagpili. Kini naggamit lamang sa buta draw.

kalagmitan sampling

Kalagmitan sampling mahimo usab nga bahinon ngadto sa pipila ka mga matang:

• Usa sa labing yano ug tin-aw nga mga prinsipyo sa - sa usa ka convenience sample. Kay sa panig-ingnan, kini nga pamaagi sa kasagaran gigamit sa diha nga nagpahigayon sa social survey. Sa kini nga kaso, respondents dili pinili nga gikan sa panon sa katawhan sa bisan unsa nga partikular nga mga bahin, ug impormasyon gipatungha sa unang 50 ka mga tawo nga mikuha bahin sa niini.
• Tinuyo nga sampling lahi sa nga sila sa usa ka gidaghanon sa mga kinahanglanon ug mga kondisyon alang sa pagpili, apan sa gihapon mosalig sa sulagma, dili sa paglutos sa mga tumong sa pagkab-ot sa maayo nga mga estadistika.
• Ang sample sa basehan sa quota - kini mao ang lain nga kalainan sa-probabilistic sample, nga sagad gigamit alang sa pagtuki sa dagkong mga sets data. Kay ang iyang, nga gigamit sa usa ka matang sa mga kahimtang ug mga lagda. Pinili nga mga butang sa pagpares kanila. Nga mao ang panig-ingnan sa mga sosyal nga survey nagsugyot nga interbyu sa 100 ka mga tawo, apan lamang sa opinyon sa usa ka gidaghanon sa mga tawo nga sa pagsugat sa espesipikong mga kinahanglanon nga gidala ngadto sa asoy sa pag-andam sa mga statistical nga mga taho.

kalagmitan sampling

Kay kalagmitan sampling gibana-bana nga ang gidaghanon sa mga kapilian nga mga butang diha sa sample makigtagbo, sa taliwala kanila ang usa ka gidaghanon sa mga paagi sa nga napili tukma sa mga kamatuoran ug sa mga data nga gipresentar ingon nga ang mga representativeness sa mga data sample. Kini nga mga pamaagi kompyut sa gikinahanglan nga data mahimong:

• Yano random sampling. Kini nahimutang sa sa kamatuoran nga sa taliwala sa mga pinili nga bahin sa bug-os sinalagma pinili nga loterya gikinahanglan nga kantidad sa data nga mahimong representante sample.

• Sistematiko ug random sampling kini nga posible nga sa paghimo sa usa ka sistema sa pagkuwenta sa gikinahanglan nga data base sa usa ka random nga bahin. Busa, kon ang unang random nga gidaghanon, nga nagpakita sa mga ordinal gidaghanon sa mga data pinili nga gikan sa kinatibuk-ang populasyon, ang 5, nan ang sunod-sunod nga data nga pinili nga mahimong, alang sa panig-ingnan, 15, 25, 35 ug sa ingon sa. nga panig-ingnan niini nga tin-aw nagpatin-aw nga bisan ang usa ka random nga pagpili mahimong base sa sistematikong kalkulasyon sa gikinahanglan nga hilaw nga data.

sample kustomer

Makahuluganon nga sample - sa usa ka pamaagi nga naglangkob sa pagkonsiderar sa matag indibidwal nga bahin, ug base sa iyang assessment nga gihipos set sa pagpamalandong sa mga kinaiya ug mga kabtangan sa mga mipakigbahin database. Mao kini ang mitawag mas dako nga kantidad sa data nga katumbas sa usa ka representante sa mga kinahanglanon sample. Kini mao ang posible nga sa dali pagpili sa usa ka gidaghanon sa mga mga kapilian nga dili ilakip diha sa kinatibuk-ang gidaghanon, nga walay pagkawala sa sa kalidad sa mga pinili nga mga data nga nagrepresentar sa total nga populasyon. Sa niini nga paagi sa representativeness sa mga resulta sa pagtuon.

Ang sample gidak-on

Dili katapusan nga pangutana nga kinahanglan nga gitumong - kini mao ang sample gidak-on alang sa representativeness sa populasyon. sample gidak-on dili kanunayng magdepende sa gidaghanon sa mga tinubdan sa populasyon. Apan, ang representativeness sa sampol nag-agad sa kon sa unsang paagi sa daghan nga mga bahin kinahanglan nga sa ngadto-ngadto nabahin resulta. Ang mas bahin, ang labaw nga data gets ngadto sa mabungahon nga sample. Kon ang mga resulta nagkinahanglan sa usa ka komon nga termino ug wala magkinahanglan og detalye, nan, sa tinagsa, ang mga sample mahimong mas gamay, tungod kay, sa walay moadto sa mga detalye, ang impormasyon gipresentar nga mas taphaw, nga nagpasabot nga ang kahulogan mao mipakigbahin.

Ang konsepto sa mga sayop representativeness

margin sa kasaypanan - sa usa ka piho nga mga kalainan tali sa mga kinaiya sa populasyon ug sa mga sample data. Atol sa bisan unsa nga sampling mao ang hingpit nga dili mahimo sa pagkuha sa tukmang data, sama sa bug-os nga populasyon sa pagtuon ug sampol nga girepresentahan lamang nga bahin sa impormasyon ug mga kapilian, samtang usa ka mas detalyado nga pagtuon mao ang posible nga lamang sa pagtuon sa bug-os nga set. Busa, dili malikayan nga sa pipila ka mga sayop ug mga sayop.

mga matang sa mga sayop

Ila sa pipila ka mga kasaypanan nga mahitabo sa pag-andam sa usa ka representante sample:

• Sistematikong.
• Random.
• Tinuyo.
• Wala tuyoa.
• Standard.
• Utlanan.

Ang basehan alang sa dagway sa random mga sayop mahimong discontinuous kinaiya sa mga pagtuon sa kinatibuk-ang populasyon. Kasagaran, random kasaypanan sa representativeness adunay gamay nga gidak-on ug kinaiya.

Sistematikong mga sayop mahitabo sa taliwala sa mga data sa paglapas sa mga lagda sa kinatibuk-ang populasyon sa pagpili.

Ang kasagaran nga sayop - ang kalainan sa taliwala sa mga average mga prinsipyo sample ug sa nag-unang mga hugpong. Kini wala mag-agad sa gidaghanon sa mga yunit sa sample. Kini mao ang inversely nagkaigo sa gidaghanon sa mga sample. Unya ang mas dako ang gidaghanon, ang sa ubos nga ang bili sa mga average sayop.

Sayop utlanan - mao ang kinadak-ang posible nga kalainan tali sa average nga bili himoon sa sample ug sa kinatibuk-ang populasyon. Kini nga sayop nga gihulagway ingon nga ang mga labing probable mga sayop ubos sa gihatag nga kahimtang sa ilang panghitabo.

Tinuyo ug wala tuyoa sayop sa representativeness

data offset mga sayop nga mga tinuyo ug wala tuyoa.

Unya ang mga rason alang sa pagtunga sa tinuyo nga sayop mao ang usa ka paagi sa pagpili sa mga data pinaagi sa pamaagi sa pagtino sa mga dagan. Tinuyong mga sayop mahitabo sa yugto sa pagpangandam sa sample nga obserbasyon, pagtukod sa usa ka representante sample. Aron malikayan ang maong mga kasaypanan, kamo kinahanglan gayud nga sa paghimo sa usa ka maayo nga basehan alang sa sampling, nagtala component pagpili mga yunit. Kini kinahanglan nga bug-os nahiuyon sa mga katuyoan sa sampling nga mahimong tukma, nga naglangkob sa tanan nga mga bahin sa pagtuon.

Kabalido, kasaligan, representativeness. mga sayop kalkulasyon

Kalkulasyon sa sample nga sayop (mm) sa aritmetik kahulogan bili (M).

Standard pagtipas: sample gidak-on (> 30).

Kilid sa sayop (Mp) ug usa ka paryente bili (P) sample gidak-on (n> 30).

Sa kaso sa diha nga kini mao ang gikinahanglan sa pagtuon sa hiusa, diin ang kantidad sa mga sample mao ang gagmay ug mao ang dili kaayo kay sa 30 mga yunit, nan, ang gidaghanon sa mga kaso mahimong dili kaayo kay sa usa nga yunit.

Sayop bili direkta ang nagkaigo sa gidak-on sample. Representante nga impormasyon ug ang kalkulasyon sa matang sa mga posibilidad sa pagpakigsuod sa usa ka tukma nga forecast nagpakita sa usa ka sayop nga bili utlanan.

sistema sa representante

Dili lamang sa proseso evaluation sa pagpresentar sa impormasyon sa paggamit sa usa ka representante sample, apan usab ang tawo sa pagdawat sa impormasyon naggamit larawan nga sistema. Busa, ang utok nagaproseso sa pipila ka kantidad sa mga impormasyon sa paghimo sa usa representante sample sa tibuok dagan sa impormasyon aron sa pagkamasangputon ug sa madali pagtimbang-timbang sa mga gitagana data ug makasabut sa mga hilisgutan nga butang. Aron sa pagtubag sa pangutana: "representativeness - nga kini nga" - na lamang sa timbangan sa tawhanong consciousness. Sa pagbuhat niini, ang utok naggamit sa tanang ubos sa mga maayong panghunahuna, depende sa unsa nga matang sa impormasyon nga kinahanglan nga mibulag gikan sa kinatibuk-ang sapa. Busa, ang kalainan tali sa:

• Visual larawan nga sistema diin ang mga organo sa mga gamiton mga biswal nga panglantaw sa mata. Ang mga tawo sa kasagaran sa paggamit sa usa ka susama nga sistema, nga gitawag biswal. Uban sa niini nga sistema, ang usa ka tawo proseso sa impormasyon diha sa porma sa mga larawan.
• Auditory larawan nga sistema. Ang nag-unang nga lawas, nga gigamit - kini mao ang usa ka balita. Ang impormasyon nga gitagana diha sa porma sa tingog file o sinultihan, kini giproseso pinaagi sa sistema sa. Ang mga tawo mas madinawaton sa impormasyon sa hearing, nga gitawag audialami.
• Pinaagi sa lihok representante nga sistema mao ang usa ka pagproseso dagan sa impormasyon pinaagi sa makamatikod niini sa olfactory ug mahikap channels.

• Digital representante sistema gigamit uban sa uban nga mga nga ingon sa sa usa ka paagi sa pag-angkon og impormasyon gikan sa gawas. Kini nga suhetibong panglantaw ug lohikal hubad sa data.

Busa representativeness - unsa man kini? Yano nga pagpili gikan sa set o integral nga pamaagi sa pagproseso sa impormasyon? Kita ingon nga ang representativeness kadaghanan motino sa atong panglantaw sa data sapa, sa pagtabang sa ihimulag gikan niini sa labing makakombinser ug makahuluganon.