Reprezentativnost - jaký je tento proces? Chyba reprezentace

Pojem reprezentativnosti se často vyskytuje v roce 2004 statistické hlášení

Reprezentativnost - co to je?

Reprezentativnost odráží, jak vybrané objekty nebo části odpovídají obsahu a významu souboru dat, ze kterého byly vybrány.

Další definice

Pojetí reprezentativnosti může být popsáno v různých kontextech. Ale jeho význam reprezentace - je funkce compliance a vlastnosti vybraných jednotek v běžné populaci, které přesně odrážejí obecné charakteristiky celé databáze jako celku.

Reprezentativnost informací je také definována jako schopnost dat vzorku prezentovat parametry a vlastnosti populace, které jsou důležité z pohledu výzkumu, který se provádí.

Reprezentativní vzorek

Princip odběru vzorků je výběr nejdůležitějších a přesněji odrážejících vlastností společného souboru dat. Pro tento účel se používají různé metody, které umožňují získat přesné výsledky a obecnou představu o obecná populace, používající pouze selektivní materiály, popisující kvalitu všech dat.

Není tedy třeba studovat celý materiál, ale stačí uvažovat o selektivní reprezentativnosti. Co to je? Jedná se o ukázku jednotlivých údajů, abychom získali představu o celkové hmotnosti informací.

V závislosti na metodě jsou tyto faktory rozlišovány jako pravděpodobnostní a nepravděpodobné. Pravděpodobná je vzorek, který je vytvořen výpočtem nejdůležitějších a nejzajímavějších údajů, které jsou následně zástupci obecné populace. Toto je úmyslná volba nebo náhodný výběr, nicméně založený na jeho obsahu.

Neuvěřitelná - jedná se o jeden z odrůd náhodného výběru, sestavený podle principu obvyklé loterie. V takovém případě se nezohledňuje stanovisko toho, kdo tvoří takový vzorek. Používá se pouze slepá šarže.

Pravděpodobnostní vzorkování

Pravděpodobnostní vzorky mohou být také rozděleny do několika typů:

• Jedním z nejjednodušších a nejrozumnějších principů je nereprezentativní vzorek. Například tato metoda je často používána při provádění sociálních průzkumů. V takovém případě nejsou účastníci průzkumu z davu vybráni pro jakékoliv specifické charakteristiky a informace jsou získávány od prvních 50 lidí, kteří se na něm podíleli.
• Úmyslné vzorky se liší v tom, že mají řadu požadavků a podmínek výběru, ale stále se spoléhají na náhodnou shodu, nehledě na dosažení dobré statistiky.
• Odběr vzorků založený na kvótách je další variantou nepravděpodobného vzorku, který se často používá ke studiu velkých souborů dat. Používá se spousta podmínek a norem. Objekty, které je mají odpovídat, jsou vybrány. To znamená, že pomocí příkladu sociálního průzkumu můžeme předpokládat, že se bude pohovořit 100 lidí, ale při sestavování statistické zprávy bude zohledněn pouze názor určitého počtu lidí, kteří splňují stanovené požadavky.

Pravděpodobnostní vzorky

U pravděpodobnostních vzorků se vypočítá řada parametrů, ke kterým budou odpovídat objekty ve vzorku, a mezi nimi budou faktory a data, která budou reprezentována jako reprezentativnost údajů o vzorkování, různými způsoby. Takové způsoby výpočtu požadovaných údajů mohou být:

• Jednoduchý náhodný výběr. Faktem je, že mezi vybraným segmentem vybere úplně náhodná metoda loterie požadované množství dat, které budou reprezentativní.
• Systematické a náhodné vzorkování umožňuje sestavit systém pro výpočet potřebných dat na základě náhodně vybraného segmentu. Pokud tedy první náhodné číslo, které udává pořadové číslo dat vybrané z celkové populace, je 5, potom se mohou následně vybranými daty stát například 15, 25, 35 a tak dále. Tento příklad jasně vysvětluje, že i náhodný výběr může být založen na systematickém výpočtu nezbytných vstupních dat.

Vzorek spotřebitelů

Smysluplná vzorek - metoda, která spočívá v tom, s ohledem na každý jednotlivý segment a na základě vlastního posouzení sestavený soubor odrážející vlastnosti a vlastnosti sdílené databáze. Tímto způsobem se získá více dat, které splňují požadavky reprezentativního vzorku. Můžete snadno vybrat řadu možností, které nebudou zahrnuty do celkového počtu, aniž byste ztratili kvalitu vybraných dat představujících celkovou populaci. Tímto způsobem je stanovena reprezentativnost výsledků výzkumu.

Velikost vzorku

Poslední otázkou, kterou je třeba vyřešit, je velikost vzorku reprezentativní reprezentace obecné populace. Velikost vzorku není vždy závislá na počtu zdrojů v populaci. Reprezentativnost populace vzorku však přímo závisí na tom, kolik segmentů by měl být výsledek nakonec rozdělen. Čím více takových segmentů je více dat zahrnuto do efektivního vzorku. Pokud výsledky vyžadují obecnou notaci a nevyžadují specifičnost, pak se vzorek zmenší, neboť bez podrobností se informace zobrazují povrchněji, což znamená, že jejich četba bude obecná.

Pojem chyby reprezentativnosti

Chyba reprezentativnosti je specifická nesrovnalost mezi charakteristikami obecné populace a údaji o vzorcích. Při provádění jakéhokoli výběrového výzkumu nelze získat absolutně přesná data, jako je úplné studium populací a vzorek reprezentovaný pouze částí údajů a parametrů, zatímco podrobnější studie je možná pouze při studiu celé populace. Některé chyby a chyby jsou proto nevyhnutelné.

Typy chyb

Některé chyby vznikají při návrhu reprezentativního vzorku:

• Systematická.
• Náhodně.
• Úmyslné.
• Neúmyslné.
• Standardní.
• Omezení.

Základem pro vznik náhodných chyb může být nesouvislý charakter studie celkové populace. Obvykle je náhodná chyba reprezentativnosti menší velikosti a charakteru.

Systémové chyby se vyskytují, když dochází k porušení pravidel pro výběr dat z běžné populace.

Průměrná chyba je rozdíl mezi průměrnými hodnotami vzorku a hlavní populací. Nezáleží na počtu jednotek ve vzorku. Je to nepřímo úměrné velikost vzorku. Pak je větší objem, tím menší znamenat chyby.

Limitní chyba je největší možný rozdíl mezi průměrnými hodnotami provedeného vzorku a celkovou populací. Taková chyba je charakterizována jako maximální možné chyby za daných podmínek pro jejich vzhled.

Úmyslné a neúmyslné chyby reprezentativnosti

Chyby ve zkreslení dat jsou úmyslné a neúmyslné.

Důvodem vzniku záměrných chyb je přístup k výběru dat metodou určování trendů. Neúmyslné chyby se objevují i ​​ve fázi přípravy selektivního pozorování, při tvorbě reprezentativního vzorku. Abychom se vyhnuli takovým chybám, je třeba vytvořit dobrý základ pro odběr vzorků, což je seznam výběrových jednotek. Musí být plně v souladu s cíli odběru vzorků, musí být spolehlivé a pokrývat všechny aspekty studie.

Platnost, spolehlivost, reprezentativnost. Výpočet chyb

Výpočet chyby reprezentativnosti (Mm) aritmetického průměru (M).

Průměrná kvadratická odchylka: velikost vzorku (> 30).

Chyba reprezentace (Mp) a relativní hodnotu (P): velikost vzorku (n> 30).

V případě, kdy je třeba studovat agregátu, vyznačující se tím, že množství vzorku je malý a je menší než 30 jednotek, pak se počet případů bude méně než jedné jednotce.

Velikost chyby je přímo úměrná velikosti vzorku. Reprezentativnost informací a výpočet míry možnosti sestavení přesné prognózy odráží určitou velikost marginální chyby.

Reprezentativní systémy

Nejen v procesu posuzování poskytování informací se používá reprezentativní vzorek, ale osoba, která obdrží informace, také používá reprezentativní systémy. Tak mozku zpracovává některé množství informací, vytvoření reprezentativního vzorku celého toku informací s cílem kvalitativně a rychle vyhodnotit předložené údaje a pochopit podstatu problému. Odpovědět na otázku: "Reprezentativnost - co je to?" - na stupnici lidského vědomí je poměrně jednoduché. Za to mozog používá celou sílu smyslové orgány, v závislosti na druhu informací, které je nutné izolovat od celkového toku. Rozlišujte tedy:

• Vizuální reprezentační systém, který zahrnuje orgány vizuálního vnímání oka. Lidé, kteří často používají takový systém, se nazývají vizuální prvky. S tímto systémem zpracovává osoba informace přicházející ve formě obrazů.
• Audiální reprezentativní systém. Hlavním orgánem, který se používá, je pověst. Informace dodané ve formě zvukových souborů nebo řeči jsou zpracovány tímto systémem. Lidé, kteří lépe vnímají informace uchem, se nazývají audiály.
• Kinestetický reprezentativní systém je zpracování toku informací, vnímá ho pomocí čichových a hmatových kanálů.

• Digitální reprezentativní systém se používá spolu s ostatními jako prostředek k získávání informací zvenčí. Toto je subjektivně-logické vnímání a porozumění přijatých dat.

Takže reprezentativnost - co to je? Jednoduchý vzorkování sady nebo integrovaný postup při zpracování informací? Dá se jednoznačně říci, že reprezentativnost v mnoha ohledech určuje naše vnímání datových toků a pomáhá izolovat ty nejvýznamnější a nejvýznamnější z nich.