29632

Класс строго вероятностных способов формирования выборочной совокупности. Механический отбор

Доклад

Социология, социальная работа и статистика

Способы построения выборки делятся на 2 крупных класса: Случайные вероятностные – это такие способы отбора когда каждый элемент генеральной совокупности имеет известную чаще всего равную вероятность быть выбранным. Для реализации случайного отбора необходимо иметь основу выборки списки элементов генеральной совокупности. Строго говоря лишь вероятностные выборки являются репрезентативными следовательно только для них может быть рассчитана статистическая погрешность. Механический отбор где элементы генеральной совокупности...

Русский

2013-08-21

26.5 KB

4 чел.

  1.  Класс строго вероятностных способов формирования выборочной совокупности. Механический отбор.

Способы построения выборки делятся на 2 крупных класса:

Случайные  (вероятностные) – это такие способы отбора, когда каждый элемент генеральной совокупности имеет известную, чаще всего равную, вероятность быть выбранным.

Неслучайные – все остальные способы отбора.

Для реализации случайного отбора необходимо иметь основу выборки - списки элементов генеральной совокупности. Они должны отвечать требованиям полноты, точности, отсутствия дублирования, адекватности целям исследования и удобства работы.

Строго говоря, лишь вероятностные выборки являются репрезентативными, следовательно, только для них может быть рассчитана статистическая погрешность.  

К вероятностным способам отбора относят:

Простой случайный отбор,  в рамках которого элементы отбираются либо с помощью таблицы случайных чисел, либо с помощью генератора случайных чисел: Механический отбор, Кластерный (гнездовой) отбор, Стихийный отбор, Целевой отбор, Типологический отбор, Квотный отбор.

Механический отбор, где элементы генеральной совокупности выбираются через шаг, определяемый по формуле:  

k=;

где

k – шаг выборки,  

N – объем генеральной совокупности,

n – объем выборочной совокупности.

Первый элемент определяется случайно в пределах шага выборки. Например, при помощи функции «слчисмежду» в Microsoft Excel. В механическом отборе также нужно следить за тем, чтобы список генеральной совокупности не был отсортирован (упорядочен) по значимым для исследования параметрам.

Вычисление ошибки выборки.

При определении ошибки репрезентативности используются те же формулы, что и при случайной выборке.

Определение объема выборки.

Как следствие, при определении объема выборки так же используются те же формулы, что и при случайной выборке.

Плюсы и минусы механического отбора.

Процедура проведения механической выборки менее громоздка, чем проведение случайной выборки. Хотя применение компьютеров практически нивелирует это преимущество.

Механическая выборка может быть как более точной, так и менее точной по сравнению со случайной выборкой. Это продемонстрирует следующий пример.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

12729. Создание массивов элементов управления в Visual Basic 60.5 KB
  Лабораторная работа № 3_1 Тема: Создание массивов элементов управления. Цель занятия: Изучить способы создания массивов элементов управления и их использования для вывода информации. Задание: Найти значения функции на заданном отрезке согласно варианту...
12730. Работа с массивами элементов управления в Visual Basic 32.5 KB
  Лабораторная работа № 3_2 Тема: Работа с массивами элементов управления. Цель занятия: Продолжить изучение работы с массивами элементов управления. Задание: На созданной форме из Лабораторной работы №3 1 создать командную кнопку CommandButton. Свойству Caption эт
12731. Что такое HTML 2.61 MB
  Что такое HTML Всемирная паутина World Wide Web WWW соткана из Webстраниц которые создаются с помощью так называемого языка разметки гипертекста HTML Hyper Text Markup Langage. HTML не является языком программирования это язык разметки документа. Разметка служит для указания формы предста
12732. Кэш или сверхоперативная память 30 KB
  Кэш или сверхоперативная память очень быстрое ЗУ небольшого объёма которое используется при обмене данными между микропроцессором и оперативной памятью для компенсации разницы в скорости обработки информации процессором и несколько менее быстродействующей операти
12733. Работа с большими документами в Microsoft Office Word 2007 223 KB
  Лабораторная работаТема: Работа с большими документами в Microsoft Office Word 2007 Цель работы: Научиться работать со стилями текста колонтитулами создавать оглавление и указатель оформлять документ используя макросы. Задание: В свою папку скопируйте файл Основы HTML. ...
12734. Выполнение расчетов в Microsoft Office Excel 2007 83 KB
  Лабораторная работаТема: Выполнение расчетов в Microsoft Office Excel 2007 Цель работы: Научиться создавать расчетные таблицы и выполнять расчеты в Microsoft Office Excel 2007. Упражнение 1. Построение расчетной таблицы простейшие вычисления Откройте Microsoft Excel. На Листе 1 создайт
12735. Работа со стандартными функциями в Microsoft Office Excel 2007 125.5 KB
  Лабораторная работа Тема: Работа со стандартными функциями в Microsoft Office Excel 2007 Цель работы: Научиться работать со стандартными функциями СЧЁТЕСЛИ СУММЕСЛИ ЕСЛИ в Microsoft Office Excel 2007. Задание: В MS Office Excel 2007 создайте расчетную таблицу. Выполните расчеты используя станд
12736. Разработка реляционной базы данных 603.98 KB
  Лабораторная работа №5 Тема: Разработка реляционной базы данных Цели работы: Изучить возможности СУБД Microsoft Access 2007. Научиться создавать многотабличную реляционную базу данных обеспечивающую хранение различных видов данных. Разрабатывать интерфейс пользователя баз
12737. Подготовка презентации в Microsoft PowerPoint 3.8 MB
  Лабораторная работа Тема: Подготовка презентации в Microsoft PowerPoint Цель работы: Научиться разрабатывать мультимедийную презентацию содержащую различные виды представления информации навигацию по представленному материалу а также анимацию отдельных объектов и пере