próbkowanie prawdopodobieństwa Jest to instrument, którego celem jest określenie, jaka część określonej populacji powinna zostać przebadana w celu ustalenia różnic. Próba powinna reprezentować populację, w której najlepiej reprodukować podstawowe cechy do badania.
Próba będzie reprezentatywna i użyteczna tylko wtedy, gdy odzwierciedla podobieństwa i różnice, jakie może mieć populacja.
Reklamy
W tym artykule znajdziesz:
Charakterystyka próbkowania prawdopodobieństwa
próbkowanie prawdopodobieństwa charakteryzuje się tym, że wszystkie osoby mają takie samo prawdopodobieństwo wyboru do udziału próbki i w konsekwencji wszystkie możliwe próbki mają takie samo prawdopodobieństwo bycia wybrany.
Reklamy
O próbkowaniu prawdopodobieństwa mówimy, gdy spełniony jest szereg cech:
Jeśli można zdefiniować zestaw możliwych próbek
Odnosi się to do faktu, że musisz posiadać operat lub operat, który jest niczym innym jak spisem wszystkich elementów składających się na do badanego wszechświata, na przykład, jeśli nasz badany wszechświat to studenci medycyny pewnego uniwersytetu, Musi mieć listę wszystkich tych elementów, czyli wszystkich studentów medycyny tej uczelni i to byłyby nasze ramy próba.
Reklamy
Znane prawdopodobieństwo wyboru P (s)
Oznacza to, że wszystkie elementy naszego operatu mają takie samo prawdopodobieństwo wyboru.
Prawdopodobieństwo większe od zera
W ramach probabilistycznego testu próbkowania proces selekcji gwarantuje, że wszystkie elementy mają większe niż zero prawdopodobieństwo włączenia do próby.
Reklamy
Mechanizm losowy
Mechanizm losowy zapewnia, że każda próbka ma takie samo prawdopodobieństwo wyboru. W tym celu możemy powiedzieć z większą własnością niż próbkowanie prawdopodobieństwa W ten sposób wyselekcjonujemy wystarczająco reprezentatywną próbę publikacji, której informacje pozwalają wywnioskować właściwości i cechy populacji.
Ta procedura nie jest przydatna, gdy populacja jest bardzo duża.
Reklamy
Zalety próbkowania prawdopodobieństwa
- próbkowanie prawdopodobieństwa jest prosty i łatwy do zrozumienia.
- Unikaj spisu.
- Szybkie obliczanie miar i wariancji.
- Istnieją pakiety oprogramowania do analizy danych.
Wady próbkowania prawdopodobieństwa
- Z góry wymagane jest posiadanie pełnej listy całej populacji.
- Istnieje margines błędu.
- Jeśli pracujemy z małymi próbami, możliwe jest, że cała populacja nie jest odpowiednio reprezentowana, dlatego należy zająć się pełną próbą.
Na przykład, podczas wyjmowania kulek z bębna, osobniki w populacji są ponumerowane od 1 do N, z bębna wyciąga się N kulek i te osobniki będą próbką. Każdy ma równe szanse na wybór.
Systematyczne losowe pobieranie próbek
Wewnątrz próbkowanie prawdopodobieństwa Możemy wyróżnić systematyczne losowe pobieranie próbek, jest to systematyczna technika pobierania próbek, która Naukowcy często wolą, ponieważ jest prosty w wykonaniu i daje optymalne wyniki w wielu warunki
W systematycznym losowym doborze badacz losowo wybiera pierwszy utwór lub temat w obrębie populacji, badacz wybierze następnie każdy n-ty przedmiot z gotowy.
Ten rodzaj procedury jest bardzo prosty i można go wykonać ręcznie. Charakterystyki raczej nie powtórzą się u co n-tego pacjenta, więc wyniki są reprezentatywne dla całej populacji.
Na przykład badacz ma w sumie sześćdziesiąt osobników i potrzebuje dwunastu przedmiotów, najpierw wybiera swój numer startowy dwa i kontynuuje z przedziałem pięć, a następnie Członkami twojej próby będą osoby, dwa, siedem, dwanaście, siedemnaście, dwadzieścia dwa, dwadzieścia siedem, trzydzieści dwa, trzydzieści siedem, czterdzieści dwa, czterdzieści siedem, pięćdziesiąt dwa i pięćdziesiąt. i siedem.
Rodzaje próbkowania prawdopodobieństwa
Wyszczególnimy 2 różne rodzaje próbkowania prawdopodobieństwa:
Próbkowanie warstwowe
Próbkowanie warstwowe to kolejny rodzaj próbkowania prawdopodobieństwa, w którym badacz oddziela całość populacji w różnych podgrupach lub warstwach, a następnie losowo wybiera osoby z różnych warstwa.
Najczęściej stosowanymi warstwami w losowym losowaniu warstwowym są wiek, płeć, status społeczno-ekonomiczny, religia, narodowość i osiągnięty poziom badań, na przykład: Załóżmy, że mamy trzy warstwy po 32 pacjentów każda, używa się frakcji próbkowania 5 i trzydziestej dwunastej, a następnie losowo testujemy pięć osób z każdej warstwy odpowiednio.
Celem jest, aby uzyskana populacja była mniejsza, a przez to bardziej konkretna.
Próbkowanie klastra
Aby przeprowadzić to pobieranie próbek, badacz zbiera próbkę populacji, wykonując określone kroki. Pierwszą rzeczą jest oddzielenie różnych grup i indywidualny dobór badanych z każdej grupy poprzez losowy dobór próby.
W przypadku próbkowania skupień badacz może również zdecydować się na uwzględnienie całego skupienia, a nie tylko jego podzbioru, na przykład Na przykład, jeśli rozważasz przeprowadzenie ankiety wśród studentów pierwszego roku uniwersytetu z danego kraju, musisz przeprowadzić wywiad dziewięćdziesięciu sześciu studentów uniwersytetu, biorąc pod uwagę niemożność uzyskania dostępu do warstwowego pobierania próbek, próbka dwóch konglomeratów ośmiu uczniów.
Możemy podsumować stwierdzeniem, że próbkowanie prawdopodobieństwa jest narzędziem statystycznym, które daje nam możliwość: dokonywać prognoz w obrębie populacji osób, bez konieczności wykorzystywania danych z całej populacji. W ten sposób możemy zapisać niektóre dane, ale należy zachować ostrożność podczas korzystania z nich w bardzo dużych populacjach, ponieważ istnieje proporcjonalny margines błędu.
