Proces doboru próby. Badana populacja – (zbiorowość generalna, populacja generalna) ogół rzeczywistych jednostek, o których chcemy uzyskać informacje.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Temat 2: Podstawy programowania Algorytmy – 1 z 2 _________________________________________________________________________________________________________________.
Advertisements

Obecna praktyka badań konsumentów usług turystycznych w regionach – województwo łódzkie Tomasz Koralewski Tomasz Mazurek Regionalna Organizacja Turystyczna.
TEORIA I PRAKTYKA EDUKACJI UCZNIÓW ZDOLNYCH Realizacja przez szkoły zadań związanych z kształceniem i promowaniem uczniów szczególnie uzdolnionych w latach.
1 Konferencja dyrektorów szkół z terenu działania OKE w Krakowie październik 2008 roku część IV.
Rachunki regionalne Urząd Statystyczny w Katowicach Ośrodek Rachunków Regionalnych Ogólnopolska konferencja naukowa z okazji obchodów Dnia Statystyki Polskiej.
Projekt systemowy współfinansowany przez Unię Europejską ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego w ramach Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki ,
Tworzenie odwołania zewnętrznego (łącza) do zakresu komórek w innym skoroszycie Możliwości efektywnego stosowania odwołań zewnętrznych Odwołania zewnętrzne.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 1 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Stężenia Określają wzajemne ilości substancji wymieszanych ze sobą. Gdy substancje tworzą jednolite fazy to nazywa się je roztworami (np. roztwór cukru.
MATLOS „JAK TEORIA MA SIĘ DO PRAKTYKI?”. Cel projektu: Sprawdzamy, jaka jest zależność między prawdopodobieństwem a częstością zdarzenia.
Analiza rozkładu empirycznego dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
Excel 2007 dla średniozaawansowanych zajęcia z dnia
Niepewności pomiarowe. Pomiary fizyczne. Pomiar fizyczny polega na porównywaniu wielkości mierzonej z przyjętym wzorcem, czyli jednostką. Rodzaje pomiarów.
Ćwiczenia Zarządzanie Ryzykiem Renata Karkowska, ćwiczenia „Zarządzanie ryzykiem” 1.
Cel analizy statystycznej. „Człowiek –najlepsza inwestycja”
ING BANK Faktoring –Jednostkom organizacyjnym Lasów Państwowych oferujemy faktoring krajowy z przejęciem ryzyka wypłacalności odbiorcy (bez regresu, pełny).
 Czasem pracy jest czas, w którym pracownik pozostaje w dyspozycji pracodawcy w zakładzie pracy lub w innym miejscu wyznaczonym do wykonywania pracy.
Mikroekonomia dr hab. Maciej Jasiński, prof. WSB Wicekanclerz, pokój 134A Semestr zimowy: 15 godzin wykładu Semestr letni: 15.
EWALUACJA PROJEKTU WSPÓŁFINANSOWANEGO ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIE J „Wyrównywanie dysproporcji w dostępie do przedszkoli dzieci z terenów wiejskich, w.
„Piękny Wschód” Kampania Promująca Atrakcyjność Turystyczną Wschodnich Województw Polski Warszawa
Składka na ubezpieczenie społeczne System finansowy ubezpieczeń społecznych Podstawy prawa zabezpieczenia społecznego.
Analiza wariancji (ANOVA) Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz Ekonomicznych Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
EWALUACJA JAKO ISTOTNY ELEMENT PROJEKTÓW SYSTEMOWYCH Sonia Rzeczkowska.
OBSŁUGA KARTY DILO. Karta diagnostyki i leczenia onkologicznego zawiera: - oznaczenie pacjenta, pozwalające na ustalenie jego tożsamości, - oznaczenie.
Zmienne losowe Zmienne losowe oznacza się dużymi literami alfabetu łacińskiego, na przykład X, Y, Z. Natomiast wartości jakie one przyjmują odpowiednio.
Co to jest jakość? Rozumienie, definiowanie i ocena jakości.
Projekt innowacyjny: Poszukiwanie nowych skutecznych metod aktywizacji zawodowej i społecznej grup zawodowych wymagających szczególnego wsparcia PROJEKT.
Wybrane wyniki okresowej analizy realizowania przez szkołę zadań związanych z kształceniem i promowaniem uczniów szczególnie uzdolnionych w latach 2006/2007.
BYĆ PRZEDSIĘBIORCZYM - nauka przez praktykę Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego.
Analiza tendencji centralnej „Człowiek – najlepsza inwestycja”
Zapraszamy na naszą stronę. Zależy nam na kontakcie z Wami. Czytajcie, komentujcie i dyskutujcie na forum. Nic o Was bez Was Zapraszamy na naszą stronę.
Hartowanie ciała Wykonała Maria Szelągowska. Co to jest hartowanie? Hartowanie Hartowanie – proces adaptowania ciała do niekorzystnych warunków zewnętrznych.
© Prof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki Wrocławskiej MATEMATYCZNE MODELOWANIE PROCESÓW BIOTECHNOLOGICZNYCH Prezentacja – 4 Matematyczne opracowywanie.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 10 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
ANALIZA DANYCH DO OPRACOWANIA MAP TEMATYCZNYCH HALINA KLIMCZAK INSTYTUT GEODEZJI I GEOINFORMATYKI UNIWERSYTET PRZYRODNICZY WE WROCŁAWIU.
Metoda kartogramów. Definicja Metoda służy do przedstawiania średniej intensywności zjawiska w granicach określonych pól odniesienia. Wartości obliczane.
RAPORT Z BADAŃ opartych na analizie wyników testów kompetencyjnych przeprowadzonych wśród uczestników szkoleń w związku z realizacją.
KOSZTY W UJĘCIU ZARZĄDCZYM. POJĘCIE KOSZTU Koszt stanowi wyrażone w pieniądzu celowe zużycie majątku trwałego i obrotowego, usług obcych, nakładów pracy.
FIRMA MASZ DOŚĆ NUDY W ZESZYCIE? NIE WIESZ JAK WYRAZIĆ SIEBIE? NIE WIESZ JAK WYRAZIĆ SIEBIE? A MOŻE CHCESZ ZAREKLAMOWAC WŁASNĄ DZIAŁALNOŚĆ? MAMY NAKLEJKI.
KOMBINATORYKA.
Metody Analizy Danych Doświadczalnych Wykład 9 ”Estymacja parametryczna”
Kryteria formalne specyficzne i kryteria premiujące w ramach konkursu nr RPLU IZ /16 Ewa Pachowska – Kurzepa Departament Wdrażania EFS.
Finansowanie wybranych działań w parkach narodowych przy udziale środków funduszu leśnego - zakres merytoryczny Warszawa, 06 kwietnia 2016 r.
Skuteczności i koszty windykacji polubownej Wyniki badań zrealizowanych w ramach grantu Narodowego Centrum Nauki „Ocena poziomu rzeczywistej.
WYKŁAD 6 Regionalizacja 1. Regionalizm a regionalizacja 2 Proces wyodrębniania regionów nazywany jest regionalizacją, w odróżnieniu od regionalizmu, który.
BADANIA STATYSTYCZNE. WARUNKI BADANIA STATYSTYCZNEGO musi dotyczyć zbiorowościstatystycznej musi określać prawidłowościcharakteryzujące całą zbiorowość.
Matematyka przed egzaminem czyli samouczek dla gimnazjalisty Przygotowała Beata Czerniak FUNKCJE.
Teoria masowej obsługi Michał Suchanek Katedra Ekonomiki i Funkcjonowania Przedsiębiorstw Transportowych.
Budżet rodzinny Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego.
Menu Jednomiany Wyrażenia algebraiczne -definicja Mnożenie i dzielenie sum algebraicznych przez jednomian Mnożenie sum algebraicznych Wzory skróconego.
ZNACZENIE WIARYGODNOŚCI DANYCH O WARUNKACH GLEBOWYCH DLA POTRZEB OKREŚLENIA WARTOŚCI GRUNTÓW W PROCESIE SCALENIA I WYMIANY Anna Bielska Katedra Gospodarki.
Badania marketingowe Etapy.
Własności elektryczne materii
Bezpieczeństwo przy pracy z ciekłym azotem
Optymalna wielkość produkcji przedsiębiorstwa działającego w doskonałej konkurencji (analiza krótkookresowa) Przypomnijmy założenia modelu doskonałej.
# Analiza cech taksacyjnych drzewostanów przy wykorzystaniu technologii LIDAR 1 15 Sep 2010 Analiza cech taksacyjnych drzewostanów przy wykorzystaniu technologii.
Definiowanie i planowanie zadań typu P 1.  Planowanie zadań typu P  Zadania typu P to zadania unikalne służące zwykle dokonaniu jednorazowej, konkretnej.
Pojęcia związane z antydyskryminacją
1 Definiowanie i planowanie zadań budżetowych typu B.
Kryteria wyboru wykonawcy jako jeden z kroków ku jakości w ewaluacji - doświadczenia Jednostki Ewaluacyjnej Województwa Zachodniopomorskiego Monika Lemke.
Budżetowanie kapitałowe cz. III. NIEPEWNOŚĆ senesu lago NIEPEWNOŚĆ NIEMIERZALNA senesu strice RYZYKO (niepewność mierzalna)
DECYZJA O WARUNKACH ZABUDOWY tzw. „Wuzetka”
Test analizy wariancji dla wielu średnich – klasyfikacja pojedyncza
Konstruowanie robotów z wykorzystaniem Vex IQ
FORMUŁOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
1. Prezydent pewnego miasta postanowił dowiedzieć się, czy istnieje związek między typem osobowości jego mieszkańców a ich kreatywnością. W tym celu spytał.
WYBRANE ZAGADNIENIA PROBABILISTYKI
Zapis prezentacji:

Proces doboru próby

Badana populacja – (zbiorowość generalna, populacja generalna) ogół rzeczywistych jednostek, o których chcemy uzyskać informacje. Przykłady: populacja gosp. domowych w woj. podkarpackim, populacja kobiet w wieku lat w Rzeszowie, populacja studentów PR, populacja przedsiębiorstw o pewnych rodzaju działalności na terenie Polski.

Badania pełne (wyczerpujące) – wszystkie jednostki badanej populacji poddaje się pomiarowi Badania częściowe (niewyczerpujące, próbkowe) – część jednostek badanej populacji poddaje się pomiarowi. Część jednostek nosi nazwę próby np. 300 studentów PR. Dominują badania próbkowe.

Etapy procesu doboru próby: Zdefiniowanie badanej populacji. Sporządzenie wykazu badanej populacji (zbiorowości generalnej). Określenie liczebności próby. Wybór metody doboru próby. Pobranie próby.

Zdefiniowanie badanej populacji – należy określić: Jednostkę badania (kto lub co jest przedmiotem badania np. kobiety w wieku lat) Zakres czasowy populacji tzn. podajemy moment lub przedział czasu, którego dotyczy badanie np. stan populacji na 31 grudnia 2013 r. Zakres przestrzenny populacji – zazwyczaj obszar geograficzny, którego dotyczy badanie np. województwo podkarpackie Wynika z problemu badawczego i decyzji, której ma służyć informacja wynikająca z badania.

Sporządzenie wykazu badanej populacji (zbiorowości generalnej) – zbiór wszystkich jednostek populacji, który zostanie użyty w badaniu. Zazwyczaj korzysta się z pewnych rejestrów lub spisów, które już gdzieś występują np. PESEL, GUS, wykazy przedsiębiorstw Operat losowania (doboru próby) – kompletny wykaz jednostek populacji, którym to jednostkom przypisano określone symbole identyfikacyjne najczęściej liczby w celu doboru próby

Określenie liczebności próby – wyznacza się na podstawie kilku sposobów: Wg eksperta – w zależności od rodzaju badania wyznaczamy liczebność próby na podstawie opinii eksperta. Ekspert na podstawie wiedzy historycznej nam dobiera tę próbę. Wg minimalnej liczebności komórki – metoda analizy danych nam to narzuca a,b,c,d,e,f – liczba jednostek przyjmujących odpowiednio kategorie xi oraz yj (i=1,2; j=1,2,3) Y1Y2Y3 X1abc X2def

Wg budżetu Tej metody nie można stosować jako jedynej.

Wg założonego dopuszczalnego błędu – założony dopuszczalny błąd determinuje liczebność próby. Dotyczy doboru losowego. Wzór można stosować w specyficznych sytuacjach. – Przy wyznaczaniu wartości średniej populacji

gdzie: n – minimalna liczebność próby σ – odchylenie standardowe cechy w populacji (np. z pilotażu) u α – wartość zmiennej losowej o rozkladzie normalnym standaryzowanym odczytana tak, aby P {– u α <u< u α } (np. 1-α =0,95 to u α = 1,96) d – założony maksymalny błąd szacunku, tzn. maksymalna dopuszczalna różnica między wartością średnią populacji μ a wartością średnią próby - im błąd będzie mniejszy tym liczebność próby będzie rosła.

– Przy wyznaczaniu proporcji populacji π n – minimalna liczebność próby u α – wartość zmiennej losowej o rozkładzie normalnym standaryzowanym odczytana tak, aby P { – u α <u< u α } (np. 1-α=0,95 to u α = 1,96) π – proporcja populacji (np. z pilotażu) d – założony dopuszczalny błąd szacunku, tzn. maksymalna dopuszczalna różnica między proporcją populacji pi a proporcją próby p.

Metody nielosowe I. Dobór przypadkowy – do próby dobieramy jednostki przypadkowo tzn. nielosowo, gdyż w odpowiednim czasie znalazły się one w określonym miejscu, w którym gromadzono dane np. ktoś stoi w centrum handlowym i „wyłapuje” ludzi, tak samo w barze, na ulicy… II. Dobór celowy – badacz na podstawie wiedzy o jednostkach badanej populacji wskazuje te jednostki, które wejdą do próby np. dobór miasta do prawyborów (jak wyglądała historia głosowania tzn. gdzie wyniki były zbliżone do wyników w całym kraju) III. Dobór kwotowy – najczęściej wykorzystywany przez firmy badawcze. Istota: struktura próby ma być zgodna ze strukturą populacji ze względu na ważne dla nas cechy.

Przebieg doboru kwotowego: Określenie cech ze względu, na które kontrolujemy strukturę próby tzw. cechy kontrolne - może być jedna Określamy/wyznaczamy strukturę populacji ze względu na cechy kontrolne (często wykorzystuje się tu dane wtórne) Na podstawie liczebności próby i jej struktury, ze względu na cechy kontrolne, wyznaczamy tzw. kwoty jednostek tworzące próbę

Kwota – liczba jednostek zapewniająca zgodność struktury próby ze strukturą populacji ze względu na cechy kontrolne Dobór jednostek w zakresie kwot wg uznania, bądź pewnego klucza. Np. Dobór próby 400-elementowej spośród studentów PR. Płeć: 30% kobiet, 70% mężczyzn, czyli kwota kobiet = 0,3 * 400 = 120 kobiet i kwota mężczyzn = 0,7 * 400 = 280 mężczyzn Dobór: 120 studentek PR i 280 studentów PR Ze względu na cechy kontrolne próba jest reprezentatywna

IV. Dobór metoda kuli śnieżnej – stosujemy, gdy trudno jest nam znaleźć jednostki Szuka się pewnej grupy jednostek znajdujemy 10 jednostek, a mieliśmy 300, prosimy, żeby wskazały nam 3 kolejne, to mamy 30 osób, kolejne proszę o wskazanie 4 osób, to mamy 120 osób itd.

Metody losowe Warunki: – każda jednostka badanej populacji ma dodatnie znane prawdopodobieństwo dostania się do próby (każdy ma szanse) – dla każdego zespołu tworzonego z jednostek populacji można określić prawdopodobieństwo tego, że w całości znajdzie się on w próbie Żeby spełnić powyższe warunki stosuje się operat losowania.

Na podstawie doborów losowych znane są naukowe metody przenoszenia wyników próby na badaną populacje (tzw. wnioskowanie statystyczne) przy nielosowych takiego nie ma. I. Losowanie indywidualne proste – dobieramy do próby pojedyncze jednostki bezpośrednio z operatu losowania przy czym każda jednostka ma jednakowe prawdopodobieństwo znalezienia się w próbie.

II. Losowanie systematyczne – – Wyznaczamy interwał losowania τ τ =, gdzie N – liczebność populacji; n – liczebność próby – Z pierwszego interwału losujemy jedną jednostkę (tzn. z interwału ) np. o numerze k – Numery jednostek wg operatu losowania wchodzące do próby: k; k+ τ, k+2 τ;…; k + τ (n - 1)

III. Losowanie warstwowe – stosujemy, gdy populacja jest zróżnicowana ze względu na ważne dla nas cechy i można w niej wyróżnić jednorodne grupy jednostek ze względu na te cechy tzw. warstwy. Następnie z każdej warstwy losujemy odpowiednią liczbę jednostek.

IV. Losowanie zespołowe – stosujemy, gdy wykazy danych populacji są duże i w tej badanej populacji można wyróżnić zespoły jednostek, które są wewnętrznie zróżnicowane, a zewnętrznie nie różnią się ze względu na ważne dla nas cechy. Następnie do próby losujemy całe zespoły z operatu tych zespołów.