Pobierz prezentację
Pobieranie prezentacji. Proszę czekać
1
Proces doboru próby
2
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
ZBIOROWOŚĆ GENERALNA PARAMETRY PRÓBA CHARAKTERYSTYKI (STATYSTYKI) JEDNORODNA DOBÓR LOSOWY REPREZENTATYWNA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE Schemat badania reprezentacyjnego
3
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 pewnego rodzaju działalności na terenie Polski.
4
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.
5
Definicja próby Próba każdy niepusty podzbiór zbiorowości generalnej, który poddawany jest badaniu i który stanowi podstawę do formułowania wniosków o całej zbiorowości generalnej.
6
Reprezentatywność próby
Warunkiem formułowania znaczących wniosków w odniesieniu do całej zbiorowości generalnej jest reprezentatywność próby. Reprezentatywność próby oznacza, że powinna ona stanowić swego rodzaju miniaturę zbiorowości generalnej, zachowującą wszystkie własności jej struktury. Przyjmuje się, że dla zapewnienia reprezentatywności próby wystarczy, aby była ona losowa i dostatecznie liczna.
7
Losowość próby Próba jest losowa wówczas, gdy każdy element zbiorowości generalnej ma jednakową szansę trafienia do próby. Oszacowania parametrów zbiorowości generalnej uzyskiwane na podstawie badania próby są tym dokładniejsze im liczniejsza jest próba.
8
Etapy procesu doboru próby:
Zdefiniowanie badanej populacji. Sporządzenie wykazu badanej populacji (zbiorowości generalnej). Określenie liczebności próby. Wybór metody doboru próby. Pobranie próby.
9
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.
10
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
11
Wg minimalnej liczebności komórki – metoda analizy danych
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) Y1 Y2 Y3 X1 a b c X2 d e f
12
Wg budżetu Tej metody nie można stosować jako jedynej.
13
Wg założonego dopuszczalnego błędu – założony dopuszczalny błąd determinuje liczebność próby. Dotyczy doboru losowego. Wzór można stosować w specyficznych sytuacjach. Przy wyznaczaniu wartości średniej populacji
14
gdzie: n – minimalna liczebność próby σ – odchylenie standardowe cechy w populacji (np. z pilotażu) uα – wartość zmiennej losowej o rozkladzie normalnym standaryzowanym odczytana tak, aby P {– uα <u< uα} (np. 1-α =0,95 to uα = 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.
15
n – minimalna liczebność próby
Przy wyznaczaniu proporcji populacji π n – minimalna liczebność próby uα – wartość zmiennej losowej o rozkładzie normalnym standaryzowanym odczytana tak, aby P { – uα <u< uα } (np. 1-α=0,95 to uα = 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.
16
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.
17
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
18
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
19
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.
20
W praktyce istotne znaczenie ma sposób pobierania próby
W praktyce istotne znaczenie ma sposób pobierania próby. Jeżeli nie jest spełniony postulat o losowości próby, to wówczas nie ma możliwości stosowania procedur statystycznych do analizy wyników badań.
21
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.
22
Podstawowe techniki losowania
Podstawowe techniki losowania: - losowanie ze zwracaniem, - losowanie bez zwracania. Losowanie ze zwracaniem może odbywać się tylko wtedy, gdy mamy do czynienia ze zbiorowościami generalnymi przedmiotowymi, a metody badania są nieniszczące. W pozostałych przypadkach stosuje się losowanie bez zwracania.
23
Metody losowe doboru próby
I. Losowanie indywidualne proste – dobieramy do próby pojedyncze jednostki bezpośrednio z operatu losowania przy czym każda jednostka ma jednakowe prawdopodobieństwo znalezienia się w próbie.
24
II. Losowanie systematyczne –
Wyznaczamy interwał losowania τ τ = , gdzie N – liczebność populacji; n – liczebność próby Z pierwszego interwału losujemy jedną jednostkę (tzn. z interwału <1, τ >) np. o numerze k Numery jednostek wg operatu losowania wchodzące do próby: k; k+ τ, k+2 τ;…; k + τ (n - 1)
25
Niebezpieczeństwo użycia tej próby polega na tym, że w trakcie jej pobierania może wystąpić tak zwana ukryta okresowość. Przejawia się ona w następujący sposób: jeżeli badamy co dziesiąty element zbiorowości, to wówczas wyniki mogą być zafałszowane, gdy na przykład – co piąty element jest brakiem.
26
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.
27
Próby mieszane Sposób losowania z wyróżnionych warstw może być dowolny. Mogą więc być losowane elementy, albo też grupy elementów. Niekiedy wyodrębnienie odpowiednich warstw nie jest łatwe. Występuje to wtedy, gdy brak jest właściwego kryterium klasyfikującego. W celu zminimalizowania wyżej przedstawionych typów pobierania prób i połączenia ich niektórych zalet stosuje się próby mieszane, będące kombinacjami próby losowej i wyrozumowanej.
28
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.
Podobne prezentacje
© 2025 SlidePlayer.pl Inc.
All rights reserved.