Termenul „probă” are un dublu sens. Aceasta este atât procedura de selectare a elementelor obiectului studiat, cât și totalitatea elementelor obiectului selectat pentru examinare directă.

Totalitatea tuturor elementelor obiectului cercetării sociologice se numește populație generală. Partea din populație selectată pentru studiu direct este definită ca populație eșantion, care este uneori numită eșantion. Eșantionul va fi reprezentativ (reprezentator) dacă reflectă structura, proprietățile și caracteristicile esențiale ale populației generale, i.e. reprezintă modelul său redus.

În funcție de metodele de selectare a unităților din populația eșantionului, eșantionul poate fi aleatoriu sau nealeatoriu. Varietățile de selecție aleatorie sunt eșantionarea aleatorie simplă sau mecanică, imbricată și stratificată.

Baza unui eșantion aleator simplu (mecanic) este o listă a tuturor respondenților potențiali care alcătuiesc populația generală. Fiecăruia dintre ele i se atribuie un număr de serie, care este transferat pe un card separat, apoi de la numărul total dintre aceste cărți cu numere la întâmplare, ca la loterie, se selectează numărul necesar, care va alcătui eșantionul.

Alături de metodele indicate de formare a unei populații de eșantion, selecția sistematică este utilizată și în acest tip de eșantion. În acest caz, selecția respondenților se face printr-un anumit pas, care se determină prin împărțirea mărimii întregii populații generale la mărimea populației eșantionului. De exemplu, populația generală este de 2 mii de persoane, iar eșantionul este de 200. Prin urmare, pasul în selecția respondenților va fi 10. Adică fiecare zecime din populația generală va fi inclusă în eșantion. Dacă populația generală este și mai mare, atunci se folosește un tabel cu numere aleatorii pentru a determina populația eșantion.

În practica cercetării sociologice este destul de comună metoda selecției imbricate, care presupune selecția ca unități de cercetare nu a respondenților individuali, ci a grupurilor de oameni (colective de muncă, brigăzi), urmată de o anchetă completă a acestora. Reprezentativitatea probei imbricate este asigurată de asemănarea maximă a compoziției grupurilor.

Cu un eșantion stratificat, în populația generală se disting straturi (straturi), care se caracterizează prin cea mai mare omogenitate.

În cadrul fiecărui strat se realizează eșantionare aleatorie simplă (mecanică).

Eșantionarea non-aleatorie se bazează pe o selecție conștientă și intenționată a unităților de eșantion. Este reprezentată de selecții spontane și de cote, precum și „metoda matricei de bază”.

Selecția spontană este folosită în principal în studiile pilot și implică selecția „primului venit”. O ilustrare a acestei metode pot fi anchetele prin e-mail ale cititorilor de periodice sau sondajele cumpărătorilor care achiziționează un anumit tip de produs. Întrucât în ​​acest caz este dificil de evaluat reprezentativitatea eșantionului, concluziile studiului se aplică doar populației chestionate.

Metoda „bulgărelui de zăpadă” ține și de selecția spontană, atunci când căutarea unor respondenți se face la îndemnul altora. De exemplu, este necesar să intervievezi 200 de persoane pe o anumită problemă, dar se cunosc doar adresele de zece persoane, la promptul cărora căutarea altor respondenți continuă până la atingerea mărimii eșantionului cerută.

Pentru implementarea selecției cotelor, sunt necesare informații cu privire la o serie de caracteristici ale populației generale. Pentru fiecare dintre ele se întocmesc cote (parte, cotă), reflectând într-o anumită proporție toate caracteristicile populației generale. O astfel de selecție, de exemplu, ia în considerare reprezentarea procentuală a bărbaților, vârsta acestora, educația, ocupația, starea civilă, etnia sau apartenența teritorială etc.

Eșantionul de cotă este alcătuit intenționat de către intervievatori în conformitate cu parametrii cotei. La crearea cotelor, sarcina principală a intervievatorului este să se asigure că sunt îndeplinite condițiile pentru selecția aleatorie, în care fiecare element al populației generale ar avea șanse egale de a fi inclus în eșantion.

Metoda matricei principale este convenabilă în studiile pilot pentru a clarifica oricare Întrebare de securitate. Când se utilizează această metodă, dimensiunea eșantionului este de 60-70% din dimensiunea eșantionului.

În formaţiunile populaţiei eşantionului rol important redă definiția volumului sau numărului său. Mărimea eșantionului este determinată de gradul de omogenitate sau eterogenitate al populației generale, de numărul de trăsături care o caracterizează. Cu cât compoziția populației este mai omogenă, cu atât dimensiunea eșantionului este mai mică.

Tipul eșantionului dictează specificul calculului .. al mărimii eșantionului pentru fiecare dintre tipurile sale după anumite formule. De regulă, dimensiunea eșantionului, în funcție de profunzimea studiului, de scopurile și obiectivele acestuia, este de 5-10% din populația generală.

obiectivele de învățare

1. Este clar să se facă distincția între conceptele de recensământ (calificare) și eșantionare.
   
2. Cunoașteți esența și succesiunea celor șase etape implementate de cercetători pentru a obține o populație eșantion.
   
3. Definiți conceptul de „cadru de eșantionare”.
   
4. Explicați diferența dintre eșantionarea probabilistică și cea deterministă.
   
5. Distingeți între eșantionarea cu dimensiune fixă ​​și eșantionarea în mai multe etape (consecutive).
   
6. Explicați ce este eșantionarea deliberată și descrieți atât punctele sale tari, cât și punctele slabe.
   
7. Definiți conceptul de eșantionare în cote.
   
8. Explicați ce este un parametru într-o procedură de selecție.
   
9. Explicați ce este o mulțime derivată.
   
10. Explicați de ce conceptul de distribuție a eșantionării este cel mai important concept de statistică.

Așadar, cercetătorul a definit cu precizie problema și și-a asigurat proiectarea cercetării și instrumentele de colectare a datelor adecvate pentru rezolvarea acesteia. Următorul pas în procesul de cercetare ar trebui să fie selectarea acelor elemente care urmează să fie examinate. Este posibil să se examineze fiecare element al unei populații date făcând un recensământ complet al acestei populații. Un studiu complet al populației se numește recensământ (calificare). Există o altă posibilitate. O anumită parte a populației, un eșantion de elemente dintr-un grup mare, este supusă examinării statistice, iar conform datelor obținute pe acest subset se trag anumite concluzii cu privire la întregul grup. Capacitatea de a generaliza rezultatele obținute din datele eșantionului la un grup mare depinde de metoda prin care a fost prelevat eșantionul. O mare parte din acest capitol va fi dedicată modului în care ar trebui extras eșantionul și de ce.

Recensământ (calificare)
Recensământul complet al populației (populației).
Probă
O colecție de elemente ale unui subset al unui grup mai mare de obiecte.

Conceptul de „populație” sau „colecție” se poate referi nu numai la oameni, ci și la firmele care activează în industria prelucrătoare, la comercianți cu amănuntul sau angrosisti, sau chiar la obiecte complet neînsuflețite, cum ar fi piesele produse de întreprindere; acest concept este definit ca întregul ansamblu de elemente care satisfac anumite condiţii date. Aceste condiții definesc în mod unic atât elementele care aparțin grupului țintă, cât și elementele care ar trebui excluse din luare în considerare.

Un studiu care își propune să determine profilul demografic al consumatorilor de pizza congelată ar trebui să înceapă prin a identifica cine ar trebui și nu ar trebui să fie clasificat ca atare. Oamenii care au încercat măcar o dată o astfel de pizza aparțin acestei categorii? Persoane fizice care cumpără cel puțin o pizza pe lună? In saptamana? Persoane care mănâncă mai mult de o anumită cantitate minimă de pizza într-o lună? Cercetatorul trebuie sa fie foarte precis in determinarea grupului tinta. De asemenea, trebuie avut grijă să se asigure că eșantionul este extras din populația țintă și nu din „o anumită” populație, ceea ce este cazul când cadrul de eșantionare este inadecvat sau incomplet. Aceasta din urmă este o listă de elemente din care se va forma o probă reală.

Un cercetător poate prefera o abordare prin eșantionare unui sondaj asupra întregii populații din mai multe motive. În primul rând, o examinare completă a unei populații, chiar și de dimensiuni relativ mici, necesită costuri foarte mari de material și timp. Adesea, în momentul în care recensământul este finalizat și datele sunt procesate, informațiile sunt deja depășite. În unele cazuri, calificarea este pur și simplu imposibilă. Să presupunem că cercetătorii și-au propus să verifice conformitatea duratei de viață efective a lămpilor electrice cu incandescență cu cea calculată, pentru care trebuie să le țină aprinse până când nu se defectează. Dacă examinați întreaga aprovizionare de lămpi în acest fel, se vor obține date fiabile, dar nu va exista nimic de tranzacționat.

În cele din urmă, spre marea uimire a începătorilor, cercetătorul poate prefera eșantionarea în locul recensământului, străduindu-se pentru acuratețea rezultatelor. Recensămintele necesită implicare mare stat angajaților, ceea ce are ca rezultat o creștere a probabilității erorilor sistematice (neeșantionare). Această împrejurare este unul dintre motivele pentru care Biroul de Recensământ din SUA utilizează sondaje prin sondaj pentru a testa acuratețea diferitelor tipuri de recensământ. Ai citit bine: pot fi efectuate sondaje prin sondaj pentru a testa acuratețea datelor de calificare.

Exemple de etape de proiectare

Pe fig. Figura 15.1 prezintă o secvență în șase pași pe care un cercetător o poate urma atunci când proiectează un eșantion. În primul rând, este necesar să se determine populația țintă sau setul de elemente despre care cercetătorul dorește să știe ceva.

De exemplu, atunci când studiază preferințele copiilor, cercetătorii trebuie să decidă dacă populația țintă va consta numai din copii, numai părinți sau ambii.

Agregat (populație)
Un set de elemente care satisfac anumite condiții specificate.
Cadru de eșantionare (bază)
Lista elementelor din care se va face selecția; poate consta din unități teritoriale, organizații, persoane și alte elemente.

O anumită companie și-a testat „cursele” electrice doar pe copii. Copiii au fost complet încântați. Părinții au reacționat diferit la noutate. Mamelor nu le-a plăcut faptul că plimbarea nu i-a învățat pe copii să fie prietenoși cu mașinile, iar taticilor nu le-a plăcut faptul că produsul a fost făcut ca o jucărie.
Este posibilă și situația inversă. O firmă a lansat un nou produs alimentar și a lansat o campanie publicitară la nivel național care s-a concentrat pe copilul precoce.Firma a testat eficiența reclamelor doar pe mamele care au fost încântate. Copiii, în schimb, au găsit dezgustătoare această „accelerare”, și odată cu ea și produsul reclamat. Produs terminat 1 .

Cercetătorul trebuie să decidă din cine sau din ce va consta populația relevantă: indivizi, familii, firme, alte organizații, tranzacții cu cardul de credit etc. În luarea unor astfel de decizii, este necesar să se determine elementele care ar trebui excluse din populații. Trebuie făcute atât referințe temporale, cât și geografice ale elementelor, care în unele cazuri pot fi supuse unor condiții sau restricții suplimentare. De exemplu, dacă vorbim de indivizi, populația dorită poate fi formată numai din persoane cu vârsta peste 18 ani, sau numai din femei, sau numai din persoane cu studii medii cel puțin.

Sarcina de a determina granițele geografice pentru populația țintă în cercetarea internațională de marketing poate fi o problemă deosebită, deoarece aceasta crește eterogenitatea sistemului în cauză. De exemplu, raportul relativ dintre zonele urbane și rurale poate varia semnificativ de la o țară la alta. Aspectul teritorial are un impact grav asupra compoziției populației și în cadrul aceleiași țări. De exemplu, în nordul Chile, o populație predominant indiană trăiește compact, în timp ce în regiunile sudice ale țării trăiesc în principal descendenți ai europenilor.

Acoperire (incident)
Procentul de membri ai unei populații sau grup care îndeplinesc condițiile pentru includerea în eșantion.

În general, cu cât populația țintă este mai simplă definită, cu atât este mai mare acoperirea (incidența) a acesteia și procedura de eșantionare este mai ușoară și mai ieftină. Acoperire (incident) corespunde proporției de elemente dintr-o populație sau grup, exprimată în procente, care îndeplinesc condițiile de includere în eșantion. Acoperirea afectează în mod direct timpul și costurile materiale necesare pentru efectuarea unui sondaj. Dacă acoperirea este mare (de ex. majoritatea elemente ale populației satisface unul sau mai multe criterii simple utilizate pentru identificarea potențialilor respondenți), timpul și costurile materiale necesare pentru colectarea datelor sunt minimizate. În schimb, odată cu creșterea numărului de criterii pe care potențialii respondenți trebuie să le îndeplinească, atât costurile materiale, cât și cele de timp cresc.

Pe fig. 15.2 arată proporția populației adulte implicată în anumite sporturi. Datele din figură indică faptul că este mult mai dificil și mai costisitor să se examineze persoanele care merg la motocicletă (doar 3,6% din numărul total de adulți) decât să se examineze persoanele care fac plimbări recreative regulate (27,4% din numărul total de persoane). adulti). Principalul lucru este ca cercetătorul să fie precis în a determina ce elemente ar trebui incluse în populația de studiu și ce elemente ar trebui excluse din aceasta. O declarație clară a scopului studiului facilitează foarte mult rezolvarea acestei probleme. Al doilea pas în procesul de eșantionare este determinarea cadrului de eșantionare, care, după cum știți deja, este lista de elemente din care va fi extras eșantionul. Populația țintă a unui anumit studiu să fie toate familiile care locuiesc în zona Dallas. La prima vedere, directorul telefonic din Dallas ar putea fi un cadru de eșantionare bun și ușor accesibil. Cu toate acestea, la o examinare mai atentă, devine evident că lista de familii cuprinsă în director nu este în întregime corectă, deoarece în ea sunt omise numerele unor familii (desigur, nu include familiile care nu au telefon), în timp ce unele familii au mai multe numere de telefon . Persoanele care și-au schimbat recent locul de reședință și, în consecință, numărul de telefon, nu sunt, de asemenea, prezente în agendă.

Cercetătorii cu experiență ajung la concluzia că o potrivire exactă între cadrul de eșantionare și populația țintă de interes este foarte rară. Unul dintre cei mai creativi pași în proiectarea eșantionării este determinarea unui cadru de eșantionare adecvat în cazurile în care este dificil să enumerați membrii populației. Acest lucru poate necesita eșantionare din blocuri de lucru și prefixe atunci când, de exemplu, apelarea aleatorie este utilizată din cauza deficiențelor din directoarele telefonice. Cu toate acestea, creșterea semnificativă a unităților de muncă din ultimii 10 ani a făcut această sarcină mai dificilă. Situații similare pot apărea și în timpul observării selective a zonelor sau organizațiilor teritoriale cu eșantionarea ulterioară, când, de exemplu, indivizii reprezintă populația țintă, dar nu există o listă exactă actualizată a acestora.

Sursa: pe baza datelor cuprinse în SSI- LITe TM: L ow Incidenţă T vizate S ampling" (Fairfield, Connecticut: Survey Sampling, Inc., 1994).

Al treilea pas din procedura de eșantionare este strâns legat de determinarea cadrului de eșantionare. Alegerea metodei sau procedurii de eșantionare depinde în mare măsură de cadrul de eșantionare adoptat de cercetător. Diferite tipuri de probe necesită diferite tipuri de cadre de eșantionare. Acest capitol și următorul capitol vor oferi o privire de ansamblu asupra principalelor tipuri de mostre utilizate în cercetarea de marketing. Când le descriem, legătura dintre cadrul de eșantionare și metoda de formare a acestuia ar trebui să devină evidentă.

Al patrulea pas în procedura de eșantionare este determinarea dimensiunii eșantionului. Această problemă este discutată în cap. 17. La a cincea etapă, cercetătorul trebuie să selecteze efectiv elementele care vor fi supuse sondajului. Metoda utilizată pentru aceasta este determinată de tipul de eșantion ales; atunci când discutăm despre metodele de eșantionare, vom vorbi și despre selecția elementelor acesteia. Și, în sfârșit, cercetătorul trebuie să examineze efectiv respondenții identificați. În această etapă, există o probabilitate mare de a comite o serie de erori.
Aceste probleme și unele metode de rezolvare a acestora sunt discutate în Cap. optsprezece.

Tipuri de planuri de eșantionare (eșantionare)

Toate metodele de eșantionare pot fi împărțite în două categorii: observarea probelor probabilistice și observarea eșantioanelor deterministe. Într-un eșantion probabilistic, fiecare membru al populației poate fi inclus cu o anumită probabilitate specificată diferită de zero. Probabilitatea includerii anumitor membri ai populației în eșantion poate fi diferită, dar probabilitatea includerii fiecărui element în el este cunoscută. Această probabilitate este determinată de o procedură mecanică specială utilizată pentru selectarea membrilor eșantionului.

Pentru eșantioanele deterministe, estimarea probabilității includerii oricărui element în eșantion devine imposibilă. Reprezentativitatea unui astfel de eșantion nu poate fi garantată. De exemplu, Allstate Corporation dezvolta un sistem de procesare a datelor privind daunele a 14 milioane de gospodării (clienții săi). Compania intenționează să utilizeze aceste date pentru a determina modele de cerere pentru serviciile sale, cum ar fi probabilitatea ca o gospodărie care deține un Mercedes Benz să dețină și o casă de vacanță (care va necesita asigurare). Deși baza de date este foarte mare, compania nu are mijloacele pentru a estima probabilitatea ca un anumit client să facă o revendicare. Astfel, compania nu poate fi sigură că datele clienților care fac reclamația sunt reprezentative pentru toți clienții companiei; si intr-o masura si mai mica – in raport cu potentialii clienti.

Toate eșantioanele deterministe se bazează pe poziția personală, judecata sau preferința cercetătorului, mai degrabă decât pe o procedură de selecție mecanică pentru membrii eșantionului. Astfel de preferințe pot oferi uneori estimări bune ale caracteristicilor populației, dar nu există nicio modalitate de a determina în mod obiectiv adecvarea eșantionului pentru sarcină. O evaluare a acurateții rezultatelor eșantionului poate fi făcută numai dacă au fost cunoscute probabilitățile de selectare a anumitor elemente. Din acest motiv, lucrul cu eșantionarea probabilă este în general considerată a fi o metodă mai bună pentru estimarea mărimii erorii de eșantionare. Probele pot fi, de asemenea, subdivizate în eșantioane de dimensiune fixă ​​și mostre secvențiale. Când se lucrează cu eșantioane de dimensiuni fixe, dimensiunea eșantionului este determinată înainte de începerea anchetei, iar analiza rezultatelor este precedată de colectarea tuturor datelor necesare. Vom fi interesați în principal de mostre de dimensiuni fixe, deoarece acest tip este de obicei folosit în cercetările de marketing.

Eșantionarea probabilă
Un eșantion în care fiecare element al populației poate fi inclus cu o probabilitate cunoscută diferită de zero.
Eșantionarea deterministă
Eșantionarea pe baza unor preferințe sau judecăți particulare care determină selecția anumitor elemente; în același timp, devine imposibil de estimat probabilitatea includerii unui element arbitrar al populației în eșantion.

Cu toate acestea, nu trebuie uitat că există și eșantioane secvențiale care pot fi utilizate cu fiecare dintre modelele de eșantionare de bază discutate mai jos.

Într-o probă secvenţială, numărul elementelor selectate nu este cunoscut în prealabil, acesta fiind determinat pe baza unei serii de decizii secvenţiale. Dacă o anchetă a unui eșantion mic nu conduce la un rezultat fiabil, gama de elemente de examinat este extinsă. Dacă rezultatul rămâne neconcludent după aceea, dimensiunea eșantionului este mărită din nou. În fiecare etapă, se ia o decizie dacă se consideră rezultatul obținut suficient de convingător sau dacă se continuă colectarea datelor. Lucrul cu eșantionarea secvențială face posibilă evaluarea tendinței (tendinței de schimbare) a datelor pe măsură ce acestea sunt colectate, ceea ce reduce costurile asociate cu observațiile suplimentare în cazurile în care oportunitatea lor se pierde.

Atât planurile de eșantionare probabilistice, cât și deterministe se încadrează în mai multe tipuri. De exemplu, eșantioanele deterministe pot fi nereprezentative (conveniente), intenționate sau cote; eșantioanele probabilistice sunt împărțite în simple aleatoare, stratificate sau de grup (cluster), ele, la rândul lor, pot fi împărțite în subtipuri. Pe fig. Figura 15.3 prezintă tipurile de eșantioane care vor fi discutate în acest capitol și în următorul capitol.

Eșantion fix (Eșantion fix)
Un eșantion a cărui mărime este determinată a priori; informaţia cerută este determinată de elementele selectate.
Prelevare secvenţială
Un eșantion format pe baza unei serii de decizii secvențiale. Dacă, după luarea în considerare a unui eșantion mic, rezultatul este neconcludent, se ia în considerare un eșantion mai mare; dacă acest pas nu conduce la un rezultat, mărimea eșantionului crește din nou etc. Astfel, la fiecare etapă se ia o decizie dacă rezultatul obținut poate fi considerat suficient de convingător.

Trebuie amintit că tipurile de bază de probe pot fi combinate pentru a forma modele de eșantionare mai complexe. Dacă înveți tipurile lor inițiale de bază, îți va fi mai ușor să faci față combinațiilor mai complexe.

Selecții deterministe

După cum sa menționat deja, la selectarea elementelor unui eșantion determinist, estimările sau deciziile private joacă un rol decisiv. Uneori, aceste evaluări vin de la cercetător, în timp ce în alte cazuri selecția elementelor populației este dată personalului de teren. Deoarece elementele nu sunt selectate mecanic, devine imposibil să se determine probabilitatea includerii unui element arbitrar în eșantion și, în consecință, eroarea de eșantionare. Ignorarea erorii din cauza procedurii de eșantionare aleasă îi împiedică pe cercetători să evalueze acuratețea estimărilor lor.

Mostre nereprezentative (de comoditate).

Mostre nereprezentative (de comoditate). uneori denumite aleatoriu, deoarece selecția elementelor eșantionului se realizează într-un mod „aleatoriu” - sunt selectate acele elemente care sunt sau par a fi cele mai accesibile în timpul perioadei de selecție.

Al nostru viata de zi cu zi plină cu exemple de astfel de selecții. Discutam cu prietenii si, pe baza reactiilor si pozitiilor lor, tragem concluzii despre predilectiile politice predominante in societate; un post de radio local încurajează oamenii să-și exprime opinia cu privire la o problemă controversată, opinia lor este interpretată ca fiind predominantă; facem apel la cooperarea voluntarilor și lucrăm cu cei care se oferă voluntari pentru a ne ajuta. Problema cu eșantioanele de conveniență este evidentă – nu putem fi siguri că eșantioanele de acest fel reprezintă de fapt populația țintă. Încă ne putem îndoi că opiniile prietenilor noștri reflectă corect opiniile politice predominante în societate, dar de multe ori vrem să credem că mostre mai mari, selectate în acest fel, sunt reprezentative. Să arătăm eroarea unei astfel de presupuneri cu un exemplu.
În urmă cu câțiva ani, unul dintre posturile locale de televiziune din orașul în care locuiește autorul acestei cărți a realizat zilnic un sondaj de opinie publică pe teme de interes pentru comunitatea locală. Sondajele, numite „The Madison Pulse”, au fost efectuate după cum urmează. În fiecare seară, în cadrul știrilor de la ora șase, postul punea telespectatorilor o întrebare cu privire la o anumită problemă controversată, la care era necesar să se dea un răspuns pozitiv sau negativ.

În cazul unui răspuns pozitiv, a fost necesar să apelați unul, în cazul unui răspuns negativ - la un alt număr de telefon. Numărul de voturi „pentru” și „împotrivă” a fost numărat automat. Ştirile de la ora zece raportau rezultatele sondajului telefonic. În fiecare seară, între 500 și 1000 de persoane au sunat la studio pentru a-și exprima poziția cu privire la cutare sau cutare problemă; comentatorul de televiziune a interpretat rezultatele sondajului ca fiind opinia dominantă în societate.

Eșantion nereprezentativ (de comoditate).
Denumite uneori aleatoriu, deoarece selecția elementelor eșantionului se realizează într-un mod „aleatoriu” - sunt selectate acele elemente care sunt sau par a fi cele mai accesibile în timpul perioadei de selecție.

Într-unul dintre episoadele de șase ore, spectatorilor li s-a adresat următoarea întrebare: „Nu crezi că vârsta de băut în Madison ar trebui redusă la 18 ani?” Calificarea juridică existentă corespundea 21 de ani. Publicul a reacționat la această întrebare cu o activitate extraordinară – aproape 4.000 de persoane au sunat la studio în acea seară, dintre care 78% s-au declarat în favoarea scăderii limitei de vârstă. Pare clar că un eșantion de 4 000 „ar trebui să fie reprezentativ” pentru o comunitate de 180 000. Nimic de genul ăsta. După cum probabil ați ghicit, anumite grupe de vârstă au fost mai interesate de un rezultat cunoscut decât altele. În consecință, nu a fost surprinzător că într-o discuție pe această temă, câteva săptămâni mai târziu, s-a dovedit că, în timpul alocat sondajului, studenții au acționat în mod concertat. Au sunat la televizor pe rând, fiecare de mai multe ori. Astfel, nici dimensiunea eșantionului și nici procentul avocaților pentru liberalizarea legii nu au fost ceva surprinzător. Eșantionul nu a fost reprezentativ.

Simpla creștere a dimensiunii eșantionului nu îl face reprezentativ. Reprezentativitatea probei este asigurată nu de mărime, ci de procedura adecvată de selectare a elementelor. Atunci când participanții la sondaj sunt selectați voluntar sau elementele eșantionului sunt selectate pe baza disponibilității lor, planul de eșantionare nu garantează reprezentativitatea eșantionului. Dovezile empirice sugerează că eșantioanele alese pentru comoditate sunt rareori reprezentative (indiferent de mărimea lor). Sondajele telefonice, care iau în considerare 800-900 de voturi, sunt cea mai comună formă de eșantioane mari, dar nereprezentative.

Prelevarea de probe intenționată
Eșantionarea deterministă (țintită), ale cărei elemente sunt selectate manual; sunt selectate acele elemente care, în opinia cercetătorului, îndeplinesc obiectivele anchetei.
Eșantionarea intenționată, în funcție de capacitatea cercetătorului de a stabili setul inițial de respondenți cu caracteristicile dorite; atunci acești respondenți sunt utilizați ca informatori care determină selecția ulterioară a indivizilor.

Din păcate, mulți oameni tratează rezultatele unor astfel de sondaje cu încredere. Unul dintre cele mai tipice exemple de utilizare a eșantioanelor nereprezentative în cercetările internaționale de marketing este ancheta în anumite țări pe baza unui eșantion format din străini care locuiesc în prezent pe teritoriul țării care a inițiat ancheta (de exemplu, scandinavii care locuiesc în SUA). Deși astfel de eșantioane pot aduce o oarecare lumină asupra anumitor aspecte ale populației luate în considerare, trebuie amintit că acești indivizi reprezintă de obicei o elită „americanizată”, a cărei legătură cu propria lor țară poate fi destul de arbitrară. Utilizarea de eșantioane nereprezentative nu este recomandată pentru anchetele descriptive sau cauzale. Sunt permise numai în cercetările exploratorii care vizează testarea anumitor idei sau idei, dar chiar și în acest caz este de preferat să se utilizeze mostre deliberate.

Selecții intenționate

Eșantioanele intenționate sunt uneori denumite neconcentrat; elementele acestora, care, în opinia cercetătorului, îndeplinesc obiectivele studiului, sunt selectate manual. Procter & Gamble a folosit această metodă când a afișat reclame persoanelor cu vârsta cuprinsă între 13 și 17 ani care locuiesc în apropierea sediului său din Cincinnati. Divizia de alimente și băuturi a companiei a angajat acest grup de adolescenți pentru a servi ca un fel de eșantion de consumator. Lucrând 10 ore pe săptămână în schimbul a 1.000 de dolari și mergând la un concert, se uitau la televizor reclame, a vizitat supermarketuri cu managerii companiei pentru a inspecta expozitia de marfuri, a testat produse noi, a discutat despre comportamentul de cumparare. Prin selectarea reprezentanților pentru eșantion printr-un proces de „angajare”, mai degrabă decât aleatoriu, o companie s-ar putea concentra asupra trăsăturilor pe care le considera utile, cum ar fi capacitatea unui adolescent de a se exprima clar, cu riscul ca opiniile lor să nu fie reprezentative pentru vârsta lor. grup.

După cum sa menționat deja, trăsătura distinctivă a eșantionării deliberate este selecția direcțională a elementelor sale. În unele cazuri, elementele eșantionului sunt selectate nu pentru că sunt reprezentative, ci pentru că pot oferi cercetătorilor informații de interes pentru aceștia. Atunci când instanța se ghidează după mărturia unui expert, ea, într-un anumit sens, recurge la utilizarea unei selecții deliberate. O poziție similară poate prevala în dezvoltare proiecte de cercetare. În timpul studiului inițial al problemei, cercetătorul este interesat în primul rând în determinarea perspectivelor pentru studiu, care determină selecția elementelor eșantionului.

Eșantionare bulgăre de zăpadă este unul dintre tipurile de eșantionare deliberată utilizate atunci când se lucrează cu feluri speciale populatiilor. Acest eșantion depinde de capacitatea cercetătorului de a specifica un set inițial de respondenți cu caracteristicile dorite. Acești respondenți sunt apoi utilizați ca informatori pentru a determina selecția ulterioară a indivizilor.

Imaginați-vă, de exemplu, că o companie dorește să evalueze necesitatea unui produs care să permită persoanelor surde să comunice la telefon. Cercetătorii pot începe să dezvolte această problemă prin identificarea unor figuri cheie din comunitatea surzilor; acesta din urmă ar putea numi alți membri ai grupului care ar fi de acord să participe la sondaj. Cu această tactică, proba crește ca un bulgăre de zăpadă.

În timp ce cercetătorul se află în fazele inițiale ale rezolvării problemelor, când sunt determinate perspectivele și posibilele limitări ale anchetei planificate, utilizarea eșantionării intenționate poate fi foarte eficientă. Dar în niciun caz nu trebuie să uităm puncte slabe mostre de acest tip, deoarece poate fi folosit și de către cercetător în studii descriptive sau cauzale, care nu vor întârzia să afecteze calitatea rezultatelor lor. Un exemplu clasic al acestei uitări este indicele prețurilor de consum („IPC”). După cum subliniază Südman ( Sudman): „IPC este determinat doar pentru 56 de orașe și zone metropolitane, a căror selecție este influențată și de factorul politic. De fapt, aceste orașe se pot reprezenta doar pe sine, în timp ce indexul este numit indicele prețurilor de consum pentru locuitorii orașului care câștigă salarii pe oră*, și angajatiși apare pentru majoritatea oamenilor ca un indice care reflectă nivelul prețurilor în orice zonă a Statelor Unite. Nici alegerea punctelor de vânzare cu amănuntul nu se face la întâmplare, drept urmare estimarea erorii posibile de eșantionare devine imposibilă» (italicele noastre) 2 .

* Adică muncitori. - Notă. pe.

Mostre de cote

Al treilea tip de eșantionare deterministă − mostre de cotă; reprezentativitatea sa cunoscută se realizează prin includerea în el a aceleiași proporții de elemente care au anumite caracteristici ca și în populația studiată (vezi „ fereastra de cercetare 15.1"). Ca exemplu, luați în considerare încercarea de a crea un eșantion reprezentativ de studenți care locuiesc în campus. Dacă nu există un singur elev senior într-un anumit eșantion de 500 de indivizi, vom avea dreptul să ne îndoim de reprezentativitatea acestuia și de validitatea aplicării rezultatelor obținute pe acest eșantion la populația studiată. Când lucrează cu eșantionarea proporțională, cercetătorul se poate asigura că proporția studenților din eșantion corespunde proporției acestora în numărul total de studenți.

Să presupunem că un cercetător efectuează un studiu selectiv al studenților universitari, în timp ce el este interesat de faptul că eșantionul reflectă nu numai apartenența acestora la unul sau altul gen, ci și distribuția lor pe cursuri. Să fie numărul total de studenți de 10.000: 3.200 de boboci, 2.600 de studenți, 2.200 de studenți în anul III și 2.000 de studenți în anul IV; din care 7.000 de băieți și 3.000 de fete. Pentru un eșantion de 1.000 de persoane, planul de eșantionare proporțională necesită 320 de boboci, 260 de absolvenți, 220 de absolvenți și 200 de absolvenți, 700 de băieți și 300 de fete. Cercetătorul poate implementa acest plan acordând fiecărui intervievator o anumită cotă, care va determina ce studenți ar trebui să contacteze.

Eșantionarea cotelor Un eșantion determinist selectat în așa fel încât proporția elementelor eșantionului cu anumite caracteristici să corespundă aproximativ proporției acelorași elemente în populația studiată; fiecărui muncitor de teren i se atribuie o cotă care determină caracteristicile populaţiei cu care trebuie să contacteze.

Un intervievator care urmează să efectueze 20 de interviuri poate fi instruit să întrebe:

• șase elevi din anul I - cinci băieți și o fată;
• șase studenți - patru băieți și două fete;
• patru elevi din anul III - trei băieți și o fată;
• patru elevi din anul IV - doi băieți și două fete.

Rețineți că selecția elementelor specifice de eșantion nu este determinată de planul de cercetare, ci de alegerea intervievatorului, care este chemat să respecte doar condițiile care au fost stabilite de cotă: intervievați cinci boboci, un boboc etc.

Rețineți, de asemenea, că această cotă reflectă cu acuratețe distribuția pe sexe a populației studențești, dar distorsionează oarecum distribuția studenților între cursuri; 70% (14 din 20) interviuri sunt cu băieți, dar doar 30% (6 din 20) cu elevi din anul I, în timp ce aceștia reprezintă 32% din numărul total de studenți. Cota alocată fiecărui intervievator individual poate să nu reflecte și, de obicei, nu reflectă distribuția caracteristicilor de control în populație – doar eșantionul final ar trebui să fie proporțional.

Trebuie amintit că eșantionarea proporțională depinde mai mult de atitudini sau judecăți personale, subiective decât de o procedură de eșantionare obiectivă. Mai mult, spre deosebire de eșantionarea deliberată, judecata personală aici nu aparține dezvoltatorului proiectului, ci intervievatorului. Se pune întrebarea dacă eșantioanele proporționale pot fi considerate reprezentative, chiar dacă reproduc raportul componentelor inerente populației care au anumite caracteristici de control. În acest sens, trebuie făcute trei observații.

În primul rând, eșantionul poate fi izbitor de diferit de populație în alte caracteristici importante, care pot avea un impact grav asupra rezultatului. De exemplu, dacă studiul este dedicat problemei prejudecăților rasiale în rândul studenților, poate să nu fie indiferentă circumstanța de unde provin respondenții: din oraș sau din mediul rural. Deoarece cota pentru caracteristica „de la oraș/rural” nu a fost desemnată, o reprezentare exactă a acestei caracteristici devine puțin probabilă. Desigur, există o astfel de alternativă: definirea cotelor pentru toate caracteristicile potențial semnificative. Cu toate acestea, o creștere a numărului de caracteristici de control duce la o complicație a specificației. Acest lucru, la rândul său, complică - și uneori chiar face imposibilă - selecția elementelor eșantionului și, în orice caz, duce la creșterea prețului acesteia. Dacă, de exemplu, afilierea urbană sau rurală și statutul socioeconomic sunt, de asemenea, relevante pentru studiu, atunci intervievatorul poate fi nevoit să caute un student din primul an care este urban și din clasa superioară sau mijlocie. Sunt de acord că este mult mai ușor să găsești un boboc de sex masculin.

În al doilea rând, este foarte dificil să ne asigurăm că acest eșantion este cu adevărat reprezentativ. Desigur, puteți verifica eșantionul pentru a vedea dacă distribuția caracteristicilor care nu sunt incluse în control, distribuția lor în populație. Cu toate acestea, un astfel de test poate duce doar la concluzii negative. Este posibil să se dezvăluie doar divergența distribuțiilor. Dacă distribuțiile eșantionului și ale populației pentru fiecare dintre aceste caracteristici se repetă, există posibilitatea ca eșantionul să difere de populație într-o altă caracteristică, nespecificată în mod explicit.

Și în sfârșit, în al treilea rând. Intervievatorii, fiind lăsați în voia lor, sunt predispuși la anumite acțiuni. Ei recurg prea des la chestionarea prietenilor lor. Deoarece deseori se dovedesc a fi ca intervievatorii înșiși, există pericolul de eroare. Dovezile din Anglia sugerează că eșantioanele de cote tind să:

1. exagerarea rolului celor mai accesibile elemente;
2. minimalizarea rolului familiilor mici;
3. exagerarea rolului familiilor cu copii;
4. minimalizarea rolului muncitorilor industriali;
5. minimalizarea rolului celor cu cele mai mari și mai mici venituri;
6. minimalizarea rolului cetățenilor slab educați;
7. minimalizarea rolului persoanelor care ocupă o poziţie socială scăzută.

Intervievatorii care selectează cote predeterminate prin oprirea trecătorilor la întâmplare sunt probabil să se concentreze asupra zonelor cu un număr mare de respondenți potențiali, cum ar fi centrele comerciale, gările și aeroporturile, intrările în supermarketurile mari și altele asemenea. Această practică duce la o suprareprezentare a acelor grupuri de oameni care vizitează cel mai des astfel de locuri. Atunci când sunt necesare vizite la domiciliu, intervievatorii sunt adesea conduși de comoditate.
De exemplu, aceștia pot efectua sondaje numai în timpul zilei, ceea ce duce la o subestimare a opiniei lucrătorilor. Printre altele, nu intră în clădirile dărăpănate și, de regulă, nu urcă la etajele superioare ale clădirilor care nu au lift.

În funcție de specificul problemei studiate, aceste tendințe pot duce la diverse tipuri de erori, dar corectarea lor în etapa de analiză a datelor pare a fi foarte, foarte dificilă. Pe de altă parte, cu o selecție obiectivă a elementelor eșantionului, cercetătorii au la dispoziție anumite instrumente care fac posibilă simplificarea procedurii de evaluare a reprezentativității unui eșantion dat. Atunci când analizează problema reprezentativității unor astfel de eșantioane, cercetătorul ia în considerare nu atât compoziția eșantionului, cât procedura de selectare a elementelor acestuia.

Fereastra de cercetare: Genial! Dar cine o va citi?

În fiecare an, agenții de publicitate cheltuiesc milioane de dolari pe reclame care apar pe paginile nenumăratelor publicații de la epoca publicității până la yankee. O anumită evaluare a textului și imaginii poate fi făcută înainte de publicarea lui, după cum se spune, acasă, într-o agenție de publicitate; nu este cu adevărat testat și judecat decât după ce anunțul este publicat, înconjurat de zeci de reclame la fel de atent concepute, care luptă pentru atenția cititorului.

Companie Roper Starch la nivel mondial evaluează lizibilitatea reclamelor plasate în reviste și ziare pentru consumatori, afaceri, comerț și profesionale. Rezultatele cercetării sunt aduse în atenția agenților de publicitate și agențiilor - desigur, contra unei taxe adecvate. Pentru că agenții de publicitate fac tot posibilul în fiecare zi pentru a-și transmite reclamele către consumator, companie Amidon a decis să creeze un eșantion care să ofere abonaților informații în timp util și precise despre eficiența publicității. În fiecare an compania Amidon a intervievat peste 50.000 de persoane, în timp ce au luat în considerare aproximativ 20.000 de reclame. Aproximativ 500 de publicații individuale au fost studiate anual.

Amidonul a folosit eșantionare proporțională, cu un minim de 100 de cititori de un gen și 100 de cititori de celălalt gen. Amidonul a concluzionat că, cu această dimensiune a eșantionului, principalele abateri ale nivelului de lizibilitate s-au stabilizat. Cititorii cu vârsta peste 18 ani au fost intervievați personal și au fost luate în considerare toate publicațiile, cu excepția celor destinate unor populații speciale (să zicem, fetele de vârsta potrivită au fost intervievate pentru a evalua publicațiile din revista Seventeen).

La efectuarea sondajelor, s-a luat în considerare aria de distribuție a unei anumite publicații. Să presupunem că studiul revistei Los Angeles a analizat cititorii care trăiesc în sudul Californiei. „Timpul” a fost studiat la nivel național. Sondajul a fost dedicat numerelor individuale ale revistei și a fost realizat în 20-30 de orașe în același timp.

Fiecare intervievator a primit o mică cotă de interviuri, care a servit scopului de a minimiza variația rezultatelor sondajului. Chestionarele au fost distribuite între persoane de diferite profesii și vârste cu venituri diferite. Fiecare astfel de studiu a făcut posibilă prezentarea pozițiilor unui public destul de larg. Atunci când s-au luat în considerare o serie de publicații profesionale, de afaceri și din industrie, au fost luate în considerare și specificul abonamentului și distribuției acestora. Listele de abonament dedicate publicațiilor cu un tiraj destul de restrâns au făcut posibilă selectarea respondenților acceptabili.

În fiecare sondaj, intervievatorii au cerut respondenților să răsfoiască publicația și au întrebat dacă au observat vreun anunț. Dacă răspunsul a fost afirmativ, registratorul a pus o serie de întrebări pentru a evalua gradul de acceptare a reclamei.

Această evaluare ar putea fi triplă:

• Atenție: cei care au acordat deja atenție faptului însuși apariției unui astfel de anunț.
• Cunoscuți: cei care și-au amintit orice parte a reclamei, care se referă la marca comercială sau agentul de publicitate promovat.
• Citește: oameni care citesc cel puțin jumătate din reclamă.

După ce au analizat toate anunțurile, intervievatorii au înregistrat informații cheie de clasificare: sex, vârstă, ocupație, stare civilă, naționalitate, venit, dimensiunea familiei și componența familiei, ceea ce a permis încrucișarea gradului de interes al cititorului.

Când sunt utilizate corect, datele companiei Amidon permite agenților de publicitate și agențiilor să identifice atât tipurile nereușite, cât și cele de succes de scheme de publicitate care atrag și rețin atenția cititorului. Informațiile de acest fel sunt extrem de valoroase pentru agenții de publicitate care sunt interesați în primul rând de eficacitatea campaniei lor de publicitate.

Sursa: Roper Starch Worldwide, Mamaronek, NY 10543.

Probe probabilistice

Cercetătorul poate determina probabilitatea includerii oricărui element al populației în eșantionul probabil, deoarece selecția elementelor acesteia se realizează pe baza unui proces obiectiv și nu depinde de capriciile și predilecțiile cercetătorului sau lucrătorului de teren. Întrucât procedura de selecție a elementelor este obiectivă, cercetătorul poate evalua fiabilitatea rezultatelor obținute, ceea ce a fost imposibil în cazul probelor deterministe, oricât de atentă a fost selecția elementelor acestora din urmă.

Nu trebuie considerat că eșantioanele probabilistice sunt întotdeauna mai reprezentative decât cele deterministe. De fapt, un eșantion determinist poate fi, de asemenea, mai reprezentativ. Avantajul eșantioanelor probabilistice este că permit o estimare a erorii potențiale de eșantionare. Dacă cercetătorul lucrează cu un eșantion determinist, el nu dispune de o metodă obiectivă de apreciere a adecvării acestuia la obiectivele studiului.

Eșantionare aleatorie simplă

Majoritatea oamenilor dau peste eșantioane simple aleatorii într-un fel sau altul, fie ca parte a unui curs de statistică la institut, fie citind despre rezultatele unor studii relevante în ziare sau reviste. Într-un eșantion aleator simplu, fiecare element inclus în eșantion are aceeași probabilitate dată de a fi printre elementele studiate și orice combinație de elemente din populația inițială poate deveni un eșantion. De exemplu, dacă dorim să extragem un eșantion aleatoriu simplu din toți studenții înscriși într-o anumită facultate, trebuie doar să facem o listă cu toți studenții, să atribuim un număr fiecărui nume din acesta și să folosim un computer pentru a selecta aleatoriu un anumit număr de elemente.

Populația

Populația
Un set de elemente care satisfac anumite condiții specificate; numită și populația de studiu (țintă).
Parametru
O anumită caracteristică sau indicator al populației generale sau studiate.

Set general sau studiat este colecția din care se face selecția. Această populație (populație) poate fi descrisă printr-o serie de parametri specifici care sunt caracteristici populației generale, fiecare dintre acestea fiind un anumit indicator cantitativ care distinge o populație de alta.

Imaginați-vă că populația studiată este întreaga populație adultă din Cincinnati. O serie de parametri pot fi utilizați pentru a descrie această populație: vârsta medie, proporția populației cu studii superioare, nivelul de venit etc. Rețineți că toți acești indicatori au o anumită valoare fixă. Desigur, le putem calcula prin efectuarea unui recensământ complet al populației studiate. De obicei, însă, nu ne bazăm pe calificare, ci pe eșantion selectam și folosim valorile obținute în timpul observației selective pentru a determina parametrii necesari ai populației.

Ilustram ceea ce s-a spus dat in tabel. 15.1 un exemplu de populație ipotetică de 20 de persoane. Lucrul cu o populație ipotetică mică ca aceasta are o serie de avantaje. În primul rând, dimensiunea mică a eșantionului facilitează calcularea parametrilor populației care pot fi utilizați pentru a-l descrie. În al doilea rând, acest volum vă permite să înțelegeți ce se poate întâmpla atunci când este adoptat un anumit plan de eșantionare. Ambele caracteristici facilitează compararea rezultatelor eșantionului cu valoarea populației „adevărată” și, în acest caz, cunoscută, ceea ce nu este cazul pentru situația tipică în care valoarea efectivă a populației este necunoscută. Compararea evaluării cu valoarea „adevărată” în acest caz capătă o claritate deosebită.

Să presupunem că dorim să estimăm, din două elemente alese aleatoriu, venitul mediu al indivizilor din populația inițială. Venitul mediu va fi parametrul acestuia. Pentru a estima această valoare medie, pe care o desemnăm ca μ, trebuie să împărțim suma tuturor valorilor la numărul lor:

Media populației μ = Suma elementelor populației / Numărul elementelor.

În cazul nostru, calculele dau:

Populație derivată

Populație derivată constă din toate eșantioanele posibile care pot fi selectate din populația generală conform unui plan de eșantionare dat (plan de eșantionare). Statistici este o caracteristică sau un indicator al eșantionului. Valoarea statistică a eșantionului este utilizată pentru a estima un anumit parametru al populației. Eșantioane diferite oferă statistici sau estimări diferite pentru același parametru de populație.

Populație derivată
Ansamblul tuturor eșantioanelor distincte posibile care pot fi selectate din populația generală conform unui plan de eșantionare dat. Statistici O caracteristică sau măsură a unui eșantion.

Luați în considerare setul derivat al tuturor eșantioanelor posibile care pot fi selectate din populația noastră ipotetică de 20 de indivizi printr-un plan de eșantionare care presupune că dimensiunea eșantionului este n=2 poate fi obținută prin selecție aleatorie nerepetitivă.

Să presupunem pentru un moment că datele pentru fiecare unitate a populației - în cazul nostru, numele și venitul unui individ - sunt scrise pe cercuri, după care sunt coborâte într-un ulcior și amestecate. Cercetătorul scoate un cerc din ulcior, șterge informațiile din el și îl pune deoparte. La fel face și cu a doua cană luată din ulcior. Apoi, cercetătorul returnează ambele căni în ulcior, amestecă conținutul acestuia și repetă aceeași succesiune de acțiuni. În tabel. 15.2 arată rezultatele posibile ale procedurii numite. Pentru 20 de cercuri, sunt posibile 190 de astfel de combinații de perechi.

Pentru fiecare combinație, puteți calcula venitul mediu. Să spunem pentru eșantionare AB (k= 1)

k-e Sample Mean = Suma eșantioanelor / Numărul de eșantioane =

Pe fig. 15.4 arată estimarea venitului mediu pentru întreaga populație și valoarea erorii pentru fiecare estimare pentru eșantioane k = 25, 62.108.147și 189 .

Înainte de a trece la considerarea relației dintre venitul mediu al eșantionului (statistici) și venitul mediu al populației (un parametru care trebuie estimat), să spunem câteva cuvinte despre populația derivată. În primul rând, în practică nu compilam agregate de acest fel. Ar necesita prea mult timp și efort. Practicianul se limitează la compilarea unui singur eșantion de dimensiunea necesară. Cercetatorul foloseste concept populația derivată și conceptul asociat de distribuție a eșantionării la formularea concluziilor finale.

Cum va fi prezentat mai jos. În al doilea rând, trebuie amintit că o populație derivată este definită ca totalitatea tuturor eșantioanelor diferite posibile care pot fi selectate din populația generală conform unui plan de eșantionare dat. Când se modifică orice parte a planului de eșantionare, se modifică și populația derivată. Deci, dacă, la alegerea cercurilor, cercetătorul returnează primul dintre discurile îndepărtate în ulcior înainte de a-l scoate pe al doilea, setul derivat va include.

probe AA, BB etc. Dacă numărul de probe nerepetate este de 3 în loc de 2, vor exista mostre de tip ABC, iar acestea vor fi 1140, nu 190, așa cum a fost cazul precedent. Când selecția aleatorie simplă este schimbată cu orice altă metodă de determinare a elementelor eșantionului, populația derivată se modifică și ea.

De asemenea, trebuie amintit că selectarea unui eșantion de o dimensiune dată din populația generală este echivalentă cu selecția unui element (1 din 190) din populația derivată. Acest fapt ne permite să tragem multe concluzii statistice.

Media eșantionului și media generală

Putem echivala media eșantionului cu media reală a populației? În orice caz, pornim de la faptul că sunt interconectate. Cu toate acestea, credem și că va exista o eroare. De exemplu, se poate presupune că informațiile primite de la utilizatorii de internet vor diferi semnificativ de rezultatele unui sondaj al populației „obișnuite”. În alte cazuri, putem presupune o potrivire destul de precisă, altfel nu am putea folosi valoarea eșantionului pentru a estima valoarea celei generale. Dar cât de mare poate fi greșeala pe care o facem în acest sens?

Să adunăm toate mijloacele eșantionului conținute în tabel. 15.2 și împărțiți suma rezultată la numărul de eșantioane, adică să facem media mediilor.
Vom obține următorul rezultat:

El coincide cu valoarea medie a populației generale. Ei spun că în acest caz avem de-a face statistică imparțială.

O statistică se numește imparțial dacă media ei pentru toate eșantioanele posibile este egală cu parametrul populației estimate. Rețineți că aici nu vorbim despre o anumită valoare. Estimarea parțială poate fi foarte departe de valoarea adevărată - luați, de exemplu, eșantioanele AB sau ST. În unele cazuri, adevărata valoare a populației poate să nu fie realizabilă atunci când se ia în considerare orice eșantion posibil, chiar dacă statisticile sunt imparțiale. În cazul nostru, acesta nu este cazul: un număr de eșantioane posibile - de exemplu, AT - oferă o medie a eșantionului egală cu media reală a populației.

Este logic să luăm în considerare distribuția acestor estimări ale eșantionului și, în special, relația dintre această dispersie a estimărilor și variația nivelului venitului în populație. Varianta populației generale este utilizată ca măsură a variației. Pentru a determina varianța populației generale, trebuie să calculăm abaterea fiecărei valori de la medie, să adunăm pătratele tuturor abaterilor și să împărțim suma rezultată la numărul de termeni. Notați cu a^ varianța populației generale. Apoi:

Varianta populației σ 2 = Suma diferențelor pătrate ale fiecărui element
populația și media populației / Numărul elementelor populației =

Dispersia Valoarea medie nivelul venitului poate fi definit în același mod. Adică, o putem găsi determinând abaterile fiecărei medii de la media lor totală, însumând pătratele abaterilor și împărțind suma rezultată la numărul de termeni.

De asemenea, putem defini variația nivelului mediu al venitului într-un alt mod, folosind varianța nivelurilor de venit în populația generală, deoarece între aceste două cantități există o relație directă. Pentru a fi precis, în cazurile în care eșantionul reprezintă doar o mică parte a populației, varianța mediei eșantionului este egală cu varianța populației împărțită la dimensiunea eșantionului:

unde σ x 2 este varianța valorii medii a eșantionului a nivelului de venit, σ 2 este varianța nivelului de venit în populația generală, n- marime de mostra.

Acum să comparăm distribuția rezultatelor cu distribuția unei trăsături cantitative în populația generală. Figura 15.5 arată că distribuția trăsăturii populației prezentate în caseta A este multi-vertex (fiecare dintre cele 20 de valori apare o singură dată) și este simetrică față de media reală a populației de 9400.

Distribuția eșantionării
Distribuția valorilor unei anumite statistici calculate pentru toate eșantioanele posibile distinse care pot fi extrase din populație conform unui plan de eșantionare dat.

Distribuția notelor prezentate în câmpul B se bazează pe datele din tabel. 15.3, care, la rândul său, a fost compilat prin atribuirea de valori din tabel. 15.2 unuia sau altuia, în funcție de mărimea acestora, cu calcularea ulterioară a numărului lor în grup. Câmpul B este o histogramă tradițională, considerată chiar la începutul cursului de studiu al statisticii, care reprezintă distribuția eșantionului statistici. Remarcăm în treacăt următoarele: conceptul de distribuție prin eșantionare este cel mai important concept de statistică, este piatra de temelie a construcției inferențelor statistice. În funcție de distribuția eșantionului cunoscută a statisticilor studiate, putem concluziona despre parametrul corespunzător al populației generale. Dacă, pe de altă parte, se știe doar că estimarea eșantionului se modifică de la un eșantion la altul, dar natura acestei modificări este necunoscută, devine imposibil să se determine eroarea de eșantionare asociată cu această estimare. Deoarece distribuția de eșantionare a unei estimări descrie modul în care se modifică de la un eșantion la altul, ea oferă o bază pentru determinarea validității unei estimări de eșantion. Din acest motiv, un proiect de eșantionare probabil este atât de important pentru inferența statistică.

Având în vedere probabilitățile cunoscute de includere a fiecărui membru al populației în eșantion, intervievatorii pot găsi distribuția eșantionului a diferitelor statistici. Pe aceste distribuții se bazează cercetătorii - indiferent dacă este vorba de media eșantionului, proporția eșantionului, varianța eșantionului sau alte statistici - atunci când extind rezultatul unei observații eșantionului la populația generală. De asemenea, rețineți că pentru eșantioanele de dimensiunea 2, distribuția mediei eșantionului este unimodală și simetrică față de media adevărată.

Deci am arătat că:

1. Media tuturor mediilor posibile ale eșantionului este egală cu media generală.
2. Varianța mediilor eșantionului este legată într-un fel de varianța generală.
3. Distribuția mediilor eșantionului este unimodală, în timp ce distribuția valorilor unui atribut cantitativ în populația generală este multimodală.

Teorema limitei centrale

O teoremă care spune că pentru eșantioane aleatoare simple de dimensiune n, izolat din populația generală cu media generală μ și varianța σ 2 , în general n distribuția mediei eșantionului x se apropie de normală cu un centru egal cu μ și o varianță σ 2 . Precizia acestei aproximări crește odată cu creșterea n.

Teorema limitei centrale. Distribuția unimodală a estimărilor poate fi considerată ca o manifestare a teoremei limitei centrale, care afirmă că pentru eșantioane aleatoare simple de volum n, selectat din populația generală cu adevărata medie μ și varianța σ 2 , pentru mare n distribuția mediilor eșantionului se apropie de normal cu un centru egal cu media adevărată și o varianță egală cu raportul dintre varianța populației și dimensiunea eșantionului, adică:

Această aproximare devine din ce în ce mai precisă pe măsură ce n. Tine minte asta. Indiferent de tipul de populație, distribuția mediilor eșantionului va fi normală pentru eșantioanele de dimensiuni suficient de mari. Ce se înțelege prin volum suficient de mare? Dacă distribuția valorilor unui atribut cantitativ al populației generale este normală, atunci distribuția mijloacelor eșantionului pentru probe cu un volum de n=1. Dacă distribuția unei variabile (atribut cantitativ) în populație este simetrică, dar nu normală, eșantioanele de dimensiuni foarte mici vor da o distribuție normală a mediilor eșantionului. Dacă distribuția unui atribut cantitativ al populației generale are o asimetrie pronunțată, este nevoie de eșantioane mai mari. Și totuși, distribuția mediei eșantionului poate fi considerată normală doar dacă avem de-a face cu un eșantion de dimensiune suficientă.

Pentru a trage concluzii folosind o curbă normală, nu este deloc necesar să se pornească de la condiția de normalitate a distribuției valorilor unui atribut cantitativ al populației generale. Mai degrabă, ne bazăm pe teorema limită centrală și, în funcție de distribuția populației, determinăm o astfel de dimensiune a eșantionului care să ne permită să lucrăm cu o curbă normală. Din fericire, distribuția normală a statisticilor este asigurată de eșantioane de dimensiuni relativ mici - Fig. 15.6 demonstrează clar această circumstanță. Estimări ale intervalului de încredere. Ne pot ajuta cele de mai sus să facem anumite concluzii despre media generală? Într-adevăr, în practică, selectăm doar unul, și nu toate eșantioanele posibile de o dimensiune dată, iar pe baza datelor obținute, tragem anumite concluzii cu privire la grupul țintă.

Cum se întâmplă? După cum știți, cu o distribuție normală, un anumit procent din toate observațiile au o anumită abatere standard; să spunem că 95% dintre observații se încadrează în ±1,96 abateri standard ale mediei. Distribuția normală a mediilor eșantionului, la care se poate aplica teorema limită centrală, nu face excepție în acest sens. Media unei astfel de distribuții de eșantion este egală cu media generală μ, iar abaterea sa standard se numește eroarea standard a mediei:

Se pare că:

• 68,26% din mediile eșantionului se abate de la media generală cu cel mult ± σ x ;
• 95,45% din mediile eșantionului se abate de la media generală cu cel mult ±σ x ;
• 99,73% din mediile eșantionului se abate de la media generală cu cel mult ± σ x ,

adică o anumită proporție de eșantion înseamnă în funcție de valoarea aleasă z vor fi incluse în intervalul determinat de valoare z. Această expresie poate fi rescrisă ca o inegalitate:

Media generală - z < Среднее по выборке < Генеральное среднее + z(Eroarea standard a mediei)

astfel, media eșantionului cu o anumită probabilitate se află în intervalul, ale cărui limite sunt suma și diferența valorii medii a distribuției și un anumit număr de abateri standard. Această inegalitate poate fi convertită în forma:

Mediul eșantionului - z(Eroarea standard a mediei)< Генеральное среднее < Среднее по выборке + z(Eroarea standard a mediei)

Dacă se observă raportul 15,1, de exemplu, în 95% din cazuri ( z= 1,96), apoi în 95% din cazuri se observă și raportul 15,2. În cazurile în care concluzia se bazează pe o singură medie eșantionului, folosim expresia 15.2.

Este important să ne amintim că expresia 15.2 nu înseamnă că intervalul corespunzător unui eșantion dat trebuie să includă în mod necesar media generală. Intervalul are mai mult de-a face cu procedura de selecție. Intervalul construit în jurul acestei medii poate include sau nu media reală a populației. Încrederea noastră în corectitudinea concluziilor făcute se bazează pe faptul că 95% din toate intervalele construite conform planului de eșantionare selectat vor conține media adevărată. Credem că eșantionul nostru aparține acestui procent de 95%.

Pentru a ilustra acest punct important, imaginați-vă pentru un moment că distribuția eșantionului înseamnă pentru eșantioane de dimensiune n= 2 în exemplul nostru ipotetic este normal. Tabelul 15.4 ilustrează grafic rezultatul pentru primele 10 dintre cele 190 de eșantioane posibile care pot fi selectate conform designului dat. Rețineți că doar 7 din 10 intervale includ o medie generală sau adevărată. Încrederea în corectitudinea concluziei se datorează nu unei evaluări private, ci tocmai procedură estimări. Această procedură este astfel încât pentru 100 de eșantioane pentru care se vor calcula media eșantionului și intervalul de încredere, în 95 de cazuri acest interval va include valoarea generală adevărată. Precizia acestei probe este determinată de procedura prin care sa format proba. Un proiect de eșantionare reprezentativ nu garantează reprezentativitatea tuturor probelor. Procedurile de inferență statistică se bazează pe reprezentativitatea planului de eșantionare, motiv pentru care această procedură este atât de critică pentru eșantioanele probabilistice.

Eșantionarea probabilistică ne permite să evaluăm acuratețea rezultatelor ca proximitate a estimărilor produse de valoarea reală. Cu cât eroarea standard a statisticilor este mai mare, cu atât este mai mare gradul de împrăștiere al estimărilor și cu atât acuratețea procedurii este mai mică.

Unii pot fi confuzi de faptul că nivelul de încredere este legat de procedură și nu de o anumită valoare a eșantionului, cu toate acestea, trebuie amintit că valoarea nivelului de încredere al estimării valorii generale poate fi ajustată prin cercetător. Dacă nu doriți să vă asumați riscuri și vă este teamă că s-ar putea să întâlniți unul dintre acele cinci intervale de eșantionare care nu includ media populației, puteți alege un interval de încredere de 99% în care doar unul dintre cele sute de intervale de eșantionare nu include media populatiei. În plus, dacă puteți crește dimensiunea eșantionului, veți crește gradul de încredere în rezultat, oferind acuratețea dorită a estimării valorii populației. Vom vorbi despre asta mai detaliat în Cap. 17.

Procedura pe care o descriem mai are o componentă, care poate provoca o anumită jenă. La estimarea intervalului de încredere se folosesc trei mărimi: x , zși σ x . Media eșantionului x este calculată din datele eșantionului, z este ales în funcție de nivelul de încredere dorit. Dar cum rămâne cu eroarea pătratică medie a mediei σ x? Este egal cu:

și, prin urmare, pentru a o determina, trebuie să întrebăm abaterea standard a atributului cantitativ al populației generale, adică 5. Ce trebuie făcut în cazurile în care abaterea standard s necunoscut? Această problemă nu apare din două motive. În primul rând, de obicei, pentru majoritatea caracteristicilor cantitative utilizate în cercetarea de marketing, variația se modifică mult mai lent decât nivelul majorității variabilelor de interes pentru marketer. În consecință, dacă studiul este repetat, putem folosi valoarea anterioară, obținută anterior, a lui s în calcule. În al doilea rând, odată ce eșantionul este selectat și datele sunt obținute, putem estima varianța populației prin determinarea varianței eșantionului. Varianta imparțială a eșantionului este definită astfel:

Varianta eșantionului ŝ 2 = Suma abaterilor pătrate de la media eșantionului / (număr de articole eșantionate -1). Pentru a determina varianța eșantionului, trebuie mai întâi să găsim media eșantionului. Apoi se constată diferențele dintre fiecare dintre valorile eșantionului și media eșantionului; aceste diferențe sunt pătrate, însumate și împărțite la un număr egal cu numărul de observații din eșantion minus unu. Varianța eșantionului nu numai că oferă o estimare a varianței totale, dar poate fi folosită și pentru a estima eroarea standard a mediei. Când se cunoaște varianța generală σ 2, se cunoaște și eroarea pătratică medie σ x, deoarece:

Când varianța generală este necunoscută, eroarea standard a mediei poate fi doar estimată. Această estimare este dată ŝ x , care este egală cu abaterea standard a eșantionului împărțită la rădăcina pătrată a dimensiunii eșantionului, adică . Estimarea este determinată în același mod în care a fost determinată estimarea valorii adevărate, dar în locul abaterii standard generale, abaterea standard a eșantionului este înlocuită în formula de calcul. Deci, să presupunem pentru eșantionul AB cu o medie a eșantionului de 5800:

În consecință, ŝ = 283 și

iar distanța de 95% este acum

care este mai mică decât valoarea anterioară.

În tabel. 15.5 rezumă formulele de calcul pentru diferite medii și dispersii, care au fost discutate în acest capitol. Formarea unei probe aleatorii simple. În exemplul nostru, selecția elementelor eșantionului a fost efectuată folosind un ulcior, care conținea toate elementele populației inițiale. Acest lucru ne-a permis să vizualizăm conceptele de populație derivată și distribuția eșantionării. Nu recomandăm utilizarea unei astfel de metode în practică, deoarece aceasta crește probabilitatea de eroare. Cănile pot diferi atât în ​​ceea ce privește dimensiunea, cât și textura, ceea ce în anumite cazuri poate duce la preferința pentru una față de alta. Selecția participanților la campania vietnameză, efectuată prin intermediul unei loterie, poate servi ca exemplu de greșeală de acest fel.

Selecția s-a realizat prin tragerea de discuri cu date de naștere din toba mare. Televiziunea a difuzat această procedură în toată țara. Din păcate, discurile au fost încărcate în tobă într-un mod sistematic, datele din ianuarie venind primele și cele din decembrie ultima. Deși toba a fost supusă unei învârtiri intense, datele din decembrie au căzut mult mai des decât în ​​ianuarie. Ulterior, această procedură a fost revizuită în așa fel încât probabilitatea unor astfel de erori sistematice a fost redusă semnificativ. Metoda preferată pentru generarea unui eșantion aleator simplu se bazează pe utilizarea unui tabel de numere aleatoare.

Utilizarea unui astfel de tabel implică următoarea secvență de pași. În primul rând, elementelor populației trebuie să li se atribuie numere consecutive de la 1 la N; în populaţia noastră ipotetică la element DAR numărul 1 va fi atribuit elementului B- numărul 2 etc. În al doilea rând, numărul de cifre din tabelul numerelor aleatoare trebuie să fie același cu cel al numărului N. Pentru N= se vor folosi 20 de numere din două cifre; pentru Nîntre 100 și 999 - numere din trei cifre etc. În al treilea rând, poziția de plecare trebuie determinată aleatoriu. Putem deschide tabelul corespunzător al numerelor aleatoare și, închizând ochii, după cum se spune, să băgăm cu degetul în el. Deoarece numerele din tabelul cu numere aleatoare sunt în ordine aleatorie, poziția de pornire nu contează cu adevărat.

Și, în sfârșit, ne putem deplasa în orice direcție aleasă în mod arbitrar - în sus, în jos sau peste, selectând acele elemente ale căror numere vor corespunde numerelor aleatorii din tabel. Pentru a ilustra cele spuse, luați în considerare tabelul prescurtat al numerelor aleatoare (Tabelul 15.6). Pentru că N= 20, ar trebui să lucrăm numai cu numere cu două cifre. În acest sens, Tab. 15.6 ni se potrivește perfect. Să presupunem că am decis în prealabil să ne deplasăm în jos pe coloană, poziția inițială este la intersecția celui de-al unsprezecelea rând și a patra coloană, unde se află numărul 77. Acest număr este prea mare și, prin urmare, ar trebui să fie aruncat. Următoarele două numere vor fi, de asemenea, eliminate, în timp ce a patra valoare 02 va fi folosită deoarece 2 este numărul elementului LA.

Următoarele cinci numere vor fi, de asemenea, eliminate ca fiind prea mari, în timp ce numărul 05 va indica elementul E. Deci elementele LAși E va deveni eșantionul nostru cu două elemente, după care vom judeca nivelul veniturilor acestei populații. De asemenea, este posibilă o strategie alternativă, în care un program de calculator care generează numere aleatorii va fi folosit ca bază pentru selecție. Publicațiile recente indică faptul că numerele generate de astfel de programe nu sunt complet aleatorii, ceea ce se poate manifesta într-un anumit fel la construirea unor modele matematice complexe, dar pot fi folosite pentru majoritatea cercetărilor de marketing aplicate. Rețineți din nou că un eșantion aleator simplu necesită compilarea unei liste numerotate secvențiale de elemente ale populației generale.

Cu alte cuvinte, fiecare membru al populației originale trebuie să fie identificat. Pentru unele populații, acest lucru nu este greu de făcut, de exemplu, într-un studiu al celor mai mari 500 de corporații americane, a căror listă este dată în revista Fortune. Această listă a fost deja compilată, astfel încât formarea unui eșantion aleator simplu în acest caz nu va fi dificilă. Pentru alte populații inițiale (de exemplu, pentru toate familiile care locuiesc într-un anumit oraș), alcătuirea unei liste generale este extrem de dificilă, ceea ce obligă cercetătorii să recurgă la alte scheme de sondaj prin sondaj.

rezumat

Obiectivul de învățare 1
Faceți distincția clară între conceptele de recensământ (calificare) și eșantionare

Se numește un recensământ complet al populației (populației). calificat. Probă set, format din elementele selectate.

Obiectivul de învățare 2
Cunoașteți esența și succesiunea celor șase etape implementate de cercetători pentru a obține o populație eșantion

Procesul de eșantionare este împărțit în șase etape:

1. repartizarea populației;
2. determinarea cadrului de eșantionare;
3. alegerea procedurii de selecție;
4. determinarea dimensiunii eșantionului;
5. selectarea elementelor eșantionului;
6. examinarea elementelor selectate.

Obiectivul de învățare 3
Definiți conceptul de „cadru de eșantionare”

Cadrul de eșantionare este lista articolelor din care va fi prelevată proba.

Obiectivul de învățare 4
Explicați diferența dintre eșantionarea probabilistică și cea deterministă

Într-un eșantion probabilistic, fiecare membru al populației poate fi inclus cu un anumit dat diferit de zero probabilitate. Probabilitățile includerii anumitor membri ai populației în eșantion pot diferi unele de altele, dar probabilitatea includerii fiecărui element în ea este cunoscută. Pentru eșantioanele deterministe, estimarea probabilității includerii oricărui element în eșantion devine imposibilă. Reprezentativitatea unui astfel de eșantion nu poate fi garantată. Toate selecțiile deterministe se bazează, mai degrabă, pe o poziție personală, judecată sau preferință. Astfel de preferințe pot oferi uneori estimări bune ale caracteristicilor populației, dar nu există nicio modalitate de a determina în mod obiectiv adecvarea eșantionului pentru sarcină.

Obiectivul de învățare 5
Distingeți între eșantionarea cu dimensiune fixă ​​și eșantionarea în mai multe etape (consecutive).

Când se lucrează cu eșantioane de dimensiuni fixe, dimensiunea eșantionului este determinată înainte de începerea anchetei, iar analiza rezultatelor este precedată de colectarea tuturor datelor necesare. Într-o probă secvenţială, numărul elementelor selectate nu este cunoscut în prealabil, acesta fiind determinat pe baza unei serii de decizii secvenţiale.

Obiectivul de învățare 6
Explicați ce este eșantionarea deliberată și descrieți atât punctele sale tari, cât și punctele slabe

Elementele de eșantionare intenționată sunt selectate manual și prezentate cercetătorului, după caz, în scopul anchetei. Se presupune că elementele selectate pot oferi o imagine completă a populației studiate. Atâta timp cât cercetătorul se află în stadiile incipiente ale rezolvării problemelor, când sunt determinate perspectivele și posibilele limitări ale anchetei planificate, utilizarea eșantionării intenționate poate fi foarte eficientă. Dar în niciun caz nu trebuie să uităm de punctele slabe ale acestui tip de eșantion, deoarece acesta poate fi folosit și de către cercetător în studii descriptive sau cauzale, care nu vor întârzia să afecteze calitatea rezultatelor lor.

Obiectivul de învățare 7
Definiți conceptul de eșantionare cote

Eșantionarea proporțională este selectată în așa fel încât proporția elementelor eșantionului cu anumite caracteristici să corespundă aproximativ proporției acelorași elemente în populația studiată; pentru a face acest lucru, fiecărui ghişeu i se atribuie o cotă care determină caracteristicile populaţiei cu care trebuie să contacteze.

Obiectivul de învățare 8
Explicați ce este un parametru într-o procedură de selecție

Parametru - o anumită caracteristică sau indicator al populației generale sau studiate; un anumit indicator cantitativ care distinge un set de altul.

Obiectivul de învățare 9
Explicați ce este o mulțime derivată

Populația derivată constă din toate eșantioanele posibile care pot fi selectate din populația generală conform unui plan de eșantionare dat.

Obiectivul de învățare 10
Explicați de ce conceptul de distribuție a eșantionării este cel mai important concept de statistică.

Conceptul de distribuție a eșantionării este piatra de temelie a inferenței statistice. În funcție de distribuția eșantionului cunoscută a statisticilor studiate, putem concluziona despre parametrul corespunzător al populației generale. Dacă, pe de altă parte, se știe doar că estimarea eșantionului se modifică de la un eșantion la altul, dar natura acestei modificări este necunoscută, devine imposibil să se determine eroarea de eșantionare asociată cu această estimare. Deoarece distribuția de eșantionare a unei estimări descrie modul în care se modifică de la un eșantion la altul, ea oferă o bază pentru determinarea validității unei estimări de eșantion.

Probă - aceasta este:

1) totalitatea acelor elemente ale obiectului de studiu, care vor fi studiate direct;

2) metode şi procedee de selectare a elementelor obiectului de studiu.

Populația - un set complet de obiecte legate de problema studiată. În studiile sociologice ca G.S. cel mai adesea, acționează agregate de indivizi - populația (orașe, țări etc.), un grup social (tineri, șomeri, oameni de afaceri etc.), audiența mass-media (MSK) etc. Cu toate acestea, în multe cazuri, G.S. poate consta din elemente (obiecte) mai mari - familii (gospodării), grupuri academice, întreprinderi, comunități religioase, așezări sau state individuale etc.

Eșantion de populație - o parte din obiectele din populația generală selectate pentru studiu pentru a trage o concluzie despre întreaga populație.

Pentru ca concluzia obținută prin studierea eșantionului să fie extinsă la întreaga populație, eșantionul trebuie să aibă proprietatea de a fi reprezentativ.

Reprezentativitatea este capacitatea eșantionului de a reprezenta populația studiată. Cu cât componența eșantionului reprezintă mai precis populația pe problemele studiate, cu atât este mai mare reprezentativitatea acesteia.

EXEMPLU: Reprezentativitatea poate fi ilustrată prin următorul exemplu. Să presupunem că populația este toți elevii școlii (600 de persoane din 20 de clase, 30 de persoane în fiecare clasă). Subiectul de studiu este atitudinea față de fumat. Un eșantion de 60 de liceeni reprezintă populația mult mai rău decât un eșantion din aceleași 60 de persoane, care va include câte 3 elevi din fiecare clasă. Motivul principal pentru aceasta este distribuția inegală pe vârstă în clase. Prin urmare, în primul caz, reprezentativitatea eșantionului este scăzută, iar în al doilea caz, reprezentativitatea este ridicată (ceteris paribus).

Tipuri de mostre

1. Eșantionare aleatorie.

1.1 Selectare aleatorie simplă.

1.2 Metoda de eșantionare sistematică (sau mecanică).

1.3 Eșantionarea în serie (imbricată sau în cluster).

1.4 Eșantionarea stratificată.

2. Eșantionare non-aleatorie (non-probabilitate).

2.2. selectie aleatorie.

2.3. Eșantionare în mai multe etape și într-o singură etapă.

1. Eșantionare aleatorie.

O caracteristică a eșantionării aleatorii este că toate unitățile populației generale au o probabilitate egală de a fi incluse în eșantion. Pentru eșantionarea aleatorie, principiul hazardului. La baza eșantionului pot fi listele de angajați ai întreprinderii, agendele telefonice, listele de înmatriculare ale proprietarilor de mașini, listele alegătorilor la secțiile de votare, cărțile casei, precum și diverse liste întocmite de însuși sociolog în funcție de obiectivele studiului. (o listă de străzi pe care se efectuează apoi selecția respondenților).

Eșantionarea aleatorie este de obicei utilizată în sondajele de opinie publică înainte de alegeri, referendumuri și alte evenimente publice.

la care se adauga a acestei metode este respectarea completă a principiului aleatoriei și, ca urmare, evitarea erorilor sistematice.

Dezavantajele acestei metode:

– Necesitatea unei liste de elemente ale populației.

- Dificultate în efectuarea sondajului.

– Dimensiunea eșantionului relativ mare.

Eșantion sau set de eșantionare - un set de cazuri (subiecți, obiecte, evenimente, mostre), folosind o anumită procedură, selectate din populația generală pentru participarea la studiu.

Caracteristicile eșantionului:

• Caracteristicile calitative ale eșantionului - pe cine alegem exact și ce metode de construcție a probei folosim pentru aceasta.
• Caracteristica cantitativă a eșantionului este câte cazuri selectăm, cu alte cuvinte, dimensiunea eșantionului.

Nevoia de eșantionare

• Obiectul de studiu este foarte larg. De exemplu, consumatorii produselor unei companii globale sunt un număr mare de piețe dispersate geografic.
• Este nevoie de a colecta informații primare.

Eșantioane dependente și independente

Când comparăm două (sau mai multe) mostre parametru important este dependența lor. Dacă este posibil să se stabilească o pereche homomorfă (adică atunci când un caz din proba X corespunde unui singur caz din proba Y și invers) pentru fiecare caz în două eșantioane (și această bază de relație este importantă pentru trăsătură măsurate în probe), astfel de eșantioane se numesc dependente. Exemple de selecții dependente:

• pereche de gemeni
• două măsurători ale oricărei caracteristici înainte și după expunerea experimentală,
• soți și soții

Dacă nu există o astfel de relație între eșantioane, atunci aceste eșantioane sunt considerate independente, de exemplu:

• bărbați și femei,
• psihologi și matematicieni.

În consecință, eșantioanele dependente au întotdeauna aceeași dimensiune, în timp ce dimensiunea eșantioanelor independente poate diferi.

Conceptul de „eșantion” în statistică, sociologie, marketing este considerat în două sensuri. În primul rând, este un set de elemente ale populației generale care urmează să fie studiate, adică. set de prelevare. În al doilea rând, eșantionarea este procesul de formare a unei populații eșantion atunci când conditie necesara asigura reprezentativitatea. Aloca tipuri diferite probe (selecție) și tipuri de probe.

În ceea ce privește tipurile de mostre, în principiu sunt trei. Este despre despre înseși principiile demersului de selecție a unităților de eșantionare din populația generală. Ele pot fi după cum urmează:

selecție spontană, adică selecția pe baza principiului voluntarității și accesibilității includerii în eșantion a unităților populației generale. Este folosit destul de des, în special, în sondajele de e-mail și de presă. Principalul dezavantaj al unei astfel de selecții este imposibilitatea unei reprezentări calitative a populației generale;

probabilistică(Aleatoriu) selecţie- una dintre principalele utilizate în cercetarea sociologică. Principiul principal al unei astfel de selecții este de a se asigura că fiecare unitate a populației generale este capabilă să intre în eșantion. În acest scop se folosesc tabele de numere aleatoare, selecție la loterie, selecție mecanică;

selecție stratificată, care se bazează pe construcția unui model calitativ al populației generale, apoi - selecția unităților de observație din populația eșantion, pe baza modelului existent.

[Și Surse: Wikipedia, Poltorak V.A. Cercetare de marketing: metode și tehnologii]

Sarcina numărul 3

Întrebare: Extindeți conținutul conceptului de schimbare socială.

Conceptul de schimbare socială. Conceptul de „schimbare socială” se referă la diferite schimbări care au loc de-a lungul timpului în comunitățile sociale, grupurile, instituțiile, organizațiile și societățile, în relațiile lor între ele, precum și cu indivizii. Astfel de modificări pot fi efectuate: la nivel relatii interpersonale(de exemplu, schimbări în structura și funcțiile familiei); la nivelul organizațiilor și instituțiilor (învățământul, știința sunt supuse în mod constant schimbărilor atât în ​​ceea ce privește conținutul, cât și în ceea ce privește organizarea), la nivelul grupurilor sociale mici și mari (în Rusia, în special, componența clasa muncitoare, țărănimea acum se schimbă, nouă grupuri sociale- antreprenori), la nivel societal și global (procese de migrație, dezvoltare economică și tehnologică a unor țări și stagnare și criză în altele, amenințare de mediu și militară la adresa existenței omenirii etc.).

Secțiunea II. STATISTICA MATEMATICĂ

Tema 6. Metoda selectivă. Seria de variații

Și caracteristicile sale

Statistica matematică se ocupă de studiul tiparelor care guvernează fenomenele de masă, pe baza rezultatelor observațiilor.

Scopul MS: crearea de metode de colectare și prelucrare a datelor statistice pentru obținerea de concluzii științifice și practice.

Metode statistici matematice necesare pentru a rezolva două sarcini:

1) o indicare a metodelor de colectare și grupare a informațiilor statistice obținute în urma experimentelor sau observațiilor;

2) dezvoltarea metodelor de analiză a datelor statistice (evaluarea funcţiilor de distribuţie şi a parametrilor; testarea ipotezelor statistice; evaluarea dependenţelor dintre variabile aleatoare).

Conceptul de observație selectivă și proprietățile sale teoretice.

În practica observațiilor statistice, se disting două tipuri de observații:

Continuu, când sunt studiate toate obiectele populației (recensământul populației);

Selectiv, atunci când o parte din obiectele selectate aleatoriu este studiată (studii sociologice care acoperă o parte a populației).

Teoria observației selective se bazează pe regularități statistice care se formează și se găsesc în fenomenele și procesele de masă.

Sunt numite modele asociate întâmplării și numai într-o varietate de fenomene care se manifestă ca lege statistic. Această proprietate a tiparelor este legată de legea numerelor mari. Baza matematică a legii numerelor mari și a științei statistice în general este teoria probabilității, care studiază fenomene aleatoare (evenimente) care au o particularitate stabilă și, în consecință, probabilitatea, care ajută la identificarea tiparelor în masă. repetarea fenomenelor.

Populația generală și eșantionul. Tipuri de mostre.

Populația generală este ansamblul tuturor obiectelor de studiat, din care se face o proba.

set de prelevare, sau, prelevarea de probe, este un set de obiecte selectate aleatoriu din populația generală, supuse studiului direct.

Dimensiunea populației este numărul obiectelor sale. Populația generală poate avea atât dimensiune finită, cât și infinită (N), în timp ce eșantionul poate avea doar o dimensiune finită (n).

Exemplu. Din cele 2000 de produse, 100 de produse au fost selectate pentru sondaj, apoi volumul populației generale este de , iar dimensiunea eșantionului este de .

Metoda de eșantionare- Aceasta este o metodă de cercetare în care proprietățile populației generale sunt examinate folosind un eșantion. În același timp, concluziile obținute în studiul acestei părți sunt distribuite întregului set de obiecte.

Tipuri de mostre

Eșantionare aleatorie simplă, format dintr-o selecție aleatorie de elemente fără a împărți populația generală în părți.

Prelevare mecanică de probe, în care elemente din populația generală sunt selectate la un anumit interval. Deci, dacă dimensiunea eșantionului ar trebui să fie de 10% din general, atunci fiecare al 10-lea element este selectat.

Probă tipică, în care elementele sunt selectate aleatoriu din grupuri tipice, în care populația generală este împărțită după un anumit criteriu. De exemplu, selecția pieselor din producția fiecărei mașini, și nu din total.

eșantionare în serie, în care nu sunt selectate aleatoriu elemente individuale, ci grupuri întregi ale populației (serie).

Repetat numit eșantion în care obiectul selectat după studiu este returnat populației generale și poate fi re-selectat.

Nerepetă numit eșantion în care obiectul selectat din eșantion nu este returnat populației generale.

reprezentant(reprezentant) este un eșantion prin care putem judeca trăsătura care ne interesează în întreaga populație generală. Condiții de reprezentativitate a eșantionului:

1) părți din eșantion trebuie să fie proporționale cu părți ale populației generale;

2) eșantionul trebuie să demonstreze clar toate trăsăturile trăsăturii studiate;

3) proba trebuie să fie suficient de mare;

4) eșantionare aleatorie.