Статистическая выборка — это репрезентативная подгруппа лиц, объектов или событий, выбранная из более крупной совокупности с целью проведения анализа и получения информации о совокупности в целом.
Статистическая выборка используется для оценки параметров популяции . Кроме того, делать выводы о численности населения и принимать решения на основе результатов выборки.
Важно, чтобы выборка была репрезентативной для совокупности, из которой она была составлена, а это означает, что она должна включать отдельных лиц или элементы , сходные с популяцией с точки зрения соответствующих характеристик.
Выбор репрезентативной выборки имеет решающее значение для получения точных и достоверных результатов статистического анализа .
Для чего используется статистическая выборка?
Выборочная статистика используется в логической статистике для оценки и вывода о характеристиках более крупной совокупности. Это осуществляется с использованием данных, полученных из репрезентативной выборки данной популяции.
Выборка имеет важное значение, поскольку во многих случаях невозможно получить информацию обо всей совокупности из-за ограничений по времени, стоимости или ресурсам. Таким образом, выборка является эффективным и практичным способом получения информации о совокупности через репрезентативную ее часть .
Статистическая выборка дает общее представление о характеристиках населения . Благодаря этому получаются такие данные, как среднее значение, стандартное отклонение , дисперсия , пропорция и другие статистические показатели.
Это также позволяет проверять гипотезы и оценивать доверительные интервалы параметров популяции. Все это полезно для принятия решений, стратегического планирования и оценки результатов в разных сферах.
Каковы типы статистических выборок?
Существует несколько типов статистических выборок, которые можно использовать при анализе данных. Однако стоит отметить, что они делятся на два типа: вероятностная выборка и невероятностная выборка.
вероятностная выборка
- Простая случайная выборка : выборка выбирается случайным образом из совокупности, и каждый элемент совокупности имеет одинаковую вероятность быть выбранным.
- Стратифицированная выборка : совокупность делится на слои или подгруппы, а затем из каждой страты отбирается выборка. Это используется, когда подгруппы населения имеют схожие характеристики.
- Систематическая выборка : из совокупности выбирается случайный элемент, затем через фиксированные промежутки времени выбираются остальные элементы.
- Кластерная выборка : совокупность делится на более крупные группы или кластеры, а затем некоторые кластеры выбираются случайным образом. Его можно использовать, когда население очень велико или рассредоточено.
Невероятностная выборка
- Квотная выборка . Выборка выбирается на основе определенных демографических характеристик, таких как возраст, пол, образование и т. д., чтобы гарантировать, что выборка адекватно представляет генеральную совокупность.
- Удобная выборка : элементы выборки отбираются удобным и простым способом, без применения случайного или систематического процесса отбора. Этот тип выборки может быть менее репрезентативным для генеральной совокупности.
- Выборка снежным комом . Этот тип выборки используется, когда интересующую совокупность трудно найти или она имеет определенные характеристики. Вы начинаете с выбора небольшой группы людей, а затем просите их назвать других людей, которые также соответствуют критериям выборки.
- Оценочная выборка . Этот тип выборки основан на субъективном выборе выборки исследователем. Другими словами, исследователь по своему усмотрению выбирает элементы, которые будут частью выборки.
Каковы характеристики статистической выборки?
Статистические характеристики выборки относятся к свойствам или атрибутам, которые можно описать и проанализировать для выбранной выборки совокупности. Некоторые из наиболее распространенных особенностей:
- Размер выборки : относится к количеству элементов в выборке.
- Репрезентативность : выборка должна адекватно представлять исследуемую совокупность, то есть это должна быть случайная и несмещенная выборка.
- Ошибка выборки : относится к разнице между статистикой выборки и статистикой населения.
- Точность : относится к тому, насколько точно выборка представляет совокупность.
- Смещение : относится к любой характеристике, которая может повлиять на результаты выборки и сделать ее нерепрезентативной для населения.
- Гомогенность : относится к сходству между элементами в образце. Если элементы сильно отличаются друг от друга, образец может быть неоднородным.
- Вариабельность : относится к величине различий между элементами в образце.
- Центральная тенденция – относится к значению, используемому для представления центра выборочного распределения, например , к среднему значению, медиане или моде .
Эти характеристики важны для оценки качества и надежности образца и полученных по нему результатов.
Каковы применения статистической выборки?
Статистическая выборка является важным инструментом во многих областях и используется в различных приложениях. Вот некоторые из наиболее распространенных применений статистической выборки в различных областях:
- Исследование рынка : компании используют статистическую выборку для проведения опросов и исследований рынка, чтобы узнать о предпочтениях и поведении потребителей.
- Социальные науки : исследователи используют статистическую выборку для изучения взглядов, убеждений и поведения людей в различных контекстах, таких как политика, образование, здравоохранение, экономика и другие.
- Медицина : врачи и медицинские исследователи используют выборочную статистику для проведения клинических исследований и испытаний лечения, чтобы определить эффективность и безопасность лечения.
- Инженерное дело . Инженеры используют статистическую выборку для анализа данных о качестве и производительности продукта или процесса, а также для принятия проектных и производственных решений.
- Финансы : Статистическая выборка используется предприятиями и инвесторами для анализа финансовых показателей компании или финансового рынка.
- Науки об окружающей среде. Ученые-экологи используют выборочную статистику для анализа данных о качестве воды, воздуха и почвы, а также для изучения погодных условий и биоразнообразия.
Чем статистическая выборка отличается от статистической совокупности и статистических выводов?
Статистическая совокупность относится к полному набору элементов , которые мы хотим изучить. Статистическая выборка, в свою очередь, представляет собой репрезентативную выборку генеральной совокупности, которая используется для оценок и проверки гипотез.
Статистическая выборка — это инструмент, используемый для вывода или вывода выводов о статистической совокупности. Это достигается за счет применения методов статистического вывода .
Статистический вывод относится к процессу использования выборочных данных для формулирования утверждений и выводов о совокупности в целом.
Пример статистического примера
Чтобы закончить и лучше понять, из чего состоит статистическая выборка, давайте рассмотрим следующие примеры:
Пример 1
Если вы хотите узнать долю людей, использующих определенный продукт, вы можете взять простую случайную выборку из 1000 человек и спросить их, используют ли они этот продукт или нет.
Предположим, что из 1000 респондентов 600 сообщают об использовании продукта. Таким образом, доля людей, использующих продукт в выборке, составляет 600÷1000 = 0,6 или 60%.
Пример 2
Если вы хотите узнать, что жители города думают о строительном проекте, вы можете взять простую случайную выборку из 200 жителей и спросить их, за или против проекта.
Предположим, что из 200 респондентов 140 говорят, что они за проект, а 60 — против. Таким образом, доля жителей в пользу проекта в выборке составляет 140÷200 = 0,7 или 70%. Доля жителей, выступающих против проекта, в выборке составляет 60÷200 = 0,3 или 30%.
Пример 3
Если вы хотите узнать среднее количество часов, которые студенты университета тратят на учебу в день. Можно взять простую случайную выборку из 50 студентов и попросить их записать количество часов, которые они тратят на учебу в день в течение недели.
Предположим, что 50 выбранных студентов записали следующее количество учебных часов в день: 2, 3, 4, 1, 2, 5, 6, 3, 4, 3, 2, 1, 4, 5, 3, 2, 3, 4, 2, 3, 1, 5, 6, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 2, 1, 5, 4, 3, 2, 1, 5, 6, 2, 3, 4, 5. Сумма этих количеств часов равна 181, поэтому среднее количество учебных часов в день в выборке составляет 181÷50 = 3,62 часа.