Sampling: Simple Random, Convenience, systematic, cluster, stratified – Statistics Help

כדי לגלות על אוכלוסייה המעניינת אותך, מקובל לקחת מדגם. מדגם הוא מבחר של אובייקטים ותצפיות נלקח מאוכלוסיית העניין. לדוגמה, אוכלוסייה יכולה להיות כולם תפוחים בפרדס בזמן מסוים. אנחנו רוצים לדעת כמה גדולים התפוחים. לא כולנו יכולים למדוד, אז עלינו לקחת מדגם של כמה מהם ולמדוד אותם. הבחירה בדגימה תלויה באופי האוכלוסייה, ולהיות זמין מבחינת זמן וכסף. האידיאל הוא שכל אובייקט באוכלוסייה יהיה סביר באותה מידה שנבחר כחלק מהמדגם. זה נקרא מפלצת נטולת פניות. רצוי גם שהמדגם יהיה נציג האוכלוסייה. אם אוכלוסיית התפוחים הייתה בשני שליש אדומים ושליש ירוק, יש לחלק את המדגם באותה צורה. שים לב שלא משנה מה נעשה, יהיו תמיד שגיאת דגימה או וריאציה כתוצאה מדגימה, כיוון שאנחנו חלק מהאוכלוסייה, לא כל האוכלוסייה. הסרטון על וריאציה עוסק במושגים אלה ביתר פירוט. סרטון זה מציג חמש שיטות לדגימה: נתאר את התהליך עבור כל שיטה והיתרונות והחסרונות. דגימה אקראית יחידה היא תיאורטית השיטה האידיאלית לדגימה. אתה מפרט כל חבר באוכלוסייה ומשתמש במספרים אקראיים כדי להחליט איזה חפצים במדגם. סביר להניח כי כל אובייקט ייבחר. זה מספק מדגם חסר פניות שאנחנו מקווים שהוא מייצג. אבל זה יכול להיות קשה ויקר קח מדגם אקראי אחד כשאתה מתמודד עם אנשים. בחירה אקראית יחידה הדגימה היא מעשית יותר כאשר האוכלוסייה מרוכזת גאוגרפית וכאשר קיימת מסגרת דגימה טובה. מסגרת לדוגמא היא רשימה של כל האנשים או האובייקטים באוכלוסיית העניין. ניתן ליישם דגימה אקראית פשוטה ביתר קלות עבור אוכלוסיות טבעיות וייצור. דגימת הנוחות היא בדיוק זה: שימושי! אתה שואל אנשים בסביבה, או אנשים שעוברים ליד קניון, או שאתה לוקח את 20 האובייקטים הבאים מפס הייצור שייקח. אתה עושה את מה שקל או נוח. דגימות נוחות לרוב מוטות בדרך מסוימת. אבל, עבור סקר מהיר וזול, היא לא ממש יכולה לסבול את זה. דגימות נוחות יכולות להיות גם טומאה לבחירה עצמית כאשר אנשים בוחרים להשתתף מכיוון שיש להם עניין בנושא המדובר. בעזרת דגימה שיטתית אתה בוחר נקודת התחלה באופן אקראי, ואז קח באופן שיטתי אובייקטים עם מספר בנפרד. לדוגמה, אם יש אלף אוכלוסיות ואתה רוצה מדגם של חמישים, היית לוקח כל פריט עשרים. נהל דגימות שיטתיות ביתר קלות מדגימות אקראיות בודדות והם בדרך כלל קירוב טוב של מדגם אקראי. עם זאת, אם יש דפוס באוכלוסייה, ניתן לבחור סוגים מסוימים של אובייקטים לעתים קרובות יותר או פחות מאחרים. דגימת אשכולות של האוכלוסייה מחולקת לאשכולות שנבחרים אז באקראי. לדוגמה, במחלקות של חברה עשויים להיות אשכולות, או פרברים בתוך עיר. בתוך כל אשכול, כל האובייקטים שבמדגם. ניתן לבצע דגימה של אשכול שימושי ופרקטי ואז מדגם אקראי יחיד. אם האשכולות נבדלים זה מזה מה האלמנטים שאנחנו מודדים, יכול להוביל להטיה או לא לייצוג. דגימה מרובדת נראית כמו דגימת אשכול, אך השכבות או הקבוצות נבחרות במיוחד כדי לייצג שונות מאפיינים בתוך האוכלוסייה, כמו אתניות, מיקום, גיל או מקצוע. בתוך כל קבוצה, נלקח מדגם אקראי, לפעמים ביחס לגודל הקבוצה. דגימה מרובדת יכולה להוביל למדגם מייצג אקראי טוב מאוד. עם זאת, זה יכול להיות מורכב לניהול ומסגרת דגימה עם משמעותית נדרש מידע על האוכלוסייה. ישנן שיטות דגימה אחרות. החמישה הסבירו כאן כדי לתת מושג על היתרונות וחסרונות של שיטות שונות. עליך לנסות להשתמש בשיטת דגימה שמניבה את התוצאה הטובה ביותר עבור המשאבים העומדים לרשותך. אם המדגם שלך ידוע בהטיה, יש לקחת זאת בחשבון בניתוח ודיווח.

Add Comment