Дата создания: 31 Май, 2018

Типы выборки

Неслучайная выборка

Эту выборку еще называют невероятностной выборкой. В такой выборке отбор из генеральной совокупности производится не случайным образом. В этом случае предвзятость самого выбирающего сильно влияет на выборочную совокупность.

Стихийная выборка (volunteer sampling)

Это наиболее часто используемая неслучайная выборка. Примером этой выборки может стать опрос в газете, в журнале или интернет-опрос. Такая выборка сильно ограничена в плане репрезентативности. Потому что таким образом в лучшем случае можно довольствоваться частичной аудиторией данного издания или сайта.

Такого рода выборка применяется, если невозможно собрать целевую аудиторию или нельзя напрямую задавать нужные вам вопросы. Это может быть вопросы об употреблении наркотических средств, о случайных связях или вопросы личного характера. Одним словом, когда нужно обеспечивать анонимность респондента приходится прибегать к стихийной выборке. Но если придется генерализировать и делать выводы относительно генеральной совокупности, то такая выборка самая малополезная.

Удобная выборка (convenience sampling)

Другим видом неслучайной выборки является удобная выборка. Например, вам нужно знать привычки клиентов в определенной местности. Поэтому можно встать у входа какого-то торгового центра и опросить первые 30 клиентов. Такой опрос тоже сильно ограничен. Потому что многие откажутся давать интервью и в числе их скорее окажутся именно те, чья позиция представляла бы интересы многих клиентов. Такая выборка не охватывает разные возрастные и социальные категории людей. Значит, результат такого опроса тоже трудно генерализировать.

Квотная выборка (quota sampling)

При такой выборке интервьюеру дается инструкция относительно респондентов. Здесь учитывается возрастной интервал, социальный статус и возможно, еще другие параметры. На примере торгового центра можно одного интервьюера «закрепить» за магазином дорогой одежды или аксессуаров, другого поставить около магазина детской одежды, третьего в магазине бытовой техники, а четвертого интервьюера где-то около магазина продающего продукцию масс-маркет. Причем нужно проинструктировать, чтобы мужчины и женщины составили половину респондентов.

Метод снежного кома (snowball sampling)

У каждого первого респондента спрашивают контакты его друзей и знакомых, кто подходит под условия целевой аудитории, и согласились бы принимать участие в опросе. Затем, встретившись с ними, берут контакты их друзей и «выходят» на них. Таким образом, за исключением первого респондента всегда информация получается непосредственно из «нужных» людей. Такой метод применяется, если нужно опросит «труднодоступных» респондентов. К ним относятся люди определенных социальных слоев, имеющих высокий доход, профессионалов в определенной области, или люди, имеющие схожие увлечения.

Случайная выборка

Эта выборка также называется вероятностной выборкой. Она основана на вероятностной схеме и является более сложным по сравнению с неслучайной выборкой. Зато результаты, полученные из вероятностной выборки всегда можно генерализировать. Перед составлением такой выборки нужно определить параметры, на основании которых будет производиться случайный отбор.

Простой случайный отбор (simple random sampling)

Самый простой из вероятностных выборок, это простой случайный отбор. Но даже для создания такой выборки нужен доступ к генеральной совокупности. Для выбора респондентов используется таблица или генератор случайных чисел. После такого выбора можно связаться и попросить у людей выборочной совокупности давать интервью или участвовать в опросе.

Такой метод наиболее наглядно характеризует параметры генеральной совокупности и имеет узкий доверительный интервал. Однако практическое применение этого метода ни всегда представляется возможным или является дорогостоящим.

Систематическая выборка (systematic sampling)

Систематическая (она же механическая) выборка похожа на предыдущую выборку. Отличие составляет механизм отбора случайных элементов. Для этого берем число в промежутке [1,n] случайным образом и включаем элемент стоящий под этим номером в выборку. Затем, начиная с этого элемента, включаем каждый n-й элемент до получения нужного нам количества.

Например, нам нужно случайная выборка из 100 элементов из генеральной совокупности с 1000 элементами.

1. берем n=10, так как  1000/100=10
2. находим случайное число между 1 и 10
3. включаем это и каждое 10-е последующее число

Если случайно выбранное число будет 3, то включаем 3, 13, 23, … , 993.

Стратифицированная выборка (stratified sampling)

В такой выборке генеральную совокупность делят на непересекающиеся подмножества. Эти подмножества должны охватить всю генеральную совокупность. Затем из этих подмножеств выбирают элементы простым случайным или систематическим образом. Эти непересекающиеся подмножества составляются на основе определенных критериев. Для людей, это может быть пол или возраст, для страны этнические группы, для больниц их профиль и т.д.

Кластерная выборка (cluster sampling)

При кластерной выборке случайным образом выбирается одна из заранее известных групп. То есть используется уже существующая группировка. Затем внутри этой группы случайным образом берется подмножество элементов или ведется сплошное расследование. Примером такой выборки могут быть все дома и квартиры расположенные в районе одного почтового отделения или в одном квартале.

Серийная выборка (serial sampling)

При серийной выборке группы интереса выбираются случайным образом из равновеликих групп. Это может быть подобно кластерной выборке. Но внутри группы ведется сплошное расследование. Например, для выявления процента брака случайным образом выбирается одна из больших коробок из партии товара, и проверяются все образцы из этой коробки.

Читайте также

Переменные потока и запасы

Все экономические переменные, которые имеют временное измерение, т.е. величины которых можно измерить по истечении времени называем переменными потока. А запас не имеет временное измерение.

Типы данных в статистике

Такие выражения, как минимум, максимум, медиана и процентиль имеют значение лишь для порядковых данных. Порядковые данные делятся на метрические и неметрические.

Скользящее среднее значение

Среди наиболее популярных технических индикаторов чаще всего, скользящее среднее значение используются для измерения направления текущего тренда. Самая простая формула скользящей средней, известна как Простое Скользящее Среднее значение.

Что такое тренд?

Термины тренд и тенденция используются в различных целях. Люди часто говорят о тенденции относительно роста цен и падения курса какой-то валюты. Здесь мы раскроем статистическое значение этих терминов.