Proste próby losowej


#|A|B|C|D|E|F|G|H|I|J|K|L|M|N|O|P|Q|R|S|T|U|V|W|X|Y|ZIndex 


Proste próby losowej - wersja skrócona

Próbki, w której każdy element populacji ma szansę na zostanie wybrany.


Proste próby losowej - wersja długa

prostej próby losowej jest podzbiorem jednostek (próbka) wybrany z większego zbioru (populacji). Każda jednostka jest wybierane losowo i zupełnie przypadkowo, na przykład, że każdy ma takie samo prawdopodobieństwo bycia wybranym na każdym etapie procesu pobierania próbek, a każdy podzbiór k osób ma takie samo prawdopodobieństwo bycia wybranym do próby, jak każdy inny podzbiór osób, k. Ten proces i technika, znana jako losowaniu prostym i nie powinny być mylone z losowej próby.

W małych populacjach, często w dużych, takich próbek jest zwykle wykonywane "bez wymiany" ("SRSWOR"), tj. taki, celowo unika wyboru dowolnego członka populacji więcej niż raz. Chociaż losowaniu prostym mogą być prowadzone z wymianą zamiast, to rzadziej i zwykle jest opisane dokładniej w losowaniu prostym z wymianą ("SRSWR"). Pobieranie próbek odbywa się bez wymiany nie jest niezależna, ale nadal spełnia wymienialności, stąd wiele wyników nadal zawieszone. Ponadto, za niewielką próbkę z dużej populacji, pobierania próbek bez wymiany jest w przybliżeniu taka sama jak pobieranie próbek z wymianą, ponieważ szanse na wybór tej samej osoby dwa razy jest niski.

Bezstronne losowo wybranych osób jest ważne, aby w dłuższej perspektywie, próbka reprezentuje mieszkańców. Jednak nie ma gwarancji, że dana próbka jest doskonałą reprezentacją społeczeństwa. Losowaniu prostym tylko pozwala wyciągnąć na zewnątrz ważnych wniosków dotyczących całej populacji na podstawie próbki.

Koncepcyjnie losowaniu prostym jest najprostszą z technik pobierania próbek prawdopodobieństwa. Wymaga to pełnej klatki pobierania próbek, które mogą nie być dostępne lub możliwe do skonstruowania dla dużych populacji. Nawet jeśli pełnej klatki jest dostępna, bardziej efektywnego podejścia może być możliwe, jeżeli inne przydatne informacje dostępne są na temat jednostek w populacji.

Zalety są takie, że jest wolna od błędu klasyfikacji, a to wymaga minimum wiedzy przed populacji innych niż ramy. Jego prostota sprawia, że ​​to stosunkowo łatwe do interpretacji danych zebranych przez SRS. Z tych powodów losowaniu prostym najlepiej pasuje do sytuacji, w których niewiele dostępnych informacji na temat kolekcji ludności i dane mogą być skutecznie przeprowadzone na losowo rozmieszczone elementy, lub których koszty pobierania próbek jest wystarczająco małe, aby wydajność mniej ważna niż prostota. Jeżeli warunki te nie są prawdziwe, warstwowe próbki lub próbek klastra może być lepszym wyborem.


Chartitnow

Advertising





Definicja w języku rosyjskim| Definicja w języku francuskim| Definicja w języku japońskim| Definicja w języku wietnamskim| Definicja w języku greckim| Definicja w języku polskim| Definicja w języku tureckim| Definicja w języku portugalskim| Definicja w języku hindi| Definicja w języku szwedzkim| Definicja w języku arabskim| Definicja w chińskim| Definicja w języku niderlandzkim| Definicja w języku hebrajskim| Definicja w języku niemieckim| Definicja w języku koreańskim| Definicja w języku włoskim| Definicja w języku hiszpańskim| Definicja w Tajlandii|