Типы выборки
При составлении выборки можно поступать двумя способами: после того как объект отобран и над ним произведено наблюдение, он может быть возвращен либо не возвращен в генеральную совокупность.
Повторной называют выборку, при которой отобранный объект (перед отбором следующего) возвращается в генеральную совокупность.
Бесповторной называют выборку, при которой отобранный объект в генеральную совокупность не возвращается.
На практике обычно пользуются бесповторным случайным отбором. Если объем генеральной совокупности достаточно велик, а выборка составляет лишь незначительную часть этой совокупности, то различие между повторной и бесповторной выборками стирается.
Для того чтобы по данным выборки можно было достаточно уверенно судить об интересующем признаке генеральной совокупности, необходимо, чтобы объекты выборки правильно его представляли. Другими словами, выборка должна правильно представлять пропорции генеральной совокупности. Это требование коротко формулируют так: выборка должна быть репрезентативной (представительной).
В силу закона больших чисел можно утверждать, что выборка будет репрезентативной, если ее осуществить случайно: каждый объект выборки отобран случайно из генеральной совокупности, если все объекты имеют одинаковую вероятность попасть в выборку.
На практике применяются различные способы отбора. Принципиально эти способы можно подразделить на два вида:
1. Отбор, не требующий расчленения генеральной совокупности на части. Сюда относятся: а) простой случайный бесповторный отбор; б) простой случайный повторный отбор.
2. Отбор, при котором генеральная совокупность разбивается на части. Сюда относятся: а) типический отбор; б) механический отбор; в) серийный отбор.
Простым случайным называют такой отбор, при котором объекты извлекают по одному из всей генеральной совокупности. Осуществить простой отбор можно различными способами, можно, например, использовать таблицы (генераторы) “случайных чисел”, в которых числа расположены в случайном порядке. При осуществлении бесповторной выборки случайные числа, уже встречавшиеся ранее, следует пропустить.
Типическим называют отбор, при котором объекты отбираются не из всей генеральной совокупности, а из каждой ее “типической” части. Типическим отбором пользуются тогда, когда обследуемый признак заметно колеблется в различных типических частях генеральной совокупности.
Механическим называют отбор, при котором генеральную совокупность “механически” делят на столько групп, сколько объектов должно войти в выборку, а из каждой группы отбирают один объект. Например, если нужно отобрать 20% объектов, то отбирают каждый пятый, и т. д.
Следует указать, что иногда механический отбор может не обеспечить репрезентативности выборки.
Серийным называют отбор, при котором объекты отбирают из генеральной совокупности не по одному, а “сериями”, которые подвергаются сплошному обследованию. Серийным отбором пользуются тогда, когда обследуемый признак колеблется в различных сериях незначительно.
Подчеркнем, что на практике часто применяется комбинированный отбор, при котором сочетаются указанные выше способы. Например, иногда разбивают генеральную совокупность на серии одинакового объема, затем простым случайным отбором выбирают несколько серий и, наконец, из каждой серии простым случайным отбором извлекают отдельные объекты.
- Основные понятия, используемые в математической обработке психологических данных Признаки и переменные
- Шкалы измерения
- Математическая статистика. Первоначальные понятия математической статистики
- Измерение значений психологических признаков
- Разные виды случайных выборок
- Статистическое распределение выборки.
- Типы выборки
- Эмпирическая функция распределения.
- Гистограмма
- Статистические оценки параметров распределения.
- Групповая и общая средние
- Групповая, внутри групповая, межгрупповая и общая дисперсии
- Интервальные оценки.
- Доверительные интервалы для оценки среднеквадратического отклонения нормального распределения
- Характеристики вариационного ряда
- Обычные, начальные и центральные эмпирические моменты
- Эмпирические и выравнивающие (теоретические) частоты
- Асимметрия и эксцесс
- Метод моментов.
- Метод наибольшего правдоподобия.
- Элементы теории линейной корреляции.
- Статистическая проверка гипотез о виде и о параметрах распределений.
- Статистический критерий проверки нулевой гипотезы
- Критерий Пирсона проверки гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности
- Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- Сравнение исправленной выборочной дисперсии с гипотетической генеральной дисперсией нормальной совокупности
- Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых известны (независимые выборки)
- Сравнение двух средних произвольно распределенных генеральных совокупностей (большие независимые выборки)
- Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых неизвестны и одинаковы (малые независимые выборки)
- Сравнение выборочной средней с гипотетической генеральной средней нормальной совокупности
- Связь между двусторонней критической областью и доверительным интервалом
- Определение минимального объема выборки при сравнении выборочной и гипотетической генеральной средних
- Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей с неизвестными дисперсиями (зависимые выборки)
- Сравнение наблюдаемой относительной частоты с гипотетической вероятностью появления события
- Сравнение двух вероятностей биномиальных распределений
- Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей по выборкам различного объема. Критерий Бартлетта
- Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей по выборкам одинакового объема. Критерий Кочрена
- Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции
- Выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена и проверка гипотезы о его значимости
- Выборочный коэффициент ранговой корреляции Кендалла и проверка гипотезы о его значимости
- Критерий Вилкоксона и проверка гипотезы об однородности двух выборок
- Однофакторный дисперсионный анализ Сравнение нескольких средних. Понятие о дисперсионном анализе
- Общая факторная и остаточная суммы квадратов отклонений
- Общая, факторная и остаточная дисперсии
- Сравнение нескольких средних методом дисперсионного анализа
- Критические точки распределения
- Критические точки распределения Стьюдента
- Критические точки распределения f Фишера — Снедекора
- Критические точки распределения Кочрена
- Критические точки распределения Кочрена (продолжение)
- Критические точки критерия Вилкоксона
- Критические точки критерия Вилкоксона (продолжение)
- Критические точки критерия Вилкоксона (продолжение)