Kami menerangkan apa itu sampel statistik, ciri-cirinya dan jenis yang wujud. Juga, apakah itu populasi statistik.
Apakah sampel statistik?
Sampel statistik (atau dalam konteks yang dirujuk secara eksplisit kepada statistik, sampel) difahami sebagai subset yang lebih atau kurang mewakili populasi statistik, diasingkan daripada yang lain untuk tujuan penilaian dan kajian. Dalam erti kata lain, ia adalah serpihan daripada semua elemen yang akan dikaji, terdiri daripada bilangan yang lebih terurus daripadanya, dipilih (idealnya) secara rawak.
Logik di sebalik mengambil sampel statistik ialah, memandangkan keadaan yang betul, a ditetapkan sangat besar melalui bahagian yang lebih kecil yang mewakili, iaitu, yang lebih atau kurang berkadar dengan yang lain.
Sebagai contoh, jika kita ingin mengkaji alam semesta berjuta-juta pengundi di sesebuah negara, kita mesti mengambil sampel yang cukup besar untuk membawa kita, dalam kumpulan kecil beberapa ratus orang, cerminan pendapat politik dalam penduduk keseluruhan. Oleh itu, daripada populasi berjuta-juta individu, kami akan mengkaji sampel ratusan daripada mereka.
Sampel ini diperoleh melalui berbeza teknik statistik, yang menjamin melalui mekanisme yang berbeza rawak yang mencukupi untuk kecenderungan yang paling sedikit dalam pemilihan, iaitu objektiviti yang paling besar yang membolehkan mendapatkan penghampiran yang sah kepada alam semesta statistik. Jika, sebaliknya, sampel berat sebelah diperolehi, maka kesimpulan mungkin akan menjadi kurang dipercayai dan oleh itu kurang berguna.
Jelas sekali, setiap sampel adalah sebahagian daripada populasi, jadi jika anda mempunyai beberapa populasi, anda juga mesti mempunyai beberapa sampel. Persampelan ialah proses mendapatkan sampel statistik dan adalah perkara biasa dalam disiplin yang berbeza seperti demografi, yang biologi ombak politik.
Ciri-ciri sampel statistik
Secara umum, sampel statistik dicirikan oleh yang berikut:
- Ia adalah sebahagian daripada set yang lebih besar, iaitu populasi statistik atau alam semesta statistik, yang mana ia, idealnya, mewakili.
- Ia mempunyai bilangan elemen kepentingan statistik yang kecil dan oleh itu boleh diurus, berbanding dengan keseluruhan populasi.
- Ia dipilih secara rawak dan melalui teknik persampelan yang berbeza. Ia boleh dipercayai lebih atau kurang, bergantung pada yang terakhir.
- Saiznya adalah objek kajian matematik, untuk menjamin perkadaran yang betul supaya ia mewakili jumlah keseluruhan.
Jenis sampel statistik
Sampel statistik dikelaskan, pertama, kepada dua kumpulan besar: kebarangkalian dan bukan kebarangkalian, masing-masing dengan pengelasan bebasnya sendiri.
Sampel statistik kebarangkalian. Mereka adalah mereka yang dipilih melalui kaedah lebih atau kurang rawak, untuk menjamin intervensi paling sedikit kriteria penyelidik dalam sampel. Sebaliknya, mereka dikelaskan kepada:
- Sampel rawak mudah. Yang paling mudah dipilih secara rawak daripada populasi. Ini adalah kes, sebagai contoh, tinjauan pendapat umum nasional yang beberapa warganegara dengan nombor dokumen anda.
- Sampel berstrata. Mereka dipilih secara rawak daripada yang berbeza strata atau tahap klasifikasi di mana populasi telah disusun sebelum ini. Sebagai contoh, sampel boleh dipilih secara rawak di antara julat umur populasi yang berbeza, dengan itu memperoleh sampel rawak tetapi berstrata.
- Sampel kluster. Sama seperti yang berstrata, mereka dipilih secara rawak daripada set yang ditentukan sebelum ini, tetapi dalam kes ini set ini bukanlah hasil daripada kriteria penyelidik, tetapi diberikan secara spontan dan semula jadi. Contohnya, sampel penduduk kawasan kejiranan tertentu, atau pekerja bangunan tertentu.
Sampel statistik bukan kebarangkalian. Mereka adalah mereka yang pemilihannya tidak dibiarkan secara kebetulan, tetapi kepada kriteria carian tertentu penyelidik, disebabkan oleh batasan yang menghalang pensampelan yang lebih besar. Oleh itu, jenis sampel ini tidak benar-benar mewakili alam semesta statistik yang dikaji, tetapi mereka membenarkan mendapatkan anggaran, yang dikurniakan margin ralat tertentu. Sampel ini boleh terdiri daripada jenis berikut:
- Sampel yang disengajakan. Mereka yang dipilih mengikut kriteria pengkaji, iaitu mengambil yang difikirkannya akan memberikan hasil yang lebih baik, kerana ia lebih representatif. Contohnya adalah apabila seorang wartawan bertanyakan pendapat orang tertentu yang telah dipilihnya terlebih dahulu.
- Sampel untuk kemudahan. Mereka yang dipilih mengikut apa yang lebih dekat dengan tangan, iaitu terhad kepada yang segera. Inilah yang berlaku, sebagai contoh, apabila wakil syarikat menawarkan produknya kepada mereka yang lalu lalang.
- Sampel berturut-turut. Mereka yang merupakan sebahagian daripada perjalanan penyelidik, yang pergi dari kumpulan ke kumpulan, mengekstrak data untuk kemudian membentuk keseluruhan. Contohnya ialah kaedah mendekati orang ramai penjual atau penganjur tertentu, di mana mereka menjemput orang ramai untuk berhenti untuk mendengar kebaikan produk: ada yang melakukannya dan yang lain tidak, dan kemudian penjual menukar kawasan. Pada akhirnya, anda akan mengumpulkan semua data dari kawasan berbeza yang anda berada.
- Sampel secara ansuran. Ia adalah gabungan sampel berstrata dan sampel yang disengajakan, kerana penyelidik memilih orang untuk ditemu bual mengikut kepunyaan mereka (dan keterwakilan) strata atau kumpulan tertentu yang ditentukan terlebih dahulu.
Statistik populasi
Populasi statistik berbeza daripada sampel statistik kerana yang terakhir adalah sebahagian daripadanya, kerana populasi adalah bersamaan dengan semua elemen atau individu yang diminati oleh penyelidikan. Dalam erti kata lain, populasi statistik ialah alam semesta statistik: keseluruhan, keseluruhan jisim unsur penyelidikan yang mungkin.
Lagi dalam: Statistik populasi