Процедури формування репрезентативної вибірки

В основі формування лежить принцип випадковості або рандомізації.

Дві умови випадковості вибірки:

1. Вибірка повинна бути побудована таким чином, щоб кожний об’єкт генеральної сукупності мав рівні можливості бути відібраним до вибірки.

2. Вибірка повинна бути побудована таким чином щоб будь-яке сполучення з “н” об’єктів мало рівні можливості бути відібраним до вибірки.

Способи отримання вибірки:

v Проста (лотерея). Кожному об’єкту привласнюється номер випадковим чином. N - розмір генеральної сукупності, n - розмір вибірки.

v Систематична випадкова вибірка. Треба мати генеральну сукупність у вигляді деякого списку. Визначаємо розмір вибірки. І ділимо N/n і отримаємо число k. Кожний k-тий об’єкт потрапить до нашої вибірки.

v Кластерна вибірка. Замість людей ми розглядаємо їхнє місце проживання.

v Стратифікована. Якщо у нас є вся генеральна сукупність, нас цікавить лише невелика частинка цієї сукупності. Тут треба розподіляти генеральну сукупність на ту що нас дуже цікавить і та, що не дуже. І потім їх аналізуємо по 1 або 2 методі, а потім об’єднуємо.

v Квотна вибріка. Ми формування цієї вибірки елементи генеральної сукупності класифікуються відповідно до певинх характеристик та ознак та відбрираються об’єкти до вибірки в тій пропорції в якій ця ознака присутня у генеральній сукупності.

v Експертна вибірка. просто експерт каже що треба взяти до вибірки, а що ні.

Найбільш важливим фактором є гомогенність – це степінь близькості елементів один до одного, якщо в генеральній сукупності кожен елемент в точно такий самий як і інший, то для отримання репрезентативної вибірки достатньо обрати будь-який елемент генеральної сукупності, в цьому випадку сукупність називається цілком гомогенною.

Генеральна сукупність в якій елементи відрізняються – цілком гетерогенна.

Щоб отримати репрезентативну вибірку, потрібно обрати всі елементи. У випадку стратифікованого формування вибірки підвищується гомогенність.

 

Припустимий відсоток помилки вибірки	Степінь впевненості 0,95	Степінь впевненості 0,99
+-1	10 000	22 500
+-2	2 500	5 625
+-3	1 111	2 500
+-4	625	1 406
+-5	400	900
+-10	100	-

2 методи використання

Метод 1

Перший фактор:

Можемо задати рівень помилки вибірки, який ми згодні допустити і степінь впевненості, з якою будемо діяти. Наприклад, задаємо +-4, степінь впевненості 0,99. Означає, що будь-який вимір, який можемо зробити у вибірці, буде відхилятись не більше ніж на 4% від істиного значення генеральної сукупності.

Опитування перед виборами і партія отримала 39%, помилка +-4. Означає, що голоси потраплять в інтервал від 39% до 43%

Точність результату – помилка вибірки. Для точності результату краще менше значення помилки вибірки +-3, +-1.

Точність пронозу зростає тим більше чим менша помилка вибірки.

1406 – розмір вибірки, стільки голосів, яких можемо опитати (на перетині +-4 та 0,99)

Якщо помилка вибірки зменшиться, то розмір вибірки збільшується +-3 та 0,99 – на перетині 2 500

Помилка менша – розмір вибірки більший.

Другий фактор:

Степінь впевненості – означає імовірність того, що наша вибірка дійсно буде репрезентативною. Для обраної генеральної сукупності в рамках заданого степеня точності.

0,95 – означає, що їі 100% вибірки даного об’єму, отриманих із однієї і тієї ж генеральної сукупності, 95% витримали тест на точність, а 5% і відповідно з 0,99 – якщо отриманий 100% результат, то 99% потрапляє в інтервал, а один – ні.

Чим вищий степінь впевненості - тим точніший буде результат.

Залежність розміру вибірки від степеня впевненості – чим вищий степінь впевненості тим суттєвіше збільшується розмір вибірки.

Висновок: чим нижчий рівень помилки і чим вищий ступень впевненості – тим краще для дослідження.

Метод 2

Вже є вибірка, заданий розмір вибірки і тоді обираємо впевненість і розмір помилки.