Репрезентативна вибірка
Основною
метою статистичного оцінювання є визначення дійсних параметрів генеральної
сукупності на основі вивчення вибіркових показників. При цьому
вибірка повинна достатньо добре відтворювати властивості генеральної
сукупності, тобто бути репрезентативною.
Вибірка є репрезентативною, якщо всі об’єкти
генеральної сукупності мали однакову ймовірність потрапити у вибірку, а кожен
об’єкт вибірки відібрано з генеральної сукупності випадково. Забезпечення
репрезентативності вибірки є важливою умовою планування експерименту, а
порушення цієї умови приводить до хибних статистичних висновків.
Щоб
досягти репрезентативності, використовують спеціальні методи формування
вибірки:
- рандомізовані (прості і систематичні);
- стратифіковані;
- кластерні вибірки.
Розглянемо кожен метод:
Проста рондамізована вибірка:
Для формування простої рандомізованої вибірки необхідно мати список усіх об'єктів (екземплярів) генеральної сукупності і систему відбору, яка гарантує кожному об'єкту популяції рівну ймовірність потрапляння його у вибірку. У цьому варіанті технології існує три групи:
– уся генеральна сукупність;
– група рандомізації, з якої проводять відбір;
– експериментальна рандомізована вибірка.
На практиці групу рандомізації формують способом випадкового відбору. Після цього у випробуваннях вимірюють значущу для експерименту індивідуальну властивість і рівноймовірність способом їх розподіляють за групами.
Систематична рандомізована вибірка:
Якщо генеральна сукупність становить великий список об'єктів, систематична рандомізована вибірка відповідає принципам рівноймовірнісного відбору і її вважають оптимальною.
Прості й систематичні рандомізовані вибірки можуть не відповідати вимогам репрезентативності, якщо у них необхідно відобразити співвідношення важливих підгруп генеральної сукупності.
Стратифікована (розшарована) вибірка:
Методика формування стратифікованої вибірки гарантує репрезентативність вибраних осіб щодо обраних властивостей об'єкта дослідження,наприклад, якщо необхідно сформувати репрезентативну вибірку , у якій слід пропорційно представити особи обох статей.
Кластерна ( групова вибірка):
Проблему неповного списку підгруп можна розв'язати за допомогою кластерної вибірки, яка передбачає вибір не окремих елементів, а певних її груп(або кластерів). Цей метод розгалуженого формування вибірки виконують поетапно.
У кожній конкретній ситуації ступінь і глибину розгалуження кластеризації(кількість етапів групування за тією чи іншою властивістю) визначають, враховуючи мету й умови дослідження. Кластерна вибірка менш надійна, ніж ймовірнісні вибірки. Втрата точності є результатом наявності розглянутих етапів відбору, кожний із яких додає свою ймовірнсть похибки. У разі простої рандомізованої вибірки дослідник ризикує лише один раз.