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.

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.