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.