Valim on andmete kogum, mis on võetud uurimuslikuks analüüsiks populatsioonist teatud protseduuride abil. Representatiivsus on terviku idee taasesitamise omadus selle osa kaudu. Teisisõnu, see on võimalus laiendada osa ideed tervikule, mis hõlmab seda osa.
Valimi representatiivsus on näitaja, et valim peab täielikult ja usaldusväärselt kajastama selle üldkogumi omadusi, millesse see kuulub. Seda võib defineerida ka kui valimi omadust esindada kõige täielikumalt üldkogumi omadusi, mis on uuringu eesmärgi seisukohalt olulised.
Oletame, et üldrahvastiku moodustavad kõik kooliõpilased (900 inimest 30 klassist, igas klassis 30 inimest). Uuringu objektiks on kooliõpilaste suhtumine suitsetamisse. 90 õpilasest koosnev valimikogum esindab kogu populatsiooni palju halvemini kui sama 90 õpilasega valim, mis hõlmaks 3 õpilast igast klassist. Peamine põhjus on ebavõrdne vanuseline jaotus. Seega on esimesel juhul valimi esinduslikkus madal. Teisel juhul - kõrge.
Sotsioloogias öeldakse, et on olemas valimi esinduslikkus ja selle mitterepresentatiivsus.
Ebarepresentatiivse valimi näide on klassikaline juhtum, mis leidis aset 1936. aastal USA-s presidendivalimiste ajal.
Eelmiste valimiste tulemusi väga edukalt ennustanud Literary Digest eksis seekord oma prognoosides, kuigi saatis nii tellijatele kui ka nende telefoniraamatutest ja autode registreerimisnimekirjadest välja valitud vastajatele mitu miljonit kirjalikku küsimust. 1/4 täidetud sedelidest, mis tagastati, jagunesid hääled järgmiselt: 57% eelistas vabariiklaste kandidaati nimega Alf Landon ja 41% eelistas ametisolevat presidenti, demokraat Franklin Roosevelti.
Tegelikult võitis valimised F. Roosevelt, kes kogus peaaegu 60% häältest. Literary Digesti viga oli järgmine. Nad soovisid suurendada valimi esinduslikkust . Ja kuna nad teadsid, et enamik nende tellijatest on vabariiklased, otsustasid nad laiendada valimit, et hõlmata vastajaid, kelle nad valisid telefoniraamatutest ja autode registreerimisloenditest. Kuid nad ei võtnud arvesse olemasolevaid reaalsusi ja valisid tegelikult veelgi rohkem vabariiklaste poolehoidjaid, sest tol ajal said kesk- ja kõrgklass endale autosid ja telefone lubada. Ja need olid enamasti vabariiklased, mitte demokraadid.
Valimit on erinevat tüüpi: lihtne juhuslik, jada, tüüpiline, mehaaniline ja kombineeritud.
Lihtne juhuslik valim koosneb kogu uuritavate üksuste populatsioonist juhuslikus valikus ilma süsteemita.
Mehhaanilist valimit kasutatakse siis, kui üldkogumis valitseb kord, näiteks on olemas teatud töötajate ühikute jada, valimisnimekirjad, vastajate telefoninumbrid, korterite ja majade numbrid jne).
Tüüpilist valikut kasutatakse siis, kui kogu populatsiooni saab tüübi järgi rühmadesse jagada. Elanikkonnaga töötamisel võivad need olla näiteks haridus, vanus, sotsiaalsed rühmad, ettevõtete uurimisel - tööstusharu või eraldi organisatsioon jne.
Seeriavalik on mugav, kui üksused on kombineeritud väikesteks seeriateks või rühmadeks. Selline seeria võib olla valmistoodete partiid, kooliklassid ja muud rühmad.
Kombineeritud proovivõtt hõlmab kõigi eelnevate proovivõtuliikide kasutamist ühes või teises kombinatsioonis.
Tegelikult alustame mitte ühest, vaid kolmest küsimusest: Mis on valim? millal see on esinduslik? mis ta on?
Totaalsus - see on mis tahes rühm inimesi, organisatsioone, sündmusi, mis meid huvitavad ja mille kohta tahame järeldusi teha, ja toimub, või objekt – sellise kogu mis tahes element 1 .Näidis – analüüsiks valitud juhtumite (objektide) kogumi mis tahes alamrühm. Kui sooviksime uurida osariikide seadusandjate otsustustegevust, võiksime seda tegevust uurida Virginia, Põhja-Carolina ja Lõuna-Carolina osariikide seadusandlikes kogudes, mitte kõigis viiekümnes osariigis ja sellest tulenevalt levitada sai andmeid elanikkonna kohta, millest need kolm osariiki välja valiti. Kui sooviksime uurida Pennsylvania valijate eelistussüsteemi, võiksime seda teha 50 USA töötaja küsitlemisega. S. Steele” Pittsburghis ja laiendada küsitluse tulemusi kõikidele osariigi valijatele. Samuti, kui sooviksime mõõta kolledži üliõpilaste intelligentsust, võiksime testida kõiki Ohio osariigis teatud jalgpallihooajal registreeritud kaitsemängijaid ja seejärel üldistada tulemused elanikkonnale, millesse nad kuuluvad. Igas näites toimime järgmiselt: loome populatsiooni sees alamrühma, üsna Uurime seda alarühma või valimit üksikasjalikult ja laiendame oma tulemusi kogu populatsioonile. Need on proovide võtmise peamised etapid.
Siiski tundub üsna selge, et kõigil neil näidistel on olulisi puudusi. Näiteks, kuigi Virginia, Põhja-Carolina ja Lõuna-Carolina seadusandlikud kogud kuuluvad osariigi seadusandlike kogude hulka, toimivad need ajaloolistel, geograafilistel ja poliitilistel põhjustel tõenäoliselt väga sarnasel viisil ja väga erinevalt riigi seadusandjatest. osariigid nagu New York, Nebraska ja Alaska. Kuigi 50 terasetöölist Pittsburghis võivad tõepoolest olla Pennsylvania osariigi valijad, võivad neil sotsiaalmajandusliku staatuse, hariduse ja elukogemuse tõttu olla seisukohad, mis erinevad paljude teiste samuti valijate omadest. Samamoodi, kuigi Ohio osariigi jalgpallurid on kolledži üliõpilased, võivad nad erinevatel põhjustel teistest kolledži üliõpilastest erineda. See tähendab, et kuigi kõik need alarühmad on tõepoolest valim, erinevad iga alarühma liikmed süstemaatiliselt enamikust teistest üldkogumi liikmetest, millest nad on valitud. Eraldi rühmana ei ole ükski neist tüüpiline arvamuste atribuutide, käitumismotiivide ja omaduste jaotumise poolest elanikkonnas, millega see on seotud. Sellest lähtuvalt ütleksid politoloogid, et ükski neist valimitest ei ole esinduslik.
Esinduslik näidis - see on valim, milles selle üldkogumi kõik peamised omadused, millest see valim on eraldatud, on esitatud ligikaudu samas proportsioonis või sama sagedusega, kui see tunnus selles üldkogumis esineb. Seega, kui 50% kõigist osariikide seadusandlikest kogudest tuleb kokku vaid kord kahe aasta jooksul, peaks seda tüüpi osariikide seadusandlike kogude esindusliku valimi koosseis olema ligikaudu pool. Kui 30% Pennsylvania valijatest on sinikraed, siis umbes 30% esindajatest nende valijate näidised (mitte 100% nagu ülaltoodud näites) peaksid olema sinikraed. Ja kui 2% kõigist kolledži üliõpilastest on sportlased, peaks ligikaudu sama suur osa üliõpilaste esinduslikust valimist olema sportlased. Teisisõnu, esinduslik valim on mikrokosmos, väiksem, kuid täpne populatsiooni mudel, mida see peegeldab. Kui valim on esinduslik, võib selle valimi uurimisel põhinevaid järeldusi kindlalt eeldada, et need kehtivad esialgse populatsiooni kohta. Seda tulemuste levikut nimetame üldistatavaks.
Võib-olla aitab graafiline illustratsioon seda selgitada. Oletame, et tahame uurida USA täiskasvanute poliitilisse gruppi kuulumise mustreid. Joonisel 5.1 on kujutatud kolme ringi, mis on jagatud kuueks võrdseks sektoriks. Joonis 5.1a kujutab kogu vaadeldavat populatsiooni. Elanikkonna liikmed liigitatakse vastavalt poliitilistele gruppidele (näiteks erakonnad ja huvigrupid), kuhu nad kuuluvad. Selles näites kuulub iga täiskasvanu vähemalt ühte ja mitte rohkem kui kuue fraktsiooni; ja need kuus liikmestaatust jagunevad agregaadis võrdselt (seega võrdsed sektorid). Oletame, et tahame uurida inimeste grupiga liitumise motiive, grupivalikuid ja osalemismustreid, kuid ressursside piiratuse tõttu saame uurida vaid ühte igast kuuest elanikkonnast. Kes tuleks analüüsiks valida?
Riis. 5.1. Valimi moodustamine üldkogumikust
Ühte võimalikku antud mahu näidist illustreerib varjutatud ala joonisel 5.1b, kuid see ei kajasta selgelt üldkogumi struktuuri. Kui me teeksime selle valimi põhjal üldistusi, siis järeldaksime: (1) et kõik Ameerika täiskasvanud kuuluvad viide poliitilisse gruppi ja (2) et ameeriklaste kogu rühmakäitumine ühtib nende käitumisega, kes kuuluvad konkreetselt viide rühma. Siiski teame, et esimene järeldus ei vasta tõele ja see võib tekitada kahtlusi teise paikapidavuses. Seega Joonisel 5.1b näidatud valim ei ole esinduslik, kuna see ei kajasta antud üldkogumi omaduse (sageli nn. parameeter ) vastavalt selle tegelikule jaotusele. Selline näidis väidetavalt on poole nihkunud viie rühma liikmed või nihkunud suunas kõik muud rühma kuulumise mudelid. Sellise kallutatud valimi põhjal teeme üldkogumi kohta tavaliselt ekslikke järeldusi.
Seda võib kõige ilmekamalt näidata katastroof, mis tabas 1930. aastatel ajakirja Literary Digest, mis korraldas valimistulemuste kohta avaliku arvamuse küsitluse. Literary Digest oli perioodiline väljaanne, mis kordustrükkis ajalehtede juhtkirju ja muid avalikku arvamust kajastavaid materjale; see ajakiri oli sajandi alguses väga populaarne. Alates 1920. aastast korraldas ajakiri laiaulatusliku üleriigilise küsitluse, mille käigus saadeti enam kui miljonile inimesele posti teel hääletussedelid, paludes neil märkida oma lemmikkandidaat eelseisvatel presidendivalimistel. Ajakirja küsitlustulemused olid mitu aastat nii täpsed, et septembris tehtud küsitlus näis muutvat novembris toimunud valimised ebaoluliseks. Ja kuidas saab nii suure valimi puhul viga tekkida? 1936. aastal aga just nii läks: suure häälteenamusega (60:40) ennustati võitu vabariiklaste kandidaadile Alf Landonile. Landon kaotas valimistel puudega inimesele - Franklin D. Roosevelt – peaaegu sama tulemusega, millega ta oleks pidanud võitma. Ajakirja Literary Digest usaldusväärsus sai nii tõsiselt kannatada, et ajakiri kadus peagi pärast seda. Mis juhtus? See on väga lihtne: Digesti küsitluses kasutati kallutatud valimit. Postkaarte saadeti inimestele, kelle nimed olid välja võetud kahest allikast: telefonikataloogidest ja autode registreerimisnimekirjadest. Ja kuigi see valikumeetod ei erinenud varem palju teistest meetoditest, olid asjad hoopis teisiti nüüd, 1936. aasta suure depressiooni ajal, mil vähem jõukad valijad, Roosevelti kõige tõenäolisem toetaja, ei saanud endale lubada telefoni omamist, rääkimata auto. Seega oli Digesti küsitluses kasutatud valim kaldu nende poole, kes olid kõige tõenäolisemalt vabariiklased, kuid siiski on üllatav, et Rooseveltil läks nii hästi.
Kuidas seda probleemi lahendada? Tulles tagasi meie näite juurde, võrdleme joonisel 5.1b olevat näidist joonisel 5.1c oleva valimiga. Viimasel juhul valitakse analüüsiks ka kuuendik üldkogumist, kuid iga põhipopulatsioonitüüp on valimis esindatud sellises proportsioonis, milles ta on esindatud kogu üldkogumis. Selline valim näitab, et iga kuue täiskasvanud Ameerika elanik kuulub ühte poliitilisse gruppi, üks kuuest kuulub kahte jne. Selline valim paljastaks ka muid erinevusi liikmete vahel, mis võivad olla korrelatsioonis osalemisega erinevates rühmades. Seega on joonisel 5.1c esitatud valim vaadeldava populatsiooni representatiivne valim.
Muidugi on seda näidet lihtsustatud vähemalt kahel äärmiselt olulisel moel. Esiteks on enamik politolooge huvitavaid populatsioone mitmekesisemad kui illustreeritud. Inimesed, dokumendid, valitsused, organisatsioonid, otsused jne. erinevad üksteisest mitte ühe, vaid palju suurema hulga tunnuste poolest. Seega peaks esindusvalim olema selline, et igaüks peamisi valdkondi, mis teistest erines, oli esitatakse proportsionaalselt selle osaga kogusummas. Teiseks on olukord, kus mõõta soovitavate muutujate või atribuutide tegelik jaotus pole ette teada, palju levinum kui vastupidine – seda ei pruugitud olla mõõdetud varasemal loendusel. Seega tuleb esinduslik valim kujundada nii, et see kajastaks täpselt olemasolevat jaotust isegi siis, kui me ei saa selle kehtivust otseselt hinnata. Valimi moodustamise protseduuril peab olema sisemine loogika, mis suudab meid veenda, et kui saaksime valimit võrrelda loendusega, oleks see tõepoolest esinduslik.
Teadlased kasutavad statistilisi meetodeid, et anda võimalus täpselt kajastada antud populatsiooni keerulist korraldust ja olla kindel, et pakutud protseduurid seda suudavad. Samal ajal toimivad nad kahes suunas. Esiteks otsustavad teadlased teatud reeglite (sisemise loogika) abil, milliseid konkreetseid objekte uurida ja mida konkreetsesse valimisse täpselt kaasata. Teiseks otsustavad nad väga erinevaid reegleid kasutades, kui palju objekte valida. Me ei hakka neid arvukaid reegleid üksikasjalikult uurima, vaid käsitleme ainult nende rolli riigiteaduste uuringutes. Alustame oma kaalumist esindusliku valimi moodustavate objektide valimise strateegiatega.
Esinduslikkuse mõiste esineb sageli statistilises aruandluses ning kõnede ja aruannete koostamisel. Ilma selleta on võib-olla raske ette kujutada igasugust teabe esitamist.
Esinduslikkus - mis see on?
Esinduslikkus peegeldab seda, mil määral vastavad valitud objektid või osad selle andmestiku sisule ja tähendusele, millest need valiti.
Muud määratlused
Esinduslikkuse mõistet saab arendada erinevates kontekstides. Kuid oma tähenduses on esinduslikkus üldkogumi hulgast valitud üksuste tunnuste ja omaduste vastavus, mis kajastavad täpselt kogu üldandmebaasi kui terviku omadusi.
Samuti defineeritakse informatsiooni esinduslikkust kui valimiandmete võimet esitada üldkogumi parameetreid ja omadusi, mis on läbiviidava uurimistöö seisukohalt olulised.
Esinduslik näidis
Valimi moodustamise põhimõte on valida kõige olulisem ja kajastada täpselt kogu andmekogumi omadusi. Selleks kasutatakse erinevaid meetodeid, mis võimaldavad saada täpseid tulemusi ja üldist ideed, kasutades ainult valikulisi materjale, mis kirjeldavad kõigi andmete kvaliteeti.
Seega ei ole vaja kogu materjali uurida, pigem tuleb arvestada valimi esinduslikkusega. Mis see on? See on üksikute andmete valik, et saada ülevaade teabe kogumassist.
Olenevalt meetodist eristatakse neid tõenäosuslikeks ja mittetõenäosulisteks. Tõenäosus on valim, mis tehakse kõige olulisemate ja huvitavamate andmete arvutamisel, mis on üldkogumi edasised esindajad. See on tahtlik või juhuslik valik, mis on siiski sisuga põhjendatud.
Mittetõenäosus on üks juhusliku valimi tüüpe, mis koostatakse tavalise loterii põhimõttel. Sellisel juhul ei võeta arvesse sellise valimi koostaja arvamust. Kasutatakse ainult pime joonistamist.
Tõenäosuse valim
Tõenäosusvalimi võib jagada ka mitut tüüpi:
- Üks lihtsamaid ja arusaadavamaid põhimõtteid on mitteesinduslik valim. Näiteks kasutatakse seda meetodit sageli sotsiaalsete uuringute läbiviimisel. Sel juhul ei valita küsitluses osalejaid massist välja mingi kindla kriteeriumi alusel ning infot saadakse esimeselt 50 inimeselt, kes selles osalesid.
- Eesmärgipärased valimid erinevad selle poolest, et nende valikul on mitmeid nõudeid ja tingimusi, kuid need tuginevad siiski juhusele, ilma et oleks eesmärk saavutada head statistikat.
- Kvoodi valim on mittetõenäosuse valimi teine variant, mida sageli kasutatakse suurte andmekogumite uurimiseks. Selle jaoks kasutatakse palju tingimusi ja norme. Valitakse objektid, mis peavad neile vastama. Ehk siis sotsiaaluuringu näitel võib eeldada, et küsitletakse 100 inimest, kuid statistilise aruande koostamisel arvestatakse vaid teatud hulga kehtestatud nõuetele vastavate inimeste arvamusi.
Tõenäosusnäidised
Tõenäosusvalimite jaoks arvutatakse välja hulk parameetreid, millele valimis olevad objektid vastavad, ja nende hulgast saab erinevatel viisidel valida täpselt need faktid ja andmed, mis esitatakse valimiandmete esinduslikuna. Need nõutavate andmete arvutamise meetodid võivad olla:
- Lihtne juhuslik valim. See seisneb selles, et valitud segmendi hulgast valitakse vajalik kogus andmeid täiesti juhusliku loteriimeetodi abil, mis on esinduslik valim.
- Süstemaatiline ja juhuslik valim võimaldab luua süsteemi vajalike andmete arvutamiseks juhuslikult valitud segmendi põhjal. Seega, kui esimene juhuslik arv, mis näitab kogupopulatsioonist valitud andmete seerianumbrit, on 5, siis järgmised andmed, mis valitakse, võivad olla näiteks 15, 25, 35 jne. See näide selgitab selgelt, et isegi juhuslik valik võib põhineda vajalike sisendandmete süstemaatilistel arvutustel.
Tarbija näidis
Sisukas valim on meetod, mis hõlmab iga üksiku segmendi vaatlemist ja selle hinnangu põhjal üldandmebaasi omadusi ja omadusi kajastava populatsiooni loomist. Nii kogutakse suurem hulk andmeid, mis vastavad esindusliku valimi nõuetele. On võimalik hõlpsasti valida mitu valikut, mida koguarvusse ei kaasata, ilma et kaotataks valitud andmete kvaliteeti, mis esindavad kogu populatsiooni. Nii tehakse kindlaks õppetulemuste esinduslikkus.
Näidissuurus
Mitte viimane probleem, millega tuleb tegeleda, ei ole valimi suurus, et olla üldkogumit esindav. Valimi suurus ei sõltu alati üldkogumi allikate arvust. Valimipopulatsiooni esinduslikkus sõltub aga otseselt sellest, kui mitmeks segmendiks tulemus lõpuks jagada. Mida rohkem selliseid segmente, seda rohkem andmeid tõhusasse valimisse jõuab. Kui tulemused nõuavad üldist tähistust ja ei nõua spetsiifikat, siis vastavalt muutub valim väiksemaks, kuna detailidesse laskumata esitatakse teave pealiskaudsemalt, mis tähendab, et selle lugemine on üldine.
Esinduslikkuse eelarvamuse kontseptsioon
Representatiivsuse viga on spetsiifiline lahknevus üldkogumi tunnuste ja valimiandmete vahel. Mis tahes valimiuuringu läbiviimisel on võimatu saada absoluutselt täpseid andmeid, nagu üldiste populatsioonide täieliku uuringu ja valimi puhul, mida esindab ainult osa teabest ja parameetritest, samas kui üksikasjalikum uuring on võimalik ainult kogu populatsiooni uurimisel. Seetõttu on mõned vead ja vead vältimatud.
Vigade tüübid
Esindusliku valimi koostamisel ilmnevad mõned vead:
- Süstemaatiline.
- Juhuslik.
- Tahtlik.
- Tahtmatu.
- Standard.
- Piirang.
Juhuslike vigade ilmnemise põhjuseks võib olla üldkogumi uurimise katkendlikkus. Tavaliselt on esinduslikkuse juhuslik viga suuruselt ja olemuselt ebaoluline.
Süstemaatilised vead tekivad aga siis, kui rikutakse üldkogumi andmete valimise reegleid.
Keskmine viga on erinevus valimi ja põhipopulatsiooni keskmiste väärtuste vahel. See ei sõltu valimi ühikute arvust. See on pöördvõrdeline.Siis mida suurem on maht, seda väiksem on keskmine viga.
Piirviga on suurim võimalik erinevus võetud proovi keskmiste väärtuste ja kogupopulatsiooni vahel. Sellist viga iseloomustatakse kui võimalike vigade maksimumi nende esinemise antud tingimustes.
Esinduslikkuse tahtlikud ja tahtmatud vead
Andmete kallutatuse vead võivad olla tahtlikud või tahtmatud.
Siis on tahtlike vigade esinemise põhjusteks lähenemine andmete valikule trendide määramise meetodil. Tahtmatud vead tekivad valimivaatluse koostamise ja esindusliku valimi moodustamise etapis. Selliste vigade vältimiseks on vaja valikuüksuste loendite jaoks luua hea diskreetimisraam. See peab olema täielikult kooskõlas valimi võtmise eesmärkidega, olema usaldusväärne ja hõlmama kõiki uuringu aspekte.
Kehtivus, usaldusväärsus, esinduslikkus. Vea arvutamine
Aritmeetilise keskmise (M) esindusvea (Mm) arvutamine.
Standardhälve: valimi suurus (>30).
Representatiivsuse viga (MR) ja (P): valimi suurus (n>30).
Juhul, kui peate uurima üldkogumit, kus valimi suurus on väike ja alla 30 ühiku, on vaatluste arv ühe ühiku võrra väiksem.
Vea suurus on otseselt võrdeline valimi suurusega. Teabe esinduslikkust ja täpse prognoosi tegemise võimalikkuse astme arvutamist peegeldab teatud maksimumvea väärtus.
Esindussüsteemid
Teabe esitamise hindamisel ei kasutata mitte ainult esinduslikku valimit, vaid teabe saaja ise kasutab esindussüsteeme. Seega töötleb aju mõnda, luues esindusliku valimi kogu infovoost, et kvalitatiivselt ja kiiresti hinnata esitatud andmeid ning mõista probleemi olemust. Vastake küsimusele: "Esinduslikkus - mis see on?" - inimteadvuse skaalal on see üsna lihtne. Selleks kasutab aju kõike, mis võimalik, olenevalt sellest, millist infot on vaja üldisest voost eraldada. Seega eristavad nad:
- Visuaalne esitussüsteem, kus on kaasatud silma visuaalse tajumise organid. Inimesi, kes sellist süsteemi sageli kasutavad, nimetatakse visuaalseteks õppijateks. Selle süsteemi abil töötleb inimene piltidena saadud teavet.
- Auditoorne esindussüsteem. Peamine organ, mida kasutatakse, on kuulmine. See süsteem töötleb helifailide või kõne kujul edastatavat teavet. Inimesi, kes tajuvad teavet kuulmise järgi paremini, nimetatakse kuulmisõppijateks.
- Kinesteetiline esitussüsteem on infovoo töötlemine, tajudes seda haistmis- ja kombamiskanalite kaudu.
- Digitaalset esitussüsteemi kasutatakse koos teistega väljastpoolt tuleva teabe vastuvõtmise vahendina. saadud andmete tajumine ja mõistmine.
Niisiis, esinduslikkus - mis see on? Lihtne valik komplektist või terviklik protseduur teabe töötlemisel? Võime kindlalt väita, et esinduslikkus määrab suuresti meie ettekujutuse andmevoogudest, aidates eraldada sellest kõige kaalukamad ja olulisemad.
Hästi läbimõeldud uuringu üks põhikomponente on valimi määratlemine ja esindusliku valimi määratlemine. See on nagu koogi näide. Lõppude lõpuks ei pea te kogu magustoitu ära sööma, et selle maitset mõista? Piisab väikesest osast.
Niisiis, kook on elanikkonnast (st kõik küsitluses osalemiseks sobivad vastajad). Seda saab geograafiliselt väljendada, näiteks ainult Moskva piirkonna elanikke. Sugu – ainult naised. Või on vanusepiirangud – üle 65-aastased venelased.
Rahvaarvu arvutamine on keeruline: selleks peavad olema rahvaloenduse või esialgsete hindamisuuringute andmed. Seetõttu "hinnatakse" tavaliselt üldpopulatsiooni ja arvutatakse saadud arvu põhjal näidispopulatsioon või näidis.
Mis on esinduslik valim?
Näidis– see on selgelt määratletud vastajate arv. Selle struktuur peaks valiku põhiomaduste poolest võimalikult palju ühtima üldpopulatsiooni struktuuriga.
Näiteks kui potentsiaalseteks vastajateks on kogu Venemaa elanikkond, kus 54% on naised ja 46% mehed, siis peaks valim sisaldama täpselt sama protsenti. Kui parameetrid langevad kokku, võib valimit nimetada esinduslikuks. See tähendab, et ebatäpsused ja vead uuringus on viidud miinimumini.
Valimi suurus määratakse täpsuse ja ökonoomsuse nõudeid arvestades. Need nõuded on üksteisega pöördvõrdelised: mida suurem on valimi suurus, seda täpsem on tulemus. Veelgi enam, mida suurem on täpsus, seda rohkem kulub uuringu läbiviimiseks. Ja vastupidi, mida väiksem on valim, seda vähem kulusid see maksab, seda ebatäpsemalt ja juhuslikumalt reprodutseeritakse üldkogumi omadusi.
Seetõttu leiutasid sotsioloogid valiku mahu arvutamiseks valemi ja lõid spetsiaalne kalkulaator:
Usalduse tõenäosus Ja usaldusviga
Mida tähendavad tingimused " usalduse tõenäosus"Ja" usaldusviga"? Usalduse tõenäosus on mõõtmise täpsuse näitaja. Ja usaldusviga on võimalik viga uurimistulemustes. Näiteks rohkem kui 500 00 inimesega (oletame, et nad elavad Novokuznetskis) moodustab valimi 384 inimest usalduse tõenäosusega 95% ja veaga 5% VÕI (usaldusvahemikuga 95±5 %).
Mis sellest järeldub? Sellise valimiga (384 inimest) 100 uuringu läbiviimisel jäävad 95 protsendil juhtudest saadud vastused statistika seaduspärasuste järgi ±5% piiresse esialgsest. Ja me saame representatiivse valimi minimaalse statistilise vea tõenäosusega.
Pärast valimi suuruse arvutamist saate küsimustiku paneeli demoversioonis vaadata, kas vastajaid on piisavalt. Lisateavet paneelküsitluse läbiviimise kohta saate.
Valimi esinduslikkus
| Parameetri nimi | Tähendus |
| Artikli teema: | Valimi esinduslikkus |
| Rubriik (temaatiline kategooria) | Psühholoogia |
Proovide võtmise nõuded
Valimile kohaldatakse mitmeid kohustuslikke nõudeid, mille määravad ennekõike uuringu eesmärgid ja eesmärgid. Katse planeerimisel tuleks arvesse võtta nii valimi suurust kui ka mitmeid selle omadusi. Seega on psühholoogilistes uuringutes nõue oluline ühtsus proovid. See tähendab, et psühholoog, kes uurib näiteks noorukeid, ei saa samasse valimisse kaasata täiskasvanuid. Vastupidi, vanuselõikude meetodil tehtud uuring eeldab põhimõtteliselt erinevas vanuses subjektide olemasolu. Samas tuleb sel juhul jälgida valimi homogeensust, kuid teiste kriteeriumide järgi, eelkõige nagu vanus ja sugu. Homogeense valimi moodustamise aluseks võivad uuringu eesmärkidest lähtuvalt olla erinevad tunnused, nagu intelligentsuse tase, rahvus, teatud haiguste puudumine jne.
Üldises statistikas on kontseptsioon kordas Ja mittekorduv proovid ehk teisisõnu proovid koos tagastamisega ja ilma. Näitena on reeglina antud konteinerist võetud palli valik. Proovivõtu tagasivõtmise korral tagastatakse iga valitud pall konteinerisse ja seetõttu tuleb see uuesti valida. Mittekorduva valiku korral pannakse kord valitud pall kõrvale ja ei saa enam valikus osaleda. Psühholoogilises uurimistöös võib sedasorti näidisuuringu korraldamise meetoditele leida analooge, kuna sageli peab psühholoog samu subjekte sama tehnikaga mitu korda testima. Veelgi enam, rangelt võttes korratakse sel juhul testimisprotseduuri. Täieliku koostise identsusega katsealuste valimil on korduvate uuringute korral alati mõningaid erinevusi kõikidele inimestele omase funktsionaalse ja vanusega seotud varieeruvuse tõttu. Protseduuri iseloomu tõttu korratakse sellist näidist, kuigi mõiste tähendus on siin ilmselgelt erinev kui pallide puhul.
Oluline on rõhutada, et kõik nõuded mis tahes valimile taanduvad asjaolule, et selle põhjal peab psühholoog saama kõige täielikuma ja moonutamata teabe selle üldkogumi omaduste kohta, millest see valim võeti. Teisisõnu, valim peaks võimalikult täielikult kajastama uuritava üldkogumi omadusi.
Eksperimentaalse valimi koosseis peaks esindama (modelleerima) üldpopulatsiooni, kuna eksperimendis saadud järeldused kantakse eeldatavasti üle kogu populatsioonile. Sel põhjusel peab proovil olema eriline kvaliteet - esinduslikkus, võimaldades sellest tehtud järeldusi laiendada kogu elanikkonnale.
Valimi esinduslikkus on väga oluline, kuid objektiivsetel põhjustel on seda äärmiselt raske säilitada. Seega on üldteada tõsiasi, et 70–90% kõigist inimkäitumise psühholoogilistest uuringutest viidi USA-s 20. sajandi 60. aastatel läbi kolledži üliõpilaste ainetega, kellest enamiku moodustasid üliõpilaspsühholoogid. Loomadega tehtud laboratoorsetes uuringutes on kõige levinum uurimisobjekt rotid. Sel põhjusel pole juhus, et psühholoogiat nimetati varem "teise kursuse õpilaste ja valgete rottide teaduseks". Kolledži psühholoogiatudengid moodustavad vaid 3% USA kogu elanikkonnast. On ilmne, et üliõpilaste valim ei ole esinduslik mudelina, mis pretendeerib esindama kogu riigi elanikkonda.
Esindaja proovide võtmine või, nagu öeldakse, esindaja Valim on valim, milles üldkogumi kõik põhitunnused on esitatud ligikaudu samas proportsioonis ja sama sagedusega, millega antud tunnus esineb antud üldkogumis. Teisisõnu, esinduslik valim on väiksem, kuid täpne üldkogumi mudel, mida see peegeldab. Kui valim on esinduslik, võib selle valimi uurimisel põhinevaid järeldusi põhjendatult eeldada kogu populatsiooni kohta. Sellist tulemuste jaotust nimetatakse tavaliselt üldistatavus.
Ideaalis peaks esinduslik valim olema selline, et kõik psühholoogi poolt uuritud põhiomadused, omadused, isiksuseomadused jne. oleks selles esindatud proportsionaalselt samade tunnustega üldpopulatsioonis. Nende nõuete kohaselt peab valimi moodustamise protseduuril olema sisemine loogika, mis suudab veenda uurijat, et võrreldes üldkogumiga on see tõepoolest esinduslik.
Oma spetsiifilises tegevuses toimib psühholoog järgmiselt: moodustab üldpopulatsiooni sees alarühma (valimi), uurib seda valimit üksikasjalikult (teeb sellega eksperimentaalset tööd) ja seejärel, kui statistilise analüüsi tulemused seda võimaldavad, laiendab leide. kogu elanikkonnale. Need on prooviga psühholoogi töö peamised etapid.
Psühholoogiks pürgija peab meeles pidama sageli korduvat viga: kui ta kogub andmeid mis tahes meetodil ja mis tahes allikast, on tal alati kiusatus üldistada oma järeldusi kogu elanikkonnale. Sellise vea vältimiseks ei pea te omama ainult tervet mõistust, vaid eelkõige valdama hästi matemaatilise statistika põhimõisteid.
Valimi representatiivsus - mõiste ja liigid. Kategooria "Valimi representatiivsus" klassifikatsioon ja tunnused 2017, 2018.