Проста случайна извадка
Проста случайна извадка е подмножество от статистическа съвкупност, в която всеки член на подмножеството има еднаква вероятност да бъде избран. Под обикновена случайна извадка се разбира непредубедено представяне на група.
Пример за обикновена случайна извадка са имената на 25 служители, избрани от шапка от компания от 250 служители. В този случай населението е всичките 250 служители, а извадката е случайна, защото всеки служител има равен шанс да бъде избран. Случайното вземане на проби се използва в науката за провеждане на рандомизирани контролни тестове или за заслепени експерименти.
Не съществува по-лесен метод за извличане на извадка от по-голяма популация от обикновеното произволно вземане на проби. Избирането на случаите напълно на случаен принцип от по-голямата популация също води до извадка, която е представителна за изследваната група.
01:16Проста случайна извадка
Разбиране на проста случайна извадка
Изследователите могат да създадат обикновена случайна извадка, използвайки няколко метода. С лотарийния метод всеки член от популацията получава номер, след което числата се избират на случаен принцип.
Примерът, в който имената на 25 служители от 250 са избрани от шапка, е пример за лотарийния метод на работа. На всеки от 250 служители ще бъде назначено число между 1 и 250, след което 25 от тези числа ще бъдат избрани на случаен принцип.
Тъй като индивидите, които съставляват подмножеството на по-голямата група, се избират на случаен принцип, всеки индивид в множеството от голяма популация има еднаква вероятност да бъде избран. Това създава в повечето случаи балансирано подмножество, което носи най-голям потенциал за представяне на по-голямата група като цяло, без всякакво пристрастие.
За по-големи популации методът на ръчна лотария може да бъде доста труден. Изборът на произволна извадка от голяма популация обикновено изисква компютърно генериран процес, при който се използва същата методология като метода на лотарията, само присвояването на броя и последващите селекции се извършват от компютри, а не от хора.
Стая за грешка
С обикновена случайна извадка трябва да има място за грешка, представена от плюс и минус отклонение (грешка в извадката). Например, ако в същата гимназия трябваше да се направи проучване, за да се определи колко ученици са левичари, при случайна извадка може да се определи, че осем от 100-те включени в извадката са левичари. Изводът би бил, че 8% от студентското население на гимназията са ляворъки, когато всъщност средната световна стойност ще бъде по-близка до 10%.
Същото е вярно независимо от предмета. Проучване за процента от студентската популация, която има зелени очи или е физически неработоспособна, би довела до висока математическа вероятност, базирана на обикновено случайно проучване, но винаги с отклонение плюс или минус. Единственият начин да се постигне 100% точност е да се изследват всички 1000 студенти, което, докато е възможно, би било непрактично.
Ключови заведения
- Простата случайна извадка взема малка, произволна част от цялото население, за да представи целия набор от данни, където всеки член има еднаква вероятност да бъде избран.
- Изследователите могат да създадат обикновена случайна извадка, използвайки методи като лотарии или произволни тегления.
- Грешка в извадката може да възникне с обикновена случайна извадка, ако извадката не завърши точно, отразявайки популацията, която трябва да представлява.
Проста случайна срещу стратифицирана случайна извадка
Простите случайни проби и стратифицираните случайни проби са и статистически инструменти за измерване. Проста случайна извадка се използва за представяне на цялата съвкупност от данни. Стратифицирана произволна извадка разделя популацията на по-малки групи или слоеве въз основа на споделените характеристики.
За разлика от обикновените случайни проби, стратифицираните случайни проби се използват с популации, които могат лесно да бъдат разбити на различни подгрупи или подгрупи. Тези групи се базират на определени критерии, след което на случаен принцип избират елементи от всяка пропорционална на размера на групата спрямо броя на населението.
Този метод на вземане на проби означава, че ще има подбор от всяка различна група - чийто размер се основава на пропорцията му към цялото население. Но изследователите трябва да гарантират, че слоевете не се припокриват. Всяка точка от населението трябва да принадлежи само на един слой, така че всяка точка е взаимно изключваща се. Припокриването на слоевете би увеличило вероятността да бъдат включени някои данни, като по този начин се изкриви извадката.
Предимства на прости случайни проби
Лесността на използване представлява най-голямото предимство на простото произволно вземане на проби. За разлика от по-сложните методи за вземане на проби, като стратифицирана случайна извадка и вероятностна извадка, не е необходимо да се раздели популацията на подгрупи или да се предприемат други допълнителни стъпки, преди да се изберат произволно членове на популацията.
Под обикновена случайна извадка се разбира непредубедено представяне на група. Счита се за справедлив начин за избор на извадка от по-голяма популация, тъй като всеки член от населението има равен шанс да бъде избран.
Въпреки че простото произволно вземане на проби е предназначено да бъде безпристрастен подход за изследване, може да възникне пристрастие при подбор на извадка. Когато набор от извадки от по-голямата популация не е достатъчно приобщаващ, представянето на пълната популация е изкривено и изисква допълнителни техники за вземане на проби.
Недостатъци на прости случайни проби
Грешка в извадката може да възникне с обикновена случайна извадка, ако извадката не завърши точно, отразявайки популацията, която трябва да представлява. Например, в нашата проста произволна извадка от 25 служители, би било възможно да се извлекат 25 мъже, дори ако населението се състои от 125 жени и 125 мъже.
Поради тази причина простото произволно вземане на проби се използва по-често, когато изследователят знае малко за популацията. Ако изследователят знаеше повече, би било по-добре да използва различна техника на вземане на проби, като стратифицирана случайна извадка, която помага да се отчетат разликите в популацията, като възраст, раса или пол. Други недостатъци включват факта, че за вземане на проби от големи популации процесът може да отнеме време и да струва скъпо в сравнение с други методи.
Сравнете инвестиционни сметки Име на доставчика Описание Разкриване на рекламодатели × Офертите, които се появяват в тази таблица, са от партньорства, от които Investopedia получава компенсация.