ОСНОВНЫЕ СПОСОБЫ ФОРМИРОВАНИЯ ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ
Поможем написать любую работу на аналогичную тему
Результаты выборочного наблюдения, размер ошибки выборки и методы ее определения зависят от способа и метода формирования выборочной совокупности.
Существует два МЕТОДА ОТБОРА единиц из генеральной совокупности в выборочную: бесповторный и повторный.
БЕСПОВТОРНЫМ называется такой отбор, при котором попавшая в выборку единица не возвращается в совокупность, из которой осуществляется дальнейший отбор.
При ПОВТОРНОМ ОТБОРЕ попавшая в выборку единица после регистрации наблюдаемых признаков возвращается в исходную (генеральную) совокупность.
МЕТОД ОТБОРА определяет возможность продолжения участия отобранной единицы в процедуре отбора.
СПОСОБ ОТБОРА – это конкретный механизм или процедура выборки единиц из генеральной совокупности.
Различают четыре вида (способа) формирования выборочной совокупности:
Ø случайный (собственно случайный);
Ø серийный (гнездовой).
СЛУЧАЙНЫЙ ОТБОР. При этом способе отбора единицы из генеральной
совокупности выбираются наугад, без каких- либо элементов системности.
Технически собственно случайный отбор производится методом жеребьевки или
по таблице случайных чисел.
Собственно – случайный отбор может быть как повторным, так и бесповторным.
МЕХАНИЧЕСКИЙ ОТБОР . Применяется в тех случаях, когда генеральная
совокупность, каким – либо образом упорядочена ( по алфавиту, по табельным
номерам, по адресам и т. п.). Для проведения такой выборки устанавливается
пропорция отбора, например, каждая десятая единица, каждая 50-я единица.
ТИПИЧЕСКАЯ ВЫБОРКА используется в тех случаях, когда единицы генеральной совокупности можно разбить на несколько типических групп. При обследовании населения такими группами могут быть социальные группы, возрастные или образовательные; при обследовании предприятий – группы по формам собственности, по отраслям и т. д.
Отбор единиц для исследования производится собственно случайным или механическим способом.
СЕРИЙНЫЙ ОТБОР. Отбору подлежат не отдельные единицы совокупности, а целые группы (гнезда, серии), отобранные собственно случайным или механическим способом.
Источник
Способы формирования выборочной совокупности
В статистике применяются различные способы формирования выборочных совокупностей, что обусловливается задачами исследования и зависит от специфики объекта изучения.
Основным условием проведения выборочного обследования является предупреждение возникновения систематических ошибок, возникающих вследствие нарушения принципа равных возможностей попадания в выборку каждой единицы генеральной совокупности. Предупреждение систематических ошибок достигается в результате применения научно обоснованных способов формирования выборочной совокупности.
Существуют следующие способы отбора единиц из генеральной совокупности:
1) индивидуальный отбор — в выборку отбираются отдельные единицы;
2) групповой отбор — в выборку попадают качественно однородные группы или серии изучаемых единиц;
3) комбинированный отбор — это комбинация индивидуального и группового отбора.
Способы отбора определяются правилами формирования выборочной совокупности.
Выборка может быть:
- собственно-случайная состоит в том, что выборочная совокупность образуется в результате случайного (непреднамеренного) отбора отдельных единиц из генеральной совокупности. При этом количество отобранных в выборочную совокупность единиц обычно определяется исходя из принятой доли выборки. Доля выборки есть отношение числа единиц выборочной совокупности n к численности единиц генеральной совокупности N, т.е.
- механическая состоит в том, что отбор единиц в выборочную совокупность производится из генеральной совокупности, разбитой на равные интервалы (группы). При этом размер интервала в генеральной совокупности равен обратной величине доли выборки. Так, при 2%-ной выборке отбирается каждая 50-я единица (1:0,02), при 5%-ной выборке — каждая 20-я единица (1:0,05) и т.д. Таким образом, в соответствии с принятой долей отбора, генеральная совокупность как бы механически разбивается на равновеликие группы. Из каждой группы в выборку отбирается лишь одна единица.
- типическая – при которой генеральная совокупность вначале расчленяется на однородные типические группы. Затем из каждой типической группы собственно-случайной или механической выборкой производится индивидуальный отбор единиц в выборочную совокупность. Важной особенностью типической выборки является то, что она дает более точные результаты по сравнению с другими способами отбора единиц в выборочную совокупность;
- серийная — при которой генеральную совокупность делят на одинаковые по объему группы — серии. В выборочную совокупность отбираются серии. Внутри серий производится сплошное наблюдение единиц, попавших в серию;
- комбинированная — выборка может быть двухступенчатой. При этом генеральная совокупность сначала разбивается на группы. Затем производят отбор групп, а внутри последних осуществляется отбор отдельных единиц.
В статистике различают следующие способы отбора единиц в выборочную совокупность:
- одноступенчатая выборка — каждая отобранная единица сразу же подвергается изучению по заданному признаку (собственно-случайная и серийная выборки);
- многоступенчатая выборка — производят подбор из генеральной совокупности отдельных групп, а из групп выбираются отдельные единицы (типическая выборка с механическим способом отбора единиц в выборочную совокупность).
Источник
Механический способ формирования выборочной совокупности
1.1.2. ВЫБОРОЧНЫЙ МЕТОД НАБЛЮДЕНИЯ.
СПОСОБЫ ФОРМИРОВАНИЯ ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ
Применение выборочного метода наблюдения включает следующие этапы:
определение генеральной совокупности и единиц наблюдения, обладающих первичной информацией, необходимой для решения задач обследования;
создание основы выборки;
формирование выборочной совокупности путем отбора элементов основы;
распространение собранных по выборке данных на генеральную совокупность.
Последний этап зависит от примененного способа отбора элементов в выборку и используемой формулы оценивания характеристик генеральной совокупности по данным выборки.
В статистической практике выборки извлекаются из конечных списочных основ. Однако единица основы, единица отбора и единица наблюдения могут отличаться. Например, это обычная ситуация при обследованиях населения и сельскохозяйственного сектора.
При рассмотрении любой схемы извлечения выборки должны быть учтены два фактора:
а) использовалась или нет вероятностная процедура;
б) наличие или отсутствие объективности в действиях специалиста, формирующего выборку.
Смысл объективности ясен и однозначен: любой специалист, производящий отбор, получил бы ту же самую выборку, т.е. выборку с теми же самыми свойствами. Субъективность означает, что специалисту, производящему отбор, позволено опираться на собственное суждение или интуицию относительно того, что является «хорошей» выборкой.
Рассматривая каждый из этих факторов на двух уровнях, можно выделить четыре типа выборок:
Роль, которую
играет специалист, осуществляющий отбор
Процедура отбора
Вероятностная
Невероятностная
Объективная
Выборки, сформированные вероятностным (случайным) образом
Выборки, сформированные на основе направленного отбора
Субъективная
Выборки, сформированные квазислучайным образом
Выборки, сформированные на основе суждения эксперта
В статистической практике используются все четыре типа выборок. Однако обычно отдают предпочтение вероятностным (случайным) выборкам как наиболее объективным, поскольку имеется хорошо обоснованная теория, позволяющая понимать поведение таких выборок и оценивать их свойства (качество) отображения характеристик всей совокупности. Свойства и объективная ценность других выборок известны в меньшей мере.
Имеются два типа выборок, основывающихся на вероятностном способе отбора: выборки, отбираемые по объективным правилам вероятностного (случайного) отбора, и выборки, отбираемые, строго говоря, не по этим правилам (квазислучайные). Материалы сборника содержат значительное число примеров использования в статистической практике объективных вероятностных выборок. Одно из наиболее ценных качеств вероятностных выборок состоит в том, что можно оценить точность получаемых результатов по данным самой выборки.
В теории выборочных обследований рассматриваются выборки, извлеченные из совокупностей (основ выборки), содержащих некоторое конечное число единиц N . Эти единицы различимы между собой и число различных выборок объема n , которые могут быть извлечены из списка N единиц, равно числу сочетаний .
В выборочных статистических обследованиях в целях расчета параметров совокупности основное внимание направлено на изучение определенных свойств единиц, которые измеряются и фиксируются в процессе наблюдения для каждой единицы, включенной в выборку. Эти свойства называют признаками.
Хотя выборка используется для многих целей, обычно представляют интерес четыре характеристики совокупности:
среднее значение признака (например, среднее число занятых на одном предприятии);
суммарное значение признака (например, выпуск продукции предприятиями промышленности);
отношение двух суммарных или средних значений (например, отношение стоимости ликвидных активов к общей стоимости активов);
доля единиц в совокупности, относящихся к некоторой определенной группе (например, доля промышленных предприятий, оказывающих платные услуги населению) или обладающих определенным значением признака.
Главным вопросом методологии выборочного наблюдения является обеспечение приемлемого уровня ошибок получаемых значений характеристик совокупности, в том числе по требуемым разрезам, например, отраслям экономики, формам собственности и регионам России.
Полученные в результате выборочного наблюдения характеристики практически всегда несколько отличаются от характеристик генеральной совокупности. Эти отличия называются ошибками выборки (или репрезентативности) , которые могут быть систематическими или случайными.
Систематические ошибки имеют место в том случае, когда нарушен принцип случайности отбора и в выборку попали единицы, обладающие какими-либо свойствами, не характерными для всех единиц генеральной совокупности. Случайные ошибки обусловлены тем обстоятельством, что даже при тщательной организации выборка не может в точности воспроизвести генеральную совокупность. В отличие от ошибок систематических, случайные ошибки являются вполне допустимыми, если они малы и могут быть оценены статистически.
Для измерения ошибки выборки, а также сравнения двух оценок, т.е. выявления более эффективной оценки, используют средний квадрат ошибки оценки (СКО), который измеряет ошибку относительно оцениваемого параметра совокупности:
символ, заменяющий выражение «математическое ожидание величины»;
оценка некоторой характеристики совокупности , получаемая согласно некоторой схеме отбора и примененной формуле оценивания;
математическое ожидание — среднее значение, взятое по всем возможным выборкам;
смещение оценки;
дисперсия оценки.
Таким образом, СКО является критерием достоверности оценки, который характеризует величину отклонений от истинного значения характеристики совокупности .
Поскольку на практике трудно проследить, чтобы оценки не давали никаких смещений, для характеристики оценки используется понятие «точности», относящееся к величине отклонений от усредненного значения .
Степень точности оценки обычно характеризуется ее дисперсией, стандартной ошибкой, коэффициентом вариации (относительной стандартной ошибкой) и доверительным интервалом.
Точность какой-либо оценки, полученной по выборке, зависит от двух факторов: от способа, которым оценка вычисляется по данным выборки, и от способа формирования самой выборки.
В выборочных обследованиях способ оценивания называется состоятельным, если оценка становится в точности равной оцениваемому параметру для совокупности при n = N , т.е. когда выборку составляет вся совокупность. Очевидно, что при простом случайном отборе выборочное среднее и произведение представляют собой состоятельные оценки соответственно среднего и суммарного значений для совокупности.
В данном контексте способ оценивания называется несмещенным , если среднее значение оценки, взятое по всем возможным выборкам данного объема n , в точности равно истинному значению для совокупности, и это утверждение справедливо для любой конечной совокупности значений и для любого n . Например, при простом случайном отборе выборочное среднее — несмещенная оценка среднего значения признака, — несмещенная оценка суммарного значения Y для совокупности, где — среднее значение признака по выборке.
В теории и практике выборочных обследований часто приходится рассматривать смещенные оценки. Это обусловлено следующими причинами. Во-первых, в некоторых случаях, особенно при оценивании отношений двух величин, смещенные оценки дают более достоверные результаты, чем несмещенные. Во-вторых, даже в случае использования теоретически несмещенных оценок ошибки наблюдения и неполучение ответов от респондентов могут привести к смещениям в распространенных результатах.
Кратко опишем некоторые, наиболее часто используемые в статистической практике способы формирования вероятностной выборки.
Простой случайный отбор. Простым случайным отбором называется способ, при котором извлечение единиц из совокупности для обследования осуществляется методом жеребьевки или с использованием таблиц или генератора случайных чисел без деления этой совокупности на какие-либо классы или группы.
Простую случайную выборку получают, отбирая последовательно единицу за единицей. Единицы в совокупности нумеруются числами от 1 до N , после чего выбирается последовательность n случайных чисел, заключенных между 1 и N . Единицы совокупности, имеющие эти номера, составляют выборку. На каждом этапе отбора такой процесс обеспечивает для всех еще не выбранных номеров равную вероятность быть отобранными. Легко показать, что равную вероятность быть отобранными имеют все возможных выборок.
Уже отобранные номера исключаются из списка, иначе одна и та же единица могла бы попасть в выборку более одного раза. Поэтому такой отбор называется отбором без возвращения . Отбор с возвращением легко осуществим, но им, за исключением особых случаев, пользуются редко, поскольку нет особых оснований допускать, чтобы одна и та же единица встречалась в выборке дважды.
При простом случайном отборе для получения выводов о параметрах совокупности используют выборочное среднее в качестве оценки среднего значения признака совокупности, а дисперсию признака по выборке — для оценки дисперсии признака совокупности. Для простой случайной выборки усредненные выборочные средние и дисперсии точно равны среднему и дисперсии признака совокупности.
ФОРМУЛЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПРИ ПРОСТОМ СЛУЧАЙНОМ ОТБОРЕ
Источник
