Pojęcie reprezentatywności często występuje w sprawozdawczości statystycznej oraz w przygotowywaniu przemówień i raportów. Być może bez tego trudno wyobrazić sobie jakąkolwiek prezentację informacji do wglądu.
Reprezentatywność - co to jest?
Reprezentatywność odzwierciedla, w jaki sposób wybrane obiekty lub części odpowiadają treści i znaczeniu zbioru danych, z którego zostały wybrane.
Inne definicje
Koncepcję reprezentatywności można ujawniać w różnych kontekstach. Ale w swoim znaczeniu reprezentatywność to zgodność cech i właściwości wybranych jednostek z populacji ogólnej, które dokładnie odzwierciedlają cechy całej ogólnej bazy danych jako całości.
Reprezentatywność informacji jest również definiowana jako zdolność danych próbki do reprezentowania parametrów i właściwości populacji, które są ważne z punktu widzenia badania.
Próbka reprezentatywna
Zasadą pobierania próbek jest wybórnajważniejsze i najdokładniej odzwierciedlające właściwości całego zbioru danych. W tym celu stosuje się różne metody, które pozwalają na uzyskanie dokładnych wyników i ogólnego wyobrażenia o populacji, wykorzystując tylko próbki materiałów, które opisują jakość wszystkich danych.
Tak więc nie jest konieczne studiowanie całego materiału, ale wystarczy wziąć pod uwagę reprezentatywność próby. Co to jest? Jest to wybór indywidualnych danych w celu uzyskania wyobrażenia o całkowitej masie informacji.
W zależności od metody rozróżnia się je jako probabilistyczne i nieprawdopodobne. Prawdopodobieństwo to próba, którą tworzy się obliczając najważniejsze i najciekawsze dane, którymi są kolejni przedstawiciele populacji ogólnej. Czy jest to świadomy wybór, czy wybór przypadkowy, ale uzasadniony treścią.
Nieprawdopodobne - to jedna z odmian losowego losowania, stworzona zgodnie z zasadą regularnej loterii. W takim przypadku opinia osoby, która tworzy taką próbkę, nie jest brana pod uwagę. Używany jest tylko ślepy lot.
Próbkowanie prawdopodobieństwa
Próbki prawdopodobieństwa można również podzielić na kilka typów:
- Jedną z najprostszych i najbardziej zrozumiałych zasad jest pobieranie próbek niereprezentatywnych. Na przykład ta metoda jest często stosowana w ankietach społecznościowych. Jednocześnie uczestnicy badania nie są wybierani z tłumu na żadnych konkretnych podstawach, a informacje pozyskiwane są od pierwszych 50 osób, które wzięły w nim udział.
- Rozmyślnepróbki różnią się tym, że mają szereg wymagań i warunków w doborze, ale nadal opierają się na przypadkowym zbiegu okoliczności, nie dążąc do osiągnięcia dobrych statystyk.
- Próbkowanie oparte na przydziałach to kolejna odmiana próbkowania nieprobabilistycznego, która jest często używana do badania dużych zbiorów danych. Używa wielu warunków. Wybierane są obiekty, które powinny im odpowiadać. Czyli na przykładzie sondażu społecznego można założyć, że wywiad zostanie przeprowadzony na 100 osób, ale przy sporządzaniu raportu statystycznego będzie brana pod uwagę tylko opinia pewnej liczby osób, które spełnią założone wymagania.
Próbki prawdopodobieństwa
Dla próbek probabilistycznych oblicza się szereg parametrów, którym będą odpowiadać obiekty w próbce, a wśród nich na różne sposoby można dokładnie określić te fakty i dane, które zostaną przedstawione jako reprezentatywność danych próbki. wybrany. Te sposoby obliczania niezbędnych danych mogą być:
Proste losowe pobieranie próbek. Polega ona na tym, że spośród wybranego segmentu wymagana ilość danych jest wybierana metodą całkowicie losową, która będzie reprezentatywną próbą
Dobór systematyczny i losowy umożliwia stworzenie systemu do obliczania niezbędnych danych na podstawie losowo wybranego segmentu. Tak więc, jeśli pierwsza liczba losowa wskazująca numer sekwencyjny danych wybranych z całej populacji wynosi 5, to kolejnawybrane dane mogą być na przykład 15, 25, 35 i tak dalej. Ten przykład wyraźnie wyjaśnia, że nawet losowy wybór może opierać się na systematycznych obliczeniach niezbędnych danych wejściowych
Próbka konsumentów
Próbkowanie zamierzone to metoda, która uwzględnia każdy indywidualny segment i na podstawie jego oceny kompilowana jest populacja, która odzwierciedla cechy i właściwości całej bazy danych. W ten sposób zbieranych jest więcej danych, które spełniają wymagania reprezentatywnej próby. Łatwo jest wybrać szereg opcji, które nie zostaną uwzględnione w łącznej liczbie, bez utraty jakości wybranych danych reprezentujących całkowitą populację. W ten sposób określa się reprezentatywność wyników badania.
Wielkość próbki
Nie ostatnią kwestią do rozwiązania jest wielkość próby dla reprezentatywnej reprezentacji populacji. Wielkość próby nie zawsze zależy od liczby źródeł w populacji ogólnej. Jednak reprezentatywność populacji próby zależy bezpośrednio od tego, na ile segmentów należy podzielić wynik. Im więcej takich segmentów, tym więcej danych dostaje się do próbki wynikowej. Jeżeli wyniki wymagają ogólnej notacji i nie wymagają konkretów, to odpowiednio próba staje się mniejsza, ponieważ bez wchodzenia w szczegóły informacje są prezentowane bardziej powierzchownie, co oznacza, że ich odczytanie będzie ogólne.
Pomyłkareprezentatywność
Błąd reprezentatywności to specyficzna rozbieżność między charakterystyką populacji a danymi próbki. Przeprowadzając jakiekolwiek badanie na próbie, niemożliwe jest uzyskanie absolutnie dokładnych danych, jak w pełnym badaniu populacji ogólnych i próbie zawierającej tylko część informacji i parametrów, natomiast bardziej szczegółowe badanie jest możliwe tylko przy badaniu całej populacji. Dlatego niektóre nieścisłości i błędy są nieuniknione.
Rodzaje błędów
Wyróżnij niektóre błędy, które pojawiają się podczas kompilowania reprezentatywnej próbki:
- Systematyczne.
- Losowo.
- Deliberate.
- Niezamierzone.
- Standard.
- Limit.
Przyczyną pojawienia się błędów losowych może być nieciągłość badania populacji ogólnej. Zazwyczaj przypadkowy błąd reprezentatywności ma znikomą wielkość i charakter.
Tymczasem błędy systematyczne występują w przypadku naruszenia reguł wyboru danych z populacji ogólnej.
Średni błąd to różnica między średnią próbki a populacją bazową. Nie zależy to od liczby jednostek w próbce. Jest odwrotnie proporcjonalna do wielkości próby. Wtedy im większa objętość, tym mniejsza wartość średniego błędu.
Błąd krańcowy to największa możliwa różnica między średnimi wartościami pobranej próbki a całkowitą populacją. Taki błąd określa się jako maksymalne prawdopodobne błędyw danych warunkach ich pojawienia się.
Zamierzone i niezamierzone błędy reprezentatywności
Błędy przesunięcia danych mogą być zamierzone lub niezamierzone.
Wtedy przyczyną pojawienia się celowych błędów jest podejście do selekcji danych metodą wyznaczania trendów. Błędy niezamierzone pojawiają się już na etapie przygotowania obserwacji próbnej, tworząc próbę reprezentatywną. Aby uniknąć takich błędów, konieczne jest stworzenie dobrego operatu losowania do wyliczania jednostek losowania. Musi w pełni spełniać cele pobierania próbek, być wiarygodne i obejmować wszystkie aspekty badania.
Ważność, rzetelność, reprezentatywność. Obliczanie błędu
Oblicz błąd reprezentatywności (Mm) średniej arytmetycznej (M).
Odchylenie standardowe: wielkość próbki (>30).
Błąd reprezentatywności (Mr) i wartość względna (R): wielkość próbki (n>30).
W przypadku, gdy musisz zbadać populację, w której liczba próbek jest mała i wynosi mniej niż 30 jednostek, wtedy liczba obserwacji będzie mniejsza o jedną jednostkę.
Wielkość błędu jest wprost proporcjonalna do wielkości próbki. Reprezentatywność informacji i wyliczenie stopnia możliwości wykonania trafnej prognozy odzwierciedla pewien margines błędu.
Systemy reprezentacyjne
W procesie oceny prezentacji informacji wykorzystywana jest nie tylko reprezentatywna próba, ale także osoba otrzymująca informacje,wykorzystuje reprezentatywne systemy. W ten sposób mózg przetwarza określoną ilość informacji, tworząc reprezentatywną próbkę z całego przepływu informacji, aby jakościowo i szybko ocenić przesłane dane i zrozumieć istotę problemu. Odpowiedz na pytanie: "Reprezentatywność - co to jest?" - w skali ludzkiej świadomości jest dość prosta. W tym celu mózg wykorzystuje wszystkie służebne narządy zmysłów, w zależności od tego, jaki rodzaj informacji należy odizolować od ogólnego przepływu. W ten sposób rozróżniają:
- System reprezentacji wizualnej, w który zaangażowane są narządy percepcji wzrokowej oka. Osoby często korzystające z takiego systemu nazywane są wizualizacjami. Za pomocą tego systemu osoba przetwarza informacje przychodzące w postaci obrazów.
- Audialny system reprezentacji. Głównym używanym organem jest słuch. Informacje dostarczane w postaci plików dźwiękowych lub mowy są przetwarzane przez ten konkretny system. Osoby, które lepiej odbierają informacje ze słuchu, nazywane są słuchowymi.
- Kinestetyczny system reprezentacji to przetwarzanie przepływu informacji poprzez postrzeganie ich przez kanały węchowe i dotykowe.
Cyfrowy system reprezentacji jest używany wraz z innymi jako środek pozyskiwania informacji z zewnątrz. Jest to subiektywno-logiczna percepcja i zrozumienie otrzymanych danych
Więc reprezentatywność - co to jest? Prosty wybór z zestawu lubintegralna procedura w przetwarzaniu informacji? Z całą pewnością możemy powiedzieć, że reprezentatywność w dużej mierze determinuje nasze postrzeganie przepływów danych, pomagając wyodrębnić z nich najważniejsze i najważniejsze.
