Verteenwoordigendheid - wat is hierdie proses? dekking fout

Die konsep van verteenwoordiging is algemeen in statistiese otchetnostyakh en in die voorbereiding van toesprake en verslae. Miskien is dit sonder moeilik om enige vorm van aanbieding van inligting oor die vertoning dink.

Verteenwoordigendheid - wat is dit?

Verteenwoordigendheid weerspieël hoe die geselekteerde voorwerpe of dele ooreenstem met die inhoud en betekenis van die data bevolking waaruit hulle is gekies.

ander definisies

Die konsep van verteenwoordiging uitgebrei kan word in verskillende kontekste. Maar die betekenis daarvan verteenwoordiging - is die nakoming kenmerke en eienskappe van geselekteerde eenhede van die algemene bevolking wat akkuraat weerspieël die algemene kenmerke van die hele databasis as 'n geheel.

Ook verteenwoordiger inligting word gedefinieer as die vermoë om 'n voorbeeld van die data stel van parameters en eienskappe wat belangrik uit die oogpunt van deurlopende navorsing is in te dien.

verteenwoordigende steekproef

Die beginsel van monsterneming is belangrik in die keuse van die mees akkurate en vertoon die eienskappe van 'n datastel. Dit maak gebruik van 'n verskeidenheid van metodes, wat toelaat om akkurate resultate te verkry en 'n oorsig van die algemene bevolking, met behulp van slegs geselekteerde materiaal wat die kwaliteit van die data beskryf.

Dus, geen behoefte om al die materiaal te leer, en dit is voldoende om 'n selektiewe voorstelling te oorweeg. Wat is dit? Dit is 'n voorbeeld van individuele data ten einde 'n idee oor die totale massa van inligting het.

Hulle is afhanklik van die metode van regte as waarskynlikheid en nie-waarskynlikheid. Waarskynlikheid - 'n voorbeeld van wat gedoen word deur die berekening van die mees belangrike en interessante data, wat verdere verteenwoordigers van die algemene bevolking is. Dit is 'n doelbewuste keuse of 'n ewekansige monster egter geregverdig deur die inhoud daarvan.

Nonprobabilistic - is 'n vorm van 'n ewekansige steekproef van die gewone beginsel van lotery. In hierdie geval, na die mening van die persoon wat so 'n keuse maak. Dit maak gebruik van net blind trekking.

waarskynlikheidsteekproefneming

Waarskynlikheidsteekproefneming kan ook verdeel word in verskeie tipes:

• Een van die mees eenvoudige en duidelike beginsels - 'n gerieflikheidsteekproef. Byvoorbeeld, is hierdie metode dikwels gebruik wanneer die uitvoer van sosiale opnames. In hierdie geval, is die respondente nie uit die skare op enige gegewe funksies en inligting wat in die eerste 50 mense wat deelgeneem het aan dit.
• Doelbewuste steekproefneming verskil in die sin dat hulle 'n aantal vereistes en voorwaardes vir die seleksie, maar nog steeds staatmaak op toeval, nie die voortsetting van die doel van die bereiking van goeie statistieke.
• Die monster op grond van kwotas - dit is 'n ander variasie op-probabilistiese monster, wat dikwels gebruik word vir die analise van groot datastelle. Vir haar, gebruik 'n verskeidenheid van toestande en norme. Gekies voorwerpe om hulle te pas. Dit is die voorbeeld van die sosiale opname dui daarop dat sal 'n onderhoud 100 mense, maar net die mening van 'n aantal mense wat sal voldoen aan die vereistes sal in die voorbereiding van statistiese verslae in ag geneem word.

waarskynlikheidsteekproefneming

Vir waarskynlikheidsteekproefneming beraamde aantal opsies wat die voorwerpe in die monster sal ontmoet, waaronder 'n aantal maniere om juis verkies die feite en data wat as die verteenwoordiging van die monster data sal aangebied word. Hierdie metodes te bereken die nodige data kan wees:

• Eenvoudige ewekansige steekproefneming. Dit lê in die feit dat een van die gekose segment heeltemal lukraak gekies lotery aanbevole hoeveelheid data wat verteenwoordigende steekproef sal wees.

• Sistematiese en ewekansige steekproefneming maak dit moontlik om 'n stelsel van die berekening van die nodige data aan die hand van 'n ewekansige segment te skep. Dus, as die eerste ewekansige getal, wat die ordinale nommer van data uit die algemene bevolking aandui, is 5, dan die daaropvolgende data wat gekies kan word, byvoorbeeld, 15, 25, 35 en so aan. Hierdie voorbeeld duidelik verduidelik dat selfs 'n ewekansige seleksie kan gebaseer wees op sistematiese berekeninge van die nodige rou data.

monster kliënte

Betekenisvolle voorbeeld - 'n metode wat bestaan in die oorweging van elke individuele segment, en gebaseer op sy aanslag saamgestel stel wat die eienskappe en eienskappe van die gedeelde databasis. So geskakel groter hoeveelheid data wat ooreenstem met 'n verteenwoordigende monster vereistes. Dit is moontlik om maklik te kies 'n aantal opsies wat nie ingesluit word in die totale getal, sonder dat die gehalte van geselekteerde data wat die totale bevolking. Op hierdie wyse die verteenwoordigendheid van die resultate van die studie.

Die steekproefgrootte

Nie laaste vraag wat aangespreek moet word - dit is die steekproefgrootte vir die verteenwoordiging van die bevolking. steekproefgrootte nie altyd afhang van die aantal bronne in die bevolking. Maar die verteenwoordigendheid van monster hang af van hoe baie segmente uiteindelik moet verdeel word gevolg. Hoe meer segmente, hoe meer data kry in produktiewe monster. As die resultate vereis 'n generiese term en nie besonderhede verlang, dan, onderskeidelik, die monster word kleiner, want, sonder om in besonderhede, die inligting word aangebied meer oppervlakkige, wat beteken dat die interpretasie daarvan gedeel word.

Die konsep van verteenwoordigendheid foute

marge van die fout - 'n spesifieke verskille tussen die eienskappe van die data bevolking en steekproef. Gedurende enige monsters is absoluut onmoontlik om akkurate inligting te kry, as in die volle studie bevolking en steekproef verteenwoordig slegs 'n deel van die inligting en opsies, terwyl 'n meer gedetailleerde studie slegs in die studie van die hele stel is moontlik. So, onvermydelik 'n paar foute en foute.

tipes foute

Onderskei 'n paar foute wat voorkom in die voorbereiding van 'n verteenwoordigende monster:

• Sistematiese.
• Ewekansige.
• Opsetlike.
• Onbedoelde.
• Standard.
• Limiet.

Die basis vir die voorkoms van ewekansige foute kan diskontinue aard van die studie die totale bevolking wees. Tipies, ewekansige fout van verteenwoordiging het klein grootte en karakter.

Sistematiese foute kom voor tussen die data in die skending van die seleksie reëls van die algemene bevolking.

Die gemiddelde fout - die verskil tussen die gemiddelde monster waardes en die basiese stel. Dit is nie afhanklik van die aantal eenhede in die monster. Dit is omgekeerd eweredig aan die volume van die monster. Dan hoe groter is die volume, hoe laer die waarde van die gemiddelde fout.

Fout limiet - is die grootste moontlike verskil tussen die gemiddelde waarde sal die monster te maak en die totale bevolking. Hierdie fout word gekenmerk as die mees waarskynlike foute onder gegewe omstandighede van hul voorkoms.

Opsetlike en onopsetlike foute van verteenwoordigendheid

data verreken foute is opsetlike en onopsetlike.

Toe die redes vir die opkoms van opsetlike fout is 'n benadering tot die keuse van die data deur die metode van bepaling van die tendense. Onbedoelde foute op die stadium van voorbereiding van monster waarneming, vorming van 'n verteenwoordigende monster. Om sulke foute te voorkom, moet jy 'n goeie basis vir monsterneming, lys komponent seleksie eenhede te skep. Dit moet ten volle in ooreenstemming wees met die doelwitte van die monsters te akkuraat te wees, wat alle aspekte van die studie.

Geldigheid, betroubaarheid, verteenwoordigendheid. berekeningsfoute

Berekening van monster fout (mm) die rekenkundige gemiddelde waarde (M).

Standaardafwyking: steekproefgrootte (> 30).

Marge van die fout (LP) en 'n relatiewe waarde (P) steekproefgrootte (N> 30).

In die geval wanneer dit nodig is om die gemiddelde te bestudeer, waarin die bedrag van die monster is klein en is minder as 30 eenhede, dan is die aantal gevalle sal minder as 'n eenheid wees.

Fout waarde direk eweredig aan die steekproefgrootte. Verteenwoordiger inligting en die berekening van die graad van die moontlikheid van die opstel van 'n akkurate voorspelling weerspieël 'n sekere waarde perk foute.

verteenwoordigende stelsels

Nie net in die evalueringsproses van die aanbieding van inligting met behulp van 'n verteenwoordigende monster, maar ook die persoon wat die inligting gebruik voorstellingstelsels. So, brein verwerk sekere bedrag van inligting om 'n verteenwoordigende monster van die hele vloei van inligting ten einde die gegewe data doeltreffend en vinnig te evalueer en verstaan die onderwerp te skep. Om die vraag te beantwoord: "verteenwoordigendheid - dat hierdie" - eenvoudig die skaal van die menslike bewussyn. Om dit te doen, die brein gebruik al ondergeskik aan die sintuie, afhangende van watter soort inligting behoort geskei word van die algemene stroom. So, is die onderskeid tussen:

• Visuele verteenwoordigende stelsel waar organe aangewend visuele persepsie van die oog. Mense dikwels 'n soortgelyke stelsel gebruik, genoem beeldmateriaal. Met hierdie stelsel, 'n persoon verwerk die inligting in die vorm van beelde.
• Ouditiewe verteenwoordigende stelsel. Die belangrikste liggaam, wat gebruik word - dit is 'n gerug. Die in die vorm van klank lêers of toespraak inligting verskaf, is dit verwerk deur die stelsel. Mense is meer ontvanklik vir inligting oor die verhoor, genoem audialami.
• Kinestetiese verteenwoordiger stelsel is 'n verwerking vloei van inligting deur sensing dit met die olfaktoriese en tasbare kanale.

• Digitale verteenwoordiger stelsel is gebruik saam met die ander as 'n middel van buite die verkryging van inligting. Hierdie subjektiewe persepsie en logiese interpretasie van die data.

So verteenwoordigendheid - wat is dit? Eenvoudige keuse van die stel of integrale proses in die verwerking van inligting? Ons kan sê dat die verteenwoordiging bepaal grootliks ons persepsie van data strome, te help om te isoleer van dit die mees dwingende en betekenisvolle.