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El concepto de muestreo. Población general y método de muestreo. Media muestral y media general

Una muestra es un grupo de estadísticas

unidades seleccionadas de un grupo más grande, el general

agregados estudiando

muestra, esperamos hacer inferencias razonables sobre la población.

Gran definición

Definición incompleta ↓

Muestra

proceso de muestreo Este proceso, independientemente de que se utilice un esquema de selección de una o varias etapas (ver Muestreo en una etapa y Muestreo en varias etapas), se caracteriza por las siguientes características: 1) el número de etapas de selección; 2) el tipo de objetos de representación seleccionados en las etapas intermedias de selección; 3) el método de zonificación de los objetos de representación identificados en las etapas intermedias de selección; 4) el método de selección de objetos de representación y unidades de observación en cada etapa; 5) tamaño de la muestra (número de unidades de observación). Las primeras cuatro características describen el tipo de muestra, es decir, las características del proceso de selección de las unidades de observación, la quinta (tamaño de la muestra) permite distinguir la muestra dentro del propio tipo por el número de unidades de observación. Dos muestras se consideran similares solo si son idénticas tanto en todas las características que describen la estructura del proceso de formación de la muestra de población como en los conjuntos de características sobre la base de los cuales los objetos de representación se dividen en regiones en etapas intermedias. de selección El conjunto de muestreo es una parte de la población general, cuyos objetos actúan como los principales objetos de observación. Esta parte de la población general se selecciona de acuerdo con reglas especiales para que sus características reflejen las propiedades de la población general. Por lo tanto, al examinar una parte de la población general, se puede obtener la imagen más completa de toda la población en su conjunto, lo que a su vez ahorra tiempo, recursos humanos y costos materiales. V. s. debe reflejar las principales (desde el punto de vista de los objetivos del estudio) propiedades (características) de la población general. Teniendo en cuenta las distribuciones de estas características, se diseña una muestra y se evalúa su calidad; se utilizan en tabulaciones cruzadas cuando se analizan resultados en combinación con características de interés principal para los investigadores. Esto implica que la reproducción en la muestra de las distribuciones generales de los caracteres controlados asegura su representatividad para los caracteres no utilizados en los cálculos. La medida en que esta suposición es cierta depende en gran medida de las especificidades del objeto de estudio, de la solución correcta del problema de la relación entre las características de la descripción del objeto de estudio y el objeto empírico del estudio.

Gran definición

Definición incompleta ↓

La mayor parte de la investigación sociológica no es continua, sino selectiva: de acuerdo con reglas estrictas, se selecciona un cierto número de personas que reflejan la estructura del objeto de estudio en términos de características sociodemográficas. Tal estudio se llama selectivo.

Una encuesta por muestreo es un método de recopilación sistemática de datos sobre el comportamiento y las actitudes de las personas al entrevistar a un grupo especialmente seleccionado de encuestados que brindan información sobre sí mismos y sus opiniones. Es un método más económico y no menos fiable que un estudio continuo, aunque requiere métodos y técnicas más sofisticados.

El muestreo correcto es la clave del éxito y un requisito previo necesario para cualquier encuesta, si no es un censo de población a nivel nacional. Si el sociólogo compiló incorrectamente la muestra, es decir, un grupo de personas que van a ser entrevistadas, los resultados del estudio resultarán incorrectos, y por lo tanto inútiles para cualquiera.

¿Por qué es irracional y prácticamente imposible entrevistar a todas las personas que componen el objeto de investigación? Es posible calcular aproximadamente cuánto costaría completar una encuesta completa de residentes adultos de al menos un área urbana con una población de, digamos, 200.000 personas. Dado que un cuestionario (entrevistador) es capaz de entrevistar no más de tres personas por hora, con una jornada laboral de siete horas, su desarrollo será de 20 cuestionarios. Esto significa que necesitaremos 85.000 días-hombre para recopilar toda la información. Queremos completar la encuesta en 10 días y pagar 20 rublos por cada entrevista. por lo tanto, necesitamos atraer 8,5 mil asistentes y pagar 340 mil rublos. No importa cuán importante sea la información, no vale la pena el costo, por lo que los sociólogos recurren a métodos de encuesta selectiva.

La esencia del método de muestreo radica en el hecho de que, de acuerdo con ciertas reglas bastante estrictas, del número total de personas, llamadas población general(la población de todo el país, toda la población urbana, residentes de un distrito, solo jóvenes, etc.) se selecciona un número limitado de personas, que pretende ser una especie de modelo para reproducir la estructura del objeto. En el lenguaje de los sociólogos, este grupo de personas, así como el procedimiento para determinarlo, se llama muestra. Construcción correcta marco de muestreo- la base y garantía de una alta precisión de la investigación sociológica.

El programa incluye la definición de la población encuestada, ya que la gran mayoría de los estudios no son continuos, sino selectivos. Es muy importante seleccionar correctamente, de acuerdo con ciertas reglas, el número requerido de personas para la encuesta.

Población general - todo el conjunto de elementos estudiados que tienen las mismas características sociales, que indican pertenecer a un mismo objeto, es decir. Este es todo el objeto al que se aplican las conclusiones del estudio. Suele estar localizada en el tiempo, geográficamente, etc. El volumen de la población general en fórmulas y tablas suele indicarse con el símbolo NORTE, y la parte de sus miembros seleccionados de la población general se denomina muestra, o la población muestral se denotará con una pequeña norte.

Muestra de población - es una parte, un modelo reducido de la población. La regla básica para su compilación es: Cada miembro de la población debe tener la misma probabilidad de ser incluido en la muestra. Pero, ¿cómo se puede lograr esto? En primer lugar, debe averiguar tantas propiedades o parámetros del gen como sea posible. población, como la distribución en edad, ingresos, nacionalidad, lugar de residencia de los encuestados. La diferencia en la edad de los encuestados se llama variación, valores específicos de edad - valores, y la totalidad de todas las formas de valores variable. Así, la variable “edad” tiene valores de 0 a 70 (esperanza de vida) o más años. Los valores se pueden agrupar en intervalos: 0 - 5, 6 - 10, 11 - 15 años, etc. todo depende de los objetivos del estudio.

Unidades de análisis o muestreo −

La experiencia ha demostrado que una muestra correctamente extraída representa bien o representa (del lat. representante- representan) la estructura y el estado de la población en general. Ella debe ser representante- es decir. reproducir proporcionalmente todas las características principales de la población general, y debe garantizar a cada elemento de la población general la misma probabilidad de ser incluido en la muestra. El proceso de muestreo se basa en la relación e interdependencia de las características y rasgos cualitativos de un objeto social, así como en la validez de las conclusiones sobre el todo a partir del estudio de su parte, siempre que en su estructura esta parte sea un micromodelo del todo. En otras palabras, una muestra representativa en sociología es aquella cuyas características principales coinciden completamente (representadas en la misma proporción o con la misma frecuencia) con las mismas características de la población general.

Un estudio representativo se considera un estudio en el que la desviación en la población de la muestra para las características de control no supera el 5%.

Una vez que el sociólogo ha decidido a quién quiere entrevistar, ha determinado el marco de muestreo, después de lo cual se decide la cuestión del tipo de muestreo, método de muestreo, estructura de muestreo.

Tipos de muestra Los principales tipos de muestreo estadístico se denominan: aleatorio - probabilística (si la población general son elementos homogéneos) y no aleatorio - improbabilidad (útil, cuota).

Método de muestreo- este es un método para construir el tipo de muestra, cuyo nombre lleva este método, por ejemplo, el método de muestreo probabilístico.

Para garantizar la representatividad, se requiere una lista completa y precisa de las unidades de muestreo, esta lista forma marco de muestreo.Los elementos destinados a la selección se denominan unidades de selección, elemento gen. el conjunto del que se recopila la información se denomina unidad de observación, - es una persona separada.

Las unidades de análisis son elementos de una población electiva o encuestada (individuos, grupos).

Si el marco de muestreo incluye una lista de unidades de selección, entonces el diseño de muestreo implica su agrupación, reflejando la distribución porcentual del gen. agregados de acuerdo con algunas características importantes, por ejemplo, la distribución de los individuos por profesión, calificación, sexo o edad. Ejemplo de estructura - estas son las proporciones porcentuales de las características del objeto, sobre la base de las cuales se compila la muestra. Así que si en gen. población, por ejemplo, 30% de jóvenes, 50% de personas de mediana edad y 20% de personas mayores, entonces se deben observar las mismas proporciones porcentuales de las tres edades en la muestra de población.

TIPOS Y MÉTODOS DE MUESTREO

En ciencia estadística, según el método de selección, se distinguen los siguientes tipos de muestras:

1) Muestra aleatoria con retorno, u otro nombre repetido al azar.

2) Muestreo aleatorio sin retorno, o aleatoriamente repetitivo.

3) Mecánico.

4) Típico.

5) De serie.

A la hora de formar una muestra se utilizan métodos probabilísticos (aleatorios) y de improbabilidad (no aleatorios). Si todas las unidades de la muestra tienen una posibilidad conocida (probabilidad) de ser incluidas en la muestra, entonces la muestra se llama probabilístico en otras palabras, es una muestra para la cual cada elemento de la población general tiene una probabilidad determinada y predeterminada de ser seleccionado. Esto permite al investigador calcular qué tan correctamente refleja la muestra a la población general de la que se selecciona (proyectada). Esta muestra a veces se llama aleatorio.

Si se desconoce esta probabilidad, entonces la muestra se llama improbable.(no aleatorio, dirigido, con un propósito).

Muestreo probabilístico - su modelo está relacionado con el concepto de probabilidad estadística. La probabilidad de algún evento esperado es la relación entre el número de eventos esperados y el número de todos los posibles. En este caso, el número total de eventos debería ser suficientemente grande (estadísticamente significativo).

P \u003d 100/600 \u003d 1/6 donde R- la probabilidad del evento esperado.

La probabilidad de que cualquiera de los eventos suceda definitivamente es siempre igual a uno, es decir es un auténtico afirmación.

Métodos probabilísticos incluir:

Selección aleatoria simple

selección sistemática,

selección de grupos,

selección estratificada.

Selección aleatoria simple puede llevarse a cabo utilizando un muestreo ciego (método de lotería) y utilizando una tabla de números aleatorios. En un caso, hace su elección sin mirar, en el otro, está al tanto de todo, pero para no interferir y no estropear nada, recurrimos a tablas especiales. La selección aleatoria simple se subdivide en dos variedades según otro criterio, a saber, devolver o no devolver la bola de la lotería (en lugar de ella puede estar el nombre del encuestado) de vuelta a la canasta. En este caso, asigne:

Selección aleatoria repetida (con retorno),

Selección aleatoria irrevocable (sin retorno).


Métodos de muestreo probabilístico (aleatorio) ( los dos primeros se dan arriba)

1) Método de muestreo mecánico(para grande poblaciones, la homogeneidad de los elementos del gen está implícita. agregados, selección del gen. establecer a intervalos regulares el número requerido de elementos). Todos los elementos de la población general se reúnen en una sola lista, y de ella, a intervalos regulares, se selecciona el número correspondiente de encuestados.

K - Paso de selección calculado:

K=N/n donde NORTE- el tamaño (o número) del gen. agregados, y norte- tamaño de la muestra.

2) Método de muestreo en serie(conveniente y preciso), dividiendo el gen. agregados en partes homogéneas con selección posterior dentro de la serie.

Si es posible dividir el gen. en partes homogéneas (series) de acuerdo con un atributo dado, entonces la selección de encuestados se puede realizar de cada serie por separado. El número de encuestados seleccionados de la serie es proporcional al número total de elementos de la misma. Asignación de los encuestados en grupos homogéneos.

Las unidades de análisis se pueden seleccionar de cada serie utilizando un muestreo mecánico o aleatorio adecuado. El número de encuestados que se seleccionarán de cada serie por separado.

3) Método de muestreo anidado(pequeños grupos) - selección como unidades de investigación no de encuestados individuales, sino de grupos. Seguido de una encuesta continua en grupos seleccionados. Una muestra agrupada es representativa si la composición de los grupos es lo más similar posible en cuanto a las principales características demográficas de los encuestados. Las listas o fichas se elaboran únicamente para grupos (brigadas, secciones, estudiantes, clase, etc.) que son objeto desde el punto de vista del estudio sociológico del problema.

muestra llamado cualquier subgrupo de elementos (sujetos, encuestados) seleccionados de la población general para el experimento. Al mismo tiempo, un individuo separado de la muestra con el que trabaja el psicólogo se denomina sujeto (encuestado).

Un estudio completo o continuo de toda la población es una tarea poco realista. Por lo tanto, los estudios se realizan en muestras representativas.

Opción (x) - es la unidad de muestra, cada individuo x es el resultado de una medición separada.

Tamaño de la muestra (n)- el número total de opciones en la muestra . El tamaño de la muestra puede ser cualquiera, pero no menos de dos encuestados. En estadística, un pequeño ( norte< 30), medio (30 < n < 100) y una muestra grande norte>100

Frecuencia (f)- un número que indica cuántas veces aparece cada opción x en la muestra.

Frecuencia (ω) - es la participación de cada frecuencia en el tamaño total de la muestra, es decir ω = f/n.

Las muestras pueden ser independientes (desconectadas) y dependientes (conectadas).

Las muestras se denominan independientes (desconectadas) si el procedimiento del experimento y los resultados de medir una determinada propiedad en sujetos de una muestra no afectan las características del curso del mismo experimento y los resultados de medir la misma propiedad en sujetos (encuestados ) de otra muestra.

Las muestras se denominan dependientes (conectadas) si el procedimiento del experimento y los resultados de medir una determinada propiedad en los sujetos de una muestra afectan las características del curso del mismo experimento y los resultados de medir la misma propiedad en los sujetos (encuestados). ) de otra muestra.

Se aplican una serie de requisitos obligatorios a la muestra, determinados principalmente por las metas y objetivos del estudio. Uno de los requisitos importantes es el requisito de homogeneidad de la muestra. Significa que un psicólogo, estudiando, por ejemplo, adolescentes, no puede incluir adultos en la misma muestra.

Todos los requisitos para cualquier muestra se reducen al hecho de que, sobre esta base, el psicólogo debe obtener la información más completa y sin distorsiones sobre las características de la población general de la que se toma esta muestra. En otras palabras, la muestra debe ser representativa. Una muestra representativa, o muestra representativa, es una muestra en la que todas las características principales de la población general están representadas aproximadamente en la misma proporción y con la misma frecuencia con que Esta característica aparece en esta población. Una muestra representativa es un modelo más pequeño pero preciso de la población que pretende representar. La representatividad de la muestra permite extender las conclusiones obtenidas sobre la misma a toda la población general.


La representatividad de la muestra es muy importante, sin embargo, por razones objetivas, es extremadamente difícil mantenerla. Por lo tanto, es un hecho bien conocido que el 70-90% de todos los estudios psicológicos de una persona se realizaron en los EE. UU. con estudiantes de psicología. En los estudios de laboratorio realizados en animales, el objeto de estudio más común son las ratas. Por lo tanto, no es coincidencia que la psicología solía llamarse "la ciencia de los estudiantes de segundo año y las ratas blancas". La muestra de estudiantes no es representativa como modelo que pretende representar a toda la población del país.

Surge una pregunta natural, ¿cómo formar una muestra representativa? Considere dos métodos que aseguren la representatividad de la muestra.

El primer método de formación. simple al azar muestras Puede obtener una muestra aleatoria simple mediante el sorteo habitual (similar a la lotería) o utilizando tablas especiales de números aleatorios. En este último caso, se renumeran los elementos de la población general y se escriben de la tabla de números aleatorios los números de los elementos a tomar en la muestra. Este procedimiento es difícil de implementar, ya que para su implementación es necesario tener en cuenta a cada representante de la población en general.

El segundo método se basa en el concepto muestra aleatoria estratificada. Para hacer esto, es necesario dividir los elementos de la población general en estratos (grupos) de acuerdo con ciertas características (edad, género, clase social, nacionalidad, lugar de residencia (ciudad, pueblo)). Se hace una muestra aleatoria por separado de cada grupo (estrato).

El tamaño de la muestra depende de los objetivos del estudio y de los métodos estadísticos que se supone que se van a utilizar. Se pueden usar algunos métodos no paramétricos cuando se comparan grupos de 5 a 7 personas, y el análisis factorial es más adecuado si el tamaño de la muestra es de unas 100 personas.

A menudo sucede que es necesario analizar un determinado fenómeno social y obtener información sobre él. Tales tareas surgen a menudo en estadística y en investigación estadística. La verificación de un fenómeno social completamente definido es a menudo imposible. Por ejemplo, ¿cómo saber la opinión de la población o de todos los habitantes de una determinada ciudad sobre cualquier tema? Preguntar absolutamente a todo el mundo es casi imposible y muy laborioso. En tales casos, necesitamos una muestra. Este es exactamente el concepto en el que se basan casi todas las investigaciones y análisis.

que es una muestra

Al analizar un determinado fenómeno social, es necesario obtener información sobre el mismo. Si tomamos cualquier estudio, podemos ver que no todas las unidades de la totalidad del objeto de estudio son objeto de investigación y análisis. Sólo se tiene en cuenta una determinada parte de esta totalidad. Este proceso es el muestreo: cuando solo se examinan ciertas unidades del conjunto.

Por supuesto, mucho depende del tipo de muestra. Pero también hay reglas básicas. La principal dice que la selección de la población debe ser absolutamente aleatoria. Las unidades de población a utilizar no deben ser seleccionadas por ningún criterio. En términos generales, si es necesario recolectar una población de la población de una determinada ciudad y seleccionar solo hombres, entonces habrá un error en el estudio, porque la selección no se realizó al azar, sino que se seleccionó según el género. Casi todos los métodos de muestreo se basan en esta regla.

Reglas de muestreo

Para que el conjunto seleccionado refleje las principales cualidades de todo el fenómeno, debe construirse de acuerdo con leyes específicas, donde se debe prestar atención principal a las siguientes categorías:

  • muestra (población de muestra);
  • población general;
  • representatividad;
  • error de representatividad;
  • unidad de población;
  • métodos de muestreo.

Las características de la observación selectiva y el muestreo son las siguientes:

  1. Todos los resultados obtenidos se basan en leyes y reglas matemáticas, es decir, con la realización correcta del estudio y con los cálculos correctos, los resultados no se distorsionarán de forma subjetiva.
  2. Permite obtener un resultado mucho más rápido y con menos tiempo y recursos, estudiando no todo el conjunto de eventos, sino sólo una parte de ellos.
  3. Se puede utilizar para estudiar varios objetos: desde cuestiones específicas, por ejemplo, la edad, el género del grupo que nos interesa, hasta el estudio de la opinión pública o el nivel de apoyo material de la población.

Observación selectiva

Selectivo: esta es una observación estadística en la que no se somete a investigación a toda la población estudiada, sino solo a una parte de ella, seleccionada de cierta manera, y los resultados del estudio de esta parte se aplican a toda la población. Esta parte se denomina marco muestral. Esta es la única forma de estudiar una gran variedad del objeto de estudio.

Pero la observación selectiva puede usarse solo en los casos en que es necesario estudiar solo un pequeño grupo de unidades. Por ejemplo, al estudiar la proporción de hombres y mujeres en el mundo, se utilizará la observación selectiva. Por razones obvias, es imposible tener en cuenta a todos los habitantes de nuestro planeta.

Pero con el mismo estudio, pero no de todos los habitantes de la tierra, sino de cierta clase 2 "A" en una escuela particular, una ciudad determinada, un país determinado, se puede prescindir de la observación selectiva. Después de todo, es bastante posible analizar todo el conjunto del objeto de estudio. Es necesario contar los niños y niñas de esta clase, esa será la proporción.

Muestra y población

En realidad no es tan difícil como parece. En cualquier objeto de estudio existen dos sistemas: población general y muestra. ¿Qué es? Todas las unidades pertenecen al general. Y a la muestra: aquellas unidades de la población total que se tomaron para la muestra. Si todo se hace correctamente, la parte seleccionada será un diseño reducido de toda la población (general).

Si hablamos de población general, entonces podemos distinguir solo dos de sus variedades: población general definida e indefinida. Depende de si se conoce o no el número total de unidades de un sistema determinado. Si se trata de una determinada población, entonces el muestreo será más fácil debido a que se sabe qué porcentaje del número total de unidades se muestrearán.

Este momento es muy necesario en la investigación. Por ejemplo, si es necesario investigar el porcentaje de productos de confitería de baja calidad en una planta en particular. Suponga que la población ya ha sido definida. Se sabe con certeza que esta empresa produce 1000 productos de confitería por año. Si hacemos una muestra de 100 productos de confitería al azar de este millar y los enviamos para su examen, entonces el error será mínimo. En términos generales, el 10% de todos los productos fueron objeto de investigación y, según los resultados, teniendo en cuenta el error de representatividad, podemos hablar de mala calidad de todos los productos.

Y si hace una muestra de 100 productos de confitería de una población general indefinida, donde en realidad hubo, digamos, 1 millón de unidades, entonces el resultado de la muestra y el estudio en sí serán críticamente inverosímiles e inexactos. ¿Siente la diferencia? Por lo tanto, la certeza de la población general en la mayoría de los casos es extremadamente importante y afecta en gran medida el resultado del estudio.

Representatividad de la población

Entonces, ahora una de las preguntas más importantes: ¿cuál debería ser la muestra? Este es el punto más importante del estudio. En esta etapa, es necesario calcular la muestra y seleccionar unidades del número total en ella. La población se seleccionó correctamente si ciertos rasgos y características de la población general permanecen en la muestra. Esto se llama representatividad.

En otras palabras, si, después de la selección, una parte conserva las mismas tendencias y características que la cantidad total de los examinados, entonces esa población se llama representativa. Pero no todas las muestras específicas se pueden seleccionar de una población representativa. También existen tales objetos de investigación, cuya muestra simplemente no puede ser representativa. De ahí viene el concepto de error de representatividad. Pero hablemos un poco más de esto.

Cómo hacer una muestra

Entonces, para maximizar la representatividad, existen tres reglas básicas de muestreo:


Error (error) de representatividad

Característica principal calidad de la muestra seleccionada es el concepto de "error de representatividad". ¿Qué es? Estas son ciertas discrepancias entre los indicadores de observación selectiva y continua. Según los indicadores de error, la representatividad se divide en confiable, ordinaria y aproximada. En otras palabras, son aceptables desviaciones de hasta el 3%, del 3 al 10% y del 10 al 20%, respectivamente. Aunque en estadística es deseable que el error no supere el 5-6%. En caso contrario, hay motivos para hablar de insuficiente representatividad de la muestra. Para calcular el error de representatividad y cómo afecta a una muestra o población se tienen en cuenta muchos factores:

  1. La probabilidad con la que se va a obtener un resultado exacto.
  2. Número de unidades de muestreo. Como se mencionó anteriormente, cuanto menor sea el número de unidades en la muestra, mayor será el error de representatividad y viceversa.
  3. Homogeneidad de la población de estudio. Cuanto más heterogénea sea la población, mayor será el error de representatividad. La capacidad de una población para ser representativa depende de la homogeneidad de todas sus unidades constituyentes.
  4. Un método de selección de unidades en una muestra de población.

En estudios específicos, el porcentaje de error de la media suele ser fijado por el propio investigador, en base al programa de observación y según datos de estudios previos. Como regla general, se considera aceptable el error de muestreo máximo (error de representatividad) dentro del 3-5%.

Más no siempre es mejor

También vale la pena recordar que lo principal en la organización de la observación selectiva es llevar su volumen a un mínimo aceptable. Al mismo tiempo, no se debe esforzarnos por reducir excesivamente los límites de error de muestreo, ya que esto puede conducir a un aumento injustificado en la cantidad de datos de la muestra y, en consecuencia, a un aumento en el costo del muestreo.

Al mismo tiempo, la magnitud del error de representatividad no debe aumentar excesivamente. Después de todo, en este caso, aunque habrá una disminución en el tamaño de la muestra, esto conducirá a un deterioro en la confiabilidad de los resultados obtenidos.

¿Qué preguntas suele hacer el investigador?

Cualquier investigación, si se lleva a cabo, es para algún propósito y para obtener algunos resultados. Al realizar una encuesta por muestreo, por regla general, las preguntas iniciales son:


Métodos de selección de unidades de investigación en la muestra

No todas las muestras son representativas. A veces, un mismo signo se expresa de manera diferente en el todo y en su parte. Para lograr los requisitos de representatividad, es recomendable utilizar diversas técnicas de muestreo. Además, la utilización de un método u otro depende de las circunstancias concretas. Algunos de estos métodos de muestreo incluyen:

  • Selección aleatoria;
  • selección mecánica;
  • selección típica;
  • selección en serie (anidada).

La selección aleatoria es un sistema de actividades encaminadas a la selección aleatoria de unidades de población, cuando la probabilidad de ser incluidos en la muestra es igual para todas las unidades de la población general. Es recomendable aplicar esta técnica solo en el caso de homogeneidad y un pequeño número de sus características inherentes. De lo contrario, algunos rasgos específicos riesgo de no ser incluido en la muestra. Las características de la selección aleatoria son la base de todos los demás métodos de muestreo.

Con la selección mecánica de unidades se lleva a cabo en un cierto intervalo. Si es necesario formar una muestra de delitos específicos, es posible eliminar cada tarjeta 5, 10 o 15 de todos los registros estadísticos de delitos registrados, según su número total y los tamaños de muestra disponibles. La desventaja de este método es que antes de la selección es necesario tener una cuenta completa de las unidades de la población, luego es necesario realizar una clasificación, y solo después de eso es posible muestrear con un cierto intervalo. Este método lleva mucho tiempo, por lo que no se usa con frecuencia.

La selección típica (regionalizada) es un tipo de muestra en la que la población general se divide en grupos homogéneos de acuerdo con un determinado atributo. A veces, los investigadores utilizan otros términos en lugar de "grupos": "distritos" y "zonas". Luego, de cada grupo, se selecciona aleatoriamente un cierto número de unidades en proporción a la participación del grupo en la población total. Una selección típica a menudo se lleva a cabo en varias etapas.

El muestreo en serie es un método en el que la selección de unidades se lleva a cabo en grupos (series) y todas las unidades del grupo (serie) seleccionado están sujetas a examen. La ventaja de este método es que a veces es más difícil seleccionar unidades individuales que series, por ejemplo, cuando se estudia a una persona que está cumpliendo una condena. Dentro de las áreas, zonas seleccionadas, se aplica el estudio de todas las unidades sin excepción, por ejemplo, el estudio de todas las personas que cumplen condena en una determinada institución.

Elementos, que está cubierto por el experimento (observación, encuesta).

Características de la muestra:

  • Características cualitativas de la muestra: qué es exactamente lo que elegimos y qué métodos de muestreo usamos para esto.
  • La característica cuantitativa de la muestra es cuántos casos seleccionamos, es decir, el tamaño de la muestra.

Necesidad de muestreo:

  • El objeto de estudio es muy amplio. Por ejemplo, los consumidores de los productos de una empresa global son una gran cantidad de mercados dispersos geográficamente.
  • Existe la necesidad de recopilar información secundaria.

Tamaño de la muestra

Tamaño de la muestra - el número de casos incluidos en la muestra.

Las muestras se pueden dividir condicionalmente en grandes y pequeñas, ya que se utilizan diferentes enfoques en las estadísticas matemáticas según el tamaño de la muestra. Se cree que las muestras de más de 30 se pueden clasificar como grandes.

Muestras dependientes e independientes

Al comparar dos (o más) muestras, su dependencia es un parámetro importante. Si es posible establecer un par homomórfico (es decir, cuando un caso de la muestra X corresponde a uno y solo un caso de la muestra Y y viceversa) para cada caso en dos muestras (y esta base de relación es importante para el rasgo medidas en las muestras), tales muestras se denominan dependiente. Ejemplos de selecciones dependientes:

  • par de gemelos
  • dos mediciones de cualquier característica antes y después de la exposición experimental,
  • esposos y esposas
  • etc

Si no existe tal relación entre las muestras, entonces estas muestras se consideran independiente, Por ejemplo:

  • hombres y mujeres ,
  • psicólogos y matemáticos.

En consecuencia, las muestras dependientes siempre tienen el mismo tamaño, mientras que el tamaño de las muestras independientes puede diferir.

Las muestras se comparan utilizando varios criterios estadísticos:

  • Criterio de Pearson (χ 2 )
  • Prueba t de Student ( t )
  • criterio de Wilcoxon ( T )
  • Prueba de Mann-Whitney ( tu )
  • El criterio del signo ( GRAMO )
  • y etc.

Representatividad

La muestra puede considerarse representativa o no representativa. La muestra será representativa al examinar un grupo grande de personas, si dentro de este grupo hay representantes de diferentes subgrupos, solo así se podrán sacar conclusiones correctas.

Un ejemplo de muestra no representativa

  1. Estudio con grupos experimentales y de control, que se colocan en diferentes condiciones.
    • Estudio con grupos experimentales y de control utilizando una estrategia de selección pareada
  2. Estudio utilizando un solo grupo - experimental.
  3. Un estudio que utiliza un plan mixto (factorial): todos los grupos se colocan en diferentes condiciones.

Tipos de muestra

Las muestras se dividen en dos tipos:

  • probabilístico
  • improbabilidad

Muestras de probabilidad

  1. Muestreo probabilístico simple:
    • Remuestreo sencillo. El uso de una muestra de este tipo se basa en el supuesto de que cada encuestado tiene la misma probabilidad de ser incluido en la muestra. Con base en la lista de la población general, se compilan tarjetas con el número de encuestados. Se colocan en una baraja, se barajan y se saca una carta de ellos al azar, se escribe un número y luego se devuelve. Además, el procedimiento se repite tantas veces como tamaño de muestra necesitemos. Menos: repetición de unidades de selección.

El procedimiento para construir una muestra aleatoria simple incluye los siguientes pasos:

1) necesito conseguir Lista llena miembros de la población general y numere esta lista. Tal lista, recordemos, se denomina marco muestral;

2) determinar el tamaño de muestra esperado, es decir, el número esperado de encuestados;

3) extraer tantos números de la tabla de números aleatorios como unidades de muestra necesitemos. Si la muestra debe incluir 100 personas, se toman 100 números aleatorios de la tabla. Estos números al azar puede ser generado por un programa de computadora.

4) seleccionar de la lista base aquellas observaciones cuyos números correspondan a los números aleatorios escritos

  • Una muestra aleatoria simple tiene ventajas obvias. Este método es extremadamente fácil de entender. Los resultados del estudio pueden extenderse a la población de estudio. La mayoría de los enfoques de la inferencia estadística implican recopilar información utilizando una muestra aleatoria simple. Sin embargo, el método de muestreo aleatorio simple tiene al menos cuatro limitaciones significativas:

1) a menudo es difícil crear un marco de muestreo que permita una muestra aleatoria simple.

2) el resultado de aplicar una muestra aleatoria simple puede ser una población grande, o una población distribuida en una gran área geográfica, lo que aumenta significativamente el tiempo y el costo de la recolección de datos.

3) los resultados de aplicar una muestra aleatoria simple a menudo se caracterizan por una baja precisión y un error estándar mayor que los resultados de aplicar otros métodos probabilísticos.

4) como resultado de la aplicación del SRS, se puede formar una muestra no representativa. Si bien las muestras obtenidas por selección aleatoria simple, en promedio, representan adecuadamente a la población, algunas de ellas representan de manera extremadamente incorrecta a la población en estudio. La probabilidad de esto es especialmente alta con un tamaño de muestra pequeño.

  • Muestreo simple no repetitivo. El procedimiento para construir la muestra es el mismo, solo que las cartas con los números de los encuestados no se devuelven a la baraja.
  1. Muestreo probabilístico sistemático. Es una versión simplificada de una muestra de probabilidad simple. Con base en la lista de la población general, los encuestados se seleccionan en un cierto intervalo (K). El valor de K se determina aleatoriamente. El resultado más confiable se logra con una población general homogénea; de lo contrario, el tamaño del paso y algunos patrones cíclicos internos de la muestra pueden coincidir (mezcla de la muestra). Contras: lo mismo que en una muestra probabilística simple.
  2. Muestreo en serie (anidado). Las unidades de muestreo son series estadísticas (familia, escuela, equipo, etc.). Los elementos seleccionados se someten a un examen continuo. La selección de unidades estadísticas puede organizarse según el tipo de muestreo aleatorio o sistemático. Contras: Posibilidad de mayor homogeneidad que en la población general.
  3. muestra zonal. En el caso de una población heterogénea, antes de utilizar el muestreo probabilístico con cualquier técnica de selección, se recomienda dividir la población en partes homogéneas, a tal muestra se le denomina muestra zonificada. Los grupos de zonificación pueden ser tanto formaciones naturales (por ejemplo, distritos de la ciudad) como cualquier característica subyacente al estudio. El signo en base al cual se realiza la división se denomina signo de estratificación y zonificación.
  4. Selección "conveniente". El procedimiento de muestreo de "conveniencia" consiste en establecer contactos con unidades de muestreo "convenientes" - con un grupo de estudiantes, un equipo deportivo, con amigos y vecinos. Si es necesario obtener información sobre las reacciones de las personas ante un nuevo concepto, dicha muestra es bastante razonable. El muestreo de "conveniencia" se utiliza a menudo para las pruebas preliminares de los cuestionarios.

Estrategias de creación de grupos

Selección de grupos para su participación en experimento psicologico se lleva a cabo con la ayuda de diversas estrategias que son necesarias para asegurar el mayor cumplimiento posible de la validez interna y externa.

Aleatorización

Aleatorización, o Selección aleatoria, se utiliza para crear muestras aleatorias simples. El uso de tal muestra se basa en la suposición de que cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser incluido en la muestra. Por ejemplo, para hacer una muestra aleatoria de 100 estudiantes universitarios, puede poner papeles con los nombres de todos los estudiantes universitarios en un sombrero y luego sacar 100 hojas de papel; esta será una selección aleatoria (Goodwin J., p. . 147)......

Selección por pares

Selección por pares- una estrategia para construir grupos de muestra, en la que los grupos de sujetos están formados por sujetos que son equivalentes en términos de parámetros secundarios que son significativos para el experimento. Esta estrategia es efectiva para experimentos que utilizan grupos experimentales y de control con la mejor opción: atraer pares de gemelos (mono y dicigóticos).