Näyte
Mikä on näyte?
Näyte viittaa pienempään, hallittavaan versioon suuremmasta ryhmästä. Se on osajoukko, joka sisältää suuremman populaation ominaisuudet. Otoksia käytetään tilastollisessa testauksessa, kun populaatiokoot ovat liian suuria, jotta testi ei sisällä kaikkia mahdollisia jäseniä tai havaintoja. Otoksen tulee edustaa populaatiota kokonaisuutena, eikä se saa heijastaa mitään tiettyä attribuuttia kohtaan.
käyttävät useita otantatekniikoita,. joista jokaisella on omat etunsa ja haittansa.
Näytteiden ymmärtäminen
Otos on perusjoukosta otettujen havaintojen puolueeton määrä. Yksinkertaisesti sanottuna populaatio on tiettyyn ryhmään tai kontekstiin sisältyvien havaintojen (eli yksilöt, eläimet, kohteet, tiedot jne.) kokonaismäärä. Otos on toisin sanoen osa, osa tai murto-osa koko ryhmästä, ja se toimii populaation osajoukkona. Näytteitä käytetään erilaisissa ympäristöissä, joissa tutkimusta tehdään. Tutkijat, markkinoijat, valtion virastot, ekonomistit ja tutkimusryhmät ovat niitä, jotka käyttävät näytteitä tutkimuksiinsa ja mittauksiinsa.
Kokonaisten populaatioiden käyttäminen tutkimukseen tuo mukanaan haasteita. Tutkijoilla voi olla vaikeuksia päästä helposti käsiksi kokonaisiin populaatioihin. Ja joidenkin tutkimusten luonteen vuoksi tutkijoilla voi olla vaikeuksia saada tarvitsemansa tulokset ajoissa. Tästä syystä käytetään ihmisnäytteitä. Koko väestöä edustavan pienemmän määrän käyttäminen voi silti tuottaa päteviä tuloksia ja samalla vähentää aikaa ja resursseja.
Tutkijoiden käyttämien näytteiden on muistutettava laajempaa populaatiota, jotta ne voivat tehdä tarkkoja päätelmiä tai ennusteita. Kaikilla otokseen osallistuneilla tulee olla samat ominaisuudet ja ominaisuudet. Joten jos tutkimus koskee miehiä korkeakoulujen fuksilaisia, otoksen tulisi olla pieni osa miehiä, jotka sopivat tähän kuvaukseen. Vastaavasti, jos tutkimusryhmä tekee tutkimuksen yli 50-vuotiaiden yksinäisten naisten unirytmistä, otokseen tulisi kuulua vain tähän väestöryhmään kuuluvat naiset.
Erityisiä huomioita
Harkitse akateemisten tutkijoiden ryhmää, joka haluaa tietää, kuinka moni opiskelija opiskeli alle 40 tuntia CFA-kokeeseen ja silti läpäisi. Koska yli 200 000 ihmistä tekee kokeen maailmanlaajuisesti joka vuosi, jokaisen kokeen osallistujan tavoittaminen kuluttaisi aikaa ja resursseja.
Itse asiassa siihen mennessä, kun väestön tiedot on kerätty ja analysoitu, olisi kulunut pari vuotta, mikä teki analyysistä arvottoman, koska uusi populaatio olisi syntynyt. Sen sijaan tutkijat voivat ottaa näytteen populaatiosta ja saada tietoja tästä otoksesta.
Puolueettoman otoksen saavuttamiseksi valinnan on oltava satunnainen, jotta kaikilla populaatiosta on yhtäläinen ja todennäköinen mahdollisuus tulla otosryhmään. Tämä on samanlainen kuin arpajaiset ja on perusta yksinkertaiselle satunnaisotannalle.
Puolueettomalle otokselle valinnan tulee olla satunnainen, jotta kaikilla populaatiolla on yhtäläinen mahdollisuus tulla ryhmään.
Näytteenottotyypit
Yksinkertainen satunnaisotos
Yksinkertainen satunnaisotos on ihanteellinen, jos kaikki perusjoukon entiteetit ovat identtisiä. Jos tutkijat eivät välitä siitä, ovatko heidän otokseensa kaikki miehiä vai naisia tai molempien sukupuolten yhdistelmää jossain muodossa, yksinkertainen satunnaisotos voi olla hyvä valintatekniikka.
Oletetaan, että vuonna 2021 CFA-kokeeseen osallistui 200 000 kokeentekijää, joista 40 % oli naisia ja 60 % miehiä. Populaatiosta otetussa satunnaisotoksessa pitäisi siis olla 400 naista ja 600 miestä yhteensä 1 000 kokeentekijää kohti.
Mutta entä tapaukset, joissa on tärkeää tietää kokeen läpäisseiden miesten ja naisten välinen suhde alle 40 tunnin opiskelun jälkeen? Tässä ositettu satunnaisotos olisi parempi kuin yksinkertainen satunnaisotos.
Stratified Random Sampling
Tämäntyyppinen otanta, jota kutsutaan myös suhteelliseksi satunnaisotannaksi tai kiintiön satunnaisotannaksi, jakaa koko populaation pienempiin ryhmiin. Nämä tunnetaan kerrostumina. Kerroksissa olevilla ihmisillä on samanlaisia piirteitä.
Mitä jos ikä olisi tärkeä tekijä, jonka tutkijat haluaisivat sisällyttää tietoihinsa? Ositettua satunnaisotantaa käyttämällä he voivat luoda tasoja tai ositteita kullekin ikäryhmälle. Valinnan kustakin ositteesta tulisi olla satunnainen, jotta jokaisella hakasulkulla on todennäköinen mahdollisuus tulla mukaan otokseen. Esimerkiksi kaksi osallistujaa, Alex ja David, ovat 22-vuotiaita ja 24-vuotiaita. Otosvalinta ei voi valita toisiaan jonkin etuusmekanismin perusteella. Molemmilla pitäisi olla yhtäläiset mahdollisuudet tulla valituksi ikäryhmästään. Tasot voisivat näyttää suunnilleen tältä:
TTT
Taulukosta väestö on jaettu ikäryhmiin. Esimerkiksi 30 000 ikähaarukkaa 20–24-vuotiaista kävi CFA-kokeen vuonna 2021. Tätä samaa suhdetta käyttämällä otosryhmässä on (30 000 ÷ 200 000) × 1 000 = 150 kokeentekijää, jotka kuuluvat tähän ryhmään. Alex tai David - tai molemmat tai ei kumpaakaan - voidaan sisällyttää otokseen kuuluvien 150 satunnaisen kokeen osallistujan joukkoon.
Otoskokoa päätettäessä voidaan koota monia muita ositteita. Jotkut tutkijat saattavat lisätä kokeeseen osallistuneiden työtehtävät, maat, siviilisäädyn jne. päättäessään otoksen luomisesta.
Esimerkkejä näytteistä
Vuonna 2021 maailman väkiluku oli lähes 7,9 miljardia, joista 49,6 % oli naisia ja 50 % miehiä. Ihmisten kokonaismäärä missä tahansa maassa voi olla myös väestön koko. Kaupungin opiskelijoiden kokonaismäärä voidaan ottaa populaatioksi, ja kaupungin koirien kokonaismäärä on myös populaatiokoko. Näistä populaatioista voidaan ottaa näytteitä tutkimustarkoituksiin.
Seuraamalla CFA-testiesimerkkiämme tutkijat voisivat ottaa 1 000 CFA-osallistujan otoksen 200 000 kokeen suorittajasta eli populaatiosta ja suorittaa tarvittavat tiedot tälle määrälle. Tämän otoksen keskiarvo otettaisiin arvioimaan CFA-kokeen suorittaneiden keskiarvo, jotka läpäisivät, vaikka he opiskelivat vain alle 40 tuntia.
Otettu näyteryhmä ei saa olla puolueellinen. Tämä tarkoittaa, että jos 1 000 CFA-kokeen osallistujan otoskeskiarvo on 50, myös 200 000 kokeen suorittaneen väestön keskiarvon tulisi olla noin 50.
Kohokohdat
Tilastoissa otos on analyyttinen osajoukko suuremmasta populaatiosta.
Yksinkertaisessa satunnaisotannassa kaikki perusjoukon kokonaisuudet ovat identtisiä, kun taas ositettu satunnaisotos jakaa koko populaation pienempiin ryhmiin.
Näytteiden käytön ansiosta tutkijat voivat tehdä tutkimuksiaan paremmin hallittavalla tiedolla ja oikea-aikaisesti.
Satunnaisesti otetuissa näytteissä ei ole paljon harhaa, jos ne ovat riittävän suuria, mutta tällaisen näytteen saaminen voi olla kallista ja aikaa vievää.
UKK
Mikä on yksinkertainen satunnainen näyte?
Tämä otantamenetelmä käyttää vastaajia tai tietopisteitä, jotka valitaan satunnaisesti suuremmasta populaatiosta. Riittävän suurella otoskoolla satunnaisotos poistaa harhaa.
Miksi satunnaiset näytteet mahdollistavat päätelmien tekemisen?
Tilastojen lakien mukaan populaatiosta voidaan tehdä tarkkoja mittauksia ja arvioita otoksen avulla. Varianssianalyysi (ANOVA),. lineaarinen regressio ja kehittyneemmät mallintamistekniikat ovat päteviä suurten lukujen lain ja keskeisen rajalauseen vuoksi.
Miksi analyytikot käyttävät näytteitä väestön mittaamisen sijaan?
Usein populaatio on liian suuri tai laaja jokaisen jäsenen mittaamiseksi, ja jokaisen jäsenen mittaaminen olisi kallista ja aikaa vievää. Otos mahdollistaa päätelmien tekemisen populaatiosta tilastollisin menetelmin.
Kuinka suuren näytteen tarvitset?
Tämä riippuu populaation koosta ja analyysin tyypistä, jonka haluat tehdä (esim. mitä luottamusväliä käytät). Tehoanalyysi on tekniikka, jolla voidaan matemaattisesti arvioida pienin tarvittava otoskoko tarpeidesi perusteella. Toinen nyrkkisääntö on, että otoksen tulee olla riittävän suuri, mutta enintään 10 % populaatiosta yhtä suuri.
