Shad-ml
  • Shad-ml
  • Основы статистики (часть 1)
    • Основы статистики (часть 1)
    • Генеральная совокупность и выборка
    • Типы переменных. Количественные и номинативные переменные
    • Описательная статистика
    • Меры центральной тенденции
    • Меры изменчивости
    • Квартили распределения и график box-plot
    • Нормальное распределение
    • Центральная предельная теорема
    • Доверительные интервалы для среднего
    • Идея статистического вывода, p-уровень значимости
Powered by GitBook
On this page

Was this helpful?

  1. Основы статистики (часть 1)

Генеральная совокупность и выборка

PreviousОсновы статистики (часть 1)NextТипы переменных. Количественные и номинативные переменные

Last updated 5 years ago

Was this helpful?

  • Понятие генеральной совокупности и выборки, репрезентативность выборки

  • Простая случайная выборка

  • Стратифицированная выборка

  • Групповая выборка

Генеральная совокупность (ГС) - множество всех объектов, относительно которых делается выводы в рамках исследования

Пример : Представьте, что у вас есть котел каши и вы хотите узнать, соленая ли она. При условии, что каша хорошо перемешана, не обязательно съедать всю кастрюлю - достаточно попробовать одну ложку.

Выборка - часть генеральной совокупности элементов, которая охватывает экспериментом (наблюдение, опрос и т.д.)

Виды методов для формирования репрезентативной выборки:

  • Простая случайная выборка (simple random sample)

  • Стратифицированная выборка (stratified sample)

  • Групповая выборка (cluster sample)

Простая случайная выборка - случайным образом выбираем элементы генеральной совокупности. При увеличение случайной выборки, она будет все больше напоминать ГС по своим характеристикам.

Стратифицированная выборка - перед тем как случайным образом извлекать элементы ГС, с начала разобьем ГС на несколько обособленных и различных страт (групп).

Например: если мы хотим чтобы в нашем исследовании равновероятно приняло участие как мужчины, так и женщины. Мы сначала можем разделить ГС по признаку пола, а потом используя метод случайной выборки из каждой страты выбрать набор элементов для участия в нашем исследование.

Групповая выборка - разделим ГС на несколько кластеров (групп), однако в данном случае все кластеры напротив - будут очень сильно похоже между собой. Зачастую такой метод используется для экономии ресурсов и времени при формирования выборки.

Например: мы можем разделить Астану на несколько районов, и быть уверенным в том, что в принципе население данных районов несильно отличаются друг от друга. Поэтому мы можем выбрать только несколько кластеров для участия в нашем исследовании. А затем методом случайной выборки, из выбранных кластеров выбрать набор элементов для участия в эксперименте.

Примеры:

Для того чтобы протестировать курс по введению в статистику и выяснить, насколько хорошо с ним справятся студенты Института биоинформатики, случайным образом было выбрано 50 студентов института.

Для исследования взаимосвязи риска развития заболевания и группы крови человека потенциальных участников исследования разделили на четыре группы (в соответствии с группой крови). Затем из каждой группы случайным образом извлекли по 50 человек.

Чтобы проверить знания школьников Санкт-Петерубрга по математике, было организовано исследование. Случайным образом было выбрано 10 школ, затем из каждой школы случайным образом было отобрано по 50 учащихся разных классов.

Простая случайная выборка
Групповая выборка