Reprezentativitātes jēdziens bieži sastopams statistikas ziņojumos un runu un ziņojumu sagatavošanā. Iespējams, bez tā ir grūti iedomāties jebkāda veida informācijas prezentāciju pārskatīšanai.
Reprezentativitāte - kas tas ir?
Reprezentativitāte atspoguļo to, kā atlasītie objekti vai daļas atbilst tās datu kopas saturam un nozīmei, no kuras tie tika atlasīti.
Citas definīcijas
Reprezentativitātes jēdzienu var atklāt dažādos kontekstos. Bet savā nozīmē reprezentativitāte ir atlasīto vienību pazīmju un īpašību atbilstība no vispārējās populācijas, kas precīzi atspoguļo visas vispārējās datu bāzes īpašības kopumā.
Informācijas reprezentativitāte tiek definēta arī kā izlases datu spēja pārstāvēt populācijas parametrus un īpašības, kas ir svarīgi no pētījuma viedokļa.
Reprezentatīvs paraugs
Paraugu ņemšanas princips ir atlasītsvarīgākais un precīzāk atspoguļo kopējās datu kopas īpašības. Šim nolūkam tiek izmantotas dažādas metodes, kas ļauj iegūt precīzus rezultātus un vispārēju priekšstatu par populāciju, izmantojot tikai paraugu materiālus, kas raksturo visu datu īpašības.
Tādējādi nav nepieciešams izpētīt visu materiālu, bet pietiek ņemt vērā izlases reprezentativitāti. Kas tas ir? Šī ir atsevišķu datu izlase, lai gūtu priekšstatu par kopējo informācijas masu.
Atkarībā no metodes tos izšķir kā varbūtējos un maz ticamos. Varbūtība ir izlase, kas tiek veidota, aprēķinot svarīgākos un interesantākos datus, kas ir tālāki vispārējās populācijas pārstāvji. Vai tā ir apzināta izvēle vai nejauša izvēle, tomēr to attaisno tās saturs.
Neticami - šī ir viena no nejaušās izlases paveidēm, kas sastādīta pēc regulāras loterijas principa. Šajā gadījumā netiek ņemts vērā tās personas viedoklis, kurš veido šādu izlasi. Tiek izmantota tikai aklā lote.
Varbūtību izlases noteikšana
Varbūtības paraugus var iedalīt arī vairākos veidos:
- Viens no vienkāršākajiem un saprotamākajiem principiem ir nereprezentatīvā izlase. Piemēram, šo metodi bieži izmanto sociālajās aptaujās. Tajā pašā laikā aptaujas dalībnieki netiek atlasīti no pūļa, pamatojoties uz īpašiem apsvērumiem, un informācija tiek iegūta no pirmajām 50 personām, kas tajā piedalījās.
- Apzinātiparaugi atšķiras ar to, ka tiem ir vairākas prasības un nosacījumi atlasē, taču tie joprojām paļaujas uz nejaušu sakritību, netiecoties sasniegt labu statistiku.
- Uz kvotām balstīta atlase ir vēl viena nevarbūtiskās izlases variācija, ko bieži izmanto lielu datu kopu pārbaudei. Tas izmanto daudz noteikumu un nosacījumu. Tiek atlasīti objekti, kuriem tiem jāatbilst. Tas ir, izmantojot sociālās aptaujas piemēru, var pieņemt, ka tiks aptaujāti 100 cilvēki, bet, sastādot statistikas pārskatu, tiks ņemts vērā tikai noteikta skaita cilvēku viedoklis, kas atbildīs noteiktajām prasībām.
Varbūtības paraugi
Varbūtības izlasēm tiek aprēķināti vairāki parametri, kuriem atbildīs izlasē iekļautie objekti, un starp tiem dažādos veidos var tikt uzrādīti tieši tie fakti un dati, kas tiks uzrādīti kā izlases datu reprezentativitāte. atlasīts. Šie nepieciešamo datu aprēķināšanas veidi var būt:
Vienkārša nejauša izlase. Tas sastāv no tā, ka starp izvēlēto segmentu nepieciešamais datu apjoms tiek atlasīts ar pilnīgi nejaušas izlozes metodi, kas būs reprezentatīvs paraugs
Sistēmiskā un nejaušā izlase ļauj izveidot sistēmu nepieciešamo datu aprēķināšanai, pamatojoties uz nejauši izvēlētu segmentu. Tādējādi, ja pirmais nejaušais skaitlis, kas norāda no kopējās populācijas atlasīto datu kārtas numuru, ir 5, tad nākamaisatlasāmie dati varētu būt, piemēram, 15, 25, 35 utt. Šis piemērs skaidri izskaidro, ka pat nejaušas atlases pamatā var būt sistemātiski nepieciešamo ievaddatu aprēķini
Patērētāju paraugs
Tīša paraugu ņemšana ir metode, kas ņem vērā katru atsevišķo segmentu un, pamatojoties uz tā novērtējumu, tiek apkopota populācija, kas atspoguļo kopējās datu bāzes īpašības un īpašības. Tādā veidā tiek savākts vairāk datu, kas atbilst reprezentatīvas izlases prasībām. Ir viegli izvēlēties vairākas iespējas, kas netiks iekļautas kopējā skaitā, nezaudējot atlasīto datu kvalitāti, kas atspoguļo kopējo iedzīvotāju skaitu. Tādā veidā tiek noteikta pētījuma rezultātu reprezentativitāte.
Parauga lielums
Ne pēdējā problēma, kas jārisina, ir izlases lielums reprezentatīvai populācijas pārstāvībai. Izlases lielums ne vienmēr ir atkarīgs no avotu skaita vispārējā populācijā. Tomēr izlases kopas reprezentativitāte ir tieši atkarīga no tā, cik segmentos rezultāts jāsadala. Jo vairāk šādu segmentu, jo vairāk datu nokļūst iegūtajā izlasē. Ja rezultātos ir nepieciešams vispārīgs pieraksts un nav nepieciešama specifika, tad attiecīgi izlase kļūst mazāka, jo, neiedziļinoties detaļās, informācija tiek pasniegta virspusīgāk, kas nozīmē, ka tās nolasījums būs vispārīgs.
Kļūdas jēdziensreprezentativitāte
Reprezentativitātes kļūda ir specifiska neatbilstība starp kopas raksturlielumiem un izlases datiem. Veicot jebkuru izlases pētījumu, nav iespējams iegūt absolūti precīzus datus, kā tas ir pilnā vispārējo populāciju pētījumā un izlasē, kas nodrošināta tikai ar daļu informācijas un parametriem, savukārt detalizētāks pētījums ir iespējams tikai pētot visu populāciju. Tādējādi dažas neprecizitātes un kļūdas ir neizbēgamas.
Kļūdu veidi
Atšķiriet dažas kļūdas, kas rodas, veidojot reprezentatīvu paraugu:
- Sistēmiski.
- Nejauši.
- Apzināti.
- Netīši.
- Standarta.
- Limit.
Nejaušo kļūdu parādīšanās iemesls var būt vispārējās populācijas pētījuma pārtraukums. Parasti izlases veida reprezentativitātes kļūdai ir nenozīmīgs lielums un raksturs.
Tikmēr sistemātiskas kļūdas rodas, ja tiek pārkāpti noteikumi datu atlasei no vispārējās populācijas.
Vidējā kļūda ir atšķirība starp izlases vidējo un pamatā esošo kopu. Tas nav atkarīgs no vienību skaita izlasē. Tas ir apgriezti proporcionāls izlases lielumam. Tad jo lielāks apjoms, jo mazāka ir vidējās kļūdas vērtība.
Robežkļūda ir lielākā iespējamā atšķirība starp ņemtā parauga un kopējās populācijas vidējām vērtībām. Šāda kļūda tiek raksturota kā maksimālā iespējamā kļūdanoteiktos to izskata apstākļos.
Tīšas un netīšas reprezentativitātes kļūdas
Datu nobīdes kļūdas var būt tīšas vai netīšas.
Tad apzinātu kļūdu parādīšanās iemesli ir pieeja datu atlasei pēc tendenču noteikšanas metodes. Netīšas kļūdas rodas pat izlases novērojuma sagatavošanas posmā, veidojot reprezentatīvu paraugu. Lai izvairītos no šādām kļūdām, ir jāizveido labs izlases rāmis izlases vienību uzskaitīšanai. Tam pilnībā jāatbilst paraugu ņemšanas mērķiem, jābūt uzticamam, aptverot visus pētījuma aspektus.
Derīgums, uzticamība, reprezentativitāte. Kļūda aprēķins
Aprēķiniet vidējā aritmētiskā (M) reprezentativitātes kļūdu (Mm).
Standarta novirze: izlases lielums (>30).
Reprezentativitātes kļūda (Mr) un relatīvā vērtība (R): izlases lielums (n>30).
Gadījumā, kad jāpēta populācija, kurā paraugu skaits ir neliels un ir mazāks par 30 vienībām, tad novērojumu skaits samazināsies par vienu vienību.
Kļūdas lielums ir tieši proporcionāls izlases lielumam. Informācijas reprezentativitāte un precīzas prognozes izdarīšanas iespējas pakāpes aprēķins atspoguļo noteiktu robežkļūdu.
Pārstāvības sistēmas
Informācijas pasniegšanas izvērtēšanas procesā tiek izmantota ne tikai reprezentatīva izlase, bet arī pati informācijas saņēmēja,izmanto reprezentatīvās sistēmas. Tādējādi smadzenes apstrādā noteiktu informācijas apjomu, veidojot reprezentatīvu paraugu no visas informācijas plūsmas, lai kvalitatīvi un ātri izvērtētu iesniegtos datus un izprastu jautājuma būtību. Atbildiet uz jautājumu: "Reprezentativitāte - kas tas ir?" - cilvēka apziņas mērogā ir pavisam vienkārši. Lai to izdarītu, smadzenes izmanto visus pakļautos maņu orgānus atkarībā no tā, kāda veida informācija ir jāizolē no vispārējās plūsmas. Tādējādi viņi atšķir:
- Vizuālā reprezentācijas sistēma, kurā ir iesaistīti acs vizuālās uztveres orgāni. Cilvēkus, kuri bieži izmanto šādu sistēmu, sauc par vizuālajiem. Ar šīs sistēmas palīdzību cilvēks apstrādā informāciju, kas nāk attēlu veidā.
- Audiālā reprezentācijas sistēma. Galvenais izmantotais orgāns ir dzirde. Šī konkrētā sistēma apstrādā informāciju, kas tiek piegādāta skaņas failu vai runas veidā. Cilvēkus, kuri informāciju labāk uztver no auss, sauc par dzirdes.
- Kinestētiskā reprezentācijas sistēma ir informācijas plūsmas apstrāde, uztverot to caur ožas un taustes kanāliem.
Ciparu reprezentācijas sistēma kopā ar citām tiek izmantota kā līdzeklis informācijas iegūšanai no ārpuses. Tā ir saņemto datu subjektīvi loģiska uztvere un izpratne
Tātad, reprezentativitāte - kas tas ir? Vienkārša izvēle no komplekta vaineatņemama procedūra informācijas apstrādē? Noteikti varam teikt, ka reprezentativitāte lielā mērā nosaka mūsu uztveri par datu plūsmām, palīdzot no tās izolēt nozīmīgāko un nozīmīgāko.
