Особенности и основные этапы работ при проведении выборочного наблюдения.

 

На практике сплошное обследование практически не применяется в силу слишком большого количества объектов, а применяются в выборочные, монографические и обследование основного массива.

Главное из них – это выборочное наблюдение.

Суть выборочного метода – это отбор отдельных единиц исследуемой генеральной совокупности по специальным правилам, гарантирующим принцип случайности отбора случайных единиц.

Достоверность обеспечивается только тогда, когда каждая единица исходной совокупности имеет шанс быть отобранной.

Преимущества и недостатки выборочного наблюдения.

+

1) быстрота получения результатов обследования

2) Значительное снижение стоимости обследования за счет сокращения тех затрат, которые прямопропорциональны числу единиц наблюдения.

3) Лучшая организация обследования и повышение точности. Два вида (существенный минус «-») а) ошибки репрезентативности. Выборка плохо представляет генеральную совокупность. б)Ошибки регистрации. Не то записали, не на то посмотрели.

4) Возможность расширения программы наблюдения.

5) Пригодность при невозможности сложного наблюдения.

 

Пример: Исследование срока службы ламп.

 

Как правило ошибка репрезентативности компенсируются ошибками регистрации.

 

Этапы работы.

1) Постановка цели и определение задач наблюдения

2) Создание программы наблюдения.

3) Подготовка анкет и инструкций (как действовать в тех или иных ситуациях)

4) Решить орг. вопросы включая квалифицированный персонал.

5) Определение состава единиц генеральной совокупности.

6) Выбор способа формирования выборочной совокупности.

7) Выбор способа обработки неответов (ни да ни нет).

8) Получение выборочных оценок.

9) Распространение выборочных характеристик на всю совокупность.

 

Билет № 37

Основные определения и обозначения в теории выборочного наблюдения

 

Группа объектов, объединенных каким-либо общим свойством называется совокупностью.

Генеральная совокупность – все объекты. размерность N

Выборочная совокупность имеет размерность n.

n<<<N отношение размерностей.

- доля отбора, еще говорят % выборки, % отбора.

Пример:

N=200 n=50 f=25% выборки

Единица отбора – это элемент отбора, при формировании выборочной совокупности.

Единица наблюдения – объект, признаки которого фиксируются (регистрируются).

Если исследуется количественные признаки, то главная задача – это оценка среднего и суммарного значения.

Генеральное среднее оценивается с помощью выборочного среднего. В общем случае они не совпадают.

Генеральная дисперсия

Оценивается с помощью выборочной дисперсии:

В малых выборках делится не на n, а на (n-1).

При оценке характеристик альтернативного признака численность единиц генеральной совокупности обычно обозначают М, а в выборке м.

Пример: Доля убыточных банков.

 

Доля единиц обладающих исследуемым признаком

А долей единиц в выборке, обладающих исследуемым признаком

Р- единиц обладает исследуемым признаком.

q единиц не обладает. q=1-р

 

Дисперсия альтернативного признака рассчитывается –

Билет №38

Средняя и предельная ошибка выборки.

 

Из одной и той же генеральной совокупности можно извлечь множество разных выборок и каждая из них будет давать свои оценки среднего и дисперсию (характеристики генеральной совокупности).

Можно говорить о средней из ошибок всех возможных выборок – М – которая является обобщающей характеристикой.

Она показывает на сколько в среднем параметр выборочной совокупности отклоняется от параметра генеральной совокупности.

Бесповторный отбор – это такой отбор, когда единица такого наблюдения может быть отобрана один раз.

А повторный - когда одна и та же единица, будучи отобранной может быть еще раз отобранной из генеральной совокупности.

При повторном отборе

При бесповторном отборе

- имеет серьезное влияние при больших выборках.

Вероятность того, что ошибка будет равняться М = 0,683.

Эта вероятность не столь велика, на практике хотелось бы получить значение ошибка с большей точностью.

 

Предельная ошибка выборки.

 

Р доверительная вероятность	0,6827	0,8664	0,9545	0,9876	0,9973
t коэффициент доверия		1,5		2,5

 

Предельная ошибка зависит от:

1) Степени вариации единиц генеральной совокупности

2) От объема выборки.

3) От схем отбора (бесповторный дает меньше ошибок).

4) От уровня доверительной вероятности

Если n>30, то t определяется по таблице нормального распределения, если n<30, то по таблице Стьюдента.

 

Способы отбора:

1) Индивидуальный - в выборку попадают непосредственно отдельные единицы генеральной совокупности. Подвиды: Случайная, механическая, этипическая выборка

2) При групповом отборе единицы наблюдения извлекаются в выборку группами.

3) Комбинированный.

 

 

Билет № 39

Виды выборок.

 

а) Случайная выборка.

таблица случайных чисел.

0…1

к1=0,1638

к2=0,7547

к3=0,0101

n=1000

б) Механическая

Исходная совокупность делится на столько групп, сколько единиц войдет в выборку и из каждой группы выбирается один элемент.

два способа:

1) Группы формируются не в ранжированной совокупности.

2) В ранжированной совокупности (по росту, когда единицы совокупности выстраивается по рангам – первый – лучший).

 

г) этипическая.

Применяется при значительно вариации признака в исходной совокупности. В этом случае целесообразно сначала разбить совокупность на однородные типы, а потом производить случайный или механический отбор.

Два способа:

1) Пропорционально объему типической группы.

2) Пропорционально степени колеблемости (вариации) количественного признака внутри типической группы.

 

Чем больше колеблится значение признака в группе, тем больше надо взять элементов из этой группы.

 

д) Серийная

Применяется когда совокупность можно разделить на одинаковые по объему и однородные группы. В этом случае берется одна из групп и ведется сплошное обследование.

 

е) Комбинированная выборка.

Статистическая совокупность разбивается на типические группы, внутри которых единицы упорядываются, устанавливается шаг отбора и производится механический отбор.

 

ж) Многоступенчатая выборка.

Последовательно извлекаются самые крупные группы единиц, затем из них извлекаются под группы, под подгруппы (в соответствии с количеством ступеней) и только на последней ступени извлекаются сами единицы, попадающие в выборочную совокупность.

 

з) Многофазная.

Это когда создаются подвыборки для последующих исследований в расширенной программе.

 

и) Малая выборка.

Применяется когда много исследований проводить экономически не целесообразно. Малой считается выборка с числом единиц меньшей 20.

 

 

Билет №40