3.4.1 Ehtimal nümunə: məlumatların toplanması və analiz
Weights qəsdən seçmə prosesi səbəb təhrif geri ala bilərsiniz.
Ehtimal nümunələri bütün insanlar daxil məlum qeyri-sıfır ehtimal olduğu o və sadə seçmə dizayn hər bir şəxs daxil bərabər ehtimalı var təsadüfi seçmə sadədir. Respondentlərin mükəmməl icra (məsələn, heç bir əhatə dairəsi səhv və qeyri-cavab) ilə sadə təsadüfi nümunə vasitəsilə seçilmiş zaman nümunə-on edəcək əhalinin miniatür versiyası orta çünki, sonra qiymətləndirilməsi sadə deyil.
Simple təsadüfi seçmə nadir hallarda, lakin praktikada istifadə olunur. Əksinə, tədqiqatçılar qəsdən xərcləri azaltmaq və dəqiqliyini artırmaq üçün daxil qeyri-bərabər ehtimalları insanlar seçin. tədqiqatçılar qəsdən daxil müxtəlif ehtimallar insanlar seçin, sonra düzəlişlər seçmə prosesi səbəb təhrif geri tələb olunur. Başqa sözlə, biz nümunə ümumiləşdirmək necə nümunə seçildi necə asılıdır.
Məsələn, cari Əhali Survey (CPS) işsizlik nisbətini qiymətləndirmək üçün ABŞ hökuməti tərəfindən istifadə olunur. Hər 100.000 nəfər müsahibə ay üz-üzə və ya telefonla ya və nəticələri təxmin işsizlik nisbətinin istehsal etmək üçün istifadə olunur. Hökumət hər bir dövlət işsizlik dərəcəsi hesablamaq istəyən Çünki böyük əhali ilə dövlətlərin çox kiçik əhalisi (məsələn, Rhode Island) və dövlətlərin çox az respondent verir, çünki, bu, böyüklər bir sadə təsadüfi nümunə edə bilməz (məsələn, , California). Əksinə, müxtəlif dərəcələri müxtəlif dövlətlərin CPS nümunələri insanlar, proses seçim qeyri-bərabər ehtimalı ilə örtüklü nümunə adlandırıb. Məsələn, əgər CPS dövlət başına, sonra Rhode Island böyüklər (California vs 800,000 böyüklər başına 2000 respondent: 30.000.000 böyüklər başına 2000 respondent Rhode Island) California böyüklər daha daxil təxminən 30 dəfə yüksək ehtimal var ki, 2000 respondent istədi. biz sonra görəcəksiniz kimi, qeyri-bərabər ehtimalı ilə nümunə bu cür çox məlumatların online mənbələri ilə olur, lakin ÖTS fərqli olaraq, seçmə mexanizmi adətən məlum deyil və ya tədqiqatçı tərəfindən nəzarət.
Onun nümunə dizayn nəzərə alaraq, CPS ABŞ-ın birbaşa nümayəndəsi deyil; Bu çox Rhode Island insanlar və Kaliforniya çox az daxildir. Buna görə də, nümunə işsizlik nisbəti ilə ölkədə işsizlik dərəcəsini qiymətləndirmək üçün ağılsız olardı. Əvəzində nümunə demək, bu, Rhode Island insanlar California insanlar daha daxil olmaq üçün daha çox idi ki çəkilər əslində hesabı ölçülmüş orta, etmək daha yaxşıdır. Məsələn, California hər bir şəxs onlar olardı Rhode Island smeta və hər bir şəxs daha çox sayacaq upweighted- olardı downweighted onlar smeta az saymaq olardı. Əslində, siz öyrənmək üçün az ehtimal olan insanlar üçün daha çox səs verilir.
Bu oyuncaq misal mühüm lakin çox misunderstood point göstərir: bir nümunə yaxşı təxminlər istehsal etmək üçün əhalinin miniatür versiyası olmaq lazım deyil. kifayət qədər məlumat toplanmışdır haqqında məlum olduqda nümunə hesablamaları edərkən, o məlumat istifadə edilə bilər. yanaşma Mən yalnız təsvir və texniki riyazi təsvir ki, klassik ehtimal seçmə çərçivəsində squarely əlavə-düşür etdik. İndi eyni ideya qeyri-ehtimal nümunələri tətbiq edilə bilər necə göstərmək lazımdır.
