25. Ошибки выборки. Определение необходимого объёма выборки. Оценка результатов выборочного наблюдения и распространение их на генеральную совокупность

Разность между показателями выборочной и генеральной совокупности называют ошибкой выборки. Они подразделяются на ошибки регистрации и репрезентативности.

Ошибки регистрации возникают из-за неправильных или неточных сведений. Это может быть невнимательность регистратора, пропуск или повторный счет некоторых единиц совокупности. Они могут иметь случайный (непреднамеренный) и систематический (тенденциозный) характер.

Случайные ошибки обычно уравновешивают друг друга, поскольку не имеют преимущественного направления в сторону преувеличения или преуменьшения значения изучаемого показателя.

Систематические ошибки направлены в одну сторону вследствие преднамеренного нарушения правил отбора (предвзятые цели). Их можно избежать при правильной организации и проведении наблюдения.

Ошибки репрезентативности присущи только выборочному наблюдению и возникают в силу того, что выборочная совокупность не полностью воспроизводит генеральную. Они представляют собой расхождение между значениями показателей, полученных по выборке, и значениями показателей этих же величин, которые были бы получены при сплошном наблюдении.

Изучение и измерение случайных ошибок репрезентативности и является основной задачей выборочного метода. Выборочная средняя и выборочная доля являются случайными величинами, которые могут принимать различные значения в зависимости от того, какие единицы совокупности попали в выборку. Следовательно, ошибки выборки также являются случайными величинами и могут принимать различные значения. Для каждого конкретного выборочного наблюдения значение ошибки репрезентативности, может быть определено по соответствующим формулам, которые зависят от вида, метода и способа формирования выборочной совокупности.

Пример, по данным об успеваемости студентов сделаны две 10-ти.% выборки.

Оценка	Число студентов
	Генеральная совокупность	Первая выборка	Вторая выборка
2	100	9	12
3	300	27	29
4	520	54	52
5	80	10	7
Итого	1000	100	100

Средний бал успеваемости:

По генеральной совокупности; X _CP = (200 + 900 + 2080 + 400) / 1000 = 3580 / 1000=3.58;

по первой выборке = X _CP1 = (18 + 81 + 216 + 500) / 100 = 3,65;

по второй совокупности X_CP2~ (24 + 87 + 208 + 35) / 100= 354/100=3.54.

Доля студентов, получивших оценки 4 и 5

по генеральной совокупности: Р = (520 + 80) 1000 = 0.6 или 60%

по первой выборке W = Pi = (54+10)/ 100 = 0.64 или 64%

по второй совокупности W = Pi = (52+7)/ 100=0,59 или 59%.

Разность между показателями выборочной и генеральной совокупности и будет случайной ошибкой репрезентативности:

Хср₁ - Хср = 3.65 -3,58 = 0.07

Xср₂ - Xcp = 3.54-3.58 = -0.04

Wi - P = 0.64 - 0.6 = 0.04

W₂ - P = 0.59 - 0.6 = -0.01

При выборочном наблюдении должна быть обеспечена случайность отбора единиц. Каждая единица должна иметь равную с другими возможность быть отобранной. Именно на этом основывается собственно-случайная выборка.

К собственно-случайной выборке относится отбор единиц из всей генеральной совокупности (без предварительного расчленения ее на какие-либо группы) посредством жеребьевки (преимущественно) или какого-либо иного подобного способа, например с помощью таблицы случайных чисел. Случайный отбор — это отбор не беспорядочный. Принцип случайности предполагает, что на включение или исключение объекта из выборки не может повлиять какой-либо фактор, кроме случая. Примером собственно-случайного отбора могут служить тиражи выигрышей: из общего количества выпущенных билетов наугад отбирается определенная часть номеров, на которые приходятся выигрыши. Причем всем номерам обеспечивается равная возможность попадания в выборку. При этом количество отобранных в выборочную совокупность единиц обычно определяется исходя из принятой доли выборки.

Доля выборки есть отношение числа единиц выборочной совокупности к числу единиц генеральной совокупности:

Так, при 5 %-ной выборке из партии деталей в 1000 ед. объем выборки составляет 50 ед., а при 10%-ной выборке — 100 ед., и т.д. При правильной научной организации выборки ошибки репрезентативности можно свести к минимальным значениям, в результате — выборочное наблюдение становится достаточно точным.

Собственно-случайный отбор «в чистом виде» применяется в практике выборочного наблюдения редко, но он является исходным среди всех других видов отбора, в нем заключаются и реализуются основные принципы выборочного наблюдения.

Рассмотрим некоторые вопросы теории выборочного метода и формулы ошибок для простой случайной выборки.

Применяя выборочный метод в статистике, обычно используют два основных вида обобщающих показателей: среднюю величину количественного признака и относительную величину альтернативного признака (долю или удельный вес единиц в статистической совокупности, которые отличаются от всех других единиц этой совокупности только наличием изучаемого признака).

Выборочная доля , или частость, определяется отношением числа единиц, обладающих изучаемым признаком т, к общему числу единиц выборочной совокупности n:

Например, если из 100 деталей выборки (п =100), 95 деталей оказались стандартными (т =95), то выборочная доля

= 95 / 100 = 0,95.

Для характеристики надежности выборочных показателей различают среднюю и предельную ошибки выборки.

Ошибка выборки или, иначе говоря, ошибка репрезентативности представляет собой разность соответствующих выборочных и генеральных характеристик:

для средней количественного признака

для доли (альтернативного признака)

Выборочная средняя и выборочная доля по своей сути являются случайными величинами, которые могут принимать различные значения в зависимости от того, какие единицы совокупности попали в выборку. Следовательно, ошибки выборки также являются случайными величинами и могут принимать различные значения. Поэтому определяют среднюю из возможных ошибок — среднюю ошибку выборки .

От чего зависит средняя ошибка выборки? При соблюдении принципа случайного отбора средняя ошибка выборки определяется прежде всего объемом выборки: чем больше численность при прочих равных условиях, тем меньше величина средней ошибки выборки. Охватывая выборочным обследованием все большее количество единиц генеральной совокупности, всё более точно характеризуем всю генеральную совокупность.

Средняя ошибка выборки также зависит от степени варьирования изучаемого признака. Степень варьирования, как известно, характеризуется дисперсией или — для альтернативного признака. Чем меньше вариация признака, а следовательно, и дисперсия, тем меньше средняя ошибка выборки, и наоборот. При нулевой дисперсии (признак не варьирует), средняя ошибка выборки равна нулю, т.е. любая единица генеральной совокупности будет совершенно точно характеризовать всю совокупность по этому признаку.

Зависимость средней ошибки выборки от ее объема и степени варьирования признака отражена в формулах, с помощью которых можно рассчитать среднюю ошибку выборки в условиях выборочного наблюдения, когда генеральные характеристики (х, р) неизвестны, и, следовательно, не представляется возможным нахождение реальной ошибки выборки непосредственно по формулам.

При случайном повторном отборе средние ошибки теоретически рассчитывают по следующим формулам:

для средней количественного признака

для доли (альтернативного признака)

Поскольку практически дисперсия признака в генеральной совокупности - точно неизвестна, на практике пользуются значением дисперсии S², рассчитанным для выборочной совокупности на основании закона больших чисел, согласно которому выборочная совокупность при достаточно большом объеме выборки достаточно точно воспроизводит характеристики генеральной совокупности.

Таким образом, расчетные формулы средней ошибки выборки при случайном повторном отборе будут следующие:

для средней количественного признака

для доли (альтернативного признака)

Однако дисперсия выборочной совокупности не равна дисперсии генеральной совокупности, и, следовательно, средние ошибки выборки, рассчитанные по формулам, будут приближенными. Но в теории вероятностей доказано, что генеральная дисперсия выражается через выборную следующим соотношением:

Так как п / (п -1) при достаточно больших п — величина, близкая к единице, то можно принять, что =S², а следовательно, в практических расчетах средних ошибок выборки можно использовать формулы. И только в случаях малой выборки (когда объем выборки не превышает 30) необходимо учитывать коэффициент п / (п -1) и исчислять среднюю ошибку малой выборки по формуле:

При случайном бесповторном отборе в приведенные выше формулы расчета средних ошибок выборки необходимо подкоренное выражение умножить на 1-(п/М), поскольку в процессе бесповторной выборки сокращается численность единиц генеральной совокупности. Следовательно, для бесповторной выборки расчетные формулы средней ошибки выборки примут такой вид:

для средней количественного признака

для доли (альтернативного признака)

Так как п всегда меньше N, то дополнительный множитель 1-(п/N) всегда будет меньше единицы. Отсюда следует, что средняя ошибка при бесповторном отборе всегда будет меньше, чем при повторном. В то же время при сравнительно небольшом проценте выборки этот множитель близок к единице ( например, при 5%-ной выборке он равен 0,95; при 2 %-ной — 0,98, и т.д.). Поэтому иногда на практике пользуются для определения средней ошибки выборки формулами и без указанного множителя, хотя выборку и организуют как бесповторную. Это имеет место в тех случаях, когда число единиц генеральной совокупности неизвестно или безгранично, или когда п очень мало по сравнению с N, и по существу введение дополнительного множителя, близкого по значению к единице, практически не повлияет на значение средней ошибки выборки.

Распространение выборочных результатов на генеральную совокупность

Конечной целью выборочного наблюдения является характеристика генеральной совокупности на основе выборочных результатов.

Выборочные средние и относительные величины распространяют на генеральную совокупность с учетом предела их возможной ошибки.

В каждой конкретной выборке расхождение между выборочной средней и генеральной, т.е. может быть меньше средней ошибки выборки, равно ей или больше ее.

Причем каждое из этих расхождений имеет различную вероятность (объективную возможность появления события). Поэтому фактические расхождения между выборочной средней и генеральной можно рассматривать как некую предельную ошибку, связанную со средней ошибкой и гарантируемую с определенной вероятностью Р.

Предельную ошибку выборки для средней ( ) при повторном отборе можно рассчитать по формуле

где t— нормированное отклонение — «коэффициент доверия», зависящий от вероятности, с которой гарантируется предельная ошибка выборки; — средняя ошибка выборки.

Аналогичным образом может быть записана формула предельной ошибки выборки для доли при повторном, отборе:

При случайном бесповторном отборе в формулах расчета предельных ошибок выборки необходимо умножить подкоренное выражение на .

Формула предельной ошибки выборки вытекает из основных положений теории выборочного метода, сформулированных в ряде теорем теории вероятностей, отражающих закон больших чисел.

Разрабатывая программу выборочного наблюдения, сразу задают величину допустимой ошибки выборки. Неизвестным остается тот минимальный объем выборки, который должен обеспечить требуемую точность. Формулы для определения численности выборки зависят от метода отбора.

Конечной целью выборочного наблюдения является характеристика генеральной совокупности на основе выборочных результатов. Выборочные средние и относительные величины распространяют на генеральную совокупность с учетом предела их возможной ошибки.

Применяется 2 способа распространения выборочных данных:

Способ прямого пересчета: средние величины и доли, полученные в результате исследования выборочной совокупности напрямую переносятся на генеральную.

Например, если средняя выборочная урожайность зерновых равна 20 ц/га, и предельная ошибка выборки + / - 1.5 ц/га, то при посевной площади в 20 тыс. га можно установить ожидаемые пределы валового сбора зерновых.

1). 20 - 1.5 = 18,5 18, 5 * 20.000 = 370.000 центнеров.

2). 20 + 1.5 = 21,5 21, 5 * 20.000 = 430.000центнеров.

Ожидается урожайность зерновых от 370.000 до 430.000 центнеров.

Способ поправочных коэффициентов используется для уточнения данных сплошного наблюдения. Если выборочное наблюдение показало, что недоучет величины исследуемого явления составил 0,5%. то эту величину распространяют на результаты, полученные при сплошном наблюдении путем увеличения его на 0,5 %.

Практическая работа:

Совхоз «Победа» имеет 400 голов крупного рогатого скота (дойных коров).

Средний выборочный надой молока составил 7,2 литра в сутки.

Ошибка выборки + - 0,9 литра.

Рассчитать ожидаемый надой молока за апрель в тоннах.

1). 7,2 + 0,9 = 8,1 (л.) 8,1*400 * 30 = 97 200 (л.) или 97,2 тонны молока.

2). 7,2 - 0,9 = 6,3 (л.) 6,3*400 * 30 = 75 600 (л.) или 75,6 тонны молока.

Ожидаемый надой молока составит от 75,6 до 97,2 тонн молока.

Определение необходимого объема выборки

При проектировании выборочного наблюдения с заранее заданным значением допустимой ошибки выборки очень важно правильно определить численность (объем) выборочной совокупности, которая с определенной вероятностью обеспечит заданную точность результатов наблюдения. Формулы для определения необходимой численности выборки п легко получить непосредственно из формул ошибок выборки.

Так, из формул предельной ошибки выборки для повторного отбора нетрудно (предварительно возведя в квадрат обе части равенства) выразить необходимую численность выборки:

для средней количественного признака

для доли (альтернативного признака)