УСР2

Управляемая самостоятельная работа №2

Элементы теории планирования исследований

Выполнила: Ничпорук Анна, 23БХ-1

1. Важность рендомизированного отбора единиц наблюдения при формировании выборок.

2. • Рендомизация помогает устранить систематические ошибки, которые могут возникнуть, если исследователь небрежно отбирает единицы наблюдения. Например, если исследователь отбирает единицы наблюдения из легкодоступных областей, выборка может быть смещена в пользу этих областей. Рендомизация устраняет эту проблему, случайным образом отбирая единицы наблюдения со всей целевой популяции.

   • Рендомизированный отбор обеспечивает то, что выборка является представительной для всей целевой популяции. Это означает, что характеристики выборки (например, среднее значение, дисперсия) должны быть близки к характеристикам популяции. Рендомизация помогает достичь этого, давая каждой единице наблюдения равную вероятность быть выбранной в выборку.

   • Рендомизация позволяет исследователям делать обоснованные выводы о популяции на основе выборки. Когда выборка отбирается случайным образом, исследователи могут быть уверены, что любые наблюдаемые различия между выборкой и популяцией, скорее всего, являются результатом случайной выборки, а не систематической ошибки.

   • Рендомизированный отбор позволяет исследователям обобщать результаты исследования на всю целевую популяцию.

   • Рендомизированный отбор является основой для сравнения результатов из разных исследований и проведения метаанализа.

   Понятие о репрезентативной и смещенной выборках.

Репрезентативная выборка точно отражает характеристики генеральной совокупности, из которой она была отобрана. Это означает, что пропорции разных групп, подгрупп и значений в выборке должны соответствовать пропорциям в генеральной совокупности. Репрезентативные выборки позволяют исследователям делать обоснованные выводы обо всей генеральной совокупности на основе данных выборки.

Смещенная выборка неточно отражает характеристики генеральной совокупности. Это происходит, когда выборка содержит систематическую ошибку, которая приводит к искажению результатов. Смещенные выборки не позволяют исследователям делать достоверные выводы о генеральной совокупности.

3. Полностью случайный отбор и его реализация при помощи таблиц случайных чисел.

Случайный отбор производится по методу жеребьевки или лотереи, а также с помощью таблицы случайных чисел. сначала формируют основу выборочного наблюдения, в которой каждому элементу присваивается уникальный идентификационный номер. Затем генерируются случайные числа, чтобы определить номера элементов, которые будут включены в выборку. Эти случайные числа могут генерироваться компьютерной программой, жребием или с помощью таблицы случайных чисел. Таблицы случайных чисел являются инструментом для генерации случайных чисел, которые можно использовать для случайного отбора элементов из генеральной совокупности. Эти таблицы состоят из последовательностей цифр, сгенерированных случайным образом.

Шаги для реализации полностью случайного отбора с помощью таблиц случайных чисел:

1. Нумерация элементов в генеральной совокупности.

2. Определение размера выборки.

3. Генерация случайных чисел.

4. Выбор элементов.

Элементы, соответствующие сгенерированным случайным числам, будут выбраны в выборку.

4. Стратифицированный отбор.

Стратифицированная, расслоенная выборка – это процесс, состоящий из двух этапов, в котором совокупность сначала делится на подгруппы (слои, страты). Затем элементы случайным образом выбираются из каждого слоя. Элементы, относящиеся к одному слою, должны быть как можно более однородными, а относящиеся к разным слоям – наоборот, как можно более разнородными. Для стратификации можно использовать не сколько переменных, но больше двух применяют редко. Количество слоев в расслоенной выборке должно быть не больше шести.

5. Систематический отбор.

При проведении систематического отбора из основы выборочного наблюдения последовательно выбирают каждый i-й элемент. Интервал выборки i определяется как отношение объема совокупности N к объему вы борки n, с округлением результата до ближайшего целого числа. Например, совокупность состоит из 100 тысяч элементов, а желательный объем вы борки равен тысяче объектов. В этом случае интервал выборки i равен 100. Выбирается случайное число между 1 и 100. Если, например, это число равно 23, то выборка состоит из элементов 23, 123, 223, 323, 423, 523 и т.д.