7.7.Определение необходимой численности выборки.

При проведении выбор наблюд очень важно правильно опред-ть числен-ть выборочн сов-ти, кот с опред вер-тью обеспечит заданную точность рез-в наблюдения. Необходимые формулы легко получить из формул ошибок выборки: для повторного отбора: ∆ = µ*t = t√(G²/n); ∆²= t²G²/n; n=t²G²/∆² .Для альтернативного признака, если вместо G² поставить pq n=t²pq/∆²; для бесповторного отбора: ∆ = t√((G²/n)*(1-n/N)); n= (t² G²N)/(N∆²+t² G²); для альтернативного признака: n= (t²pqN)/(N∆²+t² G²).

7.8.Ошибка выборки при типическом отборе.

При типической выборке выбир-ся ед-цы из групп генер сов-ти, выделен по опред-му признаку, поэтому ошибка выборки будет зависеть от вариации признака внутри каждой группы. Эта внутригрупповая вариция измеряется средней из групповых дисперсий, поэтомк при типической выборке в формулах ошибкивыборки вместо общей дисперсии G² следует учитывать среднюю из групповых Gi² с чертой, если речь идёт о средней, и w(1-w) c чертой, если речь идёт о доле. Мы имеем: для средней: ∆=t√( Gi² с чертой/n); для доли: ∆=t√( w(1-w) c чертой /n); численность выборки: n=t²Gi²c чертой/∆²; бесповторный отбор: ∆ = t√((Gi²c чертой/n)*(1-n/N)); ∆ = t√(( w(1-w) c чертой /n)*(1-n/N)); n= (t² Gi²с чертойN)/(N∆²+t² Gi²с чертой);По формулам опред сначала общий V выборки, а затем V отбора из каждой группы.

7.9.Ошибка выборки при серийном отборе.

При серийном отборе наиб часто выбир равновеликие серии. В отобранных сериях проводят сплошное наблюдение ед-ц, поэтому ошибка выборки зависит от числа отобранных серий и от вариации средних внутри серий, кот измер-ся межсерийной дисперсией. Для повторного отбора: ∆=t√(δ_x²/s); ∆=t√(δ_p²/s); для бесповторного отбора: ∆=t√((δ_x²/s)* (1-s/S)); ∆=t√((δ_p²/s)* (1-s/S));

7.10.Ошибка выборки при комбинированной выборке.

При комбинирован выборке выборочная сов-ть формир-ся в рез-те ступенчатого отбора. Например, для изуч-я успеваемости студентов фак-та сначала отбир-ся группы, а затем в кажд группе случайно или механически отбир-ся число студентов, поэтому общая ошибка выборки сладывается из ошибок на каждой ступени и опред-ся, как корень из сумм соотв-х выборок. Например, при комбинировании серийной выборки механич предельн ошибка будет опред по ф-ле: ∆=t√((S²/s)*(1-s/S) +(G²с чертой/n)*(1-n/N_s)).

7.11.Ошибка выборки при малой выборке.

Малые выборки, когда n≤30.

При малых выборках µ_м.в. = √G²/(n-1); ∆_м.в.= t µ_м.в., где t= (x с волной – x с чертой)/ µ_м.в. и имеет распределение Стьюдента. Стьюдент доказал, что в случае малой выборки действует особый закон распределения вер-ти. ∆ зависит от t и n. По мере увеличения n распределение в малых выборках стремится к нормальному.

7.12.Распространение рез-в выборки на генер сов-ть.

Конечной целью выборки явл распространение выборочных дан на генер сов-ть. Сущ 2 способа: 1)способ прямого пересчёта – ср знач величины признака выборочн сов-ти * на число ед-ц генер сов-ти. 2)способ коэф-в – примен-ся тогда, когда выбор наблюд провод-ся для уточнения рез-в сплошного. Отнош-е величины признака по выборке к величине сплошного наблюдения даёт поправочный коэф-т, на кот корректир-ся данные сплошного наблюдения.

Выбор наблюдения нах шир примен-е при контроле кач-ва пр-ции, исп бюдж вр, изуч общ мнения.