6. Многофазная выборка.

Отличается от многоступенчатой тем, что на всех ступенях обследуется одна и та же единица отбора (обследование крестьянских хозяйств, где более полно обследуется каждое 3-е, 9-е, 27-е и т.д. хозяйство, при этом ошибка выборки незначительна и выборочные показатели более точно характеризуют генеральную совокупность).

7. Комбинирование выборочного наблюдения со сплошным.

Характерно для многофазной выборки. Оно позволяет проверить более точно типичность выборочных данных по отношению к генеральным характеристикам. Выборочные показатели сопоставляются с данными сплошного наблюдения.

8. Серийная выборка.

Если в выборку попадают не отдельные единицы совокупности, а целые серии, такая выборка называется серийная.

Пример, при 10 % обследовании качества продукции можно проверять каждую 10-ю единицу (механический отбор), при серийном – через 9 часов каждый 10-й час обследуется вся выпущенная продукция в течении целого часа.

Серийный отбор применяется редко, т.к. дает высокую ошибку выборки.

9. Моментная выборка.

На определенные моменты времени фиксируется наличие отдельных элементов изучаемого процесса.

Пример, изучение использования работниками рабочего времени и времени работы оборудования.

Моментное наблюдение охватывает все единицы совокупности, поэтому является сплошным. Цель – на основе выборочных характеристик дать репрезентативную оценку всей генеральной совокупности. Т.к. при моментном наблюдении обычно характеризуется альтернативный признак (работа или простой), то оценка репрезентативности проводится по формулам средней и предельной ошибки выборки. При этом, в качестве численности выборочной совокупности, принимается число записей моментного обследования.

Пример, в цехе работает 20 станков. За 8-ми часовую смену каждые полчаса проводились моментные обследования. Определить в каких пределах будет находиться доля работающих станков за все время смены, если в 32 случаях замечен простой, вероятность 0,954.

10. Малая выборка.

Такое выборочное наблюдение, численность единиц которого не более 20. Хотя общий принцип выборочного наблюдения – чем больше выборочная совокупность, тем точнее показатели, иногда используют малую выборку.

Малая выборка применяется при обследовании качества продукции с последующим уничтожением проверяемой единицы.

Средняя ошибка малой выборки определяется по формуле:

Причем, малая выборочная дисперсия рассчитывается:

Следовательно, предельная ошибка выборки:

Но в данном случае коэффициент доверия – t отличен от применяемогоtв других выборочных наблюдениях. Он зависит отn (числа выборки), при увеличенииnраспределение стремится к нормальному и приn= 20 мало чем отличается от нормального. Еслиn= 20;t= 1вероятность = 0,683.

t= 20,954

t = 30,997

11. Проверка типичности выборочных данных.

Кроме вероятностной оценки репрезентативности выборочных данных путем расчета средней и предельной ошибки выборки по каждому показателю проверка типичности часто осуществляется путем сопоставления выборочных данных с данными сплошного отбора.

Пример, обследование уровней заработной платы. Типичность отобранных предприятий проверяется путем сравнения средней заработной платы на отобранных предприятиях со средней заработной платой всех предприятий.

Существует 2 способа распространения данных выборочного наблюдения:

- способ прямого пересчета

пример, надой с одной коровы за год составил 2500 л. Среднее поголовье коров в частном владении 10000 голов. Ошибка выборки составляет 20 л. Определить годовой надой со всего поголовья имеющихся у селян:

Способом прямого пересчета можно распространять данные выборочного наблюдения на основе соотношения численности выборочной и генеральной совокупности.

Пример, при выборочном 3 % обследовании качества продукции в выборку попало 1000 единиц, из которых качество 20 не соответствует стандарту. Ошибка выборки = 2 единицы. Используя соотношение численности можно рассчитать, что число некачественных единиц из 20000 будет равно:

от 360 до 440

- способ коэффициентов, применяют при проведении выборочного наблюдения для проверки и уточнения данных сплошного обследования.

Сопоставляя выборочные данные с данными сплошного наблюдения, определяют поправочный коэффициент, а с его помощью вносят поправки в данные выборочной совокупности.