Rappresentatività – che cosa è questo processo? errore di copertura

Il concetto di rappresentanza è comune in otchetnostyakh statistica e nella preparazione di interventi e relazioni. Forse senza di essa è difficile immaginare qualsiasi tipo di presentare le informazioni sul display.

Rappresentatività – che cos'è?

Rappresentatività riflette come gli oggetti o parti selezionate corrispondono al contenuto e il significato della popolazione dei dati da cui sono stati selezionati.

altre definizioni

Il concetto di rappresentazione può essere ampliato in contesti diversi. Ma la sua rappresentazione significato – è funzionalità di conformità e le proprietà delle unità selezionate della popolazione generale che riflettono in modo accurato le caratteristiche generali del intero database nel suo complesso.

Inoltre informazioni rappresentative è definita come la capacità di presentare un insieme di dati di esempio set di parametri e proprietà che sono importanti dal punto di vista della ricerca in corso.

campione rappresentativo

Il principio del campionamento è importante nella scelta del più accurato e la visualizzazione delle proprietà di un insieme di dati. Si utilizza una varietà di metodi, che permettono di ottenere risultati accurati e una panoramica della popolazione generale, usando solo materiali selezionati che descrivono la qualità dei dati.

Così, non c'è bisogno di imparare tutto il materiale, ed è sufficiente prendere in considerazione una rappresentazione selettivo. Di cosa si tratta? Si tratta di un campione di dati individuali in modo da avere un'idea della massa totale delle informazioni.

Esse dipendono dal metodo di distinto come probabilità e non probabilistico. Probabilità – un campione di cui è fatto calcolando i dati più importanti e interessanti, che sono ulteriormente rappresentanti della popolazione generale. Si tratta di una scelta deliberata o di un campione casuale, tuttavia, giustificata dal suo contenuto.

Nonprobabilistic – è una forma di un campione casuale di al solito principio della lotteria. In questo caso, il parere della persona che fa una tale selezione. Esso utilizza pareggio solo cieco.

campionamento probabilistico

campionamento probabilistico può anche essere diviso in diversi tipi:

• Uno dei principi più semplici e chiare – un campione di convenienza. Ad esempio, questo metodo viene spesso utilizzato per lo svolgimento di indagini sociali. In questo caso, gli intervistati non sono selezionati dalla folla in qualsiasi particolari caratteristiche, e le informazioni prodotte nelle prime 50 persone che hanno preso parte in essa.
• campionamento intenzionale differiscono nel senso che hanno una serie di requisiti e le condizioni per la selezione, ma ancora contare su un caso, non perseguendo l'obiettivo di ottenere buone statistiche.
• Il campione sulla base di quote – questo è un altro variante campione probabilistico, che viene spesso utilizzato per l'analisi di grandi insiemi di dati. Per lei, utilizzato una varietà di condizioni e norme. Gli oggetti selezionati da abbinare loro. Questo è l'esempio di indagine sociale suggerisce che sarà intervistato 100 persone, ma solo il parere di un certo numero di persone che soddisfano i requisiti specificati saranno presi in considerazione nella preparazione di report statistici.

campionamento probabilistico

Per il campionamento probabilità stimata numero di opzioni che gli oggetti del campione incontreranno, tra cui un certo numero di modi da eleggere con precisione i fatti e dati che saranno presentati come la rappresentatività dei dati di esempio. Questi metodi calcolano i dati necessari possono essere:

• Un campionamento casuale semplice. Esso consiste nel fatto che tra il segmento selezionato completamente selezionata casualmente lotteria necessaria quantità di dati che sarà campione rappresentativo.

• campionamento sistematico e casuale rende possibile la creazione di un sistema di calcolo dei dati necessari sulla base di un segmento casuale. Pertanto, se il primo numero casuale, che indica il numero ordinale di dati selezionati tra la popolazione generale, è 5, allora i successivi dati da selezionare può essere, per esempio, 15, 25, 35 e così via. Questo esempio illustra chiaramente che anche una selezione casuale può essere basata su calcoli necessari sistematici di dati grezzi.

i clienti di esempio

Significativo esempio – un metodo che consiste nel considerare ogni singolo segmento, e sulla base della sua valutazione gruppo compilato di riflettere le caratteristiche e le proprietà del database condiviso. Così composto maggiore quantità di dati corrispondenti a una requisiti campioni rappresentativi. È possibile selezionare facilmente una serie di opzioni che non saranno inclusi nel numero totale, senza perdere la qualità dei dati selezionati che rappresentano la popolazione totale. In questo modo la rappresentatività dei risultati dello studio.

La dimensione del campione

Non ultima domanda che deve essere affrontato – è la dimensione del campione per la rappresentatività della popolazione. dimensione del campione non sempre dipende dal numero di fonti nella popolazione. Tuttavia, la rappresentatività del campione dipende dalla per quanti segmenti devono essere eventualmente diviso risultato. I più segmenti, i dati più entra nel campione produttivo. Se i risultati richiedono un termine generico e non richiede specifiche, poi, rispettivamente, il campione diventa più piccola, perché, senza entrare nei dettagli, le informazioni sono presentate più superficiali, il che significa che la sua interpretazione è condivisa.

Il concetto di errori di rappresentatività

margine di errore – uno specifico le differenze tra le caratteristiche dei dati della popolazione e del campione. Durante ogni campionamento è assolutamente impossibile ottenere dati precisi, come nel popolamento completo studio e campione rappresentava solo una parte delle informazioni e opzioni, mentre uno studio più dettagliato è possibile solo nello studio del l'intero set. Così, inevitabilmente alcuni errori e gli errori.

tipi di errori

Distinguere alcuni errori che si verificano nella preparazione di un campione rappresentativo:

• Sistematico.
• Random.
• Intenzionale.
• Involontaria.
• Standard.
• Limite.

La base per la comparsa di errori casuali può essere natura discontinua dello studio della popolazione totale. In genere, l'errore casuale di rappresentatività ha dimensioni ridotte e carattere.

Gli errori sistematici si verificano tra i dati in violazione delle regole di selezione della popolazione generale.

L'errore medio – la differenza tra i valori medi del campione e il set di base. Non dipende dal numero di unità del campione. È inversamente proporzionale al volume del campione. Quindi maggiore è il volume, minore è il valore della media errore.

Limite di errore – è la più grande differenza possibile tra il valore medio farà il campione e la popolazione totale. Questo errore è caratterizzato come errori più probabili sotto determinate condizioni di loro verificarsi.

errori intenzionali e non di rappresentatività

dati di correzione errori sono intenzionali e non intenzionale.

Poi le ragioni per la nascita di un errore intenzionale è un approccio alla selezione dei dati da parte del metodo di determinazione delle tendenze. errori non intenzionali si verificano in fase di preparazione di osservazione del campione, la formazione di un campione rappresentativo. Per evitare questi errori, è necessario creare una buona base per il campionamento, elenca gruppi di selezione dei componenti. Dovrebbe essere pienamente coerente con gli obiettivi del campionamento per essere precisi, che copre tutti gli aspetti dello studio.

Validità, affidabilità, rappresentatività. errori di calcolo

Calcolo di errore di esempio (Mm) il valore della media aritmetica (M).

Deviazione standard: dimensione del campione (> 30).

Margine di errore (Mp) ed un valore relativo campione (P) (n> 30).

Nel caso in cui sia necessario studiare l'aggregato, in cui la quantità del campione è piccolo ed è inferiore a 30 unità, allora il numero di casi sarà inferiore all'unità.

valore di errore direttamente proporzionale alla dimensione del campione. dati rappresentativi e il calcolo del grado della possibilità di elaborare una previsione accurata riflette una determinati errori limite di valore.

sistemi rappresentativi

Non solo nel processo di valutazione di presentare le informazioni utilizzando un campione rappresentativo, ma anche la persona che riceve le informazioni utilizza sistemi di rappresentazione. Così, cervello elabora certa quantità di informazioni per creare un campione rappresentativo di tutto il flusso di informazioni al fine di valutare in modo efficiente e rapido i dati forniti e capire l'oggetto. Per rispondere alla domanda: "rappresentatività – che questo" – semplicemente la scala della coscienza umana. Per fare questo, il cervello usa tutto subordinato i sensi, a seconda del tipo di informazioni devono essere separati dal flusso generale. Pertanto, la distinzione tra:

• sistema di rappresentazione visiva in cui gli organi sono utilizzati percezione visiva dell'occhio. Le persone spesso utilizzano un sistema simile, chiamato visivi. Con questo sistema, una persona elabora le informazioni sotto forma di immagini.
• sistema rappresentazionale uditivo. Il corpo principale, che viene utilizzato – questa è una voce. Le informazioni fornite sotto forma di file audio o vocale, viene elaborato dal sistema. Le persone sono più ricettivi alle informazioni sul udienza, chiamato audialami.
• sistema rappresentativo Cinestetico è un flusso di elaborazione delle informazioni rilevando con i canali olfattivi e tattili.

• sistema rappresentativo digitale viene utilizzato insieme con l'altro come un mezzo per ottenere informazioni dall'esterno. Questa percezione soggettiva e interpretazione logica dei dati.

Così rappresentatività – che cosa è? Semplice selezione dal set o la procedura fondamentale nel trattamento delle informazioni? Possiamo dire che la rappresentatività determina in larga misura la nostra percezione di flussi di dati, contribuendo a isolare da esso il più convincente e significativo.