Interested Article - Выборка исследования

В статистике выборка исследования описывает процесс отбора выборки элементов из целевой совокупности для проведения исследования. Термин « исследование » может относиться ко многим различным типам или методам наблюдения. При выборочном исследовании чаще всего используется опросник, используемый для измерения характеристик и/или отношения людей. Различные способы связи с членами выборки после того, как они были отобраны, являются предметом . Целью выборки является сокращение затрат и/или объема работы, которые потребуются для обследования всего изучаемого населения. Исследование, которое измеряет все целевое население, называется переписью . Выборка относится к группе или части совокупности , от которой должна быть получена информация.

Выборки исследований можно условно разделить на два типа: вероятностные выборки и супервыборки. Выборки, основанные на вероятностях, реализуют план выборки с заданными вероятностями (возможно, адаптированными вероятностями, заданными адаптивной процедурой). Выборка на основе вероятностей позволяет делать выводы о целевой совокупности на основе дизайна. Выводы основаны на известном объективном распределении вероятностей , указанном в протоколе исследования. Выводы, сделанные на основе вероятностных исследований, могут по-прежнему страдать от многих типов систематических ошибок.

Исследования, которые не основаны на вероятностной выборке, имеют большие трудности с измерением систематической ошибки или . Исследования, основанные на невероятностных выборках, часто могут не включать группу лиц из целевой совокупности .

В академических и государственных исследованиях вероятностная выборка является стандартной процедурой. В Соединенных Штатах в «Списке стандартов для статистических исследований» Административно-бюджетного управления говорится, что исследования, финансируемые из федерального бюджета, должны проводиться следующим образом:

«...отбор выборок с использованием общепринятых статистических методов (например, вероятностных методов, которые могут обеспечить оценку ошибки выборки). Любое использование невероятностных методов выборки (например, отсечки или выборки на основе моделей) должно быть статистически обосновано и иметь возможность измерять ошибку оценки» .

Случайная выборка и вывод на основе плана дополняются другими статистическими методами, такими как выборка с помощью моделей и выборка на основе моделей .

Например, многие исследования имеют значительное количество отсутствующих ответов. Несмотря на то что единицы изначально выбираются с известными вероятностями, механизмы отсутствия ответа неизвестны. Для исследований со значительным отсутствием ответов статистики предложили статистические модели, с помощью которых анализируются наборы данных.

Вопросы, связанные с выборкой исследования, обсуждаются в нескольких источниках, включая публикацию Салант и Диллмана (1994) .

Вероятностная выборка

В вероятностной выборке (также называемой «научной» или «случайной» выборкой) каждый член целевой совокупности имеет известную и ненулевую вероятность включения в выборку . Опрос, основанный на вероятностной выборке, теоретически может дать следующие статистические измерения целевой совокупности:

предвзятое — ожидаемое значение выборочного среднего равно среднему по совокупности E(ȳ) = µ и
имеется измеримая ошибка выборки, которая может быть выражена в виде доверительного интервала или предела погрешности .

Выборка исследования, основанная на вероятности, создается путем составления списка целевой совокупности, называемого , рандомизированного процесса выбора единиц из основы выборки, называемого процедурой отбора, и метода установления контакта с выбранными единицами, чтобы они могли заполнить опрос, называемый методом или режимом сбора данных . Для некоторых целевых групп этот процесс может быть простым, например выборка сотрудников компании с использованием списков заработной платы. Однако в больших неорганизованных популяциях простое построение подходящей основы выборки часто является сложной и дорогостоящей задачей.

Распространенными методами проведения вероятностной выборки населения домохозяйств в Соединенных Штатах являются вероятностная выборка по району, телефонная выборка со случайным набором цифр и в последнее время выборка на основе адреса .

В рамках вероятностной выборки существуют специальные методы, такие как стратифицированная выборка и , которые повышают точность или эффективность процесса выборки без изменения основных принципов вероятностной выборки.

Стратификация — это процесс деления членов совокупности на однородные подгруппы перед выборкой на основе вспомогательной информации о каждой единице выборки. Страты должны быть взаимоисключающими: каждый элемент совокупности должен быть отнесен только к одной страте. Слои также должны быть исчерпывающими в совокупности: ни один элемент совокупности не может быть исключен. Затем в каждой страте могут применяться такие методы, как или . Стратификация часто повышает репрезентативность выборки за счет уменьшения ошибки выборки.

Систематическая ошибка в вероятностной выборке

Систематическая ошибка в опросах нежелательна, но часто неизбежна. Основные типы ошибок, которые могут возникнуть в процессе выборки, следующие.

: когда отдельные лица или домохозяйства, отобранные в выборку для обследования, не могут или не захотят завершить обследование, существует возможность возникновения систематической ошибки в результате такого отсутствия ответов. Систематическая ошибка, связанная с отсутствием ответов, возникает, когда наблюдаемое значение отклоняется от параметра генеральной совокупности из-за различий между респондентами и нереспондентами .
: это не противоположность систематической ошибке, связанной с отсутствием ответов, а ошибка, связанная с возможной тенденцией респондентов давать неточные или ложные ответы по разным причинам.
Систематическая ошибка отбора: смещение выбора возникает, когда некоторые единицы имеют разную вероятность выбора, которая не учитывается исследователем. Например, некоторые домохозяйства имеют несколько телефонных номеров, что повышает вероятность их выбора в телефонном опросе по сравнению с домохозяйствами, имеющими только один номер телефона. Эта систематическая ошибка отбора может быть исправлена путем применения к каждому домохозяйству , равного [1/(количество телефонных номеров)].
Систематическая ошибка самоотбора: тип предвзятости, при котором люди добровольно выбирают себя в группу, тем самым потенциально искажая реакцию этой группы.
Систематическая ошибка участия: предвзятость, возникающая из-за характеристик тех, кто решил участвовать в анкетировании или опросе.
Систематическая ошибка охвата: смещение охвата может иметь место, когда члены совокупности не фигурируют в инструментарии выборки (недостаточный охват). Смещение охвата возникает, когда наблюдаемое значение отклоняется от параметра генеральной совокупности из-за различий между охваченными и неохваченными единицами. Телефонные обследования страдают от хорошо известного источника систематической ошибки охвата, поскольку они не могут охватить домохозяйства без телефонов.

Невероятностная выборка

Многие исследования основаны не на вероятностных выборках, а скорее на поиске подходящей группы респондентов для заполнения опроса. Вот некоторые распространенные примеры невероятностной выборки .

Выборки суждения: исследователь решает, каких членов населения включить в выборку, основываясь на своем суждении. Исследователь может предоставить альтернативное обоснование репрезентативности выборки. Основное предположение состоит в том, что исследователь будет выбирать единицы, характерные для совокупности. Этот метод может быть подвержен предвзятости и восприятию исследователя .
Образцы снежного кома: часто используются, когда целевая популяция редка. Члены целевой совокупности привлекают к участию в опросе других представителей совокупности.
Выборки квот : выборка предназначена для включения определенного количества людей с определенными заданными характеристиками. Например, сто любителей кофе. Этот тип выборки распространен в исследованиях рынка, не основанных на вероятностях.
Удобные выборки : выборка состоит из лиц, к которым легче всего получить доступ для заполнения анкеты.

В невероятностных выборках взаимосвязь между целевой совокупностью и выборкой исследования неизмерима, а потенциальные систематические ошибки неизвестны. Опытные пользователи невероятностных выборок исследования склонны рассматривать опрос как экспериментальное условие, а не как инструмент для измерения населения, и проверяют результаты на наличие внутренне непротиворечивых взаимосвязей.

Смотрите также

Определение размера выборки
Выборка (статистика)
Общая ошибка опроса

Дальнейшее чтение

Учебник Гроувса и соавторов содержит обзор методологии опроса, включая недавнюю литературу по разработке опросников (на основе когнитивной психологии ):

Роберт Гровс и др. Методология обследования. 2-е изд. 2010 г. ISBN 0-471-48348-6 .

Другие книги сосредоточены на статистической теории выборки обследований и требуют некоторых знаний по базовой статистике, как описано в следующих учебниках:

Дэвид С. Мур, Джордж П. Маккейб. Введение в практику статистики. 5-е изд. Фриман и компания, 2005 г. ISBN 0-7167-6282-X

В базовой книге Шеффера и соавторов используются квадратные уравнения из школьной алгебры:

Шеффер, Ричард Л., Уильям Менденхал, Р. Лайман Отт. Элементарная выборка обследования. 5-е изд. Бельмонт: Даксбери Пресс, 1996.

Для чтения Lohr, Särndal et alia и Cochran требуется больше математической статистики:

Sampling techniques. — Third. — Wiley, 1977. — ISBN 0-471-16240-X .
Sampling: Design and analysis. — Duxbury, 1999. — ISBN 0-534-35361-4 .
Särndal, Carl-Erik. Model assisted survey sampling / Särndal, Carl-Erik, Swensson, Bengt, Wretman, Jan. — Springer-Verlag, 1992. — ISBN 0-387-40620-4 .