Statistici puterea datelor; es! M; metode de; Estimarea eșantionării

Publicații

Statistici: puterea datelor!

Metode de eșantionare

pagina principala
Selectarea unui eșantion
Probarea probelor
Eșantionare fără probabilitate
Estima
Exerciții
Răspunsuri

Conținut arhivat

Informațiile indicate ca arhivate sunt furnizate în scopuri de referință, cercetare sau evidență. Nu este supus standardelor web ale Guvernului Canadei și nu a fost modificat sau actualizat de când a fost arhivat. Pentru a obține aceste informații într-un alt format, vă rugăm să ne contactați.

După cum știm acum, scopul unui sondaj este de a obține informații despre o anumită populație. Atunci când eșantionul a fost selectat și datele au fost colectate (vezi capitolul Colectarea datelor) și prelucrate (vezi capitolul Prelucrarea datelor), sarcina de potrivire a datelor colectate din eșantion la întreaga populație.

Estimarea este procesul de determinare a unei valori plauzibile pentru o variabilă de populație observată, pe baza datelor colectate din eșantion. Cercetătorii sunt de obicei interesați să examineze estimările unui număr mare de statistici pentru diferite variabile - totaluri, medii și proporții cel mai adesea. De exemplu, un sondaj probă ar putea fi utilizat pentru a produce următoarele statistici: estimări ale proporției fumătorilor în rândul tinerilor cu vârste cuprinse între 15 și 24 de ani, câștigurile medii ale bărbaților și femeilor cu studii universitare și numărul total de fumători. întreaga populație observată.

Ceea ce stă la baza procesului de estimare este greutatea eșantionării unei unități, care indică numărul de unități incluse în populație (inclusiv greutatea eșantionării în sine) și care sunt reprezentate de această unitate eșantionată. Greutatea de eșantionare este inversa probabilității de selecție a unității.

Exemplul nr. 1:

Pentru a estima această greutate de eșantionare, s-ar putea lua datele sondajului pentru cei 10 pasageri selectați și copiați de trei ori pentru a crea o populație artificială de 30 de pasageri. S-ar putea apoi estima totaluri, medii sau proporții pentru populația reală folosind statisticile corespunzătoare calculate folosind populația artificială. Cu toate acestea, statisticienii sondajului atribuie o greutate de eșantionare fiecărei unități incluse în eșantion și iau în considerare această greutate la stabilirea estimărilor.

Dacă o persoană inclusă într-un eșantion (cu o greutate a eșantionului de 18) ar avea ochi albaștri și părul brun, atunci ar fi ca și cum un total de 18 persoane din populație ar avea ochii albaștri și părul brun.

Pentru a estima numărul total de persoane care locuiesc pe strada dvs., trebuie să înmulțiți numărul de persoane dintr-o gospodărie cu numărul de gospodării incluse în greutatea respectivă, apoi adăugați toate numerele finale. De exemplu, există 4 gospodării cu o singură persoană (reprezentate de numărul gospodăriei 1), 4 gospodării cu patru persoane, 8 gospodării cu două persoane (4 gospodării reprezentate prin numărul gospodăriei 3 și 4 gospodării reprezentate prin numărul 4) și 4 cu trei persoane gospodării. Estimarea dvs. despre numărul total de persoane ar fi apoi următoarea:

Numărul estimat de persoane care locuiesc pe strada ta
= (4 x 1) + (4 x 4) + (8 x 2) + (4 x 3)
= 48 de persoane

Ar trebui să faceți același lucru pentru a estima numărul mediu de mașini pe gospodărie. Estimează numărul total de mașini deținute de gospodăriile de pe strada ta, apoi împarte această estimare la numărul real de gospodării de pe strada ta. Există, de exemplu, 4 gospodării care nu dețin o mașină (reprezentată de numărul gospodăriei 1), 8 gospodării care dețin două (reprezentate de numărul gospodăriei 2 și numărul gospodăriei 5) și 8 gospodării în fiecare având una (reprezentată de numărul gospodăriei 3 și numărul gospodăriei 4).

Numărul estimat de mașini
= (4 x 0) + (8 x 2) + (8 x 1)
= 24 de mașini

Media estimată
= 24 ÷ 20
= 1,2 mașini per gospodărie