Tính đại diện - quá trình này là gì? lỗi bảo hiểm

Khái niệm về đại diện là phổ biến trong otchetnostyakh thống kê và trong việc chuẩn bị bài phát biểu và báo cáo. Có lẽ nếu không có nó là khó để tưởng tượng bất kỳ loại trình bày thông tin trên màn hình.

Tính đại diện - đó là những gì?

Tính đại diện phản ánh như thế nào đối tượng được chọn hoặc các bộ phận tương ứng với nội dung và ý nghĩa của dân số dữ liệu mà từ đó họ đã được lựa chọn.

định nghĩa khác

Khái niệm về biểu diễn có thể được mở rộng trong những bối cảnh khác nhau. Nhưng đại diện ý nghĩa của nó - là tính năng tuân thủ và tính chất của các đơn vị được lựa chọn của người dân nói chung phản ánh chính xác những đặc điểm chung của toàn bộ cơ sở dữ liệu như một toàn thể.

Ngoài ra thông tin người đại diện được định nghĩa là khả năng cung cấp một mẫu dữ liệu thiết lập các thông số và đặc tính quan trọng từ quan điểm của nghiên cứu liên tục.

mẫu đại diện

Nguyên tắc lấy mẫu là rất quan trọng trong việc lựa chọn chính xác nhất và hiển thị các thuộc tính của một tập dữ liệu. Nó sử dụng một loạt các phương pháp, cho phép để có được kết quả chính xác và tổng quan về dân số nói chung, sử dụng vật liệu duy nhất được lựa chọn để mô tả chất lượng của dữ liệu.

Do đó, không cần phải tìm hiểu tất cả các tài liệu, và nó cũng đủ để xem xét một đại diện có chọn lọc. nó là gì? Đây là một mẫu dữ liệu cá nhân để có một ý tưởng về tổng khối lượng của thông tin.

Họ là tùy thuộc vào phương pháp phân biệt như xác suất và phi xác suất. Xác suất - một mẫu trong số đó được thực hiện bằng cách tính toán các dữ liệu quan trọng nhất và thú vị, đó là đại diện tiếp tục của dân số nói chung. Đây là một sự lựa chọn có chủ ý hoặc một mẫu ngẫu nhiên, tuy nhiên, biện minh bởi nội dung của nó.

Nonprobabilistic - là một loại lấy mẫu ngẫu nhiên, thành phần nguyên tắc xổ số bình thường. Trong trường hợp này, theo ý kiến của người làm cho một sự lựa chọn như vậy. Nó sử dụng hòa chỉ mù.

lấy mẫu xác suất

lấy mẫu xác suất cũng có thể được chia thành nhiều loại:

• Một trong những nguyên tắc đơn giản nhất và rõ ràng - một mẫu thuận tiện. Ví dụ, phương pháp này thường được sử dụng khi tiến hành các cuộc điều tra xã hội. Trong trường hợp này, người trả lời không được chọn từ đám đông tại bất kỳ tính năng đặc biệt, và thông tin được tạo ra trong 50 người đầu tiên tham gia vào nó.
• lấy mẫu cố ý khác nhau ở chỗ chúng có một số yêu cầu và điều kiện cho việc lựa chọn, nhưng vẫn dựa vào sự trùng hợp, không theo đuổi mục tiêu đạt được thống kê tốt.
• Các mẫu trên cơ sở hạn ngạch - đây là một biến thể mẫu trên xác suất, mà thường được sử dụng để phân tích các bộ dữ liệu lớn. Đối với cô, sử dụng một loạt các điều kiện và tiêu chuẩn. đối tượng được chọn để phù hợp với họ. Đó là ví dụ về cuộc khảo sát xã hội cho thấy rằng sẽ được phỏng vấn 100 người, nhưng chỉ có ý kiến của một số người sẽ đáp ứng các yêu cầu quy định sẽ được đưa vào tài khoản trong việc chuẩn bị các báo cáo thống kê.

lấy mẫu xác suất

Đối với khả năng số lấy mẫu dự kiến là tùy chọn mà các đối tượng trong mẫu sẽ đáp ứng, trong đó có một số cách để được bầu một cách chính xác các sự kiện và dữ liệu sẽ được trình bày như là các đại diện của các dữ liệu mẫu. Những phương pháp tính toán các dữ liệu cần thiết có thể là:

• Đơn giản lấy mẫu ngẫu nhiên. Nó nằm trong thực tế là một trong những phân khúc được lựa chọn hoàn toàn lựa chọn ngẫu nhiên số lượng xổ số yêu cầu của dữ liệu đó sẽ là mẫu đại diện.

• lấy mẫu có hệ thống và ngẫu nhiên làm cho nó có thể tạo ra một hệ thống tính toán dữ liệu cần thiết trên cơ sở của một phân khúc ngẫu nhiên. Như vậy, nếu số ngẫu nhiên đầu tiên, trong đó cho biết số thứ tự của dữ liệu được chọn từ dân số nói chung, là 5, sau đó các dữ liệu tiếp theo được lựa chọn có thể, ví dụ, 15, 25, 35 và vân vân. Ví dụ này giải thích rõ ràng rằng ngay cả một sự lựa chọn ngẫu nhiên có thể dựa trên các tính toán có hệ thống dữ liệu thô cần thiết.

khách hàng mẫu

Ý nghĩa mẫu - một phương pháp trong đó bao gồm trong việc xem xét từng phân khúc riêng biệt, và dựa trên đánh giá biên soạn bộ của ông phản ánh những đặc điểm và tính chất của cơ sở dữ liệu chia sẻ. Như vậy gọi số tiền lớn của dữ liệu tương ứng với một yêu cầu mẫu đại diện. Có thể dễ dàng chọn một số tùy chọn đó sẽ không được bao gồm trong tổng số, mà không làm mất chất lượng của dữ liệu được chọn đại diện cho dân số. Theo cách này, các đại diện của các kết quả của nghiên cứu.

Kích thước mẫu

câu hỏi không phải cuối cùng phải được giải quyết - đó là kích thước mẫu cho đại diện của người dân. cỡ mẫu không phải lúc nào phụ thuộc vào số lượng các nguồn trong dân số. Tuy nhiên, đại diện của mẫu phụ thuộc vào bao nhiêu phân đoạn nên cuối cùng chia kết quả. Các phân đoạn hơn, nhiều dữ liệu hơn được vào mẫu năng suất cao. Nếu kết quả đòi hỏi một thuật ngữ chung và không đòi hỏi chi tiết cụ thể, sau đó, lần lượt, mẫu trở nên nhỏ hơn, bởi vì, mà không đi sâu vào chi tiết, thông tin được trình bày hời hợt hơn, có nghĩa là giải thích của mình được chia sẻ.

Khái niệm về lỗi tính đại diện

lề của lỗi - một sự khác biệt cụ thể giữa các đặc tính của dữ liệu dân số và mẫu. Trong bất kỳ lấy mẫu là hoàn toàn không thể có được dữ liệu chính xác, như trong quần thể nghiên cứu đầy đủ và mẫu đại diện chỉ là một phần của thông tin và các tùy chọn, trong khi một nghiên cứu chi tiết hơn có thể chỉ trong việc nghiên cứu toàn bộ bộ. Do đó, chắc chắn một số lỗi và sai lầm.

loại lỗi

Phân biệt một số lỗi xảy ra trong quá trình chuẩn bị một mẫu đại diện:

• Có hệ thống.
• Ngẫu nhiên.
• Cố ý.
• Không chủ ý.
• Standard.
• Giới hạn.

Cơ sở cho sự xuất hiện của sai số ngẫu nhiên có thể chất không liên tục của nghiên cứu dân số. Thông thường, sai số ngẫu nhiên của đại diện có kích thước nhỏ và nhân vật.

lỗi hệ thống xảy ra giữa các dữ liệu vi phạm các quy tắc lựa chọn của người dân nói chung.

Các lỗi trung bình - phần chênh lệch giữa giá trị mẫu trung bình và các thiết lập cơ bản. Nó không phụ thuộc vào số lượng các đơn vị trong mẫu. Đây là tỉ lệ nghịch với khối lượng của mẫu. Sau đó, khối lượng lớn hơn, càng thấp giá trị của trung bình lỗi.

Lỗi giới hạn - là sự khác biệt lớn nhất có thể giữa giá trị trung bình sẽ làm mẫu và tổng dân số. Lỗi này được mô tả như là các lỗi có thể xảy ra nhất trong các điều kiện nhất định xảy ra của họ.

lỗi cố ý và không chủ ý của đại diện

dữ liệu bù đắp lỗi là cố ý và không chủ ý.

Sau đó, những lý do cho sự xuất hiện của lỗi cố ý là một cách tiếp cận đến việc lựa chọn các dữ liệu theo phương pháp xác định xu hướng. lỗi vô ý xảy ra ở giai đoạn chuẩn bị quan sát mẫu, hình thành một mẫu đại diện. Để ngăn chặn các lỗi như vậy, bạn phải tạo một cơ sở tốt để lấy mẫu, danh sách các đơn vị lựa chọn thành phần. Nó phải là hoàn toàn phù hợp với các mục tiêu của việc lấy mẫu là chính xác, bao gồm tất cả các khía cạnh của nghiên cứu.

Hiệu lực, độ tin cậy, tính đại diện. lỗi tính

Tính toán sai số mẫu (Mm) số học giá trị trung bình (M).

Độ lệch chuẩn: kích thước mẫu (> 30).

Margin lỗi (MP) và một giá trị tương đối (P) cỡ mẫu (n> 30).

Trong trường hợp khi nó là cần thiết để nghiên cứu tổng hợp, trong đó số lượng của mẫu là nhỏ và ít hơn 30 đơn vị, sau đó số lượng các trường hợp sẽ ít hơn một đơn vị.

giá trị lỗi tỷ lệ thuận với kích thước mẫu. thông tin đại diện và các tính toán về mức độ khả năng vẽ lên một dự báo chính xác phản ánh một số lỗi giới hạn giá trị.

hệ thống đại diện

Không chỉ trong quá trình thẩm định trình bày thông tin sử dụng một mẫu đại diện, nhưng cũng là người nhận được thông tin sử dụng hệ thống biểu hiện. Do đó, não sẽ xử lý một số lượng thông tin để tạo ra một mẫu đại diện của toàn bộ dòng chảy của thông tin để hiệu quả và nhanh chóng đánh giá các dữ liệu được cung cấp và hiểu được vấn đề. Để trả lời câu hỏi: "đại diện - điều này" - khá đơn giản quy mô của ý thức con người. Để làm điều này, não bộ sử dụng tất cả phụ thuộc vào các giác quan, tùy thuộc vào loại thông tin nên được tách ra từ dòng chung. Như vậy, sự khác biệt được thực hiện giữa:

• hệ thống biểu hiện trực quan mà cơ quan được sử dụng nhận thức trực quan của mắt. Người ta thường sử dụng một hệ thống tương tự, được gọi là hình ảnh. Với hệ thống này, một người xử lý thông tin dưới dạng hình ảnh.
• hệ thống biểu hiện thính giác. Phần thân chính, được sử dụng - đây là một tin đồn. Các thông tin được cung cấp dưới dạng file âm thanh hoặc lời nói, nó được xử lý bởi hệ thống. Mọi người tiếp nhận thông tin về buổi điều trần, gọi là audialami.
• hệ thống đại diện Xúc giác là một luồng xử lý thông tin bằng cách cảm nhận nó với các kênh khứu giác và xúc giác.

• hệ thống đại diện kỹ thuật số được sử dụng cùng với người kia như một phương tiện thu thập thông tin từ bên ngoài. Đây nhận thức chủ quan và giải thích logic của dữ liệu.

Vì vậy, đại diện - đó là những gì? lựa chọn đơn giản từ các thiết lập hoặc thủ tục không thể thiếu trong việc xử lý thông tin? Chúng tôi có thể nói rằng đại diện vai trò quyết định nhận thức của chúng ta về dòng dữ liệu, giúp cô lập từ nó hấp dẫn nhất và có ý nghĩa.