Koncept reprezentativnosti se často vyskytuje vstatistických zpráv a při přípravě projevů a zpráv. Možná je bez něj obtížné si představit jakýkoli druh prezentace informací ke kontrole.
Reprezentativnost - co to je?
Reprezentativnost odráží, jak vybrané objekty nebo části odpovídají obsahu a významu datové sady, ze které byly vybrány.
Další definice
Koncept reprezentativnosti může být odhalen vrůzné souvislosti. Ale ve svém významu je reprezentativnost korespondence znaků a vlastností vybraných jednotek z obecné populace, které přesně odrážejí charakteristiky celé obecné databáze jako celku.
Také reprezentativnost informací je definována jako schopnost výběrových dat reprezentovat parametry a vlastnosti populace, které jsou důležité z hlediska prováděného výzkumu.
Reprezentativní vzorek
Princip vzorkování jevýběr nejdůležitějších a přesně odrážejících vlastnosti obecné populace dat. K tomu se používají různé metody, které umožňují získat přesné výsledky a obecnou představu o obecné populaci pouze za použití vzorových materiálů, které popisují kvalitu všech dat.
Není tedy třeba studovat celýmateriálu, ale stačí zvážit selektivní reprezentativnost. Co je to? Jedná se o výběr jednotlivých dat, abychom měli představu o celkovém množství informací.
Rozlišují se v závislosti na metodě jakopravděpodobné a nepravděpodobné. Pravděpodobnostní je vzorek, který vzniká výpočtem nejdůležitějších a nejzajímavějších dat, kterými jsou v budoucnu zástupci běžné populace. Jedná se o záměrný výběr nebo náhodný výběr, nicméně odůvodněný svým obsahem.
Nepravděpodobná je jednou z odrůdnáhodný vzorek, sestavený podle principu běžné loterie. V tomto případě se na názor osoby, která takový vzorek pořizuje, nepřihlíží. Používá se pouze slepý pozemek.
Pravděpodobnostní vzorkování
Vzorky pravděpodobnosti lze také rozdělit do několika typů:
- Jedním z nejjednodušších a nejsrozumitelnějších principů jenereprezentativní vzorek. Tato metoda se často používá například při provádění sociálních průzkumů. Účastníci průzkumu přitom nejsou vybíráni z davu podle žádných konkrétních kritérií a informace se získávají od prvních 50 lidí, kteří se ho zúčastnili.
- Záměrné vzorky se liší tím, že mají řadu požadavků a podmínek pro výběr, ale stále se spoléhají na náhodu, nesledují cíl dosažení dobré statistiky.
- Vzorkování kvót je další věcvariace ve vzorkování nepravděpodobnosti, které se často používá k prozkoumání velkých souborů dat. Používá se k tomu mnoho podmínek a norem. Vyberou se objekty, které jim musí odpovídat. Tzn., že na příkladu sociálního šetření lze předpokládat, že bude dotazováno 100 osob, ale při sestavování statistického výkazu bude brán zřetel pouze na názor určitého počtu osob, které budou splňovat stanovené požadavky.
Vzorky pravděpodobnosti
U pravděpodobnostních vzorků se počítá řadaparametry, kterým budou objekty ve vzorku odpovídat, a mezi nimi lze různými způsoby vybrat právě ta fakta a data, která budou prezentována jako reprezentativnost dat vzorku. Takové metody výpočtu požadovaných dat mohou být:
- Jednoduché náhodné vzorkování.Spočívá v tom, že mezi vybraným segmentem je zcela náhodnou loterijní metodou vybráno požadované množství dat, které bude reprezentativním vzorkem.
- Systematický a náhodný výběr dáváschopnost sestavit systém pro výpočet potřebných dat na základě náhodně vybraného segmentu. Pokud je tedy první náhodné číslo, které udává pořadové číslo dat vybraných z celkové populace, 5, potom mohou být následující data, která mají být vybrána, například 15, 25, 35, a tak dále. Tento příklad jasně vysvětluje, že i náhodný výběr může být založen na systematických výpočtech požadovaných vstupních dat.
Ukázka spotřebitelů
Smysluplné vzorkování je způsob, jakýmje zvážit každý jednotlivý segment a na základě jeho posouzení je sestaven soubor odrážející charakteristiky a vlastnosti společné databáze. Sbírá se tak více dat, která splňují požadavky reprezentativního vzorku. Můžete snadno vybrat řadu možností, které nebudou zahrnuty do součtu, aniž byste ztratili kvalitu vybraných dat reprezentujících běžnou populaci. Tímto způsobem se zjišťuje reprezentativnost výsledků výzkumu.
Velikost vzorku
Není to poslední otázka k vyřešení -je to velikost vzorku pro reprezentativní zastoupení populace. Velikost vzorku nemusí vždy záviset na počtu zdrojů v obecné populaci. Reprezentativnost výběrového souboru však přímo závisí na tom, na kolik segmentů by měl být výsledek nakonec rozdělen. Čím více takových segmentů bude, tím více dat bude zahrnuto do výsledného vzorku. Pokud výsledky vyžadují obecnou notaci a nevyžadují specifičnost, pak se vzorek zmenšuje, protože bez zacházení do detailů jsou informace prezentovány povrchněji, což znamená, že jejich čtení bude obecné.
Pojem chyby reprezentativnosti
Chyba reprezentativnosti je specifickánesrovnalosti mezi charakteristikami obecné populace a výběrovými daty. Při provádění jakékoli výběrové studie není možné získat absolutně přesná data, jako je tomu u kompletní studie obecných populací a vzorku reprezentovaného pouze částí informací a parametrů, zatímco podrobnější studie je možná pouze při studiu celé populace. . Některé chyby a omyly jsou tedy nevyhnutelné.
Typy chyb
Při sestavování reprezentativního vzorku se vyskytují některé chyby:
- Systematický.
- Náhodný.
- Záměrně.
- Neúmyslně.
- Standardní.
- Omezit.
Příčinou výskytu náhodných chyb může být nespojitý charakter studia běžné populace. Náhodná chyba reprezentativnosti je obvykle malé velikosti a povahy.
Systematické chyby přitom vznikají při porušování pravidel pro výběr dat z běžné populace.
Střední chyba je rozdíl mezi průměremhodnoty vzorku a hlavní populace. Nezáleží na počtu jednotek ve vzorku. Je nepřímo úměrná velikosti vzorku. Čím větší objem, tím menší hodnota průměrné chyby.
Mezní chyba je největší možnározdíl mezi průměrem vytvořeného vzorku a celkovou populací. Taková chyba je charakterizována jako maximum pravděpodobných chyb za daných podmínek jejich vzniku.
Záměrné a neúmyslné chyby reprezentativnosti
Chyby zkreslení dat mohou být úmyslné nebo neúmyslné.
Pak důvody pro výskyt úmyslných chybje trendový přístup ke sběru dat. K neúmyslným chybám dochází i ve fázi přípravy selektivního pozorování, tvorby reprezentativního vzorku. Aby k takovým chybám nedocházelo, je nutné vytvořit dobrý výběrový rámec pro seznamy výběrových jednotek. Musí plně vyhovovat cílům odběru vzorků, být spolehlivý a pokrývat všechny aspekty studie.
Platnost, spolehlivost, reprezentativnost. Výpočet chyby
Výpočet chyby reprezentativnosti (Mm) aritmetického průměru (M).
Směrodatná odchylka: velikost vzorku (> 30).
Reprezentativní chyba (Мр) a relativní hodnota (Р): velikost vzorku (n> 30).
V případě, že je nutné studovat populaci, kde je velikost vzorku malá a je menší než 30 jednotek, pak se počet pozorování sníží o jednu jednotku.
Velikost chyby je přímo úměrná velikosti vzorku. Reprezentativnost informací a výpočet míry možnosti vytvoření přesné prognózy odráží určitou hodnotu mezní chyby.
Reprezentativní systémy
Nejen v procesu hodnocení prezentace informacípoužívá se reprezentativní vzorek, ale osoba přijímající informace sama používá reprezentativní systémy. Mozek tedy zpracovává určité množství informací, z celého toku informací vytváří reprezentativní vzorek, aby kvalitativně a rychle vyhodnotil dodávaná data a pochopil podstatu problematiky. Odpovězte na otázku: "Reprezentativnost - co to je?" - v měřítku lidského vědomí je to docela jednoduché. K tomu mozek využívá všechny podřízené smyslové orgány v závislosti na tom, jaký druh informací je třeba izolovat od obecného toku. Rozlišuje se tedy mezi:
- Vizuální reprezentační systém, kdejsou zapojeny orgány zrakového vnímání oka. Lidé, kteří tento systém často používají, se nazývají vizuální. Pomocí tohoto systému člověk zpracovává informace přicházející ve formě obrázků.
- Sluchový reprezentační systém.Hlavním používaným orgánem je sluch. Informace dodávané ve formě zvukových souborů nebo řeči zpracovává tento konkrétní systém. Lidé, kteří lépe vnímají informace sluchem, se nazývají audiové.
- Kinestetický reprezentační systém je zpracování toku informací jeho vnímáním prostřednictvím čichových a hmatových kanálů.
- Digitální reprezentační systém se používá ve spojení s ostatními jako prostředek k získávání informací zvenčí. Jedná se o subjektivně-logické vnímání a chápání získaných dat.
Co je tedy reprezentativnost?Jednoduchý výběr ze sady nebo ucelený postup při zpracování informací? Jednoznačně můžeme říci, že reprezentativnost do značné míry určuje naše vnímání datových toků a pomáhá z nich izolovat ty nejzávažnější a nejvýznamnější.
