Temsil edebilirlik kavramı genellikleistatistiksel raporlar ve konuşma ve raporların hazırlanmasında. Belki de, onsuz, gözden geçirilmek üzere herhangi bir bilgi sunumunu hayal etmek zordur.
Temsil edebilirlik - nedir bu?
Temsil edilebilirlik, seçilen nesnelerin veya parçaların, seçildikleri veri kümesinin içeriğine ve anlamına ne ölçüde karşılık geldiğini yansıtır.
Diğer tanımlar
Temsil edilebilirlik kavramı şu şekilde açıklanabilir:farklı bağlamlar. Ancak, anlamıyla temsil edilebilirlik, genel popülasyondan seçilen birimlerin özelliklerinin ve özelliklerinin, bir bütün olarak genel veri tabanının özelliklerini doğru bir şekilde yansıtan karşılıklarıdır.
Ayrıca, bilginin temsil edilebilirliği, örneklenen verilerin, yürütülen araştırma açısından önemli olan popülasyonun parametrelerini ve özelliklerini temsil etme yeteneği olarak tanımlanmaktadır.
Tanıtıcı örnek
Örnekleme ilkesigenel veri popülasyonunun özelliklerini en önemli ve doğru yansıtan seçimi. Bunun için, yalnızca tüm verilerin kalitesini tanımlayan örnek materyaller kullanılarak doğru sonuçlar ve genel popülasyon hakkında genel bir fikir elde edilmesine izin veren çeşitli yöntemler kullanılır.
Böylece, tamamını incelemeye gerek yoktur.malzeme, ancak seçici temsilciliği dikkate almak yeterlidir. Bu ne? Bu, toplam bilgi kütlesi hakkında bir fikir sahibi olmak için bireysel verilerin bir seçimidir.
Yönteme bağlı olarak ayırt edilirler.olasılık ve olasılık dışı. Olasılık, gelecekte genel nüfusun temsilcileri olan en önemli ve ilginç verilerin hesaplanmasıyla yapılan bir örnektir. Bu, kasıtlı bir seçim veya rastgele bir örnektir, yine de içeriği ile doğrulanır.
Olasılıksız çeşitlerden biridirnormal bir piyango ilkesine göre derlenen rastgele örnekleme. Bu durumda böyle bir örnekleme yapan kişinin görüşü dikkate alınmaz. Yalnızca kör bir lot kullanılır.
Olasılık örneklemesi
Olasılık örnekleri ayrıca birkaç türe ayrılabilir:
- En basit ve en anlaşılır ilkelerden biritemsili olmayan örnek. Örneğin, bu yöntem genellikle sosyal anketler yapılırken kullanılır. Aynı zamanda anket katılımcıları herhangi bir kriter için kalabalıktan seçilmez ve ankete katılan ilk 50 kişiden bilgi alınır.
- Kasıtlı örnekler, seçim için bir dizi gereksinim ve koşula sahip olmaları bakımından farklılık gösterir, ancak yine de iyi istatistiklere ulaşma amacını gütmeyen tesadüflere dayanır.
- Kota örneklemesi başkaOlasılıksızlık örneğindeki varyasyonlar, genellikle büyük veri kümelerini keşfetmek için kullanılır. Bunun için birçok koşul ve norm kullanılır. Bunlara karşılık gelmesi gereken nesneler seçilir. Yani, bir sosyal anket örneğini kullanarak, 100 kişiyle röportaj yapılacağı varsayılabilir, ancak istatistiksel bir rapor hazırlanırken yalnızca belirlenen gereksinimleri karşılayacak belirli sayıda kişinin görüşü dikkate alınacaktır.
Olasılık örnekleri
Olasılık örnekleri için seri hesaplanırÖrnekteki nesnelerin karşılık geleceği parametreler ve aralarında, farklı yollarla, örnek verilerin temsil edilebilirliği olarak sunulacak olan gerçekler ve veriler tam olarak seçilebilir. Gerekli verileri hesaplamak için bu tür yöntemler şunlar olabilir:
- Basit rastgele örnekleme.Seçilen bölüm arasında, gerekli miktarda verinin, temsili bir örnek olacak tamamen rastgele bir piyango yöntemi ile seçilmesi gerçeğinden oluşur.
- Sistematik ve rastgele örnekleme verirrastgele seçilen bir bölüme dayalı olarak gerekli verileri hesaplamak için bir sistem oluşturma yeteneği. Bu nedenle, toplam popülasyondan seçilen verilerin sıra numarasını gösteren ilk rastgele sayı 5 ise, seçilecek sonraki veriler örneğin 15, 25, 35 vb. Olabilir. Bu örnek, rastgele bir seçimin bile gerekli girdi verilerinin sistematik hesaplamalarına dayandırılabileceğini açıkça açıklamaktadır.
Tüketici örneği
Anlamlı örnekleme,her bir segmenti dikkate almaktır ve değerlendirmesine dayanarak, ortak veritabanının özelliklerini ve özelliklerini yansıtan bir küme derlenir. Böylece, temsili bir örneğin gereksinimlerini karşılayan daha fazla veri toplanır. Genel nüfusu temsil eden seçilmiş verilerin kalitesini kaybetmeden, toplam sayıya dahil edilmeyecek bir dizi seçeneği seçmek kolaydır. Bu şekilde araştırma sonuçlarının temsil edilebilirliği belirlenir.
Örnek boyut
Çözülecek son soru değil -popülasyonun temsili bir temsili için örneklem büyüklüğüdür. Örneklem büyüklüğü her zaman genel popülasyondaki kaynakların sayısına bağlı değildir. Bununla birlikte, örnek popülasyonun temsil edilebilirliği doğrudan sonucun nihai olarak kaç segmente bölünmesi gerektiğine bağlıdır. Bu tür segmentler ne kadar fazlaysa, elde edilen örneğe o kadar fazla veri dahil edilir. Sonuçlar genel gösterim gerektiriyorsa ve özgüllük gerektirmiyorsa, buna göre örnek küçülür, çünkü ayrıntılara girmeden bilgi daha yüzeysel olarak sunulur, bu da okumasının genel olacağı anlamına gelir.
Temsil edebilirlik hatası kavramı
Temsil edebilirlik hatası spesifiktirgenel popülasyonun özellikleri ile örnek veriler arasındaki tutarsızlıklar. Herhangi bir örnek çalışma yürütürken, genel popülasyonların eksiksiz bir çalışmasında olduğu gibi ve yalnızca bilgi ve parametrelerin bir kısmı tarafından temsil edilen bir örnekte olduğu gibi kesinlikle doğru veriler elde etmek imkansızdır, daha ayrıntılı bir çalışma ise yalnızca tüm popülasyonu incelerken mümkündür. . Bu nedenle bazı hatalar ve hatalar kaçınılmazdır.
Hata türleri
Temsili bir örnek derlerken ortaya çıkan bazı hatalar vardır:
- Sistematik.
- Rastgele.
- Kasıtlı.
- Kasıtsız.
- Standardı.
- Limit.
Rastgele hataların ortaya çıkmasının nedeni, genel popülasyon çalışmasının süreksiz doğası olabilir. Genellikle, rasgele temsil edilebilirlik hatası küçük boyutta ve niteliktedir.
Bu arada, genel popülasyondan veri seçme kuralları ihlal edildiğinde sistematik hatalar ortaya çıkar.
Ortalama hata, ortalamalar arasındaki farktır.örneklem ve ana popülasyonun değerleri. Örnekteki birim sayısına bağlı değildir. Örneklem büyüklüğü ile ters orantılıdır. Daha sonra hacim ne kadar büyükse, ortalama hatanın değeri o kadar küçük olur.
Marjinal hata, mümkün olan en büyükyapılan örneklemin ortalaması ile toplam popülasyon arasındaki fark. Böyle bir hata, belirli oluşma koşulları altında maksimum olası hata olarak nitelendirilir.
Kasıtlı ve kasıtsız temsiliyet hataları
Veri sapması hataları kasıtlı veya kasıtsız olabilir.
Sonra kasıtlı hataların ortaya çıkmasının nedenleritrend temelli bir veri toplama yaklaşımıdır. Kasıtsız hatalar, seçici gözlemin hazırlanması aşamasında, temsili bir numunenin oluşturulması aşamasında bile meydana gelir. Bu tür hataları önlemek için, örnekleme birimlerinin listeleri için iyi bir örnekleme çerçevesi oluşturmak gerekir. Örneklemenin amaçlarına tam olarak uymalı, güvenilir olmalı ve çalışmanın tüm yönlerini kapsamalıdır.
Geçerlilik, güvenilirlik, temsil edilebilirlik. Hata hesaplama
Aritmetik ortalamanın (M) temsil edilebilirlik hatasının (Mm) hesaplanması.
Standart sapma: örneklem büyüklüğü (> 30).
Temsili hata (Мр) ve göreceli değer (Р): örneklem büyüklüğü (n> 30).
Örneklem büyüklüğünün küçük ve 30 birimden az olduğu bir popülasyonu incelemek gerektiğinde, gözlem sayısı bir birim azalacaktır.
Hatanın büyüklüğü, örneklem büyüklüğü ile doğru orantılıdır. Bilginin temsil edilebilirliği ve doğru bir tahmin yapma olasılığının derecesinin hesaplanması, marjinal hatanın belirli bir değerini yansıtır.
Temsili sistemler
Sadece bilginin sunumunu değerlendirme sürecinde değiltemsili bir örnek kullanılır, ancak bilgiyi alan kişinin kendisi temsili sistemleri kullanır. Böylece beyin, sağlanan verileri niteliksel ve hızlı bir şekilde değerlendirmek ve sorunun özünü anlamak için tüm bilgi akışından temsili bir örnek oluşturarak belirli bir miktarda bilgiyi işler. Şu soruyu yanıtlayın: "Temsil edebilirlik - nedir bu?" - insan bilinci ölçeğinde oldukça basit. Bunun için beyin, genel akıştan ne tür bilgilerin izole edilmesi gerektiğine bağlı olarak tüm alt duyu organlarını kullanır. Böylece, aşağıdakiler arasında bir ayrım yapılır:
- Görsel bir temsil sistemi,gözün görsel algılama organları işin içindedir. Bu sistemi sıklıkla kullanan kişilere görsel denir. Bu sistemin yardımıyla bir kişi, görüntüler şeklinde gelen bilgileri işler.
- İşitsel temsil sistemi.Kullanılan ana organ işitmedir. Ses dosyaları veya konuşma biçiminde sağlanan bilgiler bu belirli sistem tarafından işlenir. Bilgiyi kulaktan daha iyi algılayan kişilere işitsel denir.
- Kinestetik temsil sistemi, bilgi akışının koku alma ve dokunma kanallarından algılanarak işlenmesidir.
- Dijital temsil sistemi, dışarıdan bilgi edinme aracı olarak diğerleri ile birlikte kullanılır. Bu öznel-mantıksal bir algı ve elde edilen verilerin anlaşılmasıdır.
Öyleyse, temsiliyet nedir?Bilgi işlemede bir set veya bütünleyici bir prosedürden basit bir seçim mi? Kesin olarak söyleyebiliriz ki temsil edilebilirlik, veri akışları algımızı büyük ölçüde belirler ve ondan en ağır ve önemli olanı izole etmeye yardımcı olur.
