מה הוא סקר מדגמי

ב בוחן את המאפיינים של מאפיין אובייקט אינו נקבע על ידי כל היחידות מכלל האוכלוסייה, אלא רק חלק ממנו. זה מאפשר ביצוע סקר מדגמי של האזור שנבחר לתאר כראוי את האובייקטים בכללותה על כל חילוץ או רכוש תכונה מסוים.

כדי לבחור אובייקט יכול בהסתברות מספיק כדי לייצג את כל היחידה לומדת, העבודה חייבת להיות מאורגנת בצורה מסוימת.

ישנן מספר שיטות מסורתיות להפיץ סקר מדגמי על כל האוכלוסייה הכללית, שהעיקריות הבאות: השיטה ואת המרה הישירה. האפשרות הראשונה משמשת במקרים בהם יש צורך לאמת או להבהיר את הנתונים המתקבלים כתוצאה ניטור רציף. במקרה השני הוא נקבע על ידי מכפלת הערך הממוצע של תכונת המבחן בהיקף השלם של כלל האוכלוסייה. יש צורך לקחת בחשבון את העובדה כי לא כל הגורמים לאפשר לך ליישם את אומדן נקודה מלא של ההתפשטות של התוצאות שהתקבלו עבור מדגם של האוכלוסייה הכללית. לכן, בפועל, מצאתי אומדן מרווח השימוש הנרחב למדי, אשר ניתן להשתמש בהם כדי לקחת בחשבון את גודלו של החלק השולי של השגיאה ולחשב בטוטאליות לממוצע, ובמידת הצורך, וכדי לשתף המאפיין.

כאשר החקירה מתבצעת לא על כלל האוכלוסייה, אך רק מצידה, אולי באופן בלתי נמנע להיות טעויות מדגם הסקר, אשר גורמת לסטייה של התוצאות מן הערכים האמיתיים. לפיכך להפריש שני גורמים עיקריים שעשויות לעורר עיוות של התוצאה הסופית:

• לקוי תנאים טכניים של המחקר, טעות הדגימה שנקראה;
• פרה של הכללים, אשר יכול להיות משוחק כמו מזדמנים ושיטתיים בבחירה של יחידות למחקר.

סקר מדגם בסטטיסטיקה למדי בשימוש נרחב. במקרה זה, מידע אמין לגבי מתקני מחקר זמין, חיסכון כספי משמעותי ולהפחית עלויות. להבטיח את הייצוגיות של המחקר היא מדעית קול הבחירה של המשיבים לסקר.

בפועל, סקר מדגמי מתנהל ברובו באתרים אשר נבחרו על אופן אקראי או regionalized. במקרה הראשון מספק באותה הסתברות כי במדגם מקבל אחד או יחידה אחרת. אם האובייקט לחקירה לאחר קבלת מידע על זה מוחזר לאוכלוסייה הכללית, אז מדגם אקראי נקרא מחדש. אחרת, זה ללא החזרה. מדגם מבוזרת נוצר כתוצאה של חלוקת האוכלוסייה למספר אזורים (קבוצות) בהתאם לאופי של התכונה למדה. יישום טכניקת בחירה מתאימה מאפשר בנוכחות נציגים מכל קבוצה באוכלוסייה שנבחרה.

אם אנחנו מדברים על, אז במקרה הזה אתה צריך להיות בטוח כדי לקיים את התנאים הבאים בתור סקר המדגם צריך להיות מאורגן:

• מספר היחידות במדגם צריך להיות מוגדל כדי להבטיח זיהוי של דפוסי הרצוי;
• צריך לדבוק בעיקרון של equiprobable מקבל כל אובייקט במדגם;
• צריך להשתמש בכל חלק בודד של השדה ואת אוכלוסיית היעד.

זה יאפשר לכם לצמצם את כמות המחקר, לקבל מידע אמין על השאלות שלך.