7 Fundamentele concepten met betrekking tot sampling

De zeven fundamentele concepten met betrekking tot sampling zijn de volgende: 1. Universum / populatie 2. Samplingframe 3. Samplingontwerp 4. Statistiek (en) en parameter (s) 5. Samplingfout 6. Precisie 7. Vertrouwensniveau en significantieniveau.

1. Universum / Bevolking:

Vanuit een statistisch oogpunt verwijst de term 'universum' naar het totaal van de items of eenheden in elk onderzoeksveld, terwijl de term 'populatie' verwijst naar het totaal van items waarover informatie gewenst is. De attributen die het object van studie zijn, worden kenmerken genoemd en de eenheden die ze bezitten worden elementaire eenheden genoemd.

Het aggregaat van dergelijke eenheden wordt over het algemeen beschreven als populatie. Alle eenheden op elk onderzoeksgebied vormen dus een universum en alle elementaire eenheden (op basis van één kenmerk of meer) vormen een populatie. Heel vaak vinden we geen verschil tussen bevolking en universum, en daarom worden de twee termen als onderling uitwisselbaar beschouwd. Een onderzoeker moet deze termen echter noodzakelijkerwijs precies definiëren.

De populatie of het universum kan eindig of oneindig zijn. Men zegt dat de bevolking eindig is als het bestaat uit een vast aantal elementen, zodat het in zijn totaliteit kan worden opgesomd. Bijvoorbeeld, de bevolking van een stad, het aantal huishoudens in een dorp, het aantal werknemers in een fabriek en het aantal studenten aan een universiteit zijn voorbeelden van eindige populatie. Het symbool 'N' wordt meestal gebruikt om aan te geven hoeveel elementen (of items) er zijn in het geval van een eindige populatie.

Een oneindige populatie is die populatie waarin het theoretisch onmogelijk is om alle elementen te observeren. In een oneindige populatie is het aantal items dus oneindig, wat betekent dat we geen idee hebben van het totale aantal items.

Bijvoorbeeld het aantal sterren aan de hemel, zanddeeltjes op een zee strand en kiezels in een rivierbedding. Vanuit een praktische overweging wordt de term 'oneindige bevolking' gebruikt voor een populatie die niet binnen een redelijke tijdsperiode kan worden opgesomd. Op deze manier gebruiken we het theoretische concept van oneindige populatie als een benadering van een zeer grote eindige populatie.

2. Sampling Frame:

De elementaire eenheden of de groep van clusters van dergelijke eenheden kunnen de basis vormen voor het bemonsteringsproces, in welk geval zij als bemonsteringseenheden worden genoemd. Een lijst met al dergelijke bemonsteringseenheden staat bekend als bemonsteringsframe. Het steekproefkader bestaat uit een lijst met items waaruit het monster moet worden getrokken. Men kan bijvoorbeeld de telefoongids gebruiken als kader voor het uitvoeren van een opiniepeiling in een stad. Wat het frame ook is, het moet een goede vertegenwoordiger van de bevolking zijn.

3. Samplingontwerp:

Een monsterontwerp is een duidelijk plan voor het verkrijgen van een monster uit het steekproefkader. Het verwijst naar de techniek of de procedure die de onderzoeker zou volgen bij het selecteren van een aantal steekproefeenheden waaruit conclusies uit de populatie worden getrokken. Het ontwerp van de steekproef wordt bepaald voordat er gegevens worden verzameld.

4. Statistiek (en) en parameter (s):

Een statistiek is een kenmerk van een steekproef, terwijl een parameter een kenmerk van een populatie is. Wanneer we dus bepaalde meetwaarden, zoals gemiddelde, mediaan, modus, enz. Uit monsters berekenen, worden ze statistieken genoemd omdat ze de kenmerken van een steekproef beschrijven. Maar wanneer dergelijke maatregelen de kenmerken van een populatie beschrijven, staan ​​ze bekend als parameters. Het populatiegemiddelde (μ) is bijvoorbeeld een parameter, terwijl het steekproefgemiddelde (X) een statistiek is. Het verkrijgen van de schatting van een parameter uit een statistiek vormt het hoofddoel van de bemonsteringsanalyse.

5. Sampling Error:

Steekproefenquête impliceert de studie van een klein deel van de populatie en als zodanig zou er natuurlijk een zekere mate van onnauwkeurigheid zijn in de verzamelde informatie. Deze onnauwkeurigheid kan worden aangeduid als bemonsteringsfout of foutvariantie. Met andere woorden, steekproeffouten zijn die fouten die ontstaan ​​als gevolg van steekproeven en ze zijn over het algemeen willekeurige variaties (in geval van willekeurige bemonstering) in de steekproefschattingen rond de werkelijke bevolkingswaarden. Het kan numeriek worden beschreven als onder:

Sampling error = Frame error + chance error + response error.

6. precisie:

Precisie is een bereik waarbinnen het populatiegemiddelde (of andere parameters) zal liggen in overeenstemming met de betrouwbaarheid gespecificeerd in het betrouwbaarheidsniveau als een percentage van de schatting ± of als een numerieke grootheid. Als de schatting bijvoorbeeld Rs is. 4000 en de gewenste precisie is ± 4 procent, dan zal de werkelijke waarde niet minder zijn dan Rs. 3840 en niet meer dan Rs. 4160. Dit is het bereik (Rs 3840 tot Rs. 4160) waarbinnen het ware antwoord moet liggen. Maar als we willen dat de schatting niet meer dan Rs mag afwijken van de werkelijke waarde. 200 in beide richtingen, in dat geval zou het bereik Rs zijn. 3800 tot Rs. 4200.

7. Vertrouwensniveau en significantieniveau:

Het betrouwbaarheidsniveau of betrouwbaarheidspercentage is naar verwachting het percentage keren dat de werkelijke waarde binnen de opgegeven precisielimiet valt. Dus, als we een betrouwbaarheidsniveau van 95 procent nemen, dan bedoelen we dat er 95 kansen zijn in 100 (of .95 in 1) dat de steekproefresultaten de werkelijke toestand van de populatie vertegenwoordigen binnen een gespecificeerd precisiebereik tegen vijf kansen in 100 (of .05 in 1) dat niet.

Precisie is het bereik waarbinnen het antwoord kan variëren en nog steeds acceptabel is; betrouwbaarheidsniveau geeft de waarschijnlijkheid aan dat het antwoord binnen dat bereik zal vallen, en het significantieniveau geeft de waarschijnlijkheid aan dat het antwoord buiten dat bereik valt. Men mag niet vergeten dat als het vertrouwensniveau in 95 procent is, het significantieniveau (100-95) zal zijn, dat wil zeggen 5 procent, als het betrouwbaarheidsniveau 99 procent is, is het significantieniveau (100-99) ), dwz 1 procent, enzovoort.