Главная | Обратная связь

Необходимость выборки

· Объект исследования очень обширный. Например, потребители продукции глобальной компании – огромное количество территориально разбросанных рынков.

· Существует необходимость в сборе первичной информации.

50) Повторной называют выборку, при которой отобран­ный объект (перед отбором следующего) возвращается в генеральную совокупность.

51) Бесповторной называют выборку, при которой отобран­ный объект в генеральную совокупность не возвращается.

На практике обычно пользуются бесповторным слу­чайным отбором.

52) Репрезентативная выборка - выборка, имеющая такое же распределение относительных характеристик, что и генеральная совокупность.

Репрезентативная выборка - это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной совокупности.

Выборка называется репрезентативной(представительной), если она правильно представляет необходимые признаки генеральной совокупности.

53)Способы отбора:

· Отбор, не требующий разделения генеральной совокупности на части. Сюда относятся: простой случайный бесповторный отбор; простой случайный повторный отбор.

· Отбор, при котором генеральная совокупность разбивается на части: типический отбор; механический отбор; серийный отбор.

54)Простой случайный отбор- отбор, при котором объекты извлекаются по одному из всей генеральной совокупности.

55)Типический отбор- отбор, при котором объекты отбираются не из всей генеральной совокупности, а из каждой ее «типической» части.

56)Механический отбор-отбор, при котором генеральная совокупность делится на столько групп, сколько объектов должно войти в выборку, и из каждой группы отбирается один объект.

57)Серийный отбор- отбор, при котором объекты отбираются из генеральной совокупности не по одному, а «сериями», которые подвергаются сплошному обследованию.

58)Статистическое распределение выборки- перечень вариант и соответствующих им частот или относительных частот.

59)Эмпирическая функция распределения F*(x) определяется для каждого значения x по формуле

F*(x)=n х-вое/n, где n х-вое-число вариант,n- объем выборки.

60)Свойства эмпирической функции:

· Значение эмпирической функции находится в промежутке от 0 до 1 (0<=F(x)<=1)

· F(x)- неубывающая функция

· Если x1-это наименьшая варианта, то эмпирическая функция равна 0( F*(X1)=0, x<=x1).Если x2-наибольшая варианта, то F*(x2)=1,x>=x2.

61)Полигон частот- ломаная, отрезки которой соединены точками (x1, n1), (x2, n2), … , (xk, nk.

Для построения полигона частот на оси абсцисс откладывают варианты xi, а на оси ординат соответствующие им частоты ni. Точки соединяют отрезками прямых и получают полигон частот.

Полигон относительных частот- ломаная, отрезки которой соединяют точки (x1, w1), (x2, w2), … , (xk, wk). Построение проводится аналогично полигону частот.

62)Гистограмма частот- ступенчатая фигура, состоящая из прямоугольников, основаниями которых служат частичные интервалы длиною h, а высоты равны отношению ni/h- (это плотность частоты)

63) Пусть в (статистическом) эксперименте доступна наблюдению случайная величина , распределение которой известно полностью или частично. Тогда любое утверждение, касающееся называется статистической гипотезой.

Статистическая гипотеза – это предположение о свойствах случайных величин или событий, которое мы хотим проверить по имеющимся данным.

64) Ошибка 1 рода:

Нулевая гипотеза – это основное проверяемое предположение, которое обычно формулируется как отсутствие различий, отсутствие влияние фактора, отсутствие эффекта, равенство нулю значений выборочных характеристик и т.п. Примером нулевой гипотезы в педагогике является утверждение о том, что различие в результатах выполнения двумя группами учащихся одной и той же контрольной работы вызвано лишь случайными причинами.

При проверке статистических гипотез возможны ошибки (ошибочные суждения) двух видов:

— можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда она на самом деле верна (так называемая ошибка первого рода);

— можно принять нулевую гипотезу, когда она на самом деле не верна (так называемая ошибка второго рода).