Что такое простая случайная выборка?

30 августа 2021 г.

Простая случайная выборка — это термин, описывающий случайно выбранную выборку статистической совокупности. Он должен предлагать непредвзятое представление о большей группе. Случайная выборка — это самый быстрый способ получить выборку из большей группы, поэтому в этом аспекте она более эффективна, чем другие методы выборки. Это основная отправная точка для сбора выборки, а некоторые другие методы выборки начинаются с простой случайной выборки и усложняются.

На практике предпосылкой простой случайной выборки является вероятность. Каждый выбор имеет равную вероятность быть выбранным в качестве части выборки. Если простая случайная выборка происходит «без замены», как это часто бывает, это означает, что выбранный участник не может быть возвращен в популяцию и выбран снова. Чтобы все было сделано правильно, простая случайная выборка должна иметь полную рамку выбора, из которой можно выбирать. Рамка выборки — это список всей совокупности, который может быть сложно получить в больших выборках.

Прочитайте больше: Узнайте о том, как стать аналитиком данных

Как использовать простую случайную выборку

Чтобы использовать простую случайную выборку, выполните следующие действия:

1. Определите свое население

Прежде чем вы сможете собрать простую случайную выборку, вы должны иметь представление о том, у кого брать выборку. Это означает, что в вашем исследовательском проекте или эксперименте должна быть какая-то гипотеза, которую можно разрешить, изучив образец. Допустим, для этого примера вы хотите изучить личностные качества местных политиков. Во-первых, вам нужно определить, кто является «местными политиками» для вашего исследования. Это могут быть чиновники на уровне штата, города или округа, или все вместе взятые.

2. Сделайте рамку выборки

После того, как вы определили свою совокупность, вам необходимо составить основу выборки. Основа выборки — это список всех членов вашей совокупности.

Должностным лицам местных органов власти после того, как вы определились с численностью населения, должно быть относительно легко получить имена должностных лиц вашего штата и местных властей. Это идеальная ситуация. В некоторых случаях может быть сложнее определить местонахождение всех членов вашей генеральной совокупности для вашей основы выборки. Однако, если вы решите включить в основу выборки только выбранную совокупность, вы можете открыть свое исследование для непреднамеренной систематической ошибки, поэтому рекомендуется тщательно подойти к созданию основы выборки.

После того, как вы перечислите всю свою совокупность, вам необходимо присвоить каждому активу в совокупности номер в последовательном порядке. Это важная часть создания основы выборки, поскольку она помогает рандомизировать ваш выбор. Представьте, что у вас есть пул из 100 местных политиков в вашем населении. Вам нужно будет пронумеровать каждый из них от одного до 100.

3. Определите размер выборки

Затем вы определите размер вашей выборки. Чтобы определить размер выборки, рассмотрите один из следующих подходов:

Прочтите другие исследования. Если подобные исследования проводились, посмотрите на размер выборки, используемый в процентах от населения, и имитируйте его.
Используйте таблицу. Для общих тем таблица размера выборки может уже существовать.
Используйте формулу. Вы можете написать формулу или использовать уже существующую, которая подходит для параметров вашей популяции.
Используйте калькулятор. Если вы не хотите беспокоиться о формуле, вы можете использовать уже существующий калькулятор размера выборки, который доступен для поиска в Интернете.
Проведите перепись. Если у вас есть время, проведите перепись населения, чтобы определить размер выборки.

4. Генерация случайных чисел

Используя генератор случайных чисел, сгенерируйте набор случайных чисел от 1 до всего размера вашей совокупности, который соответствует размеру вашей выборки. Например, если ваша совокупность составляет 100 политиков, и вы определили, что размер вашей выборки равен 10, вам потребуется сгенерировать 10 случайных чисел от 1 до 100.

5. Изолируйте свой выбор

Каждое число, которое вы сгенерируете, подобно лотерее, будет представлять члена вашей выборки, которому был присвоен номер на втором шаге. После того, как вы идентифицировали и изолировали свой выбор, вы собрали случайную выборку.

Прочитайте больше: Типы графиков и диаграмм

Преимущества простых случайных выборок

Применение простой случайной выборки для получения выборки населения имеет некоторые преимущества, в том числе:

Это просто. Простая случайная выборка проста, как следует из названия. Это простой способ выделить образец для предстоящего проекта.
Это справедливо и точно. При правильном проведении простая случайная выборка представляет собой несмещенную выборку и, следовательно, является справедливым и точным представлением генеральной совокупности.

Недостатки простых случайных выборок

Основным недостатком использования простой случайной выборки является ошибка выборки. Это происходит, когда выбранная выборка не точно представляет генеральную совокупность, даже если она была выбрана случайным образом и без предвзятости.

Например, если у вас есть популяция из 100 политиков, наполовину мужчин и наполовину женщин, и ваш случайный выбор из десяти политиков включает только мужчин, это будет неточным представлением популяции и ошибкой выборки. По этой причине простая случайная выборка обычно используется только тогда, когда мало что известно о населении в целом. Чем больше вы знаете о генеральной совокупности, тем больше параметров может потребоваться для выборки, и поэтому другие методы выборки могут иметь больше смысла.

Другие типы случайных выборок

Существуют и другие методы отбора случайных выборок населения, в том числе:

Стратифицированная случайная выборка. Когда признаки населения известны до выбора выборки, обычно используются стратифицированные случайные выборки. В этом методе выборки популяция группируется по определенным признакам, затем из каждой группы берутся случайные выборки, чтобы обеспечить репрезентативность всех признаков в популяции.
Одноэтапная кластерная выборка. При использовании этой модели вы разбиваете совокупность на кластеры. Однако вместо сбора выборок из каждого кластера вся структура кластеров подвергается простой случайной выборке. В этом случае для участия в выборке выбираются целые кластеры со всеми их членами.

Выборки также могут быть разработаны и адаптированы на основе новых признаков с использованием адаптивного дизайна, который применяется к простой случайной выборке.

Что такое простая случайная выборка?