Begrepet representativitet finnes ofte i statistisk rapportering og i utarbeidelse av taler og rapporter. Uten den er det kanskje vanskelig å forestille seg noen form for presentasjon av informasjon for vurdering.
Representativitet - hva er det?
Representativitet gjenspeiler hvordan de valgte objektene eller delene samsvarer med innholdet og betydningen av datasettet de ble valgt fra.
Andre definisjoner
Begrepet representativitet kan avsløres i ulike sammenhenger. Men i sin betydning er representativitet samsvaret med funksjonene og egenskapene til utvalgte enheter fra den generelle befolkningen, som nøyaktig gjenspeiler egenskapene til hele den generelle databasen som helhet.
Representativiteten til informasjon er også definert som prøvedatas evne til å representere parameterne og egenskapene til populasjonen som er viktige fra undersøkelsens synspunkt.
Representativt eksempel
Prinsippet for prøvetaking er å velgeden viktigste og nøyaktig gjenspeiler egenskapene til det totale datasettet. For dette brukes ulike metoder som gjør det mulig å oppnå nøyaktige resultater og en generell idé om populasjonen, ved å bruke bare prøvemateriale som beskriver kvaliteten til alle data.
Dermed er det ikke nødvendig å studere hele materialet, men det er nok å vurdere utvalgets representativitet. Hva er det? Dette er et utvalg individuelle data for å ha en ide om den totale informasjonsmassen.
Avhengig av metoden skilles de ut som sannsynlige og usannsynlige. Sannsynlighet er et utvalg som er laget ved å beregne de viktigste og mest interessante dataene, som er ytterligere representanter for befolkningen generelt. Er det et bevisst valg eller et tilfeldig utvalg, likevel begrunnet med innholdet.
Usannsynlig - dette er en av variantene av stikkprøver, satt sammen etter prinsippet om et vanlig lotteri. I dette tilfellet er det ikke tatt hensyn til oppfatningen til den som utgjør en slik prøve. Det brukes kun et blindparti.
sannsynlighetsprøve
Sannsynlighetseksempler kan også deles inn i flere typer:
- Et av de enkleste og mest forståelige prinsippene er ikke-representativ prøvetaking. For eksempel brukes denne metoden ofte i sosiale undersøkelser. Samtidig blir ikke deltakere i undersøkelsen valgt ut fra mengden på noen spesifikke grunnlag, og informasjon innhentes fra de første 50 personene som deltok i den.
- Bevisstutvalg skiller seg ut ved at de har en rekke krav og betingelser i utvalget, men er fortsatt avhengige av tilfeldige tilfeldigheter, og ikke forfølger målet om å oppnå god statistikk.
- Kvotebasert prøvetaking er en annen variant av ikke-sannsynlighetsprøver som ofte brukes til å undersøke store datasett. Den bruker mange vilkår og betingelser. Det velges objekter som skal samsvare med dem. Det vil si at ved å bruke eksempelet en sosial undersøkelse, kan det antas at 100 personer vil bli intervjuet, men det vil kun tas hensyn til meningen til et visst antall personer som vil oppfylle de fastsatte kravene ved utarbeidelse av en statistisk rapport.
sannsynlighetseksempler
For sannsynlighetsprøver beregnes det en rekke parametere som objektene i utvalget vil samsvare med, og blant dem kan på ulike måter nettopp de fakta og data som vil presenteres som representativitet for prøvedataene, valgt. Disse måtene å beregne nødvendige data på kan være:
Enkelt tilfeldig utvalg. Den består i at blant det valgte segmentet velges den nødvendige datamengden ved en helt tilfeldig lotterimetode, som vil være et representativt utvalg
Systematisk og tilfeldig utvalg gjør det mulig å lage et system for å beregne nødvendige data basert på et tilfeldig valgt segment. Således, hvis det første tilfeldige tallet som indikerer sekvensnummeret til dataene valgt fra den totale populasjonen er 5, vil det påfølgendedataene som skal velges kan for eksempel være 15, 25, 35 og så videre. Dette eksemplet forklarer tydelig at selv et tilfeldig utvalg kan være basert på systematiske beregninger av nødvendige inndata
Eksempel på forbrukere
Intentional Sampling er en metode som tar for seg hvert enkelt segment, og basert på vurderingen blir det satt sammen en populasjon som gjenspeiler egenskapene og egenskapene til den samlede databasen. På denne måten samles det inn mer data som oppfyller kravene til et representativt utvalg. Det er enkelt å velge en rekke alternativer som ikke vil inkluderes i det totale antallet, uten å miste kvaliteten på de valgte dataene som representerer den totale populasjonen. På denne måten bestemmes representativiteten til resultatene av studien.
Eksempelstørrelse
Ikke det siste problemet som skal tas opp er utvalgsstørrelsen for en representativ representasjon av befolkningen. Utvalgsstørrelsen avhenger ikke alltid av antall kilder i befolkningen generelt. Representativiteten til utvalgspopulasjonen avhenger imidlertid direkte av hvor mange segmenter resultatet skal deles inn i. Jo flere slike segmenter, jo mer data kommer inn i den resulterende prøven. Hvis resultatene krever en generell notasjon og ikke krever spesifikasjoner, blir utvalget derfor mindre, fordi, uten å gå i detaljer, blir informasjonen presentert mer overfladisk, noe som betyr at lesningen vil være generell.
Feilkonseptrepresentativitet
Representativitetsfeil er et spesifikt avvik mellom egenskapene til populasjonen og utvalgsdata. Når du utfører en prøvestudie, er det umulig å oppnå absolutt nøyaktige data, som i en fullstendig studie av generelle populasjoner og et utvalg gitt med bare deler av informasjonen og parametrene, mens en mer detaljert studie bare er mulig når du studerer hele populasjonen. Noen unøyaktigheter og feil er derfor uunngåelige.
Typer feil
Skill noen av feilene som oppstår ved kompilering av et representativt utvalg:
- Systematisk.
- Tilfeldig.
- Deliberate.
- Utilsiktet.
- Standard.
- Limit.
Årsaken til at det dukker opp tilfeldige feil kan være at studien av den generelle befolkningen er diskontinuerlig. Vanligvis er tilfeldig representativitetsfeil av ubetydelig størrelse og natur.
I mellomtiden oppstår det systematiske feil når reglene for valg av data fra befolkningen generelt brytes.
Mean error er forskjellen mellom utvalgsgjennomsnittet og den underliggende populasjonen. Det avhenger ikke av antall enheter i utvalget. Den er omvendt proporsjonal med prøvestørrelsen. Deretter jo større volumet er, desto mindre er verdien av gjennomsnittsfeilen.
Marginalfeil er den størst mulige forskjellen mellom gjennomsnittsverdiene av utvalget som er tatt og den totale populasjonen. En slik feil er karakterisert som de maksimale sannsynlige feileneunder gitte betingelser for deres utseende.
Tilsiktede og utilsiktede representasjonsfeil
Dataforskyvningsfeil kan være tilsiktet eller utilsiktet.
Så årsakene til fremkomsten av bevisste feil er tilnærmingen til valg av data ved hjelp av metoden for å bestemme trender. Utilsiktede feil oppstår selv på stadiet av å forberede en prøveobservasjon, og danner et representativt utvalg. For å unngå slike feil er det nødvendig å lage en god samplingsramme for å liste opp samplingsenheter. Den må fullt ut oppfylle målene for prøvetakingen, være pålitelig og dekke alle aspekter av studien.
Validitet, pålitelighet, representativitet. Feilberegning
Beregn representativitetsfeilen (Mm) til det aritmetiske gjennomsnittet (M).
Standardavvik: prøvestørrelse (>30).
Representativitetsfeil (Mr) og relativ verdi (R): prøvestørrelse (n>30).
Hvis du må studere en populasjon der antallet utvalg er lite og er mindre enn 30 enheter, vil antallet observasjoner bli mindre med en enhet.
Størrelsen på feilen er direkte proporsjonal med størrelsen på utvalget. Representativiteten til informasjon og beregningen av graden av mulighet for å lage en nøyaktig prognose gjenspeiler en viss marginal feil.
Representasjonssystemer
Ikke bare brukes et representativt utvalg i prosessen med å evaluere presentasjonen av informasjon, men personen som mottar informasjonen selv,bruker representative systemer. Dermed behandler hjernen en viss mengde informasjon, og skaper et representativt utvalg fra hele informasjonsstrømmen for å kvalitativt og raskt evaluere de innsendte dataene og forstå essensen av problemet. Svar på spørsmålet: "Representativitet - hva er det?" - på skalaen til menneskelig bevissthet er ganske enkel. For å gjøre dette bruker hjernen alle de underordnede sanseorganene, avhengig av hva slags informasjon som må isoleres fra den generelle flyten. Dermed skiller de:
- Visuelt representasjonssystem, der organene for visuell persepsjon av øyet er involvert. Folk som ofte bruker et slikt system kalles visuelle. Ved hjelp av dette systemet behandler en person informasjon som kommer i form av bilder.
- Audi alt representasjonssystem. Hovedorganet som brukes er hørselen. Informasjon som leveres i form av lydfiler eller tale behandles av dette bestemte systemet. Personer som oppfatter informasjon bedre på gehør, kalles auditive.
- Det kinestetiske representasjonssystemet er behandlingen av informasjonsflyten ved å oppfatte den gjennom lukt- og taktile kanaler.
Det digitale representasjonssystemet brukes sammen med andre som et middel til å innhente informasjon utenfra. Dette er en subjektiv-logisk oppfatning og forståelse av de mottatte dataene
Så representativitet - hva er det? Et enkelt utvalg fra et sett ellerintegrert prosedyre i behandlingen av informasjon? Vi kan definitivt si at representativitet i stor grad bestemmer vår oppfatning av dataflyter, og hjelper til med å isolere det mest betydningsfulle og betydningsfulle fra det.
