Konsep keterwakilan sering dijumpai dalam pelaporan statistik dan dalam penyediaan ucapan dan laporan. Mungkin, tanpanya, sukar untuk membayangkan apa-apa jenis pembentangan maklumat untuk semakan.
Kewakilan - apakah itu?
Keterwakilan mencerminkan cara objek atau bahagian yang dipilih sepadan dengan kandungan dan makna set data dari mana ia dipilih.
Takrif lain
Konsep keterwakilan boleh didedahkan dalam konteks yang berbeza. Tetapi dalam maksudnya, keterwakilan ialah kesesuaian ciri dan sifat unit terpilih daripada populasi umum, yang menggambarkan dengan tepat ciri keseluruhan pangkalan data umum secara keseluruhan.
Keterwakilan maklumat juga ditakrifkan sebagai keupayaan data sampel untuk mewakili parameter dan sifat populasi yang penting dari sudut pandangan kajian.
Sampel perwakilan
Prinsip pensampelan ialah memilihyang paling penting dan tepat mencerminkan sifat-sifat jumlah set data. Untuk ini, pelbagai kaedah digunakan yang membolehkan memperoleh hasil yang tepat dan idea umum populasi, hanya menggunakan sampel bahan yang menerangkan kualiti semua data.
Oleh itu, tidak perlu mengkaji keseluruhan bahan, tetapi cukup untuk mempertimbangkan keterwakilan sampel. Apa itu? Ini ialah pilihan data individu untuk mendapatkan gambaran tentang jumlah jisim maklumat.
Bergantung pada kaedah, mereka dibezakan sebagai kemungkinan dan tidak mungkin. Kebarangkalian ialah sampel yang dibuat dengan mengira data yang paling penting dan menarik, yang merupakan wakil selanjutnya daripada populasi umum. Adakah ia pilihan yang disengajakan atau pilihan rawak, namun dibenarkan oleh kandungannya.
Mustahil - ini adalah salah satu jenis pensampelan rawak, disusun mengikut prinsip loteri biasa. Dalam kes ini, pendapat orang yang membentuk sampel sedemikian tidak diambil kira. Hanya lot buta digunakan.
Pensampelan kebarangkalian
Sampel kebarangkalian juga boleh dibahagikan kepada beberapa jenis:
- Salah satu prinsip yang paling mudah dan boleh difahami ialah pensampelan bukan perwakilan. Sebagai contoh, kaedah ini sering digunakan dalam tinjauan sosial. Pada masa yang sama, peserta tinjauan tidak dipilih daripada orang ramai atas sebarang alasan tertentu dan maklumat diperoleh daripada 50 orang pertama yang mengambil bahagian di dalamnya.
- Sengajasampel berbeza kerana mereka mempunyai beberapa keperluan dan syarat dalam pemilihan, tetapi masih bergantung pada kebetulan rawak, tidak mengejar matlamat untuk mencapai statistik yang baik.
- Pensampelan berasaskan kuota ialah satu lagi variasi persampelan bukan kebarangkalian yang sering digunakan untuk memeriksa set data yang besar. Ia menggunakan banyak terma dan syarat. Objek dipilih yang sepadan dengannya. Iaitu, menggunakan contoh tinjauan sosial, boleh diandaikan bahawa 100 orang akan ditemu bual, tetapi hanya pendapat sebilangan orang yang akan memenuhi keperluan yang ditetapkan akan diambil kira semasa menyusun laporan statistik.
Sampel kebarangkalian
Untuk sampel kebarangkalian, beberapa parameter dikira yang mana objek dalam sampel akan sepadan, dan antaranya, dengan cara yang berbeza, tepatnya fakta dan data yang akan dibentangkan sebagai representasi data sampel boleh dipilih. Cara pengiraan data yang diperlukan ini boleh:
Persampelan rawak mudah. Ia terdiri daripada fakta bahawa antara segmen yang dipilih, jumlah data yang diperlukan dipilih dengan kaedah loteri rawak sepenuhnya, yang akan menjadi sampel yang mewakili
Pensampelan yang sistematik dan rawak memungkinkan untuk mencipta sistem untuk mengira data yang diperlukan berdasarkan segmen yang dipilih secara rawak. Oleh itu, jika nombor rawak pertama yang menunjukkan nombor jujukan data yang dipilih daripada jumlah populasi ialah 5, maka nombor seterusnyadata yang akan dipilih boleh, sebagai contoh, 15, 25, 35, dan seterusnya. Contoh ini menerangkan dengan jelas bahawa walaupun pemilihan rawak boleh berdasarkan pengiraan sistematik data input yang diperlukan
Contoh pengguna
Pensampelan Sengaja ialah kaedah yang mempertimbangkan setiap segmen individu dan, berdasarkan penilaiannya, populasi disusun yang mencerminkan ciri dan sifat pangkalan data keseluruhan. Dengan cara ini, lebih banyak data dikumpul yang memenuhi keperluan sampel yang mewakili. Adalah mudah untuk memilih beberapa pilihan yang tidak akan dimasukkan dalam jumlah bilangan, tanpa kehilangan kualiti data yang dipilih mewakili jumlah populasi. Dengan cara ini, keterwakilan hasil kajian ditentukan.
Saiz sampel
Bukan isu terakhir yang perlu ditangani ialah saiz sampel untuk perwakilan perwakilan populasi. Saiz sampel tidak selalu bergantung pada bilangan sumber dalam populasi umum. Walau bagaimanapun, keterwakilan populasi sampel secara langsung bergantung pada bilangan segmen yang hasilnya harus dibahagikan. Lebih banyak segmen sedemikian, lebih banyak data masuk ke dalam sampel yang terhasil. Jika keputusan memerlukan tatatanda umum dan tidak memerlukan khusus, maka, sewajarnya, sampel menjadi lebih kecil, kerana, tanpa membuat perincian, maklumat dibentangkan secara lebih cetek, yang bermaksud bacaannya akan menjadi umum.
Konsep kesilapanketerwakilan
Ralat keterwakilan ialah percanggahan khusus antara ciri populasi dan data sampel. Apabila menjalankan sebarang kajian sampel, adalah mustahil untuk mendapatkan data yang benar-benar tepat, seperti dalam kajian lengkap populasi umum dan sampel yang disediakan dengan hanya sebahagian daripada maklumat dan parameter, manakala kajian yang lebih terperinci hanya mungkin apabila mengkaji keseluruhan populasi. Oleh itu, beberapa ketidaktepatan dan kesilapan tidak dapat dielakkan.
Jenis ralat
Bezakan beberapa ralat yang berlaku semasa menyusun sampel yang mewakili:
- Sistematik.
- Rawak.
- Sengaja.
- Tidak disengajakan.
- Standard.
- Had.
Sebab kemunculan ralat rawak mungkin adalah sifat kajian populasi umum yang tidak berterusan. Biasanya, ralat rawak keterwakilan adalah saiz dan sifat yang boleh diabaikan.
Sementara itu, ralat sistematik berlaku apabila peraturan untuk memilih data daripada populasi umum dilanggar.
Min ralat ialah perbezaan antara min sampel dan populasi asas. Ia tidak bergantung kepada bilangan unit dalam sampel. Ia adalah berkadar songsang dengan saiz sampel. Kemudian semakin besar volum, semakin kecil nilai ralat purata.
Ralat marginal ialah perbezaan terbesar yang mungkin antara nilai purata sampel yang diambil dan jumlah populasi. Ralat sedemikian dicirikan sebagai ralat berkemungkinan maksimumdalam keadaan tertentu penampilan mereka.
Ralat perwakilan yang disengajakan dan tidak disengajakan
Ralat mengimbangi data boleh disengajakan atau tidak disengajakan.
Kemudian sebab-sebab kemunculan ralat yang disengajakan adalah pendekatan kepada pemilihan data dengan kaedah menentukan arah aliran. Kesilapan yang tidak disengajakan berlaku walaupun pada peringkat menyediakan pemerhatian sampel, membentuk sampel yang mewakili. Untuk mengelakkan ralat sedemikian, adalah perlu untuk mencipta bingkai persampelan yang baik untuk menyenaraikan unit persampelan. Ia mesti memenuhi sepenuhnya objektif pensampelan, boleh dipercayai, merangkumi semua aspek kajian.
Kesahihan, kebolehpercayaan, keterwakilan. Pengiraan ralat
Kira ralat keterwakilan (Mm) bagi min aritmetik (M).
Sisihan piawai: saiz sampel (>30).
Ralat keterwakilan (En) dan nilai relatif (R): saiz sampel (n>30).
Dalam kes apabila anda perlu mengkaji populasi yang bilangan sampelnya kecil dan kurang daripada 30 unit, maka bilangan pemerhatian akan berkurangan sebanyak satu unit.
Saiz ralat adalah berkadar terus dengan saiz sampel. Keterwakilan maklumat dan pengiraan tahap kemungkinan membuat ramalan yang tepat mencerminkan jumlah ralat marginal tertentu.
Sistem perwakilan
Bukan sahaja sampel yang mewakili digunakan dalam proses menilai penyampaian maklumat, tetapi orang yang menerima maklumat itu sendiri,menggunakan sistem perwakilan. Oleh itu, otak memproses sejumlah maklumat, mencipta sampel yang mewakili keseluruhan aliran maklumat untuk menilai secara kualitatif dan cepat data yang diserahkan dan memahami intipati isu itu. Jawab soalan: "Kewakilan - apakah itu?" - pada skala kesedaran manusia agak mudah. Untuk melakukan ini, otak menggunakan semua organ deria yang tunduk, bergantung pada jenis maklumat yang perlu diasingkan daripada aliran umum. Oleh itu, mereka membezakan:
- Sistem perwakilan visual, di mana organ persepsi visual mata terlibat. Orang yang sering menggunakan sistem sedemikian dipanggil visual. Dengan bantuan sistem ini, seseorang memproses maklumat yang datang dalam bentuk imej.
- Sistem perwakilan audio. Organ utama yang digunakan ialah pendengaran. Maklumat yang dibekalkan dalam bentuk fail bunyi atau ucapan diproses oleh sistem tertentu ini. Orang yang memahami maklumat dengan lebih baik melalui telinga dipanggil pendengaran.
- Sistem perwakilan kinestetik ialah pemprosesan aliran maklumat dengan memahaminya melalui saluran penciuman dan sentuhan.
Sistem perwakilan digital digunakan bersama-sama dengan yang lain sebagai cara mendapatkan maklumat dari luar. Ini adalah persepsi dan pemahaman logik subjektif tentang data yang diterima
Jadi, keterwakilan - apakah itu? Pilihan mudah daripada set atauprosedur integral dalam pemprosesan maklumat? Kami pasti boleh mengatakan bahawa keterwakilan sebahagian besarnya menentukan persepsi kami terhadap aliran data, membantu mengasingkan yang paling penting dan signifikan daripadanya.
