Statistikā kopu izlase ir izlases metode, kurā visa pētījuma populācija tiek sadalīta ārēji viendabīgās, bet iekšēji neviendabīgās grupās, kuras sauc par kopām. Būtībā katra kopa ir visu iedzīvotāju miniesniegums. Statistikas statistika ir termins, kas atvasināts no latīņu valodas vārda “statuss”, kas nozīmē skaitļu grupu, ko izmanto, lai attēlotu informāciju par cilvēku.
Avots: Wikicommons
Pēc kopu identificēšanas daži kopas tiek izvēlēti, izmantojot vienkāršu izlases izlasi, bet pārējie paliek nepārstāvēti pētījumā. Pēc kopu izvēles pētniekam jāizvēlas atbilstošā metode, lai atlasītu elementus no katras izvēlētās grupas.
Primārās paraugu ņemšanas metodes
Klastera paraugu ņemšanas metodē galvenokārt ir divas elementu izlases metodes: vienpakāpes un divpakāpju.
Vienpakāpes izlasē tiek atlasīti visi elementi katrā izvēlētajā klasterī. Divpakāpju izlasē katrā klasterī tiek piemērota vienkārša izlases veida atlase, lai katrā klasterī atlasītu elementu apakšparaugu.
Klastera metodi nedrīkst jaukt ar stratificētu izlasi. Stratificētajā izlasē populācija tiek sadalīta savstarpēji izslēdzošās grupās, kas ir ārēji neviendabīgas, bet iekšēji viendabīgas. Piemēram, stratificētajā izlasē pētnieks var sadalīt populāciju divās grupās: vīrieši pret sievietēm. Un otrādi, kopu izlasē kopas ir līdzīgas viena otrai, bet ar atšķirīgu iekšējo sastāvu.
Klastera paraugu ņemšanas priekšrocības
Klastera metodei ir vairākas priekšrocības salīdzinājumā ar vienkāršu izlases izlasi un stratificētu izlasi. Priekšrocības ietver:
1. Nepieciešams mazāk resursu
Tā kā kopu paraugu atlase no visas populācijas atlasa tikai noteiktas grupas, metodei ir nepieciešami mazāk resursu izlases procesam. Tāpēc tas parasti ir lētāks salīdzinājumā ar vienkāršu izlases vai stratificētu izlasi, jo tas prasa mazāk administratīvo un ceļa izdevumu S&A S&A ietver visus ar ražošanu nesaistītos izdevumus, kas uzņēmumam radušies attiecīgajā periodā. Tas ietver tādus izdevumus kā noma, reklāma, mārketings, grāmatvedība, tiesvedība, ceļošana, ēdināšana, vadības algas, prēmijas un citi. Reizēm tas var ietvert arī amortizācijas izdevumus.
2. Īstenojamāk
Visu populāciju sadalījums viendabīgās grupās palielina izlases iespējamību. Turklāt, tā kā katrs kopa pārstāv visu populāciju, pētījumā var iekļaut vairāk priekšmetu.
Klastera paraugu ņemšanas trūkumi
Neskatoties uz tās priekšrocībām, šai metodei joprojām ir daži trūkumi, tostarp:
1. Neobjektīvi paraugi
Metode ir pakļauta aizspriedumiem Paraugu atlases aizspriedumi Paraugu atlases neobjektivitāte ir neobjektivitāte, kas rodas no nespējas nodrošināt pareizu populācijas izlases nejaušināšanu. Paraugu atlases trūkumi. Ja kopas, kas pārstāv visus iedzīvotājus, tiktu veidotas neobjektīvi, arī secinājumi par visiem iedzīvotājiem būtu tendenciozi.
2. Augsta izlases kļūda
Parasti paraugiem, kas ņemti, izmantojot klastera metodi, ir lielāka nosliece uz izlasi nekā tiem paraugiem, kuri veidoti, izmantojot citas izlases metodes.
Saistītie lasījumi
Finanses ir oficiālais globālās finanšu modelēšanas un vērtēšanas analītiķu (FMVA) ™ FMVA® sertifikācijas nodrošinātājs. Pievienojieties 350 600+ studentiem, kuri strādā tādos uzņēmumos kā Amazon, JP Morgan un Ferrari sertifikācijas programma, kas paredzēta, lai palīdzētu ikvienam kļūt par pasaules klases finanšu analītiķi. . Lai turpinātu mācīties un virzīt savu karjeru, noderēs tālāk norādītie papildu finanšu resursi:
- Finanšu pamatstatistikas jēdzieni Finanšu pamatstatistikas jēdzieni Stingra statistikas izpratne ir ārkārtīgi svarīga, lai palīdzētu mums labāk izprast finanses. Turklāt statistikas jēdzieni var palīdzēt investoriem uzraudzīt
- Hipotēžu pārbaude Hipotēžu pārbaude Hipotēžu pārbaude ir statistikas secināšanas metode. To izmanto, lai pārbaudītu, vai apgalvojums par populācijas parametru ir pareizs. Hipotēžu pārbaude
- Paraugu atlases aizspriedumi Paraugu atlases aizspriedumi Paraugu atlases neobjektivitāte ir neobjektivitāte, kas rodas no nespējas nodrošināt pareizu populācijas izlases nejaušināšanu. Paraugu atlases trūkumi
- II tipa kļūda II tipa kļūda Statistiskās hipotēzes testēšanā II tipa kļūda ir situācija, kad hipotēzes pārbaude nespēj noraidīt kļūdainu nulles hipotēzi. Citā
