Ошибка
наблюдения
– это расхождение между расчетным и
действительным значениями изучаемых
величин. Следует иметь в виду, что ошибки
наблюдения могут возникнуть при любых
статистических исследованиях (сплошных
и выборочных). Эти ошибки бывают двух
видов: регистрации
и репрезентативности.
Ошибка
регистрации
– это отклонение между значением
показателя, полученного в ходе
статистического наблюдения (как
сплошного,
так и несплошного),
и фактическим, действительным его
значением. Ошибки регистрации бывают
случайные
(непреднамеренные) и систематические
(тенденциозные). Случайные
ошибки регистрации
– это результат действия различных
случайных факторов (например, цифры
переставлены местами, перепутаны
соседние графы или графы при заполнении
статистического формуляра). При достаточно
большой обследуемой совокупности в
результате действия закона больших
чисел эти ошибки взаимно погашаются,
так как они обычно уравновешивают друг
друга, поскольку не имеют преимущественного
направления в сторону преувеличения
или преуменьшения значения изучаемого
показателя. Систематические
ошибки регистрации направлены
в одну сторону вследствие преднамеренного
нарушения правил отбора (предвзятые
цели) (например, многие опрашиваемые
вместо 48-49 лет и 51-52 года говорят, что им
50 лет, т.е. округляют возраст на цифрах,
оканчивающихся на цифре 0 (при
соответствующих случаях – на 5))
Ошибка
репрезентативности
возникает потому, что отобранная и
обследованная совокупность недостаточно
точно воспроизводит (репрезентирует)
всю исходную совокупность в целом
(характерна только для несплошного
наблюдения), другими словами, ошибка
репрезентативности
есть отклонение значения показателя
обследованной совокупности от его
величины по исходной совокупности.
Случайные
ошибки репрезентативности
возникают, если отобранная совокупность
неполно воспроизводит всю совокупность
в целом (ее
величина может быть оценена).
Систематическая
ошибка репрезентативности
появляются вследствие нарушения
принципов отбора единиц из исходной
совокупности, которые должны быть
подвергнуты наблюдению. Для каждого
конкретного выборочного наблюдения
значение ошибки репрезентативности
может быть определено по соответствующим
формулам, которые зависят от вида,
метода
и способа
формирования выборочной совокупности.
2. Формирование выборочной совокупности.
I)
По виду
отбора
различают
индивидуальный,
групповой
и комбинированный
отбор.
Индивидуальный
отбор –
в выборочную совокупность отбираются
отдельные единицы генеральной
совокупности.
Групповой
отбор
– в выборочную
совокупность отбираются качественно
однородные или серии изучаемых единиц.
Комбинированный
отбор –
сочетание группового
и индивидуального
видов отбора.
II).
По методу
отбора
различают повторную
и бесповторную
выборки.
Повторная
выборка
– общая численность генеральной
совокупности в процессе выборки остается
неизменной, т.е. ту или иную единицу,
попавшую в выборку, возвращают в
генеральную совокупность, и она сохраняет
равную возможность со всеми прочими
единицами при повторном отборе единиц
вновь попасть в выборку (в
социально-экономической жизни встречается
редко).
Бесповторная
выборка
– единица
совокупности, попавшая в выборку, в
генеральную совокупность не возвращается
и в дальнейшем в выборке не участвует,
т.е. последующую выборку делают из
генеральной совокупности уже без
отобранных ранее единиц; т.о, при
бесповторной
выборке численность
единиц генеральной совокупности
сокращается в процессе исследования.
III)
Способ
отбора
определяет конкретный механизм или
процедуру выборки единиц из генеральной
совокупности, что основывается на
алгоритме
(методе) отбора единиц выборочной
совокупности,
то есть реализуется принцип случайности
в процессе формирования выборочной
совокупности.
Метод
жеребьевки
– требуемое в соответствии с установленным
процентом отбора число жребиев (фишек,
карточек) извлекается из общей совокупности
в случайном порядке (количество жребиев
соответствует объему генеральной
совокупности). Недостаток
данного способа заключается в том, что
жеребьевка является в большей степени
теоретическим методом формирования
выборки, так как ее техническая реализация
при большом объеме генеральной
совокупности затруднительна.
Метод
случайной сортировки:
1)
каждой единице генеральной совокупности
присваивается случайное число u,
полученное с помощью процессора случайных
чисел в интервале от 0 до 1;
2)
единицы генеральной совокупности
ранжируются в соответствии с полученным
значением u;
3)
отбираются n
первых единиц.
Достоинства
данного способа заключаются в простом
алгоритме отбора единиц, а также в
возможности формирования нескольких
выборок без перекрытия. К недостатку
относят наличие процедуры сортировки
единиц генеральной совокупности, которая
при достаточно большом ее объеме
нежелательна.
Метод
прямой реализации:
1)
все единицы генеральной совокупности,
расположенные в случайном порядке или
ранжированные по какому-либо признаку,
нумеруются от 1 до N;
2)
с помощью процессора случайных чисел
получают n
значений в интервале от 1 до N;
3) из сформированного
списка единиц генеральной совокупности
отбираются единицы, соответствующие
по номеру полученным случайным числам.
Отбор
по таблице случайных чисел
(упрощенный вариант метода
прямой реализации)
– при отборе используются цифры любого
столбца таблицы случайных чисел с учетом
объема генеральной совокупности. При
проведении бесповторного
отбора повторяющиеся номера следует
учитывать только один
раз. При повторном
отборе, если тот или иной номер случайно
встретится один или более раз,
соответствующая этому номеру единица
в каждом
случае
повторно
включается в выборочную совокупность.
Метод
отбора-отказа:
1)
последовательно образуют случайные
числа
,
,
… в соответствии с законом равномерного
распределения в интервале от 0 до 1;
2)
первая единица генеральной совокупности
включается в выборку при выполнении
для нее неравенства
;
3)
из оставшихся единиц
-я
включается в выборку при выполнении
для нее неравенства
(
— число отобранных в выборку единиц
среди первыхk
просмотренных);
4)
когда
,
т.е. выборка необходимого объема
сформирована, процедура заканчивается
(этот момент может наступить и до
завершения просмотра всех единиц
генеральной совокупности).
К
достоинствам
метод отбора-отказа можно отнести то,
что данный способ основан на алгоритме
последовательного извлечения единиц,
не требующем ни предварительной
сортировки единиц генеральной совокупности
или образования случайных чисел, ни
многократного считывания исходного
файла.
По
степени
охвата единиц совокупности
различают большие
(n>30)
и малые
(n
< 30) выборки.
From Wikipedia, the free encyclopedia
In statistics, sampling errors are incurred when the statistical characteristics of a population are estimated from a subset, or sample, of that population. Since the sample does not include all members of the population, statistics of the sample (often known as estimators), such as means and quartiles, generally differ from the statistics of the entire population (known as parameters). The difference between the sample statistic and population parameter is considered the sampling error.[1] For example, if one measures the height of a thousand individuals from a population of one million, the average height of the thousand is typically not the same as the average height of all one million people in the country.
Since sampling is almost always done to estimate population parameters that are unknown, by definition exact measurement of the sampling errors will not be possible; however they can often be estimated, either by general methods such as bootstrapping, or by specific methods incorporating some assumptions (or guesses) regarding the true population distribution and parameters thereof.
Description[edit]
Sampling Error[edit]
The sampling error is the error caused by observing a sample instead of the whole population.[1] The sampling error is the difference between a sample statistic used to estimate a population parameter and the actual but unknown value of the parameter.[2]
Effective Sampling[edit]
In statistics, a truly random sample means selecting individuals from a population with an equivalent probability; in other words, picking individuals from a group without bias. Failing to do this correctly will result in a sampling bias, which can dramatically increase the sample error in a systematic way. For example, attempting to measure the average height of the entire human population of the Earth, but measuring a sample only from one country, could result in a large over- or under-estimation. In reality, obtaining an unbiased sample can be difficult as many parameters (in this example, country, age, gender, and so on) may strongly bias the estimator and it must be ensured that none of these factors play a part in the selection process.
Even in a perfectly non-biased sample, the sample error will still exist due to the remaining statistical component; consider that measuring only two or three individuals and taking the average would produce a wildly varying result each time. The likely size of the sampling error can generally be reduced by taking a larger sample.[3]
Sample Size Determination[edit]
The cost of increasing a sample size may be prohibitive in reality. Since the sample error can often be estimated beforehand as a function of the sample size, various methods of sample size determination are used to weigh the predicted accuracy of an estimator against the predicted cost of taking a larger sample.
Bootstrapping and Standard Error[edit]
As discussed, a sample statistic, such as an average or percentage, will generally be subject to sample-to-sample variation.[1] By comparing many samples, or splitting a larger sample up into smaller ones (potentially with overlap), the spread of the resulting sample statistics can be used to estimate the standard error on the sample.
In Genetics[edit]
The term «sampling error» has also been used in a related but fundamentally different sense in the field of genetics; for example in the bottleneck effect or founder effect, when natural disasters or migrations dramatically reduce the size of a population, resulting in a smaller population that may or may not fairly represent the original one. This is a source of genetic drift, as certain alleles become more or less common), and has been referred to as «sampling error»,[4] despite not being an «error» in the statistical sense.
See also[edit]
- Margin of error
- Propagation of uncertainty
- Ratio estimator
- Sampling (statistics)
References[edit]
- ^ a b c Sarndal, Swenson, and Wretman (1992), Model Assisted Survey Sampling, Springer-Verlag, ISBN 0-387-40620-4
- ^ Burns, N.; Grove, S. K. (2009). The Practice of Nursing Research: Appraisal, Synthesis, and Generation of Evidence (6th ed.). St. Louis, MO: Saunders Elsevier. ISBN 978-1-4557-0736-2.
- ^ Scheuren, Fritz (2005). «What is a Margin of Error?». What is a Survey? (PDF). Washington, D.C.: American Statistical Association. Archived from the original (PDF) on 2013-03-12. Retrieved 2008-01-08.
- ^ Campbell, Neil A.; Reece, Jane B. (2002). Biology. Benjamin Cummings. pp. 450–451. ISBN 0-536-68045-0.
2. Ошибки выборочного наблюдения
Между признаками выборочной совокупности и признаками генеральной совокупности, как правило, существует некоторое расхождение, которое называют ошибкой статистического наблюдения. При массовом наблюдении ошибки неизбежны, но возникают они в результате действия различных причин. Величина возможной ошибки выборочного признака слагается из ошибок регистрации и ошибок репрезентативности. Ошибки регистрации, или технические ошибки, связаны с недостаточной квалификацией наблюдателей, неточностью подсчетов, несовершенством приборов и т. п.
Под ошибкой репрезентативности (представительства) понимают расхождение между выборочной характеристикой и предполагаемой характеристикой генеральной совокупности. Ошибки репрезентативности бывают случайными и систематическими.
Систематические ошибки связаны с нарушением установленных правил отбора. Случайные ошибки объясняются недостаточно равномерным представлением в выборочной совокупности различных категорий единиц генеральной совокупности. В результате первой причины выборка легко может оказаться смещенной, так как при отборе каждой единицы допускается ошибка, всегда направленная в одну и ту же сторону. Эта ошибка получила название ошибки смещения. Ее размер может превышать величину случайной ошибки. Особенность ошибки смещения состоит в том, что, представляя собой постоянную часть ошибки репрезентативности, она увеличивается с увеличением объема выборки. Случайная же ошибка с увеличением объема выборки уменьшается. Кроме того, величину случайной ошибки можно определить, тогда как размер ошибки смещения непосредственно практически определить очень сложно, а иногда и невозможно. Поэтому важно знать причины, вызывающие ошибку смещения, и предусмотреть мероприятия по ее устранению.
Ошибки смещения бывают преднамеренными и непреднамеренными. Причиной возникновения преднамеренной ошибки является тенденциозный подход к выбору единиц из генеральной совокупности. Чтобы не допустить появления такой ошибки, необходимо соблюдать принцип случайности отбора единиц.
Непреднамеренные ошибки могут возникать на стадии подготовки выборочного наблюдения, формирования выборочной совокупности и анализа ее данных. Чтобы не допустить появления таких ошибок, необходима хорошая основа выборки, т. е. та генеральная совокупность, из которой предполагается производить отбор, например список единиц отбора. Основа выборки должна быть достоверной, полной и соответствовать цели исследования, а единицы отбора и их характеристики должны соответствовать действительному их состоянию на момент подготовки выборочного наблюдения. Нередки случаи, когда в отношении некоторых единиц, попавших в выборку, трудно собрать сведения из-за их отсутствия на момент наблюдения, нежелания дать сведения и т. п. В таких случаях эти единицы приходится заменять другими. Необходимо следить, чтобы замена осуществлялась равноценными единицами.
Случайная ошибка выборки возникает в результате случайных различий между единицами, попавшими в выборку, и единицами генеральной совокупности, т. е. она связана со случайным отбором. Теоретическим обоснованием появления случайных ошибок выборки являются теория вероятностей и ее предельные теоремы.
Сущность предельных теорем состоит в том, что в массовых явлениях совокупное влияние различных случайных причин на формирование закономерностей и обобщающих характеристик будет сколь угодно малой величиной или практически не зависит от случая. Так как случайная ошибка выборки возникает в результате случайных различий между единицами выборочной и генеральной совокупностей, то при достаточно большом объеме выборки она будет сколь угодно мала.
Предельные теоремы теории вероятностей позволяют определять размер случайных ошибок выборки. Различают среднюю (стандартную) и предельную ошибку выборки. Под средней (стандартной) ошибкой выборки понимают расхождение между средней выборочной и генеральной совокупностей. Предельной ошибкой выборки принято считать максимально возможное расхождение, т. е. максимум ошибки при заданной вероятности ее появления.
В математической теории выборочного метода сравниваются средние характеристики признаков выборочной и генеральной совокупностей и доказывается, что с увеличением объема выборки вероятность появления больших ошибок и пределы максимально возможной ошибки уменьшаются. Чем больше обследуется единиц, тем меньше будет величина расхождений выборочных и генеральных характеристик. На основании теоремы, доказанной П. Л. Чебышевым, величину стандартной ошибки простой случайной выборки при достаточно большом объеме выборки (n) можно определить по формуле:
где µx– стандартная ошибка.
Из этой формулы средней (стандартной) ошибки простой случайной выборки видно, что величина µx зависит от изменчивости признака в генеральной совокупности (чем больше вариация признака, тем больше ошибка выборки) и от объема выборки n чем больше обследуется единиц, тем меньше будет величина расхождений выборочных и генеральных характеристик).
Академик А. М. Ляпунов доказал, что вероятность появления случайной ошибки выборки при достаточно большом ее объеме подчиняется закону нормального распределения. Эта вероятность определяется по формуле:
В математической статистике употребляют коэффициент доверия t, и значения функции F(t) табулированы при разных его значениях, при этом получают соответствующие уровни доверительной вероятности.
Коэффициент доверия позволяет вычислить предельную ошибку выборки, вычисляемую по формуле:
Из формулы вытекает, что предельная ошибка выборки равна -кратному числу средних ошибок выборки.
Таким образом, величина предельной ошибки выборки может быть установлена с определенной вероятностью.
Выборочное наблюдение дает возможность определить среднюю арифметическую выборочной совокупности x и величину предельной ошибки этой средней ?x, которая показывает с определенной вероятностью), насколько выборочная может отличаться от генеральной средней в большую или меньшую сторону. Тогда величина генеральной средней будет представлена интервальной оценкой, для которой нижняя граница будет равна
Интервал, в который с данной степенью вероятности будет заключена неизвестная величина оцениваемого параметра, называют доверительным, а вероятность Р – доверительной вероятностью. Чаще всего доверительную вероятность принимают равной 0,95 или 0,99, тогда коэффициент доверия t равен соответственно 1,96 и 2,58. Это означает, что доверительный интервал с заданной вероятностью заключает в себе генеральную среднюю.
Наряду с абсолютной величиной предельной ошибки выборки рассчитывается и относительная ошибка выборки, которая определяется как процентное отношение предельной ошибки выборки к соответствующей характеристике выборочной совокупности:
Чем больше величина предельной ошибки выборки, тем больше величина доверительного интервала и тем, следовательно, ниже точность оценки. Средняя (стандартная) ошибка выборки зависит от объема выборки и степени вариации признака в генеральной совокупности.
Данный текст является ознакомительным фрагментом.
Читайте также
Наблюдения за объемом
Наблюдения за объемом
Имеет значение не сам объем, а его соотношения в различные периоды рыночного движения. Соотношения объемов – очень важный, но и наименее объективный из технических инструментов, так как здесь нет никаких непреложных правил. Вместо этого есть набор
Закономерности и наблюдения
Закономерности и наблюдения
Я верю в существование закономерностей на рынке и считаю, что отношусь к числу людей, которые способны их улавливать. Но я также хорошо помню и о том, что все закономерности нечеткие. Нечеткие они потому, что в них присутствует фактор
Ошибки в инвестициях – это ошибки инвесторов
Ошибки в инвестициях – это ошибки инвесторов
Сейчас я больше, чем когда бы то ни было, убежден в том, что все ошибки в инвестициях на самом деле ошибки инвесторов.Инвестиции не совершают ошибок. В отличие от инвесторов.Инвестирование – это выбор. Именно об этой
8. Способы статистического наблюдения
8. Способы статистического наблюдения
Способами получения статистической информа–ции являются документальный способ наблюдения; способ непосредственного наблюдения: опрос.Документальное наблюдение основано на исполь–зовании в качестве источника информации данных
9. Формы статистического наблюдения
9. Формы статистического наблюдения
В теории статистики рассматриваются и формы статистического наблюдения: отчетность; специально организованное статистическое наблюдение; реги–стры.Статистическая отчетность – основная форма статистического наблюдения, которая
2. Ошибки выборочного наблюдения
2. Ошибки выборочного наблюдения
Между признаками выборочной совокупности и признаками генеральной совокупности, как правило, существует некоторое расхождение, которое называют ошибкой статистического наблюдения. При массовом наблюдении ошибки неизбежны, но
19. Наблюдения
19. Наблюдения
Наблюдение представляет собой сбор первичной информации об объекте наблюдения для построения гипотез, проверки исходных данных и т. д.К способам проведения наблюдения относят:1) прямой, который предполагает непосредственное наблюдение за объектом
6. Организация статистического наблюдения
6. Организация статистического наблюдения
Начальным этапом статистического исследования является статистическое наблюдение.В процессе статистического наблюдения формируется оснавная информация, которая является основной для статистического
11. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов наблюдения
11. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов наблюдения
Важнейшей задачей статистического наблюдения является достоверность и точность собираемой статистической информации.Любое статистическое наблюдение предполагает получение данных, которые будут
34. Определение выборочного наблюдения
34. Определение выборочного наблюдения
Так как сплошное наблюдение дорого и трудоемко, то его заменили выборочным.Выборочное наблюдение – это способ несплошного наблюдения, при котором лишь часть совокупности, отобранная по определенным правилам выборки и
Часть 5 Наблюдения
Часть 5
Наблюдения
За свою тридцатипятилетнюю карьеру в бизнесе я смотрел на мир с разных точек зрения. Я был свидетелем взлетов и падений в экономике и отрасли, появления на рынке новых продуктов и их исчезновения. Я представлял новые товары, возрождал старые, закрывал
Введение процедуры наблюдения
Введение процедуры наблюдения
Наблюдение вводится с целью сохранения активов должника, проведения оценки его финансового состояния, изучения объективной возможности восстановления платежеспособности и продолжения функционирования организации.С момента введения
1. Организация статистического наблюдения
1. Организация статистического наблюдения
Статистическое наблюдение – это организованная работа по сбору первичных сведений об изучаемых массовых явлениях и процессах общественной жизни. Статистическое наблюдение проводится организованно и по заранее разработанным
5. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов наблюдения
5. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов наблюдения
Важнейшей задачей статистического наблюдения является достоверность и точность собираемой статистической информации.Точность – это уровень соответствия значения какого–либо признака или
1. Определение выборочного наблюдения
1. Определение выборочного наблюдения
Статистические исследования очень трудоемки и дороги, поэтому возникла мысль о замене сплошного наблюдения выборочным.Основная цель несплошного наблюдения состоит в получении характеристик изучаемой статистической совокупности
Общие наблюдения и впечатления
Общие наблюдения и впечатления
Члены команды систематически выполняли требования восьми этапов цикла кайдзен и обнаружили, что с их помощью смогли построить процесс решения проблем в правильной последовательности. Использование таких инструментов, как «рыбий скелет»
Расхождение между действительными значениями изучаемых величин и значениями, установленными в процессе статистического наблюдения, и называют ошибкой наблюдения. Ошибки являются следствием неточности при установлении и регистрации значений изучаемых признаков.
В зависимости от причин возникновения различают следующие виды ошибок:
1) ошибки регистрации;
2) ошибки репрезентативности (представительности);
3) случайные ошибки;
4) систематические ошибки;
5) преднамеренные ошибки;
6) непреднамеренные ошибки.
Ошибки регистрации — это отклонения между значением показателя, полученным в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным его значением. Этот вид ошибок возникает при сплошном и несплошном наблюдениях.
Ошибки репрезентативности (представительности) — собственное расхождение величины изучаемого признака в отобранной части совокупности и во всей совокупности. Ошибки репрезентативности свойственны только несплошному наблюдению.
Случайная ошибка — это результат действия различных случайных факторов, оговорок при ответах, описок, неправильности измерения. Случайные ошибки действуют как в направлении увеличения, так и в направлении уменьшения значений изучаемых признаков.
При достаточно большой обследуемой совокупности в результате действия закона больших чисел эти ошибки взаимно погашаются.
Систематические ошибки регистрации всегда имеют одинаковую тенденцию либо к увеличению, либо к уменьшению значения показателей по каждой единице наблюдения, и поэтому величина показателя по совокупности в целом будет включать в себя накопленную ошибку. Систематические ошибки могут появляться в результате несовершенства измерительных приборов, неправильности округлений результатов, неясной формулировки программы.
Преднамеренные и непреднамеренные ошибки определяются степенью тенденциозности подхода к установлению факта. Преднамеренные ошибки выражаются в сознательном искажении значений признаков. Непреднамеренные ошибки возникают независимо от сознания людей, участвующих в статистическом наблюдении.
Для выявления ошибок наблюдения применяют следующие виды контроля:
1) счетный контроль. Заключается в проверке итогов подсчета данных, а также в использовании количественных связей между показателями;
2) логический контроль. Осуществляется путем проверки содержательной связи между значениями признаков. При логическом контроле отыскиваются недопустимые отклонения значений признака от наиболее вероятных.
20. Понятие о выборочном наблюдении
Выборочное наблюдение — это такое наблюдение, при котором обследованию подвергается часть единиц изучаемой совокупности, отобранных на основе научно разработанных принципов, обеспечивающих получение достаточного количества достоверных данных для характеристики совокупности в целом.
Основные принципы выборочного наблюдения следующие: случайность отбора наблюдаемого явления; репрезентативность выборки.
В основе принципа случайности лежит равная возможность для каждой единицы попасть в выборку. Репрезентативные выборки обеспечивают достаточным числом отобранных единиц. Средние и относительные показатели, полученные на основе выборочных данных, должны достаточно полно воспроизводить или представлять соответствующие показатели совокупности в целом.
Выборочное наблюдение предполагает проведение таких этапов, как:
1) определение объекта и целей выборочного наблюдения;
2) выбор схемы отбора единиц наблюдения;
3) расчет объема выборки;
4) проведение случайного отбора установленного числа единиц из генеральной совокупности;
5) наблюдение отобранных единиц по установленной программе;
6) расчет выборочных характеристик в соответствии с программой выборочного наблюдения;
7) определение ошибки, ее размера;
распространение выборочных данных на генеральную совокупность;
9) анализ полученных данных.
Выборочное наблюдение имеет следующие основные преимущества и недостатки:
1) преимущества:
а) его можно осуществить по более широкой программе;
б) его требует меньше затрат на проведение;
в) его организуют в тех случаях, когда невозможно воспользоваться отчетностью;
2) недостатки:
а) полученные данные всегда содержат ошибку;
б) о результатах наблюдения можно судить лишь с определенной степенью достоверности.
Вся совокупность единиц, из которых производится отбор, называется генеральной совокупностью. Часть единиц генеральной совокупности, отобранная в случайном порядке, составляет выборочную совокупность. Характеристиками генеральной и выборочной совокупности служат доля и средняя величина, а также дисперсия и среднее квадратическое отклонение. Средняя величина является характеристикой количественных признаков, а дол я — характеристикой альтернативных признаков.
Среднее значение признака генеральной совокупности называется генеральной средней, обозначается 
, выборочной совокупности — выборочной средней, обозначается 
.
Доля генеральной совокупности называется генеральной долей и обозначается р, доля выборочной совокупности называется выборочной долей и обозначается w. Численность генеральной совокупности обозначается N, а численность выборочной — n.
12. Ошибки выборочного наблюдения
Ошибка выборки — расхождение между характеристиками выборки и характеристиками генеральной совокупности. Она зависит от ряда факторов: степени вариации изучаемого признака, численности выборки, методов отбора единиц в выборочную совокупность, принятого уровня достоверности результата исследования. Ошибка выборки состоит из ошибки регистрации и ошибки репрезентативности, которые бывают систематическими и случайными.
Конец бесплатного ознакомительного фрагмента