Статистика негіздері
Енді Қарапайым кездейсоқ іріктеме туралы айтып өтелік
жүктеу/скачать 1.02 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Іріктеу үлестірімі
| Енді Қарапайым кездейсоқ іріктеме туралы айтып өтелік
Қарапайым кездейсоқ іріктеме бастапқы EPSEM іріктеу әдісі арқылы жасалады. Бұл әдістің бірқатар нұсқалары мен толықтырулары бар, бірақ біз ең қарапайым қолданыстарына ғана тоқталамыз. Қарапайым кездейсоқ іріктемені жасау үшін бас жиынтықтағы барлық кейстің, яғни әрқайсысының өзіндік ерекшелігі (идентификатор) бар кейстердің тізімі қажет. Әдетте ол – сан, сонымен қатар әр кейстің іріктемеге ілінуіне кепілдік беретін іріктеу жүйесі болуы шарт. Таңдау процесі тиынды айналдыру, ойын тасын лақтыру немесе қалпақтардан сандарды алып шығудан тұруы мүмкін, ал әлеуметтік зерттеулерде кездейсоқ сандардың тізімін жасау үшін компьютерлік бағдарламаларды қолданамыз. Тізімде кейстің идентификациялық нөмері шықса, ол іріктемеге таңдалады. Егер номерлер тізімі шынымен кездейсоқ болса, кез-келген нақты ID нөмірі басқа ID нөмірге ұқсас болады, сәйкесінше іріктеу процесі EPSEM іріктемесін береді. Сізге қажет іріктеме өлшеміне қол жеткізген кезде кейстерді таңдауды тоқтатыңыз; егер идентификациялық нөмірі бірнеше рет таңдалса, қайталанғандары таңдалмайды. Инференциалды статистиканың мақсаты – іріктеме арқылы жинақталған ақпаратқа сүйене отырып, бас жиынтық туралы мәлімет алу. Инференциалды статистиканың әр әдісі іріктемелердің EPSEM қағидасына сүйене отырып таңдалуын талап етеді. Тіпті, ең ұқыпты және жетілдірілген іріктеу әдісінің өзі репрезентативтікке кепілдік бермейді, тек ықтималдығы жоғары EPSEM іріктемелері таңдалынып алынған бас жиынтық үшін репрезентативті болады. Іріктеу үлестірімі EPSEM процедураларына сәйкес ықтимал іріктемені таңдаудан не ұтамыз? Бір жағынан, іріктемедегі кейстерден мол мәлімет жинай аламыз. Екінші жағынан, бас жиынтық туралы ештеңе білмейміз. Негізі бас жиынтық туралы ақпарат болса, бәлкім, іріктемеге мұқтаж болмас едік. Бас жиынтық туралы көбірек ақпарат алу үшін инференциалды статистиканы қолданамыз, ал іріктемеден алынған ақпарат, ең алдымен, бас жиынтыққа генерализациялауға мүмкіндік беретіндіктен маңызды. Негізі, инференциалды статистиканы пайдаланған кезде іріктемедегі бір айнымалыны өлшейміз (ол, мысалы, жасы, саяси көзарасы немесе жасанды түсік тастау туралы пікірі болуы мүмкін), содан кейін ғана бас жиынтықтан сол айнымалы туралы білу үшін іріктемедегі мәліметті пайдаланамыз. Өткен дәрістерден айнымалыны дұрыс сипаттау үшін үш түрлі ақпарат қажет екенін білдіңіз. Олар: 1. Оның үлестірімінің формасы 2. Орталық тенденция өлшемі 3. Дисперсия өлшемі. Әрине, ақпараттың үш түрінің барлығы іріктемедегі кейстер айнымалысы бойынша жинақталуы (немесе есептелуі) мүмкін. Нақтырақ айтқанда, бас жиынтық үшін ешқандай ақпарат жоқ. Сирек жағдайларды қоспағанда (мысалы, IQ тесттері бас жиынтық шамаларының үлестірімі шамамен қалыпты болатындай жасалған, ал кіріс үлестірімі әрқашан ассиметриялы) бас жиынтықтағы айнымалы үлестірімінің нақты формасы туралы ешқандай ақпарат жоқ. Сондай-ақ, бас жиынтықтағы айнымалылардың арифметикалық ортасы мен стандартты девиациясы да белгісіз. Бас жиынтық үшін осы ақпарат болған жағдайда, инференциалды статистика қажет болмас еді. 6.1-сызба. Іріктеме, іріктеу үлестірімі мен бас жиынтық арасындағы байланыс 5 Кітап: Дәріс: Статистика негіздері Ықтимал іріктеменің негізгі әдістері мен басты ұғымдары: бас жиынтық, іріктеме, параметрлер, статистика, репрезентативтілік, EPSEM Статистикада іріктемеден алынған ақпаратты іріктеу үлестіріміндегі бас жиынтыққа байланыстырамыз: Белгілі бір көлемдегі (N) ықтимал іріктемелер үшін статистиканы теориялық, ықтимал үлестіру. Яғни, іріктеу үлестірімі – бас жиынтықтағы кейстердің барлық мүмкін комбинацияларына негізделген статистика үлестірімі (мыс., арифметикалық орта немесе пропорция). Іріктеу үлестірімі туралы маңызды мәселе – оның сипаттамалары эмпирикалық ақпаратқа емес, ықтималдық заңдарына негізделеді, бұл кеңінен танымал. Негізінен, іріктеу үлестірімі – инференциалды статистикадағы басты ұғым, ендеше оның сипаттамаларын ұзақ зерделеу міндетті. Инференциалды статистикада пайдаланылатын үш үлестірім. 6.1-сызбада көрсетілгендей, инференциалды статистиканың барлық тәжірибелік қолданысы іріктеу үлестірімі арқылы іріктеме мен бас жиынтық арасында қозғалады/өзгереді. Осылайша, айнымалының бір-бірінен айырмашылығы бар үш бөлек үлестірімі инференциалды статистиканың барлық қолданысына кірістіріледі: 1. Айнымалының бас жиынтығының үлестірімі – эмпирикалық болғанда белгісіз. Бас жиынтыққа қатысты ақпарат жинау немесе тұжырым жасау – инференциалды статистиканың жалғыз мақсаты. 2. Айнымалының іріктеу үлестірімі – эмпирикалық емес немесе теориялық. Ықтималдық заңдарына байланысты осы үлестірім туралы көп нәрсе белгілі. Атап айтқанда, үлестірімнің формасын, орташа мәні мен дисперсиясын есептеуге болады, сондықтан үлестірім тиісінше/дұрыс сипатталады. 3. Айнымалы іріктемесінің үлестірімі – эмпирикалық (яғни, шынайы өмірде бар) және белгілі. Іріктеме үшін айнымалының формасын, орталық тенденция өлшемі мен дисперсиясын есептеуге болады. Дегенмен іріктемеден алынған ақпарат ең алдымен зерттеушіге бас жиынтық туралы мәлімет алуға мүмкіндік бергенде ғана маңызды. жүктеу/скачать 1.02 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|