Выборочный метод применяется в тех случаях, когда проведение сплошного наблюдения невозможно или экономически нецелесообразно. В частности, проверка качества отдельных видов продукции может быть связана с ее уничтожением (оценка крепости нити на разрыв, дегустация продуктов питания и т.п.); другие совокупности настолько велики, что было бы физически невозможно собрать данные в отношении каждого из их членов (например, при изучении пассажиропотоков или цен на рынках, исследованиях бюджетов семей). Выборочное наблюдение используют также для проверки результатов сплошного наблюдения.

Часть единиц, отобранных для наблюдения, принято называть выборочной совокупностью, а всю совокупность единиц, из которых производится отбор, - генеральной. Качество результатов выборочного наблюдения зависит от того, насколько состав выборки представляет генеральную совокупность, иначе говоря, от того, насколько выборка репрезентативна (представительна). Чтобы обеспечить репрезентативность выборки, необходимо соблюдать принцип случайности отбора единиц, который предполагает, что на включение или исключение объекта из выборки не может повлиять какой-либо иной фактор, кроме случая.

Существуют различные способы формирования выборочной совокупности. Это и индивидуальный отбор, включающий такие разновидности, как собственно случайный, механический, стратифицированный, и серийный, или гнездовой, отбор.

Собственно случайный отбор (или случайная выборка) осуществляется с помощью жеребьевки либо по таблице случайных чисел. В первом случае всем элементам генеральной совокупности присваивается порядковый номер и на каждый элемент заводится жребий - пронумерованные шары или карточки-фишки, которые перемешиваются и помещаются в ящик, из которого затем отбираются наудачу. Во втором случае производится выбор случайных чисел (из специальных таблиц), которые образуют порядковые номера для отбора. Числа в таблицах обычно печатаются в виде блоков цифр (чтобы сделать таблицы более удобными для чтения по сравнению с не разбитой на блоки массой цифр), причем эти объединения в блоки не имеют статистического значения. Например, это могут быть числа

5489, 5583, 3156, 0835, 1988, 3912.

Применение комбинаций этих цифр зависит от размера совокупности: если в совокупности 1000 единиц, то порядковый номер каждой единицы должен состоять из трех цифр от 000 до 999. В таком случае приведенные выше случайные числа дали бы первые 8 номеров единиц выборочной совокупности:

548, 955, 833, 156, 083, 519, 883, 912.

Дополнительные номера могут быть получены из последующих блоков тем же способом.

Несколько сложнее выглядит процедура назначения номеров, отбираемых в выборочную совокупность при произвольном объеме генеральной. Теперь из случайных чисел таблиц формируется последовательность случайных величин, равномерно распределенных в интервале от 0 до 1. Могут использоваться и так называемые псевдослучайные числа, т.е. полученные по определенному алгоритму вручную или с помощью ПЭВМ. В нашем примере такими числами можно было бы считать

0,5489; 0,5583; 0,3156; 0,0835; 0, 1988; 0,3912 и т.д.

отбор выборочный метод исследование

Предположим, что генеральная совокупность состоит из 7328 единиц. Тогда в выборочную должны войти единицы с номерами:

7328 0,5489 = 4022,3 " 4022;

7328 0,5583 =4091,2 "4091;

7328 0,3156 = 2312,7 = 2313;

7328 0,0835= 611,9= 612;

7328 0, 1988 = 1456,8 " 1457;

7328 0,3912 = 2866,7 " 2867.

Процесс формирования случайных. чисел и определения номера отбираемой единицы продолжается до тех пор, пока не будет получен заданный объем выборочной совокупности.

Особенности обследуемых объектов определяют два метода отбора единиц-в выборочную совокупность - повторный (отбор по схеме возвращенного шара) и бесповторный (отбор по схеме невозвращенного шара). При повторном отборе каждая попавшая в выборку единица или серия возвращается в генеральную совокупность и имеет шанс вторично попасть в выборку. При этом вероятность попадания в выборочную совокупность всех единиц генеральной совокупности остается одинаковой. Бесповторный отбор означает, что каждая отобранная единица (или серия) не возвращается в генеральную совокупность и не может подвергнуться вторичной регистрации, а потому для остальных единиц вероятность попасть в выборку увеличивается.

Бесповторный отбор дает более точные результаты по сравнению с повторным, так как при одном и том же объеме выборки наблюдение охватывает больше единиц генеральной совокупности. Поэтому он находит более широкое применение в статистической практике. И только в тех случаях, когда бесповторный отбор провести нельзя, используется повторная выборка (при обследовании потребительского спроса, пассажирооборота и т.п.).

2. Возможные типы систематических ошибок оценки в исследованиях

Ошибки отбора возникают, когда изучаемый пациент не является репрезентативным по отношению к целевой популяции, относительно которой мы пытаемся придти к заключению. Предположим, что исследователь желает оценить распространенность высокого потребления алкоголя (более 21 стандартной единицы в неделю) у взрослых жителей данного города. Он может попробовать сделать это создав случайную выборку из всех взрослых, которые находятся на учете у местного врача общей практики, а затем разослать им по почте опросник, которые будет содержать вопросы относительно привычек употребления ими спиртных напитков. При использовании этого дизайна исследования одним из источников ошибки может быть исключение из выборки тех жителей города, которые не зарегистрировались, или не находятся на учете у врача. Эти, исключенные из анализа лица, могут иметь иные характеристики употребления алкоголя, чем те, кто включены в исследование. Кроме того, не все люди, отобранные для исследования, обязательно заполнят и возвратят анкетные, а те исследуемые, которые отказались отвечать на вопросы, могут иметь иные характеристики потребления алкоголя, чем те, кто ответил на опросник.

Обе эти проблемы - потенциальные источники ошибок отбора. Возможность ошибок отбора всегда должна рассматриваться при определении выборки для изучения.

Более того, в ситуации когда отклик недостаточный, необходимо оценить возможные размеры смещения, вызванного этой ошибкой. Всегда необходимо обращать внимание на проблемы неполного отклика.

Информационные ошибки.

Приближенный метод оценки колеблемости вариационного ряда - определение лимита и амплитуды, однако не учитывают значений вариант внутри ряда. Основной общепринятой мерой колеблемости количественного приз­нака в пределах вариационного ряда является Среднее квадратическое отклонение (у - сигма). Чем больше среднее квадратическое отклонение, тем степень колеблемости данного ряда выше.

Методика расчета среднего квадратического отклонения включает следующие этапы:

Вариация - различие значений какого-либо признака у разных единиц совокупности за один и тот же промежуток времени. Причиной возникновения вариации являются различные условия существования разных единиц совокупности. Вариация - необходимое условие существования и развития массовых явлений. Определение вариации необходимо при организации выборочного наблюдения, статистическом моделировании и планировании экспертных опросов. По степени вариации можно судить об однородности совокупности, устойчивости значений признака, типичности средней, о взаимосвязи между какими-либо признаками.

Коэффициент вариации вычисляется по формуле:

Чем выше коэффициент вариации, Тем большая изменчивость данного ряда. Считают, что коэффициент вариации свыше 30 % свидетельствует о качественной неоднородности совокупности.

Список литературы

1. Медико-биологическая статистика - Гланц С. - Практическое руководство. Год выпуска: 1998

2. Медицинская статистика: конспект лекций. Автор: Жидкова Ольга Ивановна

3. http://www.kebc. papk. su/index. files/statistik/lectio4. htm

Размещено на Allbest.ru