Temsili Örnek ve Rastgele Örnek: Fark Nedir?

Temsili Örnek ve Rastgele Örnek: Genel Bir Bakış

İstatistiksel analizler yaparken ekonomistler ve araştırmacılar, örnekleme önyargısını neredeyse ihmal edilebilir bir düzeye indirmeye çalışırlar. Örnekleme önyargısının tehlikesi, tüm bireylerin veya örneklerin eşit derecede seçilmiş olma olasılığının olmadığı bir popülasyonun (veya insan olmayan faktörlerin) önyargılı bir örneğiyle sonuçlanabilmesidir.

Temel Çıkarımlar

  • İstatistiksel analizler yaparken ekonomistler ve araştırmacılar, örnekleme önyargısını neredeyse ihmal edilebilir bir düzeye indirmeye çalışırlar.
  • Örnekleme önyargısının tehlikesi, tüm bireylerin veya örneklerin eşit derecede seçilmiş olma olasılığının olmadığı bir popülasyonun (veya insan olmayan faktörlerin) önyargılı bir örneğiyle sonuçlanabilmesidir.
  • Örnekleme önyargısı hesaba katılmazsa, bir çalışmanın veya analizin sonuçları yanlış bir şekilde ilişkilendirilebilir.
  • Temsili örnekleme ve rastgele örnekleme, verilerin önyargısız olmasını sağlamaya yardımcı olmak için kullanılan iki tekniktir.
  • Temsili bir örnek, belirtilen özelliklere göre daha büyük bir istatistiksel popülasyondan seçilen bir grup veya settir.
  • Rastgele bir örnek, daha büyük bir popülasyondan rastgele seçilen bir grup veya kümedir.

Önyargılı örneklemlerin olasılığını azaltmak için, istatistikçiler ve ekonomistler tipik olarak her örnek analizi veya çalışmada üç temel kriterin karşılandığını garanti etmeye çalışırlar. Bu şekilde, istatistikçiler ve ekonomistler, elde edilen sonuçlardan genel bir nüfus hakkında daha emin çıkarımlar yapabilirler.

  • Bu tür numuneler, incelenen seçilen popülasyonu temsil etmelidir.
  • Rastgele seçilmeleri gerekir, yani daha büyük popülasyonun her bir üyesinin seçilme şansı eşittir.
  • Sonuçları çarpıtmamak için yeterince büyük olmalıdırlar. Örnek grubun optimal boyutu, bir çıkarım yapmak için gereken kesin güven derecesine bağlıdır.

Temsili örnekleme ve rastgele örnekleme, verilerin önyargısız olmasını sağlamaya yardımcı olmak için kullanılan iki tekniktir. Bu örnekleme teknikleri birbirini dışlamaz. Aslında, bir çalışmada örnekleme hatası derecesini azaltmak için sıklıkla birlikte kullanılırlar. Birleştirildiğinde, bu iki yöntem, daha büyük grupla ilgili olarak örneklemden istatistiksel çıkarımlar yapma konusunda daha fazla güven sağlar.

Tanıtıcı örnek

Bir temsili bir örneği yeterli çalışma kapsamında olan karakteristik veya kalite ne göre daha büyük bir grup çoğaltır faktör ya da örneğin daha büyük bir istatistik nüfus veya aşağıdaki gruptan seçilen bir grubu ya da bir kümesidir.

Temsili bir örnek, incelenen daha geniş toplumun temel değişkenleri ve özelliklerine paraleldir. Bazı örnekler cinsiyet, yaş, eğitim seviyesi, sosyoekonomik durum (SES) veya medeni durumu içerir. Daha büyük bir örneklem boyutu, örnekleme hatası olasılığını azaltır ve örneğin hedef popülasyonu doğru şekilde yansıtma olasılığını artırır.

Rastgele örneklem

Rastgele bir örnek, daha büyük bir grubun her bir üyesinin eşit bir seçilme şansına sahip olmasına izin veren rastgele bir şekilde daha büyük bir popülasyondan veya örnek faktörlerden oluşan bir gruptan seçilen bir grup veya kümedir. Rastgele bir örnek, daha büyük popülasyonun tarafsız bir temsili anlamına gelir. Daha büyük bir popülasyondan bir örneklem seçmenin adil bir yolu olarak kabul edilir (çünkü popülasyonun her üyesinin seçilme şansı eşittir).

Özel Hususlar

Örnek toplayan ekonomistler ve istatistikçiler için, önyargının en aza indirilmesini sağlamaları zorunludur. Örnekleme önyargısı hesaba katılmazsa, bir çalışmanın veya analizin sonuçları yanlış bir şekilde ilişkilendirilebilir. Temsili örnekleme, bunu başarmanın en önemli yöntemlerinden biridir, çünkü bu tür örnekler, incelenen daha büyük popülasyonun olası unsurları kadar yakından kopyalanır.

Ancak bu tek başına örnekleme yanlılığını ihmal edilebilir kılmak için yeterli değildir. Rastgele örnekleme tekniğini temsili örnekleme yöntemiyle birleştirmek, önyargıyı daha da azaltır, çünkü temsili popülasyonun hiçbir belirli üyesinin örneklem içinde diğerlerinden daha fazla seçilme şansı yoktur.

Bu tekniklerden en etkili olanlarından biri tabakalaşma olarak bilinir. Tabakalaşma ile daha büyük nüfus, oldukça homojen bir yapıya sahip alt gruplara veya katmanlara ayrılır. Daha sonra her katmandan eşit sayıda grup üyesi seçilir.

Rastgele veya temsili bir örneklem elde etmenin başka bir yaygın yöntemi, sistematik örnekleme olarak adlandırılır. Bu yöntemle, başlamak için, bir çalışmanın üyeleri – veya unsurları – rastgele bir başlangıç ​​noktasından seçilir. Daha sonra seçim sabit, periyodik aralıklarla ilerler.