Сделай Сам Свою Работу на 5

ТЕМА 2. Генеральная совокупность и выборка





Понятие о репрезентативной выборке. Повторная и бесповторная выборки. Способы составления выборки. Случайная выборка, типическая (зональная) выборка, механическая выборка. Понятие о статистической совокупности. Объем совокупности.

Литература: [1, 2, 3, 5, 7, 12].

Методические указания

Перед изучением этой темы следует повторить материал из раздела "Теория вероятности", посвященный случайным событиям. Необходимо обратить внимание, что исходные данные для статистической обработки получают в результате опыта (эксперимента), опроса или наблюдения (испытания), в процессе которого регистрируются значения какого-либо признака. Полученный ряд значений, обычно не совпадающих между собой называют статистической совокупностью, а каждый член этой совокупности – вариантой. Число вариант в совокупности называют объемом совокупности. Совокупность всех вариант, которые в принципе можно было получить в процессе поставленного опыта, называют генеральной совокупностью.

Следует понимать, что исследователь никогда не имеет в своем распоряжении генеральной совокупности, поэтому обычно прибегают к ограниченной серии испытаний. В результате получают ограниченный ряд вариант или выборку из генеральной совокупности. При этом возникают две проблемы:



1) выбор такого метода получения выборки, при котором она отражает генеральной совокупности наиболее правильно,

2) определение объема выборки, при котором она отражает свойства генеральной совокупности наиболее точно.

Необходимо четко представлять понятие репрезентативная выборка, когда по данным выборочного обследования модно с высокой степенью достоверности судить об изучаемом признаке генеральной совокупности.

При изучении способов составления выборок следует понимать, что выбор того или иного способа определяется конкретным характером исследования. Однако общие требования к составлению выборки заключаются в том, чтобы в ней были непредвзято представлены все возможные значения измеряемой величины, то есть примерно в тех же пропорциях, что и в генеральной совокупности. Необходимо также обратить внимание, что случайный отбор должен проводиться по определенной методике, в противоположном случае могут появиться систематические отклонения от случайности. Для этого используют метод случайных чисел.



Необходимо на практике поупражняться в использовании таблицы случайных чисел для проведения случайного отбора элементов из генеральной совокупности. Следует помнить, что при использовании механической выборки нужно следить за тем, чтобы не получился "резонанс" с каким-либо периодическим процессом, могущим оказать влияние на изучаемый признак.

Контрольные вопросы по теме

1. Что называют статистической совокупностью?

2. Что такое генеральная совокупность?

3. Что такое варианта?

4. Укажите отличие выборочной совокупности от генеральной.

5. Что такое репрезентативная выборка?

6. Чем обеспечивается репрезентативность выборки?

7. В чем заключается различие между повторной и бесповторной выборками?

8. Как на практике осуществить случайную выборку?

9. В каких случаях используют зональную выборку? Как ее осуществляют?

10. Как проводят механическую выборку?

 

ТЕМА 3. Предварительная статистическая обработка результатов исследования

Основные задачи статистической обработки результатов исследования. Упорядочение статистической совокупности. Характеристики изучаемых признаков: количественные, порядковые и качественные. Понятие о дискретных и непрерывных количественных признаках. Классификация и группировка вариант. Графическое представление распределения. Нормальное распределение. Понятие об интеграле вероятностей. Асимметрия распределения. Критерии нормального распределения. Исключение артефактов (сильно отклоняющихся вариант).



Литература: [1, 2, 5, 6, 7, 8, 9].

Методические указания

Перед изучением материала этой темы необходимо повторить виды распределения случайных величин из раздела "Теория вероятности".

При освоении материала темы следует обратить внимание на тот факт, что состояние изучаемого объекта определяется разнообразными внешними и внутренними условиями, которые всегда варьируют. Это и вызывает необходимость в применении статистических методов для анализа результатов исследования. Требуется многократное повторение эксперимента, чтобы быть уверенным, что результат отражает достоверно свойство всей совокупности исследуемых объектов, а не случайные свойства одного или нескольких объектов. Именно в результате однородной серии экспериментов и получается статистическая совокупность, которая затем подлежит статистическому анализу (статистической обработке).

Необходимо понимать задачи статистического анализа. Это в частности:

1) по данным выборки дать описание всей генеральной совокупности,

2) оценить достоверность полученных данных,

3) определить значимость различия между двумя совокупностями (например, в сравнении опыта с контролем,

4) изучить статистическую связь между двумя совокупностями.

Решению любой из этих задач должна предшествовать некоторая общая процедура, обычно включающая три этапа:

1) упорядочение эмпирической совокупности (выборочной совокупности),

2) выбор теоретической модели распределения,

3) отбрасывание "выскакивающих вариант".

В этой последовательности и рекомендуется изучать этапы предварительной обработки полученных экспериментальных данных.

Упорядочение эмпирической совокупности включает:

- классификацию и группировку вариант,

- построение статистических распределений.

- графическое изображение статистических распределений.

Следует также обратить внимание на то, что упорядочение эмпирической совокупности зависит от характера изучаемого признака, поэтому необходимо разобраться в различии признаков, которые бывают количественными, порядковыми и качественными. Каждому признаку соответствуют разные принципы расположения вариант. Важно также понять различия между дискретным и непрерывным количественными признаками.

Выбор теоретической модели распределения производят исходя из предварительной информации о свойствах изучаемого объекта или характера явления. Так при решении вопросов, связанных с измерениями размеров, массы и т.п. признаков объектов, распределение вариант предполагают нормальным; при изучении редких явлений чаще в качестве модели используют распределение Пуансона. Выбору модели помогает графический анализ, например построение гистограммы и полигона частот. Однако следует помнить, что правильность модели можно проверить и с помощью статистических критериев.

Важно понимать, что если серия из небольшого числа опытов содержит грубую погрешность – промах (артефакт), то наличие этого промаха может сильно исказить параметры изучаемого распределения. Однако при больших выборках вопрос об исключении "артефактов" не стоит особенно остро. Следует обратить внимание, что статистические критерии, по которым решают вопрос об отбрасывании промахов, могут быть получены только после выбора математической модели распределения.

Контрольные вопросы по теме

1. Назовите основные задачи статистического анализа.

2. Назовите признаки изучаемых объектов.

3. Объясните различия между дискретным и непрерывным количественными признаками.

4. В чем заключается упорядочение эмпирической совокупности (выборочной совокупности)?

5. Что такое ранжирование? Когда оно используется?

6. Когда и с какой целью производят группирование вариант?

7. Как определяют число интервалов группирования?

8. Что называют интервальным вариационным рядом?

9. Назовите основные виды графического изображения вариационных рядов.

10. Что представляет собой гистограмма распределения?

11. Как строят полигон частот?

12. Условия получения нормального распределения.

13. Укажите основные свойства нормального распределения.

14. Что характеризуют математическое ожидание и стандартное отклонение нормального распределения?

15. На каком этапе статистических исследований решают вопрос об отбрасывании промахов?

 

 








Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015 - 2024 stydopedia.ru Все материалы защищены законодательством РФ.