Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

2. hét Mintavételes eljárások. Adatszerzési módok típusai.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "2. hét Mintavételes eljárások. Adatszerzési módok típusai."— Előadás másolata:

1 2. hét Mintavételes eljárások

2 Adatszerzési módok típusai

3 Kontrollált kísérletek  A végtelen sokaságról való informálódás eszköze.  Arra ad választ, hogy a kísérlet végzője által megtervezett feltétel együttesek (kezelések) milyen eredményre vezetnek.

4 Reprezentatív megfigyelés  A legfontosabb adatfelvételi módszer.  A statisztikai következtetéselmélet kiindulópontja.  A mintavételből származó minden eredményt a sokaság egészének jellemzésére használják fel, azaz általánosítanak a teljes sokaságra.  Reprezentatív a minta, ha tükrözi az alapsokaságot, annak jellemzőit, tulajdonságait, összetételét.  Mindig megadható a mintavételi hiba, azaz, hogy a mintavétel tényéből mekkora hiba fakad.

5 Nem reprezentatív megfigyelés (egyéb részleges megfigyelés)  Nincs benne az általánosításra való törekvés, a következtetések kizárólag megfigyelt egyedekre vonatkoznak.

6 A statisztikai következtetéselmélet Célja: a részleges megfigyelések eredményeiből következtetés a sokaságra. Területei:  A mintavétel módszertana és gyakorlata.  A becslési eljárás.  Hipotézisvizsgálat.  Több változó kapcsolatának, együttmozgásának vizsgálata.

7 A mintavétel Célja: a megszerzett adatok alapján megalapozott következtetéseket hozni az alapsokaságra vonatkozóan. Lépései:  A minta és a mintavétel megtervezése, mintaelemek kijelölése.  A kijelölt mintaelemek megfigyelése.  A mintavételi hiba kezelésének megtervezése.

8 A mintavételi hiba A vizsgált mutató lehetséges mintákból számított értékeinek átlagos eltérését mutatja a megfelelő sokasági értéktől. Típusai:  Nemmintavételi hiba  Mintavételi hiba A mintavételi hiba függ:  A sokaság jellegétől.  Az alkalmazott mintavételi eljárástól.  A vizsgált mutatószám fajtájától.  A minta nagyságától.

9 Véletlenen alapuló kiválasztás

10 I. FAE - független, azonos eloszlású minta Jellemzői:  Homogén, végtelen sokaságból veszünk véletlen, visszatevéses vagy visszatevés nélküli mintát.  Véges sokaságból azonos valószínűséggel veszünk visszatevéses mintát.  Gyakorlati alkalmazása elsősorban a tömegtermelés minőségellenőrzésénél célszerű. Hibája:  A sokasági szórás gyakran ismeretlen.  Sokszor több változó vizsgálata a cél – a mintaelemszám meghatározása problémás.

11 II. EV - egyszerű véletlen minta  Homogén és véges elemszámú sokaság esetén alkalmazható.  A mintát visszatevés nélkül választjuk ki.  Minden lehetséges n elemű minta kiválasztásának a valószínűsége azonos.  Hasonló a FAE mintához, de véges és kisebb elemszámú sokaságok esetén inkább ez használatos.

12 EV - egyszerű véletlen minta Előnye:  A visszatevés a gyakorlatban nem mindig, vagy nem teljeskörűen hajtható végre.  Azonos elem ismételt megfigyelése felesleges. Hátránya:  A megfigyelt sokaságok többnyire nem homogének. Lépései:  A komplett lista összeállítása.  A mintanagyság meghatározása.  A minta kiválasztása.

13 III. R - rétegzett mintavétel Jellemzői:  Heterogén sokaság esetén alkalmazható.  Előzetes információ áll rendelkezésre arra nézve, hogy a sokaságot homogén osztályokba lehet sorolni. Lépései:  Először a fősokaságot valamilyen ismérv szerint átfedés- mentesen homogén rétegekre osztjuk.  Ezután az egyes rétegeken belül egymástól függetlenül EV (ritkábban FAE) mintát veszünk. Előnye:  Azonos mintanagyság esetén a vizsgált jellemzőkre ( ,  ) kisebb hibát kapunk, mint az EV mintavétellel feltéve, hogy a rétegezés jó volt. TÍPUSAI

14 1. Egyenletes rétegzés Jellemző:  Minden egyes rétegbe azonos számú mintaelem kerül. Előnye:  Egyszerű.  Végrehajtása kényelmes.  Könnyű az egyes rétegeket számszerűen jellemezni. N 1 ≠N 2, de n 1 = n 2

15 2. Arányos rétegzés Jellemző:  A mintába a sokasági arányoknak megfelelően választjuk meg az elemszámot. Előnye:  Ha a rétegenkénti sokasági szórást nem ismerjük, az ebből számított mutatók mintavételi hibája minimális.  A mintából számított főátlag hibája sohasem nagyobb, mint EV mintavételnél. .

16 3. Neyman-féle optimális rétegzés Jellemzői:  A szórások alapján osztja a mintát.  Nagyobb rétegekből nagyobb mintát vesz.  A változékonyabb, heterogénebb rétegekből szintén nagyobb mintát vesz. Előnye:  Főátlag becslése során a mintavételi hiba minimális. Hátránya:  σ j ritkán ismert.

17 4. Költség-optimális rétegzés Jellemzői:  Az egyes rétegek szórása mellett ismerjük és a kiválasztásnál figyelembe vesszük az egyes rétegek megfigyelésének költségét is.  Adott költségkeret mellett minimális hibát eredményez. Képlete: ahol π j az egyes rétegek elemeinek megfigyelési egységköltsége.

18 IV. CS - csoportos (egylépcsős) mintavétel Homogén, véges sokaság esetén használható, ha  nem áll rendelkezésre a sokasági elemek teljes listája, de nagyobb csoportokra rendelkezünk listával.  a csoportok a koncentráltságuk miatt könnyebben, olcsóbban figyelhetők meg, mint az egyedek. Lépései:  Először a csoportok halmazából EV mintát veszünk.  Az így kiválasztott csoportokat teljes körűen megfigyeljük. Előnye:  Egyszerűbb és olcsóbb, mint a FAE vagy az EV minta. Hátránya:  Pontossága függ a csoporton belüli homogenitástól.

19 V. TL - többlépcsős mintavétel Jellemzői:  Hasonló esetekben használjuk, mint a csoportos mintavételt.  Több lépcsőben jutunk el a végső megfigyelési egységhez.  Leggyakoribb típusa a kétlépcsős mintavétel:  először EV mintavétellel kiválasztjuk a csoportokat, majd  a csoporton belül is EV mintavételt végzünk. Követelmény:  A minta önsúlyozó legyen, azaz megtartsa a sokasági arányokat.

20 Nem véletlen mintavételi eljárások

21 1. Szisztematikus kiválasztás Jellemzői:  ha n elemű mintát akarunk venni egy N elemű sokaságból, akkor meghatározva a k=N/n lépésközt a k 0 véletlen kezdőpontból kiindulva minden k-adik elemet figyeljük meg:  A minta gyorsan és mechanikusan kiválasztható.  Egybeeshet az EV megfigyeléssel, ha az elemek felsorolása független a megfigyelés tárgyától.

22 2. Kvótás kiválasztás Jellemzői:  Rögzítve van, hogy milyen összetételű mintát kell létrehozni.  A „kereteket” véletlen kiválasztással kitöltik.  A rétegzett mintavételhez hasonló eredmény hoz.  Nem szükséges előre rögzíteni a sokasági vagy réteglistákat.

23 3. Koncentrált kiválasztás Jellemzői:  Erősen koncentrált sokaság esetén alkalmazzák.  Kevés egyed rendelkezik nagy befolyással a sokasági jellemzőre.

24 4. Hólabda kiválasztás Jellemzői:  Ritka, nehezen számba vehető sokaságok esetén alkalmazzuk.  Néhány kiválasztott egyedből indulunk ki.  Minden egyed a saját „ismeretségi köréből” keresi a következő mintaelemet.

25 5. Önkényes, szubjektív kiválasztás Jellemzői:  Szubjektív szempontok alapján történik a minta kiválasztása.  Széleskörű ismeretek esetén jó jellemzőkkel rendelkező mintát lehet kapni.

26 Ismételt vagy másodlagos mintavételi eljárások jellemzői  Speciális csoport a gyakorlatban alkalmazott mintavételi módok között.  Elvi alapja az a felismerés, hogy a tényleges mintavétel igen költséges, míg a számítógép használata egyre olcsóbb! → a meglévő kisebb és olcsóbb mintákat számítógépes módszerekkel megtöbbszörözik.  A meglévő mintából újabb mintákat képeznek azért, hogy a mintában lévő információkat jobban kihasználják.

27 Ismételt vagy másodlagos mintavételi eljárások típusai 1.) Független részminták módszere 2.) Kiegyensúlyozott ismétlések 3.) Jackknife módszer 4.) Bootstrap módszer

28 KÖSZÖNÖM A FIGYELMET!


Letölteni ppt "2. hét Mintavételes eljárások. Adatszerzési módok típusai."

Hasonló előadás


Google Hirdetések