Wat is statistische bemonstering?

Vaak willen onderzoekers de antwoorden op vragen met een groot bereik weten. Bijvoorbeeld:

• Wat heeft iedereen in een bepaald land gisteravond op televisie gekeken??
• Voor wie is een kiezer van plan om voor te stemmen in een komende verkiezing?
• Hoeveel vogels komen terug van migratie op een bepaalde locatie?
• Welk percentage van de beroepsbevolking is werkloos?

Dit soort vragen zijn enorm in de zin dat we van miljoenen mensen moeten bijhouden.

Statistiek vereenvoudigt deze problemen door een techniek te gebruiken die bemonstering wordt genoemd. Door een statistische steekproef uit te voeren, kan onze werklast enorm worden verminderd. In plaats van het gedrag van miljarden of miljoenen te volgen, hoeven we alleen die van duizenden of honderden te onderzoeken. Zoals we zullen zien, heeft deze vereenvoudiging een prijs.

Populaties en volkstellingen

Over de populatie van een statistisch onderzoek proberen we iets te weten te komen. Het bestaat uit alle individuen die worden onderzocht. Een populatie kan echt alles zijn. Californiërs, kariboes, computers, auto's of provincies kunnen allemaal als populaties worden beschouwd, afhankelijk van de statistische vraag. Hoewel de meeste onderzochte populaties groot zijn, hoeven ze dat niet noodzakelijk te zijn.

Een strategie om de bevolking te onderzoeken is een volkstelling te houden. In een volkstelling onderzoeken we elk lid van de bevolking in onze studie. Een goed voorbeeld hiervan is de Amerikaanse volkstelling. Om de tien jaar stuurt het Census Bureau een vragenlijst naar iedereen in het land. Degenen die het formulier niet retourneren, worden bezocht door volkstellingen

Tellingen zijn beladen met moeilijkheden. Ze zijn meestal duur in termen van tijd en middelen. Bovendien is het moeilijk te garanderen dat iedereen in de bevolking is bereikt. Andere populaties zijn nog moeilijker om een ​​volkstelling mee te houden. Als we de gewoonten van zwerfhonden in de staat New York wilden bestuderen, hadden we veel geluk allemaal van die voorbijgaande hoektanden.

Monsters

Omdat het normaal gesproken onmogelijk of onpraktisch is om elk lid van een populatie op te sporen, is de volgende beschikbare optie om de populatie te bemonsteren. Een steekproef is een subset van een populatie, dus de grootte kan klein of groot zijn. We willen een steekproef die klein genoeg is om beheersbaar te zijn door onze rekenkracht, maar groot genoeg om ons statistisch significante resultaten te geven.

Als een stembureau probeert de tevredenheid van de kiezers met het Congres te bepalen, en de steekproefgrootte is er één, dan zijn de resultaten zinloos (maar gemakkelijk te verkrijgen). Aan de andere kant zal het vragen van miljoenen mensen teveel middelen verbruiken. Om een ​​evenwicht te vinden, hebben enquêtes van dit type meestal een steekproefgrootte van ongeveer 1000.

Willekeurige voorbeelden

Maar het hebben van de juiste steekproefgrootte is niet voldoende om goede resultaten te garanderen. We willen een steekproef die representatief is voor de bevolking. Stel dat we willen weten hoeveel boeken de gemiddelde Amerikaan jaarlijks leest. We vragen 2000 studenten om bij te houden wat ze het afgelopen jaar hebben gelezen en na een jaar terug te komen. We vinden het gemiddelde aantal gelezen boeken 12 en concluderen dan dat de gemiddelde Amerikaan 12 boeken per jaar leest.

Het probleem met dit scenario ligt bij het voorbeeld. De meeste studenten zijn tussen de 18-25 jaar oud en zijn door hun instructeurs verplicht om handboeken en romans te lezen. Dit is een slechte weergave van de gemiddelde Amerikaan. Een goede steekproef zou mensen van verschillende leeftijden, uit alle lagen van het leven, en uit verschillende regio's van het land bevatten. Om een ​​dergelijk monster te verkrijgen, moeten we het willekeurig samenstellen, zodat elke Amerikaan een gelijke kans heeft om in het monster te zitten.

Soorten monsters

De gouden standaard van statistische experimenten is de eenvoudige willekeurige steekproef. In zo'n steekproef van grootte n individuen, elk lid van de bevolking heeft dezelfde kans om voor de steekproef te worden geselecteerd, en elke groep van n individuen hebben dezelfde kans om te worden geselecteerd. Er zijn verschillende manieren om een ​​populatie te bemonsteren. Enkele van de meest voorkomende zijn:

• Willekeurig voorbeeld
• Eenvoudig willekeurig monster
• Voorbeeld van vrijwillige reactie
• Voorbeeld van gemak
• Systematisch monster
• Cluster monster
• Gestratificeerd monster

Enkele woorden van advies

Zoals het gezegde luidt: "Goed begonnen is het halve werk." Om ervoor te zorgen dat onze statistische studies en experimenten goede resultaten hebben, moeten we ze zorgvuldig plannen en starten. Het is gemakkelijk om met slechte statistische steekproeven te komen. Goede eenvoudige steekproeven vereisen wat werk om te verkrijgen. Als onze gegevens lukraak en op een cavalier manier zijn verkregen, zullen onze statistische technieken ons, hoe geavanceerd onze analyse ook is, geen zinvolle conclusies trekken.