Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Формулы для определения объема выборки при гнездовом отборе.




Предмет  изучения. Повторный отбор. Бесповторный отбор.
Среднее значение признака.
Доля признака.

 

Плюсы и минусы этого метода.

Главный «козырь» этого типа отбора в том, что он гораздо проще в организационном плане. Действительно, гораздо проще выбрать несколько групп и опросить их целиком, чем бегать за каждым респондентом. Это дает нам выигрыш в средствах и во времени.

Но при этом необходимо следить, чтобы количество групп в генеральной совокупности было достаточно большим, иначе ни о каком принципе случайности не может быть и речи. Более того, возможны перекосы из-за того, что на момент опроса не удается застать всех членов группы. К тому же объем выборки при гнездовом отборе обычно больше, чем при случайном отборе.

Пример:

Возьмем опять все ту же генеральную совокупность из таблицы 1 и сделаем из нее гнездовую выборку. Вопрос заключается в том, какие гнезда наиболее подходящие (здесь остается за скобками тот очевидный факт, что респонденты одного гнезда должны быть доступны в единый промежуток времени).

Для ответа на этот вопрос сначала разделим генеральную совокупность по принципу наибольшего сходства (в реальности эти группы нам, конечно же, уже заданы), т.е. в страты попадут люди с максимально близкими доходами. Результаты представлены в таблице 17.

Таблица 17.

 Распределение респондентов по группам.

№ группы. Респонденты, попавшие  в группу.
1. A,D,J,L.
2. F,G,H,I.
3. B,C,E,K.

 

В выборку попадет какая-либо из этих трех групп целиком. Естественно, что при таком разделении на группы, мы, скорее всего получим плохие результаты, т.к. исключаются “хорошие” выборки. Мы отбираем лишь людей с близкой величиной дохода.

Отсюда следует вывод, что при гнездовом отборе мы должны выбирать не максимально гомогенные, а максимально гетерогенные гнезда, т.к. эти гнезда должны представлять собой генеральную совокупность в миниатюре. Подобное разделение можно видеть в таблице 18.

Таблица 18.

 Распределение респондентов по группам.

№ группы. Респонденты, попавшие  в группу.
1. E,C,G,J.
2. A,H,K,L.
3. B,F,D,I.

 

Здесь люди сгруппированы так, что их доходы максимально различаются.

Неслучайные (невероятностные) методы отбора.

Почему применяют неслучайный отбор?

1. Невозможность проведения случайного отбора вследствие:

· ограниченности ресурсов (в широком смысле: ограниченность денежных средств, ограниченность времени, отведенного на проведение исследования, отсутствие списков единиц генеральной совокупности и т.д.);

· этических проблем (мы не можем заставить респондента отвечать, если он отказывается).

2. Отсутствие необходимости проведения случайного отбора.










Последнее изменение этой страницы: 2018-04-12; просмотров: 217.

stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда...