Използване на проста случайна извадка за изследване на по -големи популации

Простата случайна извадка е метод, използван за извличане на по -малък размер на извадката от по -голяма популация и използване на нея за изследване и обобщаване на по -голямата група. Това е един от няколкото метода, които статистиците и изследователите използват за извличане на извадка от по -голяма популация; други методи включват стратифицирана произволна извадка и вероятностна извадка. Предимствата на a проста случайна извадка включват неговата лекота на използване и точното й представяне на по -голямата популация.

Как се генерира проста случайна извадка

Изследователите генерират проста случайна извадка, като получават изчерпателен списък с по -голяма популация и след това избират на случаен принцип определен брой индивиди, които да съставят извадката. С проста случайна извадка всеки член на по -голямата популация има равен шанс да бъде избран.

Изследователите имат два начина да генерират проста случайна извадка. Единият е метод за ръчна лотария. Всеки член на по -голямата група население получава номер. След това числата се изтеглят на случаен принцип, за да включват групата на извадката. ако обикновен случаен 

проба трябваше да бъдат взети от 100 ученици в гимназия с население 1000, тогава всеки ученик трябва да има шанс един на десет да бъде избран.

Методът за ръчна лотария работи добре за по -малки групи, но не е осъществим за по -големи. В тези ситуации изследователите предпочитат компютърно генериран подбор. Той работи на същия принцип, но сложна компютърна система, а не човешко същество, присвоява числа и ги избира на случаен принцип.

Стая за грешка

При обикновена произволна извадка трябва да има място за грешка, представено с плюс и минус вариация. Например, ако в същата гимназия трябва да се направи проучване, за да се определи колко ученици са левичари, случайната извадка може да определи, че осем от 100-те извадки са левичари. Изводът би бил, че 8% от ученическата популация в гимназията са левичари, а всъщност средният за света ще бъде по-близо до 10%.

Същото важи независимо от темата. Проучване на процента от студентското население, което има зелени очи или е физически недееспособно водят до висока математическа вероятност въз основа на просто случайно проучване, но винаги с плюс или минус вариация. Единствения начин да има 100% точност ще бъде проучване на всички 1000 студенти, което, макар и възможно, би било непрактично.

Предимства на случайната извадка

Предимства на обикновена произволна извадка включват лекота на използване и точност на представяне. Няма по -лесен метод за извличане на изследователска извадка от по -голяма популация от обикновена случайна извадка. Не е необходимо да се разделя популацията на подпопулации или да се предприемат каквито и да било стъпки по-далеч от изваждането на броя на изследваните субекти, необходими на случаен принцип от по-голямата група. Отново единствените изисквания са случайността да управлява процеса на подбор и всеки член на по -голямата популация да има еднаква вероятност за подбор.

Изборът на субекти напълно на случаен принцип от по -голямата популация също дава извадка, която е представителна за изследваната група. Дори пробите с размер до 40 могат да покажат ниско грешка при извадката когато простата случайна извадка се извършва правилно. За всякакъв вид изследвания на a население, използвайки a представителна извадка критично е да се правят изводи и обобщения за по -голямата група; пристрастна извадка може да доведе до неправилни изводи за по -голямата популация.

Простата случайна извадка е толкова проста, колкото показва името й, и е точна. Тези две характеристики дават на простото случайно вземане на проби силно предимство пред другите методи за вземане на проби при провеждане на изследвания върху по -голяма популация.