рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Вид работы: Лекции
/
Способы организации выборки.

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Способы организации выборки.

Способы организации выборки. - Лекция, раздел Философия, СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ Сущность Статистических Методов Состоит В Том, Чтобы По Некоторой Части Генер...

Сущность статистических методов состоит в том, чтобы по некоторой части генеральной совокупности, то есть по выборке выносить суждения о свойствах генеральной совокупности в целом. Таким образом, после того, как сформулирована гипотеза и определены соответствующие генеральные совокупности, перед исследователем возникает проблема организации выборки. Рассмотрим основные способы организации выборки:

1. Простой случайный отбор – это способ получения n объектов из конечной генеральной совокупности состоящей из N объектов при котором, каждая выборка имеет одинаковую возможность (вероятность)быть отобранным. На практике для реализации простого случайного отбора объекты генеральной совокупности нумеруют от 1 до N.

Затем, используя таблицу случайных чисел или корзину с шарами, отбирают друг за другом n объектов. Полученная таким образом выборка называется случайной.

2. Простой отбор с помощью регулярной, но не существенной для изучаемого вопроса процедуры. Например, в психологических исследованиях по первой букве фамилии.

3. Стратифицированный (расслоённый) способ отбора. В этом случае генеральную совокупность объёма N подразделяют на непересекающиеся подсовокупности. Эти подсовокупности называются слоями или стратами. Из каждого слоя извлекается простая случайная выборка соответственно объёма n₁ n₂…n_r=n. Стратифицированный отбор применяется, когда слои являются однородными, то есть входящие в них объекты, близки по своим характеристикам.

4. Серийный отбор. Используется тогда, когда удобнее использовать не отдельные элементы генеральной совокупности, а целые блоки или серии таких элементов. Например, выбираем все семьи в одном доме. Такой способ отбора иногда называют гнездовым.

5. Комбинированный (ступенчатый) отбор. он объединяет в себе сразу несколько из вышеперечисленных способов отбора, которые составляют различные ступени выборочного исследования.

6. Последовательный (активный) отбор. в основном используется при анализе физико-химических и технологических процессов и называется активным, так как исследователь может влиять на величину некоторых переменных.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ

ФАКУЛЬТЕТ ФИЛОСОФИИ И СОЦИАЛЬНЫХ НАУК... КАФЕДРА ПСИХОЛОГИИ... СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ ЛЕКЦИИ...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Способы организации выборки.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Основные этапы статистической обработки данных.
1-й этап: Исходный (предварительный) анализ исследуемого реального явления. В результате этого анализа определяются: · Основные цели исследован

Шкалы измерений.
Любое эмпирическое научное исследование начинается с того, что исследователь фиксирует выраженность интересующих его свойств у объектов исследования как правило, при помощи чисел. Т

Формула №6.3
после этого, в качестве требуемого количественного интервала выбирается целое число, находящееся между К1 и К2. Например: К1=7,3 и

Квантили и их интерпретация.
Одним из наиболее эффективных методов обобщения исходных данных, является описание их при помощи квантилей. Квантиль – это общее, понятие частными случаями её являются: квартиль, д

Графическое представление данных.
Существует 3 основных метода графического представления данных: гистограмма (столбиковая диаграмма), полигон частот, сглаженная кривая (огива). Гист

Меры изменчивости.
Рассмотренные в §9 меры центральной тенденции, позволяют нам характеризовать в каком-то смысле все элементы выборки в целом. В этом случае фактически пренебрегают р

Формула №10.5
Чем больше дисперсия выборки, тем более разбросаны элементы выборки по числовой оси относительно среднего значения выборки. Пример: вычислить дисперсию следующей выборки 1,

Формула №10.6
Для нашего примера имеем: Xi

Формула №10.7
Например, если дисперсия =2,25, то стандартное отклонение будет равно , стандартное отклонение позволяет характеризовать разброс элементов выборки относительно сред

Формула №10.8
Где М и сигма константы, принимающие для соответствующей шкалы следующие значения: шкала М δ

Формула №10.9
Если β равняется нулю, то это означает, что исходная выборка (её гистограмма) является симметричной: β=0 Если β

Нормальное распределение.
Значение величин представляющих исходные даны, не возможно точно предугадать, даже при полностью известных условиях эксперимента, в которых они измеряются.Мы можем лишь указать веро

Формула №11.11
Если эмпирические значения показателей асимметрии и эксцесса по абсолютной величине меньше критических значений, то делаем вывод о том, что распределение измеренного показателя не отличается от нор

Распределения, связанные с нормальным распределением.
С нормальным распределением связаны многие другие распределения, среди которых в статистике чаще всего используются следующие: 1. (хи-квадрат) распределения Пирсона. 2. t-распреде