Szelektív módszer tanulmányozása a termelési és pénzügyi eredmények (1) - természetesen a munka, az oldal
3. A tipikus szelekciós
Meg kell különböztetni a tipikus választás a jellemző, válogatott tárgyak. Válogatás a tipikus tárgyak során alkalmazott költségvetési felmérések. Ebben az esetben, a kiválasztás a „tipikus falu” vagy „tipikus üzemek” által termelt egyes gazdasági jellemzők, mint például a méret a földtulajdoni udvarán a lakók képzés versenyt, és így tovább. N. A kiválasztás az ilyen nem lehet az alapja az alkalmazás a mintavételi módszer, mert nincs teljesítette alapvető követelmény - a választás egy baleset.
Megfelelő megválasztásával a tipikus módszer, hogy szelektíven aggregátumot csoportokra osztjuk, azonos minőségűek, majd az egyes csoportokon belül véletlenszerűen kiválasztott. Egy tipikus kiválasztása szervezése nehezebb, mint valójában véletlenszerű, mert ott kell lennie némi ismerete összetételét és tulajdonságait a lakosság, de pontosabb eredményt ad.
4. Serial kiválasztása. Amikor a összessége tömeg szelekciós csoportokra oszlik (sorozat). Aztán véletlen kiválasztással vagy mechanikai bocsátanak egy bizonyos része ezeknek a sorozatot, és azok folyamatos kezelése. Tény, hogy a soros kiválasztása véletlenszerű vagy mechanikus kiválasztása, végrehajtása az integrált eleme az eredeti lakosságot.
A klasszikus módszerek fent ismertetett kiválasztási a gyakorlatban a mintavétel és más módszereket használnak.
A célpopuláció lehet többlépcsős szerkezete, ez állhat egység az első szakaszban, amely viszont, áll egységek a második szakasz, és így tovább. D.
Az ilyen adalékanyagok lehetségesek többlépcsős kiválasztási, t. E. egymás után végezzünk kiválasztási minden egyes szakaszában.
Egy példa a kétlépéses mechanikai szűrés lehet gyakorolni hosszú ideig válogatott működési költségvetések. Az első szakaszban mechanikusan kiválasztott vállalkozások, a második - a munkások, akik költségvetés vizsgálni.
Nézzük meg néhány kérdéssel mintavételi elmélet. Alkalmazásával a mintavételi módszer a statisztika, jellemzően két fő típusa az általános mutatók: az átlagos értéke a mennyiségi tulajdonság, és a relatív értéke az alternatív funkció (a frakció aránya vagy egységek statisztikai sokaságot, amely eltér az összes többi egység az aggregált csak a vizsgált tulajdonság).
Mintavétel frakciót w. vagy a relatív frekvencia aránya határozza meg az egységek száma, amelyek rendelkeznek a vizsgált tulajdonság m. Az egységek száma összesen a minta n:
A megbízhatóság jellemzők kiválasztott mutatók különböztetni a magas és korlátozza a mintavételi hiba.
Mintavételi hiba , vagy más szóval, a hibahatár a különbség a megfelelő minta és általános jellemzői:
átlagos mennyiségi tulajdonság
frakció (alternatív funkció)
Mintavételi hiba jellemző csak a mintavételes felmérés. Minél magasabb az érték a hiba, annál szelektívebb mutatók különböznek a megfelelő Bohl.
Minta átlag és a minta aránya eleve véletlen változók vehet különböző jelentése attól függően, hogy melyik legyen az egységek szerepelnek a mintában. Következésképpen mintavételi hibák is véletlen értékek és különféle értékeket vehet fel. Ezért meghatározzuk az átlagos esetleges hibák - átlagos hiba mintában.
Az átlagos mintavételi hiba is mértékétől függ variációs tulajdonság vizsgált. A mértéke variációs ismert, hogy jellemzi variancia 2 vagy W (l - W) - Alternatív jellemző. Minél kisebb a funkció változását, és ezáltal a diszperzió, annál kisebb az átlagos mintavételi hiba, és fordítva. A nulla diszperziós (a funkció nem változhat), az átlagos mintavételi hiba nulla, azaz a minden egység a lakosság lesz elég pontosan jellemezze a teljes készlet ezt a funkciót.
Függése az átlagos mintavételi hiba a hossz és a változatosság mutatkozik a jellemző tükröződik a képletek, amelyek kiszámításához az átlagos mintavételi hiba a mintában megfigyelés, amikor az általános jellemzők (p) ismeretlen, és ezért nem lehet találni igazi mintavételi hiba közvetlenül a képletek (3) (4).
Ha véletlenül újra kiválasztása az átlagos hiba elméletileg alábbiak szerint kell kiszámítani:
átlagos mennyiségi tulajdonság
frakció (alternatív funkció)
Mivel gyakorlatilag az diszperzió jellemző a populációban 2 pontosan ismert, a gyakorlatban, felhasználása a diszperziós érték S 2. számítva a teljes mintára alapján a nagy számok törvénye, amely szerint a minta készlet kellően nagy ahhoz, minta mérete pontosan reprodukálni a jellemzőit a teljes népesség.
Így, a számított átlagos Formula mintavételi hiba véletlenszerű kiválasztás ismételtük az alábbiak szerint:
átlagos mennyiségi tulajdonság
frakció (alternatív funkció)
Azonban, a diszperzió minta nem egyenlő a variancia a teljes népesség, és ezért az átlagos mintavételi hiba képletek alapján számítandó (7) és (8) lesznek hozzávetőleges. De valószínűségszámítás bebizonyosodott, hogy a lakosság szórás keresztül fejeződik ki választotta meg az alábbi összefüggés:
Mivel az N / (n - 1) elég nagy n értéke az egységhez közeli, akkor feltételezhetjük, hogy S 2. 2, és így használható a képlet (7) és (8) a gyakorlati számításokban átlagos mintavételi hibák. Csak abban az esetben, a kis minta (ha a minta térfogata nem haladja meg a 30) kell vizsgálni, n / faktor (n - 1), és kiszámítjuk az átlagos hibát egy kis mintát az alábbi képlet szerint:
Amikor nonrepetitive véletlenszerű kiválasztás a fenti képlet átlagos mintavételi hibát kell radicand megszorozzuk 1- (N / N), mivel csökken az egységek számát a lakosság a mintában ismétlések nélkül. Ezért, a minta ismétlések nélkül képletek átlagos mintavételi hiba fog kinézni:
átlagos mennyiségi tulajdonság
frakció (alternatív funkció)
Mechanikus minta abban áll, hogy a kiválasztási egység a mintában az általános, a törött semleges alapján egyenlő időközönként (csoport) úgy van kialakítva, hogy minden egyes csoport a mintában látható, csak egy egységet. Annak elkerülése érdekében, torzítás, kell kiválasztani egység, amely a közepén minden csoport.
Amikor megszervezése mechanikus sor egységek előzetes kiválasztás funkció (általában a listán) egy bizonyos sorrendben (például ABC sorrendben, helyét, növekvő vagy csökkenő sorrendben értékeit paraméter független tulajdonságainak tanulmányozására, és így tovább), majd kiválasztott, előre meghatározott számú mechanikai egységek révén egy bizonyos intervallumot. Ebben a mérettartományban a populációban megegyezik a kölcsönös a mintavételi frakció. Így, ha egy 2% mintát veszünk és ellenőrizzük, minden 50-edik egység (1: 0,02), és 5% -os minta - minden egyes egység a 20-i (1: 0,05), például, a elemet a gép .
A kellően nagy sor mechanikus kiválasztása a pontosságát az eredmények közel van a self-véletlen. Ezért, hogy meghatározzuk az átlagos hibát minta mechanikai önálló véletlenszerű képletű ismétlések nélkül a minta (11), (12).
A kiválasztási egységek heterogén aggregált használt úgynevezett jellemző minta.
Tipikus mintát olyan esetekben használjuk, ahol az összes egység a teljes népesség lehet osztani több minőségileg hasonló, hasonló csoportok azon az alapon, amelyen a vizsgált paraméterek függenek.
A vizsgálat idején a vállalatok ilyen csoportok lehetnek például ágazati és alágazati, tulajdon. Ezután minden egyes csoportok a tipikus önálló véletlenszerű vagy mechanikus mintában egyes kiválasztási egységek a mintában.
Tipikus mintát mérünk, ha tanul összetett statisztikai aggregátumok. Például egy mintavételes felmérés a családi költségvetések a munkások és alkalmazottak bizonyos ágazatokban a gazdaság termelékenysége, a vállalati dolgozók által benyújtott egyéni selejtező csoportok.
Tipikus mintavételi hozamok pontosabb eredményt, mint más módszerek a mintavételi egység a mintában. Typing a lakosság reprezentatív mintát ad, reprezentatív ott minden egyes típusa csoport, amely nem befolyásolja a csoportközi variancia átlagosan mintavételi hibát. Ezért, a meghatározó a tipikus átlagos hiba minta jelzi a variáció az átlagos belüli kiáll diszperziók.
Az átlagos mintavételi hiba adja meg:
átlagos mennyiségi tulajdonság
frakció (alternatív funkció)
ahol - az átlagos belüli diszperziók a teljes minta;
- az átlagos frakció belüli diszperziók (alternatív jellemző) a minta.