SAMPLING TEORYA: SIMPLE, DOBLE AT MARAMIHANG, HALIMBAWA - SCIENCE - 2025

Ang teorya ng sampling , istatistika, ay ang pagpili ng isang subset ng mga yunit sa isang naibigay na pangkat (na kilala bilang populasyon ng estadistika). Ang layunin ay upang matukoy ang mga pangkalahatang katangian ng lahat ng mga indibidwal, ngunit ginagabayan ng mga katangian ng mga napili sa napiling subset, nang hindi pinag-aralan ang buong populasyon.

Ang pagmamasid na isinasagawa ay naghahanap upang matukoy ang isa o higit pang mga nakikitang katangian sa mga bagay o pag-aralan ng mga tao, na kinakatawan ng istatistika bilang independiyenteng mga yunit. Kaugnay ng sampling, ang mga teorya ng mga istatistika at posibilidad ay inilalapat upang magsagawa ng mga pagsisiyasat.

Simpleng sampling

Ang simpleng posibilidad ng sampling ay binubuo ng pagpili ng isang sample mula sa populasyon ng estadistika kung saan ang bawat elemento ay may parehong posibilidad na mapili nang sapalaran. Sa pamamaraang ito, ang sample ng populasyon ay hindi nahahati sa maraming bahagi o nahahati sa mga seksyon.

Samakatuwid, ang anumang pares ng mga elemento ay maaaring mapili ng pantay na posibilidad. Iyon ay, kung ang isang yunit ay pinili mula sa sample, ang susunod na napili ay may parehong posibilidad na mapili bilang anumang iba pang pagpipilian.

Ang random na pagpili ng mga halaga ay nagpapaliit sa kagustuhan para sa ilang yunit o indibidwal sa naibigay na sample, na lumilikha ng isang random na kapaligiran upang maisagawa ang pagsusuri na kinakailangan. Bilang karagdagan, pinapagaan ng paggamit nito ang pagsusuri ng mga resulta.

Ang pagkakaiba-iba ng mga resulta na nakuha sa pagitan ng mga indibidwal ay karaniwang isang mahusay na tagapagpahiwatig ng resulta sa pangkalahatan: kung ang isang pagkakaiba-iba ay nakuha sa isang halimbawang 10 tao na iginuhit mula sa isang populasyon na 100, lubos na malamang na ang bilang na ito ay pareho o magkapareho sa populasyon ng 100 indibidwal.

Halimbawa

Kung ang isang halimbawang 10 tao ay nakuha mula sa populasyon ng anumang bansa, malamang na makuha ang isang kabuuang 5 kalalakihan at 5 kababaihan.

Gayunpaman, sa ganitong uri ng random na sample, 6 na mga tao ng isang sex at 4 sa iba pang mga madalas na iguguhit, na binibigyan ng bilang ng mga tao sa populasyon.

Ang isa pang paraan upang tumingin sa simpleng sampling ay sa pamamagitan ng pagkuha ng isang silid-aralan ng 25 katao, ilagay ang kanilang mga pangalan sa papel, at inilalagay ito sa isang bag.

Kung 5 papel ang napili mula sa bag na ito nang hindi nakikita at nang random, ang mga taong lalabas ay kumakatawan sa isang simpleng sample ng kabuuang populasyon ng silid-aralan.

Double sampling

Ang dobleng statistical sampling ay nilikha upang magbigay ng isang mas mataas na antas ng lalim sa mga resulta na nakuha mula sa isang simpleng sampling. Ang pamamaraang ito ay karaniwang ginagamit para sa mga malalaking populasyon ng istatistika, at ang paggamit nito ay kumakatawan sa pag-aaral ng mga karagdagang variable sa mga nakuha sa simpleng sampling.

Ang pamamaraang ito ay madalas ding tinatawag na two-level sampling. Ang paggamit nito ay may pangunahing pakinabang sa pagkuha ng mas tiyak na mga resulta at may mas kaunting posibilidad ng mga pagkakamali.

Karaniwan, ang double sampling ay ginagamit kapag ang mga resulta na nakuha batay sa simpleng sampling ay hindi ipinakita bilang isang mapagpasya, o kapag nag-iiwan sila ng mga pagdududa sa mga istatistika.

Sa kasong ito, ang isang karagdagang sample ay nakuha mula sa parehong statistical populasyon kung saan nakuha ang una, at ang mga resulta ay inihambing sa pagitan ng dalawa upang pag-aralan ang mga ito at bawasan ang margin ng error.

Ang dobleng sampling ay malawakang ginagamit sa pagsusuri ng mga katangian ng ilang mga produktong materyal na gawa sa masa (tulad ng mga laruan) at sa kontrol ng kalidad ng mga kumpanya na nakatuon sa mga produktong madaling kapitan ng mga error sa pabrika.

Halimbawa

Ang isang sample na may sukat na 100 yunit ay nakuha batay sa maraming 1000 mga laruan. Ang mga katangian ng 100 mga yunit na nakuha ay nasuri at natutukoy na ang mga resulta ay hindi sapat na kumprehensibo upang magpasya kung ang maraming mga laruan ay dapat itapon o dadalhin sa mga tindahan.

Bilang isang resulta nito, ang isang karagdagang sample ng 100 higit pang mga laruan ay nakuha mula sa parehong batch na 1000 mga laruan. Ito ay nasuri muli at ang mga resulta ay inihambing sa mga nauna. Sa ganitong paraan, natutukoy kung ang batch ay may depekto o hindi at ito ay nakaimpake o itinapon, depende sa pagsusuri ng mga resulta.

Maramihang sampling

Ang maramihang sampling ay itinuturing na isang karagdagang extension ng dobleng pag-sampling; gayunpaman, hindi ito bahagi ng parehong proseso. Ginagamit ito upang malawak na suriin ang mga resulta na nakuha mula sa sample bago maabot ang isang pangwakas na pasya.

Sa sampling na ito, na kilala rin bilang multistage sampling, kaugalian na magsimula sa isang malaking sample na may mababang gastos sa pag-aaral. Sa ganitong uri ng pagsasanay, ang sample ay karaniwang nakuha sa pamamagitan ng pagkuha ng strata at hindi mga indibidwal na yunit; iyon ay, isang pares ng mga bagay o mga tao ang napili, sa halip na iisa lamang.

Matapos piliin ang bawat stratum, ang mga resulta na nakuha ay pinag-aralan at isa o dalawa pang strata ang napili, upang muling pag-aralan ang mga resulta at pagkatapos ay ihambing ang bawat isa.

Halimbawa

Ang Australian Institute of Statistics ay nagsagawa ng isang pagsisiyasat kung saan hinati nito ang populasyon sa pamamagitan ng mga lugar ng koleksyon at pinili ang ilan sa mga lugar na ito nang random (unang yugto ng sampling). Pagkatapos, ang bawat zone ay nahahati sa mga bloke, na pinili nang random sa loob ng bawat zone (pangalawang yugto ng sampling).

Sa wakas, sa loob ng bawat bloke ang lugar ng paninirahan ng bawat sambahayan ay napili at ang mga sambahayan ay pinili nang random (ikatlong yugto ng sampling). Iniiwasan nito na ilista ang lugar ng paninirahan sa lahat ng mga tahanan sa rehiyon, at nakatuon lamang sa mga tirahan na matatagpuan sa bawat bloke.

Kahalagahan ng sampling

Ang sampling ay isa sa mga mahahalagang tool ng isang pagsisiyasat sa istatistika. Ang pamamaraan na ito ay nagsisilbi upang makatipid ng mga gastos at isang mahusay na oras, na nagpapahintulot upang maipamahagi ang badyet sa ibang mga lugar.

Bilang karagdagan, ang iba't ibang mga pamamaraan ng sampling ay tumutulong sa mga istatistika upang makakuha ng mas tumpak na mga resulta depende sa uri ng populasyon na kanilang pinagtatrabahuhan, kung paano tiyak ang mga katangian na pag-aralan at kung gaano kalalim ang nais nilang pag-aralan ang sample.

Bilang karagdagan, ang pag-sample ay tulad ng isang simpleng pamamaraan upang magamit na pinadali nito ang pag-access sa mga istatistika para sa mga taong may kaunting kaalaman sa lugar na ito.

Mga Sanggunian

1. Double Sampling para sa Pagtantya ng Ratio, PennState College, (nd). Kinuha mula sa psu.edu
2. Doble, Maramihang at Sequential Sampling, NC State University, (nd). Kinuha mula sa ncsu.edu
3. Simpleng Random Sampling, (nd). Kinuha mula sa investopedia.com
4. Ano ang doble sampling? - (nd). Kinuha mula sa nist.gov
5. Ano ang maramihang pag-sampling? - (nd). Kinuha mula sa nist.gov
6. Sampling, (nd), Enero 19, 2018. Kinuha mula sa wikipedia.org
7. Sampling ng Multistage, (nd), Pebrero 2, 2018. Kinuha mula sa wikipedia.org