Понятие о генеральной и выборочной совокупности.
Зависимое и независимое выборки
Статистическая совокупность - совокупность объектов или явлений одного и того же вида, объединенных определенным признаком.
Выборочная совокупность - часть объектов из генеральной совокупности, отобранных для изучения, с тем чтобы сделать заключение о всей генеральной совокупности.
Для того, чтобы заключение, полученное путем изучения выборки, можно было распространить на всю генеральную совокупность выборка должна обладать свойством репрезентативности.
Генеральная совокупность - вся изучаемая выборочным методом статистическая совокупность объектов и/или явлений общественной жизни, имеющих общие качественные признаки или количественные переменные.
Генеральная совокупность состоит из всех единиц, которые могут быть к ней отнесены. Обычно ее рассматривают как приближающуюся к бесконечности совокупность.
В практике изучения здоровья населения генеральная совокупность рассматривается в пределах конкретных границ, очерченных территориальным или производственным признаком и поэтому включает в себя определенное число наблюдений (конкретное предприятие с числом работающих 10000 человек). Генеральной совокупностью может быть население города, села, дети школы и др.
В связи с трудоемкостью углубленного анализа всех единиц наблюдения, составляющих генеральную совокупность, исследование ограничивают некоторой частью единиц – выборочной совокупностью.
Выборочная совокупность-часть генеральной совокупностью, отобранная специальным выборочным методом.
Теоретическое обоснование выборочного метода дается теорией вероятности и законом больших чисел.
На основе анализа выборочной совокупности можно получить полное представление о закономерностях, присущих всей генеральной совокупности. Особенностью выборочной совокупности является ее репрезентативность – представительность всех составляющих ее признаков по отношению к признакам генеральной совокупности.
Требования к выборочной совокупности:
1.она должна обладать основными характерными чертами генеральной совокупности;
2.должна быть достаточной по объему.
Поэтому выборочную совокупность из генеральной отбирают по определенным правилам, обеспечивающим случайность отбора.
Выборка
Выборка — множество случаев (испытуемых, объектов, событий, образцов), с помощью определённой процедуры выбранных из генеральной совокупности для участия в исследовании.
Объём выборки — число случаев, включённых в выборочную совокупность. Из статистических соображений рекомендуется, чтобы число случаев составляло не менее 30—35.
При сравнении двух (и более) выборок важным параметром является их зависимость. Если можно установить гомоморфную пару (то есть, когда одному случаю из выборки X сооветствует один и только один случай из выборки Y и наоборот) для каждого случая в двух выборках (и это основание взаимосвязи является важным для измеряемого на выборках признака), такие выборки называются зависимыми. Примеры зависимых выборок:
- пары близнецов,
- два измерения какого-либо признака до и после экспериментального воздействия,
- мужья и жёны и т.п.
В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми, например:
- мужчины и женщины,
- психологи и математики.
Соответственно, зависимые выборки всегда имеют одинаковый объём, а объём независимых может отличаться.
Сравнение выборок производится с помощью различных статистических критериев:
* t-критерий Стьюдента
* T-критерий Вилкоксона
* U-критерий Манна-Уитни
Выборка может рассматриваться в качестве репрезентативной или нерепрезентативной.
Выделяют несколько основных видов плана построения групп:
1. Исследование с экспериментальной и контрольной группами, которые ставятся в разные условия.
2. Исследование с экспериментальной и контрольной группами с привлечением стратегии попарного отбора
3. Исследование с использованием только одной группы — экспериментальной.
4. Исследование с использованием смешанного (факторного) плана — все группы ставятся в разные условия.
Стратегии построения групп
Отбор групп для их участия в психологическом эксперименте осуществляется с помощью различных стратегий, которые нужны для того, чтобы обеспечить максимально возможное соблюдение внутренней и внешней валидности
a) Рандомизация (случайный отбор)
b) Попарный отбор
c) Стратометрический отбор
d) Приближённое моделирование
e) Привлечение реальных групп
Рандомизация, или случайный отбор, используется для создания простых случайных выборок. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый член популяции с равной вероятностью может попасть в выборку. Например, чтобы сделать случайную выборку из 100 студентов вуза, можно сложить бумажки с именами всех студентов вуза в шляпу, а затем достать из неё 100 бумажек — это будет случайным отбором (Гудвин Дж., с. 147).
Попарный отбор
Попарный отбор — стратегия построения групп выборки, при котором группы испытуемых составляются из субъектов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам. Данная стратегия эффективна для экспериментов с использованием экспериментальных и контрольных групп с лучшим вариантом — привлечением близнецовых пар (моно- и дизиготных), так как позволяет создать...
Стратометрический отбор
Стратометрический отбор — рандомизация с выделением страт (или кластеров). При данном способе формирования выборки генеральная совокупность делится на группы (страты), обладающие определёнными характеристиками (пол, возраст, политические предпочтения, образование, уровень доходов и др.), и отбираются испытуемые с соответствующими характеристиками.
Приближённое моделирование
Приближённое моделирование — составление ограниченных выборок и обобщение выводов об этой выборке на более широкую популяцию. Например, при участии в исследовании студентов 2-го курса университета, данные этого исследования распространяются на «людей в возрасте от 17 до 21 года». Допустимость подобных обобщений крайне ограничена.