Виды выборок. Вероятностная и случайная выборки. Систематическая выборка
Выборка – это некоторая часть объектов генеральной совокупности, которая выступает в качестве объектов непосредственного изучения.
Простая повторная выборка - вероятностная. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может попасть в выборку. На основе списка генеральной совокупности составляются карточки с номерами респондентов. Они помещаются в колоду, перемешиваются и из них наугад вынимается карточка, записывается номер, потом возвращается обратно. Далее процедура повторяется столько раз, какой объём выборки нам необходим. Минус: повторение единиц отбора.
1) необходимо получить полный список членов генеральной совокупности и пронумеровать этот список. Такой список, напомним, называется основой выборки;
2) определить предполагаемый объём выборки, то есть ожидаемое число опрошенных;
3) извлечь из таблицы случайных чисел столько чисел, сколько нам требуется выборочных единиц. Если в выборке должно оказаться 100 человек, из таблицы берут 100 случайных чисел. Эти случайные числа могут генерироваться компьютерной программой.
4) выбрать из списка-основы те наблюдения, номера которых соответствуют выписанным случайным числам
Простая случайная выборка имеет очевидные преимущества. Этот метод крайне прост для понимания. Результаты исследования можно распространять на изучаемую совокупность. Большинство подходов к получению статистических выводов предусматривают сбор информации с помощью простой случайной выборки. Однако метод простой случайной выборки имеет как минимум четыре существенных ограничения:
1) нередко сложно создать основу выборочногo наблюдения, которая позволила бы провести простую случайную выборку.
2) результатом применения простой случайной выборки может стать большая совокупность, либо совокупность, распределенная по большой географической территории, что значительно увеличивает время и стоимость сбора данных.
3) результаты применения простой случайной выборки часто характеризуются низкой точностью и большей стандартной ошибкой, чем результаты применения других вероятностных методов.
4) в результате применения SRS может сформироваться нерепрезентативная выборка. Хотя выборки, полученные простым случайным отбором, в среднем адекватно представляют генеральную совокупность, некоторые из них крайне некорректно представляют изучаемую совокупность. Вероятность этого особенно велика при небольшом объёме выборки.
Простая бесповторная выборка. Процедура построения выборки такая же, только карточки с номерами респондентов не возвращаются обратно в колоду. Одна из простых бесповторных выборок – систематическая вероятностная выборка. Является упрощенным вариантом простой вероятностной выборки. На основе списка генеральной совокупности через определённый интервал (К) отбираются респонденты. Величина К определяется случайно. Наиболее достоверный результат достигается при однородной генеральной совокупности, иначе возможны совпадение величины шага и каких-то внутренних циклических закономерностей выборки (смешение выборки). Минусы: такие же, как и в простой вероятностной выборке.
Описательные статистики. Стандартное отклонение.
Цель описательной (дескриптивной) статистики — обработка эмпирических данных, их систематизация, наглядное представление в форме графиков и таблиц, а также их количественное описание посредством основных статистических показателей. В отличие от индуктивной статистики дескриптивная статистика не делает выводов о генеральной совокупности на основании результатов исследования частных случаев. Индуктивная же статистика напротив предполагает, что свойства и закономерности, выявленные при исследовании объектов выборки, также присущи генеральной совокупности.
Описательная статистика использует три основных метода агрегирования данных:
- Табличное представление
- Графическое изображение
- Расчет статистических показателей
Основные статистические показатели можно разделить на две группы: меры среднего уровня и меры рассеяния.
Меры среднего уровня дают усредненную характеристику совокупности объектов по определенному признаку.
- Среднее значение
- Стандартная ошибка
- Стандартное отклонение
- Эксцесс
- Асимметрия
- Интервал
- Минимум
- Максимум
- Счёт
- Медиана
- Мода
- Квантиль
- Математическое ожидание
- Доверительный интервал
Меры рассеяния показывают, насколько хорошо данные значения представляют данную совокупность.
- Дисперсия случайной величины
- Среднеквадратическое отклонение
- Размах вариации
- Интерквантильный размах
- Среднее абсолютное отклонение
Стандартное отклонение — классический индикатор изменчивости из описательной статистики.
Стандартное отклонение, среднеквадратичное отклонение, СКО, выборочное стандартное отклонение (англ. standard deviation, STD, STDev) — очень распространенный показатель рассеяния в описательной статистике. Но, т.к. технический анализ сродни статистике, данный показатель можно (и нужно) использовать в техническом анализе для обнаружения степени рассеяния цены анализируемого инструмента во времени. Обозначается греческим символом Сигма «σ».
Спасибо Карлам Гауссу и Пирсону за то, что мы имеем возможность пользоваться стандартным отклонением.
Используя стандартное отклонение в техническом анализе, мы превращаем этот «показатель рассеяния » в «индикатор волатильности «, сохраняя смысл, но меняя термины.