Выборочный метод. Понятие репрезентативности.
Выборочный метод (method of sampling) – статистический метод исследования общих свойств совокупности каких-либо объектов на основе изучения свойств лишь части этих объектов. Совокупность исследуемых объектов, интересующих исследователя, называет генеральной совокупностью. А часть объектов, подлежащих изучению, называют выборочной совокупностью или выборкой.
Необходимость выборочного метода может быть вызвана объективными причинами:
- объект исследования очень обширный, например, исследование потребительских предпочтений на рынке продукта, прогноз результатов голосования на выборах и т.д.
- необходимость в сборе первичной информации в «пилотных» исследованиях.
Ключевые вопросы выборочного обследования:
- количественная характеристика выборки или определение минимального количества наблюдений (объема выборки) для проведения исследования;
- качественная характеристика выборки или способы и методы формирования выборочной совокупности.
Главная задача выборочного обследования – с минимальным объемом выборки получить как можно более точное описание интересующей генеральной совокупности на основе выборочных данных. Добиться этого можно только на основе репрезентативной выборки, т.е. выборки объективно отражающей свойства генеральной совокупности.
Точность результатов выборочных обследований достигается за счет использования сложных методов формирования выборки (кластерного отбора, задания расслоения, использования вероятностно-пропорционального отбора, простого случайного или случайного отбора, повторного или бесповторного отбора).
Работает, как правило, не с генеральной совокупностью, а с выборкой. Ошибка многих исследователей, что они не придают этому значение, не задумываются, какими методами была получена анализируемая информация и насколько соблюдена методология выборочного обследования. Из-за этого получаемые результаты не соответствуют реально объективно существующим закономерностям, т.к. анализируется нерепрезентативная выборка.
Репрезентативная выборка – это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной совокупности.
Репрезентативность обеспечивается двумя классами достаточно строго формализованных процедур:
1) дизайном выборки (стратегией и процедурами ее формирования), который определяется характеристиками генеральной совокупности и целями исследования;
2) расчетом ее минимального объема, который при выбранном дизайне способен обеспечить приемлемую точность результатов.
Ошибками репрезентативности называют расхождения между средними величинами или долями признака выборочной и генеральной совокупности. Ошибки репрезентативности могут быть систематическими и случайными.
Систематическими называются ошибки репрезентативности, которые возникают из-за нарушения научного принципа отбора единиц в выборочную совокупность. Они возникают в тех случаях, когда в результате неправильной организации отбора в выборочную совокупность попали преимущественно наилучшие или наихудшие в отношении того или иного признака единицы.
Случайные ошибки репрезентативности – это неточности, которые возникают из-за того, что выборочная совокупность не совсем правильно воспроизводит структуру генеральной совокупности.
Ошибки репрезентативности свойственны только выборочному наблюдению. Они не могут быть полностью устранены, но они могут быть доведены до незначительных размеров. Так как случайная ошибка выборки возникает в результате случайных различий между единицами выборочной и генеральной совокупности, то при достаточно большом объеме выборки она будет сколь угодно мала.
Алгоритмы проверки наиболее важных гипотез.
1. Формулировка основной гипотезы 
и конкурирующей гипотезы 
.
2. Задание уровня значимости 
, на котором в дальнейшем и будет сделан вывод о справедливости гипотезы. Он равен вероятности допустить ошибку первого рода.
3. Расчёт статистики 
критерия такой, что:
· её величина зависит от исходной выборки 
;
· по её значению можно делать выводы об истинности гипотезы ;
· статистика , как функция случайной величины 
, также является случайной величиной и подчиняется какому-то закону распределения.
4. Построение критической области. Из области значений выделяется подмножество 
таких значений, по которым можно судить о существенных расхождениях с предположением. Его размер выбирается таким образом, чтобы выполнялось равенство 
. Это множество и называется критической областью.
5. Вывод об истинности гипотезы. Наблюдаемые значения выборки подставляются в статистику и по попаданию (или непопаданию) в критическую область выносится решение об отвержении (или принятии) выдвинутой гипотезы .