წარმომადგენლობის ცნება ხშირად გვხვდება სტატისტიკურ ანგარიშგებაში და გამოსვლებისა და მოხსენებების მომზადებაში. ალბათ მის გარეშე ძნელი წარმოსადგენია ინფორმაციის რაიმე სახის პრეზენტაცია განსახილველად.
წარმომადგენლობა - რა არის ეს?
წარმომადგენლობა ასახავს, თუ როგორ შეესაბამება არჩეული ობიექტები ან ნაწილები იმ მონაცემთა ნაკრების შინაარსს და მნიშვნელობას, საიდანაც ისინი აირჩიეს.
სხვა განმარტებები
წარმომადგენლობის ცნება შეიძლება გამოვლინდეს სხვადასხვა კონტექსტში. მაგრამ მისი მნიშვნელობით, წარმომადგენლობა არის ზოგადი პოპულაციის არჩეული ერთეულების მახასიათებლებისა და თვისებების შესაბამისობა, რომლებიც ზუსტად ასახავს მთლიანი ზოგადი მონაცემთა ბაზის მახასიათებლებს.
ინფორმაციის წარმომადგენლობა ასევე განისაზღვრება, როგორც ნიმუშის მონაცემების უნარი, წარმოადგინოს პოპულაციის პარამეტრები და თვისებები, რომლებიც მნიშვნელოვანია კვლევის თვალსაზრისით.
წარმომადგენლობითი ნიმუში
შერჩევის პრინციპი არის შერჩევაყველაზე მნიშვნელოვანი და ზუსტად ასახავს მონაცემთა მთლიანი ნაკრების თვისებებს. ამისთვის გამოიყენება სხვადასხვა მეთოდი, რომელიც საშუალებას იძლევა მიიღოთ ზუსტი შედეგები და ზოგადი წარმოდგენა მოსახლეობის შესახებ, მხოლოდ ნიმუშის მასალების გამოყენებით, რომლებიც აღწერს ყველა მონაცემის ხარისხს.
ამგვარად, არ არის აუცილებელი მთლიანი მასალის შესწავლა, მაგრამ საკმარისია გავითვალისწინოთ ნიმუშის წარმომადგენლობითობა. Რა არის ეს? ეს არის ინდივიდუალური მონაცემების შერჩევა, რათა წარმოდგენა გქონდეს ინფორმაციის მთლიან მასაზე.
მეთოდის მიხედვით განასხვავებენ სავარაუდო და არასავარაუდო. ალბათობა არის ნიმუში, რომელიც კეთდება ყველაზე მნიშვნელოვანი და საინტერესო მონაცემების გამოთვლით, რომლებიც შემდგომში არიან საერთო პოპულაციის წარმომადგენლები. ეს მიზანმიმართული არჩევანია თუ შემთხვევითი შერჩევა, მაგრამ მაინც გამართლებულია მისი შინაარსით.
წარმოუდგენელია - ეს არის შემთხვევითი შერჩევის ერთ-ერთი სახეობა, რომელიც შედგენილია რეგულარული ლატარიის პრინციპით. ამ შემთხვევაში მხედველობაში არ მიიღება ასეთი ნიმუშის შემადგენელი აზრი. გამოიყენება მხოლოდ ბრმა ლოტი.
ალბათობის შერჩევის
ალბათობის ნიმუშები ასევე შეიძლება დაიყოს რამდენიმე ტიპად:
- ერთ-ერთი უმარტივესი და გასაგები პრინციპი არის არაწარმომადგენლობითი შერჩევა. მაგალითად, ეს მეთოდი ხშირად გამოიყენება სოციალურ გამოკითხვებში. ამავდროულად, გამოკითხვის მონაწილეები არ შეირჩევიან ბრბოდან რაიმე კონკრეტული ნიშნით და ინფორმაცია მიიღება მასში მონაწილე პირველი 50 ადამიანისგან.
- მიზანმიმართულინიმუშები განსხვავდება იმით, რომ მათ აქვთ რიგი მოთხოვნები და პირობები შერჩევისას, მაგრამ მაინც ეყრდნობიან შემთხვევით დამთხვევას და არ მისდევენ კარგი სტატისტიკის მიზანს.
- კვოტაზე დაფუძნებული შერჩევა არის არასავარაუდო შერჩევის კიდევ ერთი ვარიაცია, რომელიც ხშირად გამოიყენება მონაცემთა დიდი ნაკრების შესამოწმებლად. ის იყენებს უამრავ პირობებს. შეირჩევა ობიექტები, რომლებიც უნდა შეესაბამებოდეს მათ. ანუ სოციალური კვლევის მაგალითზე შეიძლება ვივარაუდოთ, რომ 100 ადამიანი გამოიკითხება, მაგრამ სტატისტიკური ანგარიშის შედგენისას გათვალისწინებული იქნება მხოლოდ გარკვეული რაოდენობის ადამიანების აზრი, რომელიც დააკმაყოფილებს დადგენილ მოთხოვნებს.
ალბათობის ნიმუშები
ალბათური ნიმუშებისთვის გამოითვლება მთელი რიგი პარამეტრი, რომელსაც შეესატყვისება ნიმუშში არსებული ობიექტები და მათ შორის, სხვადასხვა გზით, შეიძლება იყოს ზუსტად ის ფაქტები და მონაცემები, რომლებიც წარმოდგენილი იქნება ნიმუშის მონაცემების წარმომადგენლობით. შერჩეული. საჭირო მონაცემების გამოთვლის ეს გზები შეიძლება იყოს:
მარტივი შემთხვევითი შერჩევა. ის მდგომარეობს იმაში, რომ შერჩეულ სეგმენტს შორის, სრულიად შემთხვევითი ლატარიის მეთოდით შეირჩევა საჭირო რაოდენობის მონაცემები, რომელიც იქნება წარმომადგენლობითი ნიმუში
სისტემური და შემთხვევითი შერჩევა შესაძლებელს ხდის შემთხვევით შერჩეულ სეგმენტზე დაფუძნებული საჭირო მონაცემების გამოთვლის სისტემის შექმნას. ამრიგად, თუ პირველი შემთხვევითი რიცხვი, რომელიც მიუთითებს მთლიანი პოპულაციიდან შერჩეული მონაცემების თანმიმდევრულ რიცხვზე არის 5, მაშინ შემდეგიშერჩეული მონაცემები შეიძლება იყოს, მაგალითად, 15, 25, 35 და ა.შ. ეს მაგალითი ნათლად ხსნის, რომ შემთხვევითი შერჩევაც კი შეიძლება დაფუძნდეს საჭირო შეყვანის მონაცემების სისტემატურ გამოთვლებზე
მომხმარებელთა ნიმუში
მიზანმიმართული შერჩევა არის მეთოდი, რომელიც ითვალისწინებს თითოეულ ცალკეულ სეგმენტს და, მისი შეფასების საფუძველზე, შედგენილია პოპულაცია, რომელიც ასახავს საერთო მონაცემთა ბაზის მახასიათებლებსა და თვისებებს. ამ გზით გროვდება მეტი მონაცემი, რომელიც აკმაყოფილებს წარმომადგენლობითი ნიმუშის მოთხოვნებს. ადვილია აირჩიოთ რამდენიმე ვარიანტი, რომელიც არ შედის მთლიან რაოდენობაში, არ დაკარგოთ არჩეული მონაცემების ხარისხი, რომელიც წარმოადგენს მთლიან პოპულაციას. ამ გზით დგინდება კვლევის შედეგების რეპრეზენტაციულობა.
ნიმუშის ზომა
არა ბოლო საკითხი, რომელიც უნდა განიხილებოდეს, არის შერჩევის ზომა პოპულაციის წარმომადგენლობითი წარმომადგენლობით. შერჩევის ზომა ყოველთვის არ არის დამოკიდებული საერთო პოპულაციის წყაროების რაოდენობაზე. თუმცა, შერჩევის პოპულაციის წარმომადგენლობა პირდაპირ დამოკიდებულია იმაზე, თუ რამდენ სეგმენტად უნდა დაიყოს შედეგი. რაც უფრო მეტია ასეთი სეგმენტი, მით მეტი მონაცემი შედის მიღებულ ნიმუშში. თუ შედეგები მოითხოვს ზოგად აღნიშვნას და არ საჭიროებს სპეციფიკას, მაშინ, შესაბამისად, ნიმუში უფრო მცირე ხდება, რადგან, დეტალებში ჩასვლის გარეშე, ინფორმაცია უფრო ზედაპირულად არის წარმოდგენილი, რაც ნიშნავს, რომ მისი წაკითხვა იქნება ზოგადი.
შეცდომის კონცეფციაწარმომადგენლობა
წარმომადგენლობის შეცდომა არის სპეციფიკური შეუსაბამობა პოპულაციის მახასიათებლებსა და შერჩევის მონაცემებს შორის. ნებისმიერი ნიმუშის კვლევის ჩატარებისას შეუძლებელია აბსოლუტურად ზუსტი მონაცემების მიღება, როგორც ზოგადი პოპულაციების სრული შესწავლისას და ინფორმაციის მხოლოდ ნაწილით მოწოდებული ნიმუში, ხოლო უფრო დეტალური შესწავლა შესაძლებელია მხოლოდ მთელი პოპულაციის შესწავლისას. ამრიგად, ზოგიერთი უზუსტობა და შეცდომა გარდაუვალია.
შეცდომების სახეები
გაასხვავეთ ზოგიერთი შეცდომა, რომელიც წარმოიქმნება წარმომადგენლობითი ნიმუშის შედგენისას:
- სისტემური.
- შემთხვევითი.
- მიზანმიმართული.
- უნებლიე.
- სტანდარტი.
- ლიმიტი.
შემთხვევითი შეცდომების გამოჩენის მიზეზი შეიძლება იყოს ზოგადი პოპულაციის კვლევის შეწყვეტა. როგორც წესი, წარმომადგენლობითობის შემთხვევითი შეცდომა უმნიშვნელო ზომისა და ბუნებისაა.
ამავდროულად, სისტემატური შეცდომები ჩნდება, როდესაც ირღვევა ზოგადი პოპულაციის მონაცემების შერჩევის წესები.
საშუალო შეცდომა არის განსხვავება შერჩევის საშუალოსა და ძირითად პოპულაციას შორის. ეს არ არის დამოკიდებული ნიმუშის ერთეულების რაოდენობაზე. იგი უკუპროპორციულია ნიმუშის ზომისა. მაშინ რაც უფრო დიდია მოცულობა, მით უფრო მცირეა საშუალო შეცდომის მნიშვნელობა.
ზღვრული შეცდომა არის ყველაზე დიდი შესაძლო განსხვავება აღებული ნიმუშის საშუალო მნიშვნელობებსა და მთლიან პოპულაციას შორის. ასეთი შეცდომა ხასიათდება, როგორც მაქსიმალური სავარაუდო შეცდომებიმათი გარეგნობის მოცემულ პირობებში.
წარმომადგენლობის განზრახ და უნებლიე შეცდომები
მონაცემთა ოფსეტური შეცდომები შეიძლება იყოს განზრახ ან უნებლიე.
მაშინ მიზანმიმართული შეცდომების გამოჩენის მიზეზები არის მიდგომა მონაცემთა შერჩევისადმი ტენდენციების განსაზღვრის მეთოდით. უნებლიე შეცდომები ხდება ნიმუშის დაკვირვების მომზადების, წარმომადგენლობითი ნიმუშის ფორმირების ეტაპზეც კი. ასეთი შეცდომების თავიდან ასაცილებლად აუცილებელია შერჩევის კარგი ჩარჩოს შექმნა შერჩევის ერთეულების ჩამონათვალისთვის. ის სრულად უნდა აკმაყოფილებდეს შერჩევის მიზნებს, იყოს სანდო და მოიცავდეს კვლევის ყველა ასპექტს.
ვალიდობა, სანდოობა, წარმომადგენლობა. შეცდომის გაანგარიშება
გამოთვალეთ არითმეტიკული საშუალოს წარმომადგენლობის შეცდომა (Mm).
სტანდარტული გადახრა: ნიმუშის ზომა (>30).
წარმომადგენლობის შეცდომა (Mr) და ფარდობითი მნიშვნელობა (R): ნიმუშის ზომა (n>30).
იმ შემთხვევაში, როდესაც თქვენ უნდა შეისწავლოთ პოპულაცია, სადაც ნიმუშების რაოდენობა მცირეა და 30 ერთეულზე ნაკლებია, მაშინ დაკვირვებების რაოდენობა ერთი ერთეულით ნაკლები გახდება.
შეცდომის ზომა პირდაპირპროპორციულია ნიმუშის ზომისა. ინფორმაციის წარმომადგენლობა და ზუსტი პროგნოზის გაკეთების შესაძლებლობის ხარისხის გამოთვლა ასახავს გარკვეულ ზღვრულ შეცდომას.
წარმომადგენლობითი სისტემები
ინფორმაციის წარმოდგენის შეფასების პროცესში გამოიყენება არა მხოლოდ წარმომადგენლობითი ნიმუში, არამედ ის, ვინც თავად იღებს ინფორმაციას,იყენებს წარმომადგენლობით სისტემებს. ამრიგად, ტვინი ამუშავებს გარკვეულ ინფორმაციას, ქმნის წარმომადგენლობით ნიმუშს ინფორმაციის მთელი ნაკადიდან, რათა ხარისხიანად და სწრაფად შეაფასოს წარმოდგენილი მონაცემები და გაიგოს საკითხის არსი. უპასუხეთ კითხვას: "წარმომადგენლობა - რა არის ეს?" - ადამიანის ცნობიერების მასშტაბით საკმაოდ მარტივია. ამისთვის ტვინი იყენებს ყველა დაქვემდებარებულ გრძნობის ორგანოს, იმისდა მიხედვით, თუ რა სახის ინფორმაცია უნდა იყოს იზოლირებული ზოგადი ნაკადისგან. ამრიგად, ისინი განასხვავებენ:
- ვიზუალური წარმომადგენლობითი სისტემა, სადაც ჩართულია თვალის ვიზუალური აღქმის ორგანოები. ადამიანებს, რომლებიც ხშირად იყენებენ ასეთ სისტემას, ვიზუალს უწოდებენ. ამ სისტემის დახმარებით ადამიანი ამუშავებს გამოსახულების სახით შემოსულ ინფორმაციას.
- ხმის წარმომადგენლობითი სისტემა. მთავარი ორგანო, რომელიც გამოიყენება, არის მოსმენა. ხმოვანი ფაილების ან მეტყველების სახით მოწოდებული ინფორმაცია მუშავდება ამ კონკრეტული სისტემის მიერ. ადამიანებს, რომლებიც უკეთ აღიქვამენ ინფორმაციას ყურით, უწოდებენ სმენას.
- კინესთეტიკური წარმომადგენლობითი სისტემა არის ინფორმაციის ნაკადის დამუშავება ყნოსვითი და ტაქტილური არხებით მისი აღქმით.
ციფრული წარმომადგენლობითი სისტემა გამოიყენება სხვებთან ერთად, როგორც გარედან ინფორმაციის მოპოვების საშუალება. ეს არის მიღებული მონაცემების სუბიექტურ-ლოგიკური აღქმა და გაგება
მაშ, წარმომადგენლობა - რა არის ეს? მარტივი არჩევანი ნაკრებიდან ანინფორმაციის დამუშავების ინტეგრალური პროცედურა? ჩვენ ნამდვილად შეგვიძლია ვთქვათ, რომ წარმომადგენლობა დიდწილად განსაზღვრავს ჩვენს აღქმას მონაცემთა ნაკადების შესახებ, რაც ხელს უწყობს მისგან ყველაზე მნიშვნელოვანი და მნიშვნელოვანი იზოლირებას.
