Выборочное исследование |
Исследование | ||
<< Выявление проблемы исследования | Проблема выбора и формулировки темы исследования >> |
Картинок нет |
Автор: Инга и Рене. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока педагогики, скачайте бесплатно презентацию «Выборочное исследование.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 142 КБ.
Сл | Текст | Сл | Текст |
1 | Выборочное исследование. | 23 | признака можно взять фамилию, имя и |
2 | Выборочное статистическое исследование | отчество студента. Всех студентов | |
– это обследование выборочной совокупности | упорядочивают по Ф.И.О. После чего | ||
с целью получения достоверных суждений о | отбирают заданное число студентов по | ||
характеристиках или параметрах генеральной | фамилиям механически, через определенный | ||
совокупности. Генеральная совокупность – | интервал. Размер интервала в генеральной | ||
это полная совокупность единиц ( вся | совокупности равен обратному значению доли | ||
статистическая совокупность). Выборочная | выборки. Так, при 2%-ой выборке отбирается | ||
совокупность (выборка) - это часть единиц | и проверяется каждая 50-я единица | ||
генеральной совокупности, отобранная в | (1/0,02), при 5%-ой выборке – каждая 20-ая | ||
случайном порядке. Обозначения: объем | единица (1/0,05). | ||
генеральной совокупности – N; объем | 24 | Стратифицированный отбор используют | |
выборки - n. | для отбора единиц из неоднородной | ||
3 | Почему выборочному наблюдению отдается | совокупности, когда все единицы | |
предпочтение перед сплошным? 1) с целью | генеральной совокупности можно разбить на | ||
экономии времени и средств в результате | несколько качественно однородных групп по | ||
сокращения объема работы (при выборочном | существенным для цели исследования | ||
методе обследованию подвергается 5-10%, | признакам. Из каждой такой группы | ||
реже до 15-20% изучаемой совокупности); 2) | собственно-случайным или механическим | ||
чтобы свести к минимуму порчу или | способом производится индивидуальный отбор | ||
уничтожение исследуемых объектов | единиц в выборку. Стратифицированный | ||
(например, при определении прочности пряжи | отбор, при котором пропорции между | ||
на разрыв нити, при испытании | группами в выборке совпадают с пропорциями | ||
электрических лампочек на | между группами в генеральной совокупности, | ||
продолжительность горения, при проверке | называется типическим отбором. | ||
консервов на доброкачественность); 3) | 25 | Серийный отбор представляет случайный | |
вследствие того, что исследуемая | отбор из генеральной совокупности не | ||
совокупность может быть полностью | отдельных единиц, а их равновеликих групп | ||
недоступна; 4) вследствие того, что | (серий) с тем, чтобы в таких группах | ||
исследуемая совокупность может не иметь | подвергать наблюдению все без исключения | ||
конечного объема. | единицы. Серийный отбор применяют в том | ||
4 | Наиболее часто исследуемые с помощью | случае, когда исследуемый признак | |
выборочного метода характеристики | колеблется внутри серий незначительно. | ||
совокупности: Статистическая | Применение серийной выборки обусловлено | ||
характеристика (параметр). В генеральной | тем, что многие товары для их | ||
совокупности (г.с.). В выборке (в.с.). | транспортировки, хранения, продажи | ||
Среднее. Доля альтернативного признака. Na | упаковываются в пачки, ящики и т.п. | ||
– число единиц с данным значением признака | Поэтому при контроле качества упакованного | ||
в г.С. Na – число единиц с данным | товара рациональнее проверить несколько | ||
значением признака в г.С. Дисперсия. | упаковок (серий), чем из всех упаковок | ||
5 | По данным выборки мы не можем найти | отбирать необходимое количество товара. | |
точное значение характеристики (параметра) | 26 | Выборки также делят на большие (с | |
генеральной совокупности, а можем только | объемом большим или равным 30 единицам) и | ||
получить его приближенное значение | малые (с объемом меньше 30 единиц). | ||
(оценку). Статистической оценкой (?*) | 27 | ТОЧЕЧНОЕ И ИНТЕРВАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ | |
характеристики (параметра) генеральной | Точечной называют оценку (?*), которая | ||
совокупности называют приближенное | определяется одним числом. При выборке | ||
значение этой характеристики (параметра), | малого объема точечная оценка может | ||
полученное по некоторой функции от | значительно отличаться от оцениваемого | ||
наблюдаемых в выборке значений признака Х | параметра, т.е. приводить к грубым | ||
(х1, х2, ...хn), т.е.: ?*=f(х1, х2, ... | ошибкам. Интервальной называют оценку, | ||
,хn), где n – объем выборки; (х1, х2, ..., | которая определяется двумя числами – | ||
хn) – рассматриваются как независимые | концами интервала. Интервальные оценки | ||
случайные величины. Функцию (f) называют | позволяют установить точность оценки | ||
способом оценивания. | (величину предельной ошибки выборки) и | ||
6 | Генеральная совокупность объемом N, | надежность оценки (вероятность, с которой | |
?г. Выборки: 1(n1) 2 (n2) ..... m (nm) ?*1 | гарантирован результат оценивания). | ||
?*2 ..... ?*m. m- всего выборок. От | Интервальная оценка (?*-?; ?*+?) | ||
выборки к выборке статистическая оценка | представляет собой доверительный интервал. | ||
(даже при одном и том же способе | 28 | Вероятность того, что доверительный | |
оценивания) меняется (?*1, ?*2,…, ?*m). | интервал не покроет генеральную | ||
Статистическая оценка (?*j) представляет | характеристику (параметр) совокупности | ||
собой случайную переменную (т.к. сочетание | обозначают ? и называют уровнем | ||
значений признака Х в выборке случайно, | значимости: ? =1- Рдов. При Рдов=0,95 | ||
следовательно, случайным будет и значение | ?=0,05; при Рдов=0,99 ?=0,01. | ||
функции от них). | 29 | Порядок расчета интервальной оценки | |
7 | Для одной и той же характеристики | характеристики (параметра) генеральной | |
(параметра) генеральной совокупности может | совокупности: 1. Определяют точечную | ||
быть предложено несколько способов | оценку характеристики (параметра) | ||
оценивания. Возникает проблема выбора | генеральной совокупности (?*). | ||
лучшего способа оценивания. Критерием | Характеристика. Наилучшая точечная оценка. | ||
выбора является требование | Среднее. Выборочное среднее. Доля | ||
состоятельности, несмещенности и | альтернативного признака. Выборочная доля. | ||
эффективности оценки. Способ оценивания | Дисперсия. Исправленная выборочная | ||
дает состоятельные оценки, если при | дисперсия. | ||
бесконечно большом объеме выборки значение | 30 | 2. Рассчитывают среднюю ошибку выборки | |
статистической оценки стремится к искомому | - ?. Формулы расчета средней ошибки | ||
значению характеристики (параметра) | выборки -? зависят от способа отбора и от | ||
генеральной совокупности. | вида оцениваемой характеристики | ||
8 | Способ оценивания дает несмещенные | генеральной совокупности (среднее или | |
оценки, если математическое ожидание | доля). Собственно –случайный отбор. Способ | ||
оценки при данном способе оценивания | отбора. Повторный. Бесповторный. Среднее. | ||
тождественно искомой характеристике | Доля альтернативного признака. | ||
(параметру) генеральной совокупности (при | 31 | Механический и типический способы | |
любом объеме выборки), т.е. М(?*)=?г. Если | отборы. Способ отбора. Механический. | ||
математическое ожидание оценки не | Типический повторный. Типический бесп. | ||
равняется характеристике генеральной | Среднее. Доля альтернативного признака. | ||
совокупности, то оценка называется | Остаточная (средняя из внутригрупповых) | ||
смещенной. И разность М(?*) - ?г | дисперсия выборки. | ||
называется смещением. Способ оценивания | 32 | Серийный отбор. Способ отбора. | |
дает эффективные оценки, если дисперсия | Повторный. Бесповторный. Среднее. Доля | ||
оценки минимальна (при заданном объеме | альтернативного признака. Межсерийная | ||
выборки n) в сравнении с другими способами | Число серий в дисперсия выборке. Число | ||
отбора. | серий в ген.совокупности. | ||
9 | Статистическая оценка, полученная по | 33 | 3. Рассчитывают предельную ошибку |
данным выборки, отличается от генеральной | выборки: ?=t??, При большом объеме выборки | ||
характеристики (параметра) на величину | (?30) значение коэффициента доверия t | ||
ошибки выборки. Ошибка выборки состоит из | находим из таблиц интегральной функции | ||
двух частей: ошибки регистрации и ошибки | стандартного нормального распределения по | ||
репрезентативности. | заданной доверительной вероятности Рдов. | ||
10 | Ошибки репрезентативности | При небольшом объеме выборки (n<30) | |
(представительности) возникают в | значение t определяют по таблицам | ||
результате того, что состав отобранной для | интегральной функции распределения | ||
обследования части единиц совокупности | Стьюдента. (Значение t по таблицам | ||
недостаточно полно отображает состав всей | Стьюдента будет чуть больше, чем по | ||
изучаемой совокупности (иначе говоря не | таблицам стандартного нормального | ||
все типы явления представлены в выборке). | распределения.). | ||
В дальнейшем будем предполагать, что | 34 | 4. Определяют границы доверительного | |
ошибка регистрации равна нулю. | интервала: (?*-?; ?*+?) – интервальная | ||
Следовательно, ошибка выборки равна ошибке | оценка. Вывод: с вероятностью Рдов данный | ||
репрезентативности. | интервал покроет генеральную | ||
11 | Различают среднюю и предельную ошибки | характеристику (параметр). | |
выборки. Средняя ошибка выборки (?) – это | 35 | Пример 1: Из партии готовой продукции | |
среднее (по выборкам) отклонение | в порядке механической выборки проверено | ||
выборочной оценки от истинного значения | 50 лампочек на продолжительность горения. | ||
генеральной характеристики. В каждой | Средняя продолжительность горения лампочки | ||
конкретной выборке фактическая ошибка | оказалась равной 840 ч. при среднем | ||
выборки может быть меньше средней ошибки, | квадратическом отклонении 60 ч. С | ||
равна ей или больше ее. Причем каждое из | вероятностью 0,95 определить доверительные | ||
этих расхождений имеет различную | пределы средней продолжительности горения | ||
вероятность. | лампочки в генеральной совокупности | ||
12 | Предельная ошибка выборки (?) – это | (партии продукции). РЕШЕНИЕ: Для | |
максимально возможная при данной | построения доверительного интервала (?*-?; | ||
вероятности ошибка выборки. То есть мы с | ?*+?) в качестве точечной оценки ?* | ||
заданной вероятностью (Рдов) гарантируем, | возьмем выборочное среднее арифметическое. | ||
что оценка ,полученная по нашей конкретной | По условию оно равно 840 ч. Чтобы | ||
выборке, будет отличаться от значения | рассчитать предельную ошибку ?=t?? нужно | ||
генеральной характеристики не больше, чем | определить среднюю ошибку ?. В случае | ||
на величину предельной ошибки ?. | механического отбора и оценке среднего | ||
13 | Вероятность, с которой мы гарантируем, | воспользуемся формулой: | |
что ошибка нашей выборки не превысит | 36 | Значение t найдем по таблицам | |
предельную ошибку, называется | стандартного нормального распределения, | ||
доверительной вероятностью - Рдов. | так как в нашем случае выборка большая (ее | ||
Предельная ошибка рассчитывается по | объем равный 50 > 30). Для Рдов=0,95 по | ||
формуле: ?=t·?, где t- коэффициент | таблице стандартного нормального | ||
доверия, значение которого определяется | распределения t=1,96. Тогда ?=1,96?8,6 = | ||
доверительной вероятностью (Рдов). Чем | 16,86 (ч.). То есть с вероятностью 0,95 | ||
больше Рдов, тем больше t. | можно утверждать, что средняя | ||
14 | Закон больших чисел – методологическая | продолжительность горения лампочки в нашей | |
основа выборочного метода. Теоретической | выборке отличается от этой же | ||
основой выборочного метода является закон | характеристики в генеральной совокупности | ||
больших чисел: С увеличением объема | не более чем на 16,6 часа. Теперь можем | ||
выборки вероятность появления больших | построить доверительный интервал: (840 – | ||
ошибок и пределы максимально возможной | 16,86; 840 + 16,86) или (823,14; 856,86). | ||
ошибки уменьшаются (т.е. чем больше | Вывод: с вероятностью 0,95 можно | ||
обследуется единиц, тем меньше будет | утверждать, что средняя продолжительность | ||
величина расхождений выборочных и | горения в генеральной совокупности (т.е. | ||
генеральных характеристик). | во всей партии) не выйдет за пределы от | ||
15 | Математически данный закон | 823 ч. до 857 ч. | |
записывается через неравенство | 37 | Пример 2: За некоторый период времени | |
П.Л.Чебышева: где ? - ошибка выборки; n – | рабочий изготовил 2000 деталей. Выборочно | ||
объем выборки; - выборочное среднее; - | (методом собственно-случайного | ||
генеральное среднее. Следует отметить, что | бесповторного отбора) проверено 120 | ||
данное неравенство справедливо для | деталей. Оказалось, что из них 4 | ||
генеральной совокупности с ограниченной | бракованные. Требуется с вероятностью 0,90 | ||
дисперсией. | определить доверительные пределы доли | ||
16 | Центральная предельная теорема | бракованных деталей среди всех | |
А.М.Ляпунова: При достаточно большом числе | изготовленных рабочим за этот период (т.е. | ||
независимых наблюдений вероятность того, | в генеральной совокупности). РЕШЕНИЕ: В | ||
что расхождение между выборочной и | данном случае требуется построить | ||
генеральной средней не превысит по модулю | доверительный интервал для доли | ||
некоторую величину ?·t, равна интегралу | альтернативного признака (w). точечной | ||
Лапласа Ф(t): (Это справедливо для | оценкой показателя доли является | ||
генеральной совокупности с конечной | выборочная доля: То есть среди проверенных | ||
средней и ограниченной дисперсией). | деталей 0,033 (или 3,3%) оказалось | ||
17 | Данная теорема позволяет указать | бракованных. | |
вероятность появления ошибок определенной | 38 | Для определения границ доверительного | |
величины. t. 1,00. 1,64. 1,96. 2,00. | интервала нам нужно найти предельную | ||
Рдов=Ф(t). 0,683. 0,900. 0,950. 0,954. | ошибку ?, а чтобы найти ? требуется | ||
18 | Из центральной предельной теоремы | определить среднюю ошибку ?. Формула | |
следует важный вывод: при достаточно | расчета в данном случае | ||
большом числе независимых наблюдений | (собственно-случайный бесповторный отбор; | ||
(объеме выборки) распределение отклонений | характеристика – доля): То есть в среднем | ||
выборочных средних от генеральной средней | отклонение выборочной доли от генеральной | ||
(а, следовательно, и самих выборочных | составит 0,016. Теперь найдем коэффициент | ||
средних) приближенно нормально. При | доверия t по таблице стандартного | ||
небольшом объеме выборки (n<30). - | нормального распределения, т.к. выборка | ||
интегральная функция распределения | большая (n=120>30). Для Рдов=0,90 | ||
Стьюдента. | t=1,64. | ||
19 | Классификация способов отбора 1. | 39 | Тогда ?=1,64?0,016 = 0,026. Теперь |
Повторный и бесповторный отбор При | можем построить доверительный интервал: | ||
повторном отборе общая численность единиц | (0,03 – 0,026; 0,03 + 0,026) или (0,004; | ||
генеральной совокупности в процессе | 0,056). Вывод: с вероятностью 0,9 можно | ||
выборки остается неизменной. Единицу, | утверждать, что доля бракованных деталей в | ||
попавшую в выборку, после регистрации | общем объеме изготовленных рабочим (в | ||
снова возвращают в генеральную | генеральной совокупности) будет в пределах | ||
совокупность, и она сохраняет равную | от 0,004 до 0,056 или от 0,4% до 5,6%. | ||
возможность со всеми прочими единицами на | 40 | Другая задача, решаемая с помощью | |
следующем шаге отбора вновь попасть в | выборочного метода: определение | ||
выборку. Повторная выборка в | необходимого объема выборки - n при | ||
социально-экономической жизни встречается | заданной точности (?) и надежности (Рдов) | ||
редко. | оценивания. Формулы расчета для собственно | ||
20 | При бесповторном отборе единица | –случайного отбора: харак-ка повторный | |
совокупности, попавшая в выборку, в | отбор бесповторный отбор. Среднее Доля | ||
генеральную совокупность не возвращается и | альтернативного признака. | ||
в дальнейшем отборе не участвует. Таким | 41 | Пример 3: На городской телефонной | |
образом, при бесповторном отборе | станции в порядке собственно-случайной | ||
численность единиц генеральной | выборки проводится обследование телефонных | ||
совокупности сокращается в процессе | разговоров с целью определения | ||
выборки. | сред.продолжительности разговора. Сколько | ||
21 | 2. Отбор может быть организован как : | телефонных разговоров требуется | |
- собственно-случайный; - механический; - | обследовать, чтобы с вероятностью 0,95 | ||
стратифицированный (типический); - | предельная ошибка (точность) при | ||
серийный Собственно-случайный отбор – | определении средней продолжительности | ||
такой отбор единиц из генеральной | разговора не превышала 1 мин. (В порядке | ||
совокупности, когда на включение | пробного обследования исправленное среднее | ||
(исключение) единицы в выборку (из | квадратическое отклонение длительности | ||
выборки) не может повлиять какой-либо | разговора составило 5 мин.) РЕШЕНИЕ: | ||
фактор кроме случая. Технически он | Необходимый объем выборки можно определить | ||
осуществляется посредством жеребьевки или | по формуле: Дисперсия (s2) по условию | ||
таблиц случайных чисел. При этом | равна 52 = 25. При Рдов=0,95 t=1,96. | ||
необходимо иметь список единиц генеральной | 42 | Тогда объем выборки будет равен: | |
совокупности. Примером может служить отбор | Вывод: 96 телефонных разговоров требуется | ||
студентами на экзамене экзаменационных | обследовать, чтобы с вероятностью 0,95 | ||
билетов. | предельная ошибка (точность) при | ||
22 | Механический отбор - это бесповторный | определении средней продолжительности | |
отбор элементов из генеральной | разговора не превышала 1 мин. | ||
совокупности, упорядоченной по | 43 | Пример 4: На основе данных примера 2, | |
нейтральному (несущественному для цели | ответьте на вопрос: сколько еще деталей | ||
исследования) признаку через равные | требуется обследовать, чтобы снизить | ||
интервалы. Механический отбор по | предельную ошибку (точность) до 1% (0,01). | ||
результатам близок к бесповторному | РЕШЕНИЕ: Необходимый объем выборки можно | ||
собственно-случайному. Примеры: Отбор | определить по формуле: 605 – 120 = 485 | ||
каждой 20-й детали, сходящей с конвейера | (дет.) Вывод: 485 деталей требуется | ||
для проверки ее качества. Здесь | обследовать дополнительно, чтобы с | ||
нейтральный признак – номер детали. | вероятностью 0,90 предельная ошибка | ||
23 | При исследовании успеваемости | (точность) при определении доли брака у | |
студентов вуза в качестве нейтрального | рабочего не превышала 1 %. | ||
Выборочное исследование.ppt |
«Исследование водоёмов» - Район исследований. Вынос с урожаем. Минеральные удобрения. Обеспечение почв обменным калием. Почвенный покров представлен черноземами. Торфяно- минеральные азотные удобрения. Животноводческие комплексы и фермы. Жиже сборники. Навоз. Гидрологические исследования. Навозная. Торфяная. Методы исследований:
«Урок-исследование» - Например: «Разные насекомые по-разному готовятся провести зиму. А. Дистервег. В чём преимущество методики проблемного исследования? Слишком трудное или слишком лёгкое задание не вызовет проблемной ситуации. Сформулировать обобщение урока. Ставить исследовательские вопросы. Чему учатся дети в ходе осуществления исследований?
«Исследования XIX века» - Русские Экспедиции В нач. 19века. 1.1-я русская кругосветная экспедиция. История России. План урока. 4.Исследование Дальнего Востока. 5.Другие экспедиции. Русская Америка. Составьте таблицу: «Географические исследования в России в н.19 века.». Ф.Ф.Беллинсгаузен. Ледяные горы в Антарктиде. Ситка. Кругосветные экспедиции совершили В.Головин-1807-11,Ф.Литке-1826-29 и составили 50 карт.
«Исследование жизни» - Резюме исследования. Ход исследования. Показатель ЗОЖ: результаты. Описание исследования. Цель исследования. Определение ЗОЖ. Молодёжь придерживается здорового образа жизни по мере возможности. Спорт и прогулки. Замечания. Анкета. Группа исследователей. …Или кто ведёт здоровый образ жизни. Отдых, сон.
«Исследование на уроках» - Столкновение с проблемой. Петербург Петербург (город великолепный) (город страшный). Формы организации деятельности учащихся. Петр(«Полтава») Петр(«Медный всадник») 2 группа. Цели этапов урока-исследования. Тема: «Образы Петра и Петербурга в поэме А.С.Пушкина «Медный Всадник». Представление результатов наблюдений.
«Исследование Африки» - Исследование Африки. Географическое положение. м.Игольный. Гвинейский залив. Фгп африки. Образ Африки. Средиземное море. Мозамбикский пролив. м. Бен-Секка. Исследования Африки. Индийский океан. м.Альмади. Красное море. Атлантический океан. Африка. м. Рас-Хафун.