Representatividad – ¿qué es este proceso? el error de cobertura

El concepto de representación es común en otchetnostyakh estadística y en la preparación de discursos e informes. Tal vez sin ella es difícil imaginar cualquier tipo de presentación de la información en la pantalla.

Representatividad – ¿qué es?

Representatividad refleja cómo los objetos o partes seleccionadas corresponden con el contenido y el significado de la población a partir de los datos que se seleccionaron.

otras definiciones

El concepto de representación se puede desarrollar en diferentes contextos. Pero su representación significado – es de cumplimiento características y propiedades de las unidades seleccionadas de la población general que reflejan con precisión las características generales de la base de datos en su conjunto.

También información representativa se define como la posibilidad de enviar una muestra de datos conjunto de parámetros y propiedades que son importantes desde el punto de vista de la investigación en curso.

muestra representativa

El principio del muestreo es importante en la elección de la más exacta y la visualización de las propiedades de un conjunto de datos. Se utiliza una variedad de métodos, que permiten obtener resultados precisos y una visión general de la población en general, y con materiales seleccionados que describen la calidad de los datos.

Por lo tanto, no hay necesidad de aprender todo el material, y es suficiente con considerar una representación selectiva. ¿Qué es? Esta es una muestra de datos individuales con el fin de tener una idea acerca de la masa total de la información.

Están en función del método de distinguida como la probabilidad y no probabilístico. Probabilidad – una muestra de la que se hace mediante el cálculo de los datos más importantes e interesantes, que son más representantes de la población general. Se trata de una elección deliberada o una muestra aleatoria, sin embargo, justificado por su contenido.

No probabilístico – es una forma de una muestra aleatoria de al principio habitual de lotería. En este caso, la opinión de la persona que hace tal selección. Utiliza solamente sorteo ciego.

muestreo de probabilidad

El muestreo probabilístico también se puede dividir en varios tipos:

• Uno de los principios más simples y claras – una muestra de conveniencia. Por ejemplo, este método se utiliza a menudo cuando la realización de encuestas sociales. En este caso, los encuestados no se seleccionan de entre la multitud en las características particulares, y la información producen en las primeras 50 personas que tomaron parte en ella.
• Muestreo intencionado diferencian en que tienen una serie de requisitos y condiciones para la selección, pero todavía dependen de coincidencia, no perseguir el objetivo de lograr buenas estadísticas.
• La muestra sobre la base de cuotas – esta es otra variación de la muestra en probabilística, que a menudo se utiliza para el análisis de grandes conjuntos de datos. Para ella, se utiliza una variedad de condiciones y normas. Los objetos seleccionados para que coincida con ellos. Ese es el ejemplo de la encuesta social sugiere que se entrevistó a 100 personas, pero sólo la opinión de un número de personas que cumplen con los requisitos especificados se tendrán en cuenta en la elaboración de informes estadísticos.

muestreo de probabilidad

Para probabilidad muestral estimado el número de opciones que los objetos en la muestra se reunirán, entre ellos un número de maneras de ser elegidos con precisión los hechos y datos que serán presentados como la representatividad de los datos de la muestra. Estos métodos calculan los datos necesarios pueden ser:

• El muestreo aleatorio simple. Se encuentra en el hecho de que entre el segmento seleccionado completamente seleccionados al azar de la lotería requerida cantidad de datos que será muestra representativa.

• El muestreo sistemático aleatorio y hace que sea posible crear un sistema de cálculo de los datos necesarios sobre la base de un segmento al azar. Así, si el primer número aleatorio, que indica el número ordinal de datos seleccionados de la población general, es 5, entonces los datos posteriores para ser seleccionados pueden ser, por ejemplo, 15, 25, 35 y así sucesivamente. En este ejemplo se explica claramente que incluso una selección aleatoria puede basarse en cálculos sistemáticos de datos en bruto necesarios.

clientes de la muestra

Muestra significativa – un método que consiste en considerar cada segmento individual, y en base a su evaluación de conjunto compilado de reflejar las características y propiedades de la base de datos compartida. Por lo tanto marcado mayor cantidad de datos correspondientes a un requisitos muestra representativa. Es posible seleccionar fácilmente un número de opciones que no se incluirán en el número total, sin perder la calidad de los datos seleccionados que representan la población total. De esta manera, la representatividad de los resultados del estudio.

El tamaño de la muestra

No es la última pregunta que debe ser abordado – es el tamaño de la muestra para la representatividad de la población. tamaño de la muestra no siempre depende del número de fuentes en la población. Sin embargo, la representatividad de la muestra depende de cuántos segmentos deben ser finalmente dividida resultado. Cuantos más segmentos, más datos se mete en la muestra productiva. Si los resultados requieren un término genérico y no requiere características específicas y, a continuación, respectivamente, la muestra se hace más pequeño, ya que, sin entrar en detalles, la información se presenta más superficial, lo que significa que su interpretación es compartida.

El concepto de errores de representatividad

margen de error – a diferencias específicas entre las características de los datos de población y de la muestra. Durante cualquier toma de muestras es absolutamente imposible obtener datos precisos, como en la población de estudio completo y muestra representaba sólo una parte de la información y opciones, mientras que un estudio más detallado es posible sólo en el estudio de todo el conjunto. Por lo tanto, inevitablemente, algunos errores y equivocaciones.

tipos de errores

Distinguir algunos errores que se producen en la preparación de una muestra representativa:

• Sistemática.
• Al azar.
• Intencional.
• No intencional.
• Estándar.
• Límite.

La base para la aparición de errores aleatorios puede ser naturaleza discontinua del estudio de la población total. Por lo general, el error aleatorio de representatividad tiene pequeño tamaño y carácter.

Los errores sistemáticos se producen entre los datos de la violación de las reglas de selección de la población general.

El promedio de error – la diferencia entre los valores promedio de la muestra y el conjunto básico. No depende del número de unidades en la muestra. Es inversamente proporcional a la volumen de la muestra. Entonces el mayor sea el volumen, menor es el valor de la media de error.

Límite de error – es la mayor diferencia posible entre el valor medio hará que la muestra y la población total. Este error se caracteriza como los errores más probables en condiciones dadas de su ocurrencia.

errores intencionales y no intencionales de representatividad

datos de corrección de errores son intencionales y no intencionales.

A continuación, las razones de la aparición del error intencional es una aproximación a la selección de los datos por el método de determinación de las tendencias. errores involuntarios ocurren en la etapa de preparación de la observación de la muestra, la formación de una muestra representativa. Para evitar este tipo de errores, debe crear una buena base para la toma de muestras, listas de unidades de selección de componentes. Debe ser plenamente compatible con los objetivos de la toma de muestras a ser exacta, que cubre todos los aspectos del estudio.

Validez, confiabilidad, representatividad. errores de cálculo

Cálculo de error de muestra (mm) el valor medio aritmético (M).

desviación estándar: tamaño de la muestra (> 30).

Margen de error (Mp) y un valor relativo tamaño de la muestra (P) (n> 30).

En el caso cuando es necesario estudiar el agregado, en el que la cantidad de la muestra es pequeño y es inferior a 30 unidades, entonces el número de casos será menos de una unidad.

Valor de error directamente proporcional al tamaño de la muestra. información representativa y el cálculo del grado de la posibilidad de elaborar un pronóstico preciso refleja una cierta errores de límite de valor.

sistemas representativos

No sólo en el proceso de evaluación de la presentación de información a través de una muestra representativa, sino también la persona que recibe la información utiliza sistemas de representación. Por lo tanto, cerebro procesa cierta cantidad de información para crear una muestra representativa de todo el flujo de información a fin de evaluar de manera eficiente y rápida de los datos suministrados y entender la materia. Para responder a la pregunta: "representatividad – que este" -, sencillamente, la escala de la conciencia humana. Para ello, el cerebro utiliza todas subordinadas a los sentidos, dependiendo de qué tipo de información debe ser separado de la corriente general. Por lo tanto, se hace la distinción entre:

• sistema de representación visual en el que se utilizan los órganos de la percepción visual del ojo. La gente a menudo utilizan un sistema similar, llamado visuales. Con este sistema, una persona procesa la información en forma de imágenes.
• sistema de representación auditivo. El cuerpo principal, que se utiliza – esto es un rumor. La información suministrada en forma de archivos de sonido o el habla, se procesa por el sistema. La gente es más receptiva a la información sobre la audiencia, llamada audialami.
• sistema representativo Kinesthetic es un flujo de procesamiento de la información mediante la detección de que con los canales olfativos y táctiles.

• sistema representativo digital se utiliza junto con el otro como un medio de obtención de información desde el exterior. Esta percepción subjetiva y la interpretación lógica de los datos.

Así representatividad – ¿qué es? Selección simple del conjunto o procedimiento integral en el tratamiento de la información? Podemos decir que la representatividad determina en gran medida nuestra percepción de flujos de datos, ayudando a aislar de ella la más convincente y significativa.