Prøve
En prøve henviser til en mindre, overskuelig version af en større gruppe. Det er en undergruppe, der indeholder egenskaberne for en større befolkning. Prøver bruges i statistisk test, når populationsstørrelser er for store til, at testen inkluderer alle mulige medlemmer eller observationer. En prøve skal repræsentere befolkningen som helhed og ikke afspejle nogen bias mod en bestemt attribut.
Key takeaways
- En prøve henviser til en mindre, overskuelig version af en større gruppe eller undergruppe af en større population.
- Brug af prøver giver forskere mulighed for at udføre deres undersøgelser let og rettidigt.
- For at opnå en objektiv prøve skal udvælgelsen være tilfældig, så alle fra befolkningen har en lige og sandsynlig chance for at blive føjet til prøvegruppen.
- I enkel tilfældig stikprøveudtagning er hver enhed i befolkningen identisk, mens stratificeret tilfældig stikprøve opdeler den samlede befolkning i mindre grupper.
Forståelse af prøver
En prøve er et objektivt antal observationer taget fra en befolkning. Grundlæggende er en population det samlede antal individer, dyr, genstande, observation, data osv. For et givet individ. Så prøven er med andre ord en del, en del eller en brøkdel af hele gruppen og fungerer som en undergruppe af befolkningen. Prøver bruges i forskellige indstillinger, hvor forskning udføres. Forskere, marketingfolk, offentlige agenturer, økonomer og forskningsgrupper er blandt dem, der bruger prøver til deres undersøgelser og målinger.
Brug af hele populationer til forskning medfører udfordringer, og det er grunden til, at der bruges prøver. Forskere kan have problemer med at få klar adgang til hele populationer. Og på grund af arten af nogle undersøgelser, kan forskere have vanskeligheder med at få de resultater, de har brug for på rettidig måde. Dette er grunden til, at mennesker, der udfører undersøgelser, bruger prøver. Brug af et mindre antal mennesker, der repræsenterer hele befolkningen, kan stadig give gyldige resultater, mens man skærer ned på tid og ressourcer.
Prøver, der er anvendt af forskere, skal ligner befolkningens nærhed. Alle deltagere i prøven skal dele de samme egenskaber og kvaliteter. Så hvis undersøgelsen handler om mandlige college-ferskere, skal prøven være en lille procentdel af mænd, der passer til denne beskrivelse. Tilsvarende, hvis en forskningsgruppe gennemfører en undersøgelse af søvnmønstre hos enlige kvinder over 50 år, skal prøven kun omfatte kvinder inden for denne demografiske.
Overvej et team af akademiske forskere, der vil vide, hvor mange studerende, der studerede i mindre end 40 timer til CFA-eksamen og stadig er bestået. Da mere end 200.000 mennesker tager eksamen globalt hvert år, kan det være ekstremt trættende og tidskrævende at nå ud til hver eneste eksamensdeltager. På det tidspunkt, da dataene fra befolkningen er blevet indsamlet og analyseret, ville der være gået et par år, hvilket gjorde analysen værdiløs, da en ny befolkning ville være dukket op. Hvad forskerne kan gøre i stedet er at tage et stik af befolkningen og få data fra denne stikprøve.
For at få en objektiv prøve, skal markeringen være tilfældig, så alle i befolkningen har en lige chance for at blive føjet til gruppen.
For at opnå en objektiv prøve skal udvælgelsen være tilfældig, så alle fra befolkningen har en lige og sandsynlig chance for at blive føjet til prøvegruppen. Dette ligner en lodtrækning og er grundlaget for enkel tilfældig prøveudtagning.
Typer af prøveudtagning
Enkel tilfældig prøveudtagning
Enkel tilfældig prøveudtagning er ideel, hvis hver enhed i befolkningen er identisk. Hvis forskerne ikke er ligeglade med, om deres prøvepersoner alle er mænd eller alle kvinder eller en kombination af begge køn i en eller anden form, kan den enkle tilfældige prøveudtagning være en god udvælgelsesteknik.
Lad os sige, at der var 200.000 testtagere, der sad til CFA-eksamen i 2016, hvoraf 40% var kvinder og 60% var mænd. Den tilfældige stikprøve, der blev trukket fra befolkningen, bør derfor have 400 kvinder og 600 mænd for i alt 1.000 testtagere.
Men hvad med tilfælde, hvor det er vigtigt at vide forholdet mellem mænd og kvinder, der bestod en test efter at have studeret i mindre end 40 timer? Her ville en stratificeret tilfældig prøve foretrækkes frem for en simpel tilfældig prøve.
Stratificeret tilfældig prøveudtagning
Denne type prøvetagning, også omtalt som proportional tilfældig stikprøveudtagning eller tilfældig stikprøveudtagning af kvoter, deler den samlede befolkning i mindre grupper. Disse er kendt som lag. Mennesker inden for lagene har lignende egenskaber.
Hvad hvis alder var en vigtig faktor, som forskere gerne ville medtage i deres data? Ved hjælp af stratificeret tilfældig samplingsteknik kunne de oprette lag eller lag for hver aldersgruppe. Valget fra hvert lag skal være tilfældigt, så alle i konsollen har en sandsynlig chance for at blive inkluderet i prøven. For eksempel er to deltagere, Alex og David, henholdsvis 22 og 24 år gamle. Prøvevalget kan ikke vælge hinanden på baggrund af en præferencemekanisme. De skal begge have en lige chance for at blive valgt fra deres aldersgruppe. Lagene kan se sådan ud:
Fra tabellen er befolkningen blevet opdelt i aldersgrupper. For eksempel tog 30.000 mennesker i alderen 20 til 24 år CFA-eksamen i 2016. Brug af denne samme andel vil prøvegruppen have (30.000 200.000) x 1.000 = 150 testtagere, der falder inden for denne gruppe. Alex eller David - eller begge eller ingen - kan være inkluderet blandt de 150 stikprøveeksempler, der deltager i prøven.
Der er mange flere lag, der kunne udarbejdes, når der vælges en prøvestørrelse. Nogle forskere udfylder måske jobfunktioner, lande, ægteskabelig status osv. Af testen = deltagerne, når de beslutter, hvordan man opretter prøven.
Eksempler på prøver
Fra 2017 var verdens befolkning 7, 5 milliarder, hvoraf 49, 6% var kvinder og 50, 4% mandlige. Det samlede antal mennesker i et givet land kan også være en befolkningsstørrelse. Det samlede antal studerende i en by kan betragtes som en befolkning, og det samlede antal hunde i en by er også en befolkningsstørrelse. Der kan udtages prøver fra disse populationer til forskningsformål.
Efter vores eksempel på CFA-eksamen kunne forskerne tage et stik på 1.000 CFA-deltagere fra de samlede 200.000 testtagere - befolkningen - og køre de krævede data om dette antal. Gennemsnittet af denne prøve ville blive beregnet til at estimere gennemsnittet af CFA-eksamensansvarlige, der bestod, selvom de kun studerede i mindre end 40 timer.
Den valgte prøvegruppe bør ikke være partisk. Dette betyder, at hvis gennemsnittet af prøven af de 1.000 CFA-deltagere er 50, skal befolkningsgennemsnittet af de 200.000 testtagere også være ca. 50.
Sammenlign Navn på udbydere af investeringskonti Beskrivelse Annoncørens viden × De tilbud, der vises i denne tabel, er fra partnerskaber, hvorfra Investopedia modtager kompensation.