Проведение выборки. Понятие генеральной совокупности

Выборка необходима для выполнения исследования с учетом сокращения времени и финансовых ресурсов. Кроме того, использование выборки дает более точные результаты, чем сплошное наблюдение из-за большего количества случайных ошибок. Поэтому выборка является наиболее приемлемым методом работы с количественными данными.

Выделяются 2 крупные группы выборок:

1) Вероятностная выборка – это выборка, в которой каждый элемент совокупности включается с некоторой не нулевой вероятностью.

2) Детерминированная выборка – это выборка, основанная на некоторых предпочтениях исследователя.

Выборка – набор элементов подмножества из какой-то большей группы объектов.

«+» требует меньше времени, затрат и приводит к меньшим ошибкам.

Вероятностная: (все население)

- простая случайная – каждый элемент включается в выборку с определенной вероятностью. Таким образом, любое число//комбинация элементов может стать случайной выборкой.

- систематическая

- стратифицированная – вероятностная выборка, которая формируется в результате 2х этапов: 1)всю совокупность делят на ряд непересекающихся подмножеств.2)к каждом подмножестве осуществляю независимый отбор элементов по принципу простой случайной выборки (пропорциональная, непропорциональная). Перед формирование случайной выборки необходимо составить описание генеральной совокупности. При этом может быть использован ряд признаков: уровень дохода, количество семей, количество членов в семье и т.д.

- групповая

- территориальная

Детерминированная: (по определенным категориям//вопросам)

- нерепрезентативная – неуверенность в воспроизведении целевой группы.

- квотная – отбираются элементы таким образом, чтобы для элементов в выборке соответствовала доля элементов в общей совокупности.

- преднамеренная – детерминированная выборка, элементы которой избраны на основе целей исследований и представления исследования.

- репрезентативная – выборка, которая воспроизводит целевую аудиторию.

 

 

Выборка (выборочная совок-ть) – ограничен. группа респондентов, идентичная всему иссл-му множ-ву.

Генеральная совок-ть (изучаемая) – цел. аудит., на кот. распростр-ся выводы, сдел. при изуч. выборки.

След. сформир. такую выборку из генер. совок-ти, инф-я о кот. будет репрезентатив-й (представит-й).

Объем выборки зав.от 2х факторов: стоимости сбора инф-ции и стремления к опред.степени статистич.достоверности результатов, кот.надеется получить иссл-тель. Чем больше размеры выборки (чем ближе они к размерам ген.сов-ти в целом), тем надежнее и достовернее получ.данные. ошибка выборки может зависеть не только от ее величины, но и от степени различий между отд.единицами внутри данной ген.сов-ти. Если, напр., нормы потребления продукта у разных людей сущ-венно различны, это гетерогенная ген.сов-ть, если они различаются меньше – гомогенная. Чем больше различия, тем больше возм.ошибка выборки. Объем выборки зав.от уровня однородности изуч.объектов. чем больше однородность, тем меньшая числ-ть может обеспечить статистически достоверные выводы. Определение объема зав.также от ур-ня доверит.интервала допустимой стат.ошибки (случ.ошибки, связ.с природой любых стат.погрешностей). Методы опред-я объема выборки: 1) произвольный метод – на уров. 5-10% от генер. совок-ти; 2) традицион. метод – провед-е периодич. иссл-й 500, 1000 или др. кол-ва респонд.; 3) статистический метод – опред-е статист. надежности информации; 5) эмпирический метод: выборка счит. достаточ., когда нов. сведения вносят незначит. измен-я (кот. можно пренебречь) в собран. рез-ты иссл-я; 6) затратный метод, основ-й на размере расх., кот. допустимы при пров. иссл-я.

 

 

33

Экстраполяция

Общее значение — распространение выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления, на другую его часть.

В маркетинге — распространение выявленных закономерностей развития изучаемого предмета на будущее.

В статистике — распространение установленных в прошлом тенденций на будущий период (экстраполяция во времени применяется для перспективных расчетов населения); распространение выборочных данных на другую часть совокупности, не подвергнутую наблюдению (экстраполяция в пространстве).

 

35

Экстраполяционные методы прогнозирования

Методы экстраполяции тенденций являются, пожалуй, самыми распространен­ными и наиболее разработанными среди всей совокупности методов прогнозирования. Использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих — регулярной и случайной:

У(х) = /(а, х) + п(х).

Считается, что регулярная составляющая / (а,х) представляет собой гладкую функцию от аргумента (в большинстве случаев — времени), описываемую конечномер­ным вектором параметров а, которые сохраняют свои значения на периоде упреждения прогноза. Эта составляющая называется также трендом, уровнем, детерминированной осно­вой процесса, тенденцией. Под всеми этими терминами лежит интуитивное представление

о какой-то очищенной от помех сущности анализируемого процесса. Интуитивное, по­тому что для большинства экономических, технических, природных процессов нельзя однозначно отделить тренд от случайной составляющей. Все зависит от того, какую цель преследует это разделение и с какой точностью его осуществлять.

Случайная составляющая Г| (х) обычно считается некоррелированным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием. Ее оценки необходимы для дальней­шего определения точностных характеристик прогноза.

Экстраполяционные методы прогнозирования основной упор делают на выделе­ние наилучшего в некотором смысле описания тренда и на определение прогнозных значений путем его экстраполяции. Методы экстраполяции во многом пересекаются с методами прогнозирования по регрессионным моделям. Иногда их различия сводятся лишь к различиям в терминологии, обозначениях или написании формул. Некоторые авторы объединяют эти методы в одну группу. Тем не менее сама по себе прогнозная экс­траполяция имеет ряд специфических черт и приемов, позволяющих причислять ее к не­которому самостоятельному виду методов прогнозирования.

Специфическими чертами прогнозной экстраполяции можно назвать методы предварительной обработки числового ряда с целью преобразования его к виду, удобно­му для прогнозирования, а также анализ логики и физики прогнозируемого процесса, оказывающий существенное влияние как на выбор вида экстраполирующей функции, так и на определение границ изменения ее параметров.

 

Дерево целей

Этапы построения дерева целей 1. Формулировка стратегической цели. Это вершина дерева, так же может быть глобальная большая и очень сложная цель, в отличии от стратегической, в возможности ее конечной достижимости. (пример, стратегическая – увеличение продаж, глобальная – увеличение капитала в определенную сумму; стратегическая – личностный рост, глобальная – выучить 5 ин. языков). Эта цель отвечает на вопросы: что я (мы, организация) хотим получить или получать в прошествии такого-то срока? Кем я хочу быть? Чего хотим достигнуть или достигать? Ответ – записываем в вершину.

2. Записываем условия, под-цели способствующие осуществления глобальной стратегической цели. Отвечая на вопросы: при каких условиях возможна реализация поставленной цели? Какие задачи или цели нужно решить, что бы осуществить цель номер 1? См. пример ниже.

2.1. Выделить те цели и задачи, условия, которые зависят напрямую от нас (себя), или поддаются косвенному нашему влияния, или наоборот – являются абсолютно от нас независимыми. Обычно это формулируют как внутренними, внешними или косвенными условиями. Подпишите, соответственно, условия, цели или задачи. Этот пункт можно пропустить. Но иногда он тоже нужен.

3. Дробим дальше цели, делаем ту же процедуру, что и в случае в п.2, но только в отношении 2-го ряда целей. Наша задача выстроить последовательную иерархию до тех пор, пока все цели на сведутся к реализации конкретной мелкой задачи, то ли разово выполненной, то ли находящейся в постоянном цикле.Общие рекомендации к построение дерева целейДостраиваем дерево на одном листе. Но если нужно что-то вычеркнуть для наглядности лучше начать с нового чистого листа.Дробить цели нужно последовательно. Т.е. они должны быть подчинены друг другу, и не было больших прыжков.Записывая ту или иную ступень в иерархии – важно помнить, всегда есть еще один вариант.Самые мелкие цели – должны быть максимально простыми, реализация которых реализует, так же просто, более высшую цель.Тренироваться и еще раз тренироваться. В идеале вы спустя некоторого времени достигнете такого успеха в построении целей – что будете делать это почти автоматически.Не боятся ошибок. Ошибки – необходимое условие в успешном обучении.

 

⇐ Предыдущая123Следующая ⇒

Поделиться: