Temsilcilik kavramı genellikle istatistiksel raporlamada ve konuşmaların ve raporların hazırlanmasında bulunur. Belki de onsuz, inceleme için herhangi bir bilgi sunumunu hayal etmek zordur.
Temsilcilik - nedir bu?
Temsilcilik, seçilen nesnelerin veya parçaların, seçildikleri veri kümesinin içeriğine ve anlamına nasıl karşılık geldiğini yansıtır.
Diğer tanımlar
Temsilcilik kavramı farklı bağlamlarda ortaya çıkarılabilir. Ancak, anlamında temsiliyet, genel popülasyondan seçilen birimlerin özelliklerinin ve özelliklerinin bir bütün olarak tüm genel veritabanının özelliklerini doğru bir şekilde yansıtan karşılıklarıdır.
Bilginin temsil edilebilirliği, aynı zamanda, örnek verilerin, çalışma açısından önemli olan popülasyonun parametrelerini ve özelliklerini temsil etme yeteneği olarak da tanımlanır.
Temsilci örnek
Örneklemenin prensibi seçmektir.toplam veri setinin özelliklerini en önemli ve doğru şekilde yansıtandır. Bunun için, tüm verilerin niteliklerini tanımlayan yalnızca örnek materyaller kullanılarak, doğru sonuçlar ve popülasyon hakkında genel bir fikir elde edilmesini sağlayan çeşitli yöntemler kullanılır.
Dolayısıyla, tüm materyali incelemek gerekli değildir, ancak örnek temsiliyetini dikkate almak yeterlidir. Bu ne? Bu, toplam bilgi kütlesi hakkında fikir sahibi olmak için bireysel verilerin bir seçimidir.
Yönteme bağlı olarak, olasılıklı ve olasılık dışı olarak ayırt edilirler. Olasılık, genel popülasyonun diğer temsilcileri olan en önemli ve ilginç verilerin hesaplanmasıyla yapılan bir örneklemdir. Kasıtlı bir seçim mi yoksa rastgele bir seçim mi, yine de içeriğine göre haklı.
İmkansız - bu, normal bir piyango ilkesine göre derlenen rastgele örnekleme çeşitlerinden biridir. Bu durumda, böyle bir örneği oluşturanın görüşü dikkate alınmaz. Sadece kör lot kullanılır.
Olasılık örneklemesi
Olasılık örnekleri ayrıca birkaç türe ayrılabilir:
- En basit ve en anlaşılır ilkelerden biri temsili olmayan örneklemedir. Örneğin, bu yöntem genellikle sosyal araştırmalarda kullanılır. Aynı zamanda, anket katılımcıları belirli bir gerekçeyle kalabalığın içinden seçilmemekte ve ankete katılan ilk 50 kişiden bilgi alınmaktadır.
- Kasıtlınumuneler, seçimde bir takım gereksinim ve koşullara sahip olmaları bakımından farklılık gösterirler, ancak yine de iyi istatistikler elde etme amacını gütmeden rastgele tesadüflere dayanırlar.
- Kotaya dayalı örnekleme, genellikle büyük veri kümelerini incelemek için kullanılan olasılıklı olmayan örneklemenin başka bir çeşididir. Çok sayıda şart ve koşul kullanır. Bunlara karşılık gelmesi gereken nesneler seçilir. Yani, bir sosyal anket örneğini kullanarak, 100 kişiyle görüşüleceği varsayılabilir, ancak istatistiksel bir rapor derlenirken yalnızca belirlenen gereksinimleri karşılayacak belirli sayıda kişinin görüşü dikkate alınacaktır.
Olasılık örnekleri
Olasılık örnekleri için, örnekteki nesnelerin karşılık geleceği bir dizi parametre hesaplanır ve bunların arasında, farklı şekillerde, tam olarak örnek verilerin temsili olarak sunulacak olan gerçekler ve veriler şu şekilde olabilir: seçildi. Gerekli verileri hesaplamanın bu yolları şunlar olabilir:
Basit rastgele örnekleme. Seçilen segment arasından, gerekli miktarda verinin, temsili bir örnek olacak olan tamamen rastgele bir piyango yöntemiyle seçilmesi gerçeğinden oluşur
Sistematik ve rastgele örnekleme, rastgele seçilen bir segmente dayalı olarak gerekli verileri hesaplamak için bir sistem oluşturmayı mümkün kılar. Böylece, toplam popülasyondan seçilen verilerin sıra numarasını gösteren ilk rastgele sayı 5 ise, sonrakiseçilecek veriler, örneğin, 15, 25, 35, vb. olabilir. Bu örnek, rastgele bir seçimin bile gerekli girdi verilerinin sistematik hesaplamalarına dayanabileceğini açıkça açıklamaktadır
Tüketici örneği
Kasıtlı Örnekleme, her bir segmenti ayrı ayrı dikkate alan bir yöntemdir ve değerlendirmesine dayalı olarak, genel veritabanının özelliklerini ve özelliklerini yansıtan bir popülasyon derlenir. Bu şekilde, temsili bir örneğin gereksinimlerini karşılayan daha fazla veri toplanır. Toplam popülasyonu temsil eden seçilen verilerin kalitesini kaybetmeden, toplam sayıya dahil edilmeyecek bir dizi seçeneği seçmek kolaydır. Bu şekilde çalışma sonuçlarının temsil edilebilirliği belirlenir.
Örnek boyutu
Ele alınması gereken son konu, popülasyonun temsili bir temsili için örneklem büyüklüğü değildir. Örneklem büyüklüğü her zaman genel popülasyondaki kaynakların sayısına bağlı değildir. Bununla birlikte, örnek popülasyonun temsil edilebilirliği, doğrudan sonucun kaç parçaya bölünmesi gerektiğine bağlıdır. Bu tür segmentler ne kadar fazla olursa, elde edilen örneğe o kadar fazla veri girer. Sonuçlar genel bir notasyon gerektiriyorsa ve ayrıntılar gerektirmiyorsa, buna göre örnek küçülür, çünkü ayrıntılara girmeden bilgi daha yüzeysel olarak sunulur, bu da okumasının genel olacağı anlamına gelir.
Hata kavramıtemsiliyet
Temsil hatası, popülasyonun özellikleri ile örnek veriler arasındaki belirli bir tutarsızlıktır. Herhangi bir örnek çalışma yürütürken, genel popülasyonların eksiksiz bir çalışmasında ve bilgi ve parametrelerin yalnızca bir kısmı ile sağlanan bir örneklemde olduğu gibi kesinlikle doğru veriler elde etmek imkansızdır, ancak daha ayrıntılı bir çalışma yalnızca tüm popülasyonu incelerken mümkündür. Bu nedenle bazı yanlışlıklar ve hatalar kaçınılmazdır.
Hata türleri
Örnek bir örnek derlerken oluşan bazı hataları ayırt edin:
- Sistematik.
- Rastgele.
- Kasıtlı.
- Kasıtsız.
- Standart.
- Sınır.
Rastgele hataların ortaya çıkmasının nedeni, genel popülasyon çalışmasının süreksiz doğası olabilir. Tipik olarak, temsiliyetin rastgele hatası ihmal edilebilir boyutta ve niteliktedir.
Bu arada, genel popülasyondan veri seçme kuralları ihlal edildiğinde sistematik hatalar meydana gelir.
Ortalama hata, örnek ortalama ile temel alınan popülasyon arasındaki farktır. Örnekteki birim sayısına bağlı değildir. Örneklem büyüklüğü ile ters orantılıdır. Ardından hacim ne kadar büyük olursa, ortalama hatanın değeri o kadar küçük olur.
Marjinal hata, alınan örneğin ortalama değerleri ile toplam popülasyon arasındaki olası en büyük farktır. Böyle bir hata, maksimum olası hatalar olarak karakterize edilir.görünüşlerinin belirli koşulları altında.
Temsilcilikte kasıtlı ve kasıtsız hatalar
Veri ofset hataları kasıtlı veya kasıtsız olabilir.
O zaman kasıtlı hataların ortaya çıkmasının nedenleri, eğilimleri belirleme yöntemiyle veri seçimine yaklaşımdır. Örnek gözlem hazırlama, temsili örnek oluşturma aşamasında bile kasıtsız hatalar meydana gelmektedir. Bu tür hatalardan kaçınmak için, örnekleme birimlerini listelemek için iyi bir örnekleme çerçevesi oluşturmak gereklidir. Örneklemenin amaçlarını tam olarak karşılamalı, güvenilir olmalı, çalışmanın tüm yönlerini kapsamalıdır.
Geçerlilik, güvenilirlik, temsiliyet. Hata hesaplama
Aritmetik ortalamanın (M) temsililik hatasını (Mm) hesaplayın.
Standart sapma: örnek boyutu (>30).
Temsil hatası (Mr) ve bağıl değer (R): örnek boyutu (n>30).
Örnek sayısının küçük ve 30 birimden az olduğu bir popülasyonu incelemeniz gerektiğinde, gözlem sayısı bir birim azalır.
Hatanın boyutu, örneğin boyutuyla doğru orantılıdır. Bilginin temsil edilebilirliği ve doğru bir tahmin yapma olasılığının derecesinin hesaplanması, belirli bir miktar marjinal hatayı yansıtır.
Temsil sistemleri
Bilgi sunumunun değerlendirilmesi sürecinde sadece temsili bir örneklem değil, bilgiyi alan kişinin kendisi,temsili sistemleri kullanır. Böylece beyin, gönderilen verileri niteliksel ve hızlı bir şekilde değerlendirmek ve konunun özünü anlamak için tüm bilgi akışından temsili bir örnek oluşturarak belirli bir miktarda bilgiyi işler. Soruyu cevaplayın: "Temsilcilik - nedir?" - insan bilinci ölçeğinde oldukça basittir. Bunu yapmak için beyin, genel akıştan ne tür bilgilerin izole edilmesi gerektiğine bağlı olarak, tüm bağımlı duyu organlarını kullanır. Böylece ayırt ederler:
- Gözün görsel algı organlarının dahil olduğu görsel temsil sistemi. Böyle bir sistemi sıklıkla kullanan kişilere görsel denir. Bu sistem yardımıyla kişi görüntü şeklinde gelen bilgileri işler.
- İşitsel temsil sistemi. Kullanılan ana organ işitmedir. Ses dosyaları veya konuşma biçiminde sağlanan bilgiler bu özel sistem tarafından işlenir. Bilgileri kulakla daha iyi algılayan kişilere işitsel denir.
- Kinestetik temsil sistemi, bilgi akışının koku alma ve dokunma kanalları aracılığıyla algılanarak işlenmesidir.
Dijital temsil sistemi, diğerleriyle birlikte dışarıdan bilgi alma aracı olarak kullanılır. Bu, alınan verilerin öznel-mantıksal bir algısı ve anlayışıdır
Öyleyse, temsiliyet - nedir bu? Bir kümeden basit bir seçim veyabilginin işlenmesinde bütünleyici prosedür? Temsil ediciliğin, veri akışlarına ilişkin algımızı büyük ölçüde belirlediğini ve en önemli ve anlamlı olanı ondan ayırmaya yardımcı olduğunu kesinlikle söyleyebiliriz.
