48. Генеральная совокупность и выборка. Способы формирования выборки
Генеральная совокупность (в англ. — population) — совокупность всех объектов (единиц), относительно которых учёный намерен делать выводы при изучении конкретной проблемы.
Генеральная совокупность состоит из всех объектов, которые подлежат изучению. Состав генеральной совокупности зависит от целей исследования. Иногда генеральная совокупность - это все население определённого региона (например, когда изучается отношение потенциальных избирателей к кандидату), чаще всего задаётся несколько критериев, определяющих объект исследования. Например, мужчины 30-50 лет, использующие бритву определённой марки не реже раза в неделю, и имеющие доход не ниже $100 на одного члена семьи.
Выборка или выборочная совокупность — множество случаев (испытуемых, объектов, событий, образцов), с помощью определённой процедуры выбранных из генеральной совокупности для участия в исследовании.
Характеристики выборки:
Качественная характеристика выборки – кого именно мы выбираем и какие способы построения выборки мы для этого используем
Количественная характеристика выборки – сколько случаев выбираем, другими словами объём выборки.
Необходимость выборки
Объект исследования очень обширный. Например, потребители продукции глобальной компании – огромное количество территориально разбросанных рынков.
Существует необходимость в сборе первичной информации.
Объём выборки
Объём выборки — число случаев, включённых в выборочную совокупность. Из статистических соображений рекомендуется, чтобы число случаев составляло не менее 30 – 35.
Основные способы формирования выборки
Формирование выборки прежде всего основывается на знании контура выборки, под которым понимается список всех единиц совокупности, из которого выбираются единицы выборки. Например, если в качестве совокупности рассматривать все автосервисные мастерские города Москвы, то надо иметь список таких мастерских, рассматриваемый как контур, в пределах которого формируется выборка.
Контур выборки неизбежно содержит ошибку, называемую ошибкой контура выборки и характеризующую степень отклонения от истинных размеров совокупности. Очевидно, что не существует полно официального списка всех автосервисных мастерских г. Москвы. Исследователь должен информировать заказчика работы о размерах ошибки контура выборки.
При формировании выборки используются вероятностные (случайные) и невероятностные (неслучайные) методы.
Если все единицы выборки имеют известный шанс (вероятность) быть включенными в выборку, то выборка называется вероятностной. Если эта вероятность неизвестна, то выборка называется невероятностной. К сожалению, в большинстве маркетинговых исследований из-за невозможности точного определения размера совокупности не представляется возможным точно рассчитать вероятности. Поэтому термин «известная вероятность» скорее основан на использовании определенных методов формирования выборки, чем на знании точных размеров совокупности.
Вероятностные методы включают в себя:
простой случайный отбор;
систематический отбор;
кластерный отбор;
стратифицированный отбор.
Невероятностные методы:
отбор на основе принципа удобства;
отбор на основе суждений;
формирование выборки в процессе опроса;
формирование выборки на основе квот.
Смысл метода отбора на основе принципа удобства заключается в том, что формирование выборки осуществляется самым удобным с позиций исследователя образом, например с позиций минимальных затрат времени и усилий, с позиций доступности респондентов. Выбор места исследования и состава выборки производится субъективным образом, например, опрос покупателей осуществляется в магазине, ближайшем к месту жительства исследователя. Очевидно, что многие представители совокупности не принимают участия в опросе.
Формирование выборки на основе суждения основано на использовании мнения квалифицированных специалистов, экспертов относительно состава выборки. На основе такого подхода часто формируется состав фокус-группы.
Формирование выборки в процессе опроса основано на расширении числа опрашиваемых исходя из предложений респондентов, которые уже приняли участие в обследовании. Первоначально исследователь формирует выборку намного меньшую, чем требуется для исследования, затем она по мере проведения расширяется.
Формирование выборки на основе квот (квотный отбор) предполагает предварительное, исходя из целей исследования, определение численности групп респондентов, отвечающих определенным требованиям (признакам). Например, в целях исследования было принято решение, что в универмаге должно быть опрошено пятьдесят мужчин и пятьдесят женщин. Интервьюер проводит опрос, пока не выберет установленную квоту.
- 2. Формула Шеннона. Единицы измерения количества информации. Определение единиц измереия информации (бит, байт).
- 4.Из десятичной в др…
- 5.Логические основы устройства компьютера. Логические операции: конъюнкция, дизъюнкция, отрицание и их смысл.
- 6. Электронно–вычислительная машина как система. Структура и архитектура современного компьютера. Принципы Джона фон Неймана. Классификация современных компьютеров
- 7. Базовая аппаратная конфигурация персонального компьютера. Системный блок: понятия, виды. Внутреннее устройство системного блока.
- 8.Метеринская плата компьютера: понятие, назначение, хар-ка, логические схемы.
- 9.Структура и основная хар-ка процессора как основной микросхемы комп-ра.Связь процессора с др устройствами. Компоненты магистрали комп-ра.
- 10. Внутренняя память компьютера: оперативная и кэш-память, микросхема пзу и система bios, энергонезависимая память cmos. Носители и устройства внешней памяти.
- 11. Конструкция, принцип действия, основные параметры жесткого диска.
- 1. Протокол передачи данных.
- 12. Классификация устройств ввода и вывода информации, порты комп-ра для подключения периферийных устройств.
- 13. Виды и основные пользовательские характеристики современных мониторов.
- 14. Принтеры: понятие, назначение, виды, принципы работы.
- 15. Клавиатура: группы клавиш, назначение клавиш.
- 16. Виды, принцип действия, регулируемые параметры мыши. Доп. Устройства комп-ра: модем, тв-тюнер, звуковая карта.
- 17. Понятие и структура программного обеспечения персонального компьютера.
- 18. Назначение, типы, ведущие функции операционной системы пк. Основные компоненты операционной системы: ядро, интерфейс, драйверы устройств.
- 19. Понятие и типы файлов. Файловая структура комп-ра. Обслуживание файловой структуры персонального комп-ра.
- 20. Прикладное по: понятие, значение, структура, виды, программы.
- 21. Назначение и виды языков программирования. Составные компоненты системы программирования.
- 22. Назначение и классификация служебных программных средств.
- 23. Компьютерный вирус. Признаки вирусного заражения.
- 24. Классификация вирусов.
- 25. Виды антивирусных программ. Меры по защите эвм от вирусов.
- 26. Понятие архивации. Методы и форматы сжатия информации. Основные идеи алгоритмов rle, Лемпеля-Зива, Хаффмана.
- 27. База данных. Классификация. Модели баз данных. Достоинства и недостатки.
- 28. Субд. Виды. Основные принципы создания.
- 29. Автоматизированное рабочее место мед специалиста. Назначение, основные требования и принципы разработки.
- 30. Совокупность решаемых с помощью арм задач и основные направления применения автоматизированных рабочих мест мед персоналом.
- 31. Структурные компоненты и функциональные модули автоматизированных рабочих мест медицинских работников. Классификация автоматизированных рабочих мест сотрудников медицинских организаций.
- 32. Знания как основа функционирования экспертных систем. Понятие, свойства и виды знаний.
- 33. Экспертная система: понятие, назначение и структурные компоненты. Основные этапы разработки экспертной системы
- 34. Базовые функции экспертных систем и требования к работе медицинских экспертных систем.
- 35. Режимы функционирования и виды современных экспертных систем. Экспертная система и специалист: сравнительные преимущества и недостатки
- 36. Понятие компьютерной сети. Основные требования, предъявляемые к современным компьютерным сетям
- 37. Основные компоненты компьютерной сети
- 38. Классификация компьютерных сетей. Топология кс. Виды. Преимущества и недостатки.
- 39. Глобальная сеть Интернет. История создания. Общая характеристика Интернет. Принцип коммутации пакетов
- 40. Протокол сети интернет. Возможности сети. «Всемирная паутина». Язык html.
- 41. Телемедицина, задачи телемедицины. История развития. Основные направления телемедицины
- 42. Предмет, цели и задачи медицинской информатики. Виды медицинской информации
- 43. Классификация медицинских информационных систем (мис). Задачи мис
- 44. Информационные технологии. Информационные системы
- 45. Виды технологических информационных медицинских систем. Уровни развития мис
- 46. История развития эвм. Поколения эвм. Современный этап развития вычислительной техники и ее перспективы
- 47. Математическая статистика ее методы. Основные этапы статистической работы.
- 48. Генеральная совокупность и выборка. Способы формирования выборки
- 49. Вариационный ряд и его наглядное изображение. Построение гистограммы (алгоритм)
- 50. Характеристики статистического распределения: характеристики положения; характеристики формы; характеристики рассеяния.
- 51. Оценка параметров генеральной совокупности. Точечная и интервальная оценка. Доверительный интервал. Уровень значимости
- 52. Дисперсионный анализ. Градации факторов и анализ. Простейшая схема варьирование при различий по одному фактору
- 53. Дисперсионный анализ. Рабочая формула для вычисления средних квадратов
- 54. Вычисление f-критерия для определения влияния изучаемого фактора. Количественная оценка влияния отдельных факторов.
- 55. Понятие корреляции. Функциональная и корреляционная зависимости. Графики рассеяния.
- 56. Коэффициент корреляции и его свойства.
- 57. Регрессионный анализ. Линейная регрессия
- 58. Ряды динамики. Понятие временного ряда. Виды ряда. Определение тренда
- 59. Выравнивание динамических рядов: метод скользящей средней
- 60. Выравнивание динамических рядов: метод наименьших квадратов
- 61. Выравнивание динамических рядов: метод удлинения периодов
- 62. Анализ динамических рядов. Хронологическая средняя. Абсолютный прирост ряда. Коэффициент роста
- 63. Анализ динамических рядов. Хронологическая средняя. Темп роста. Темп прироста