Representativeness - ఈ ప్రక్రియ ఏమిటి? కవరేజ్ లోపం

ప్రాతినిధ్య భావన సాధారణం గణాంక otchetnostyakh ప్రసంగాలు మరియు నివేదికలు తయారీలో. బహుశా లేకుండా ప్రదర్శన సమాచారాన్ని అందించాల్సిన ఎలాంటి ఊహించవచ్చు కష్టం.

Representativeness - ఇది ఏమిటి?

Representativeness ఎంపిక వస్తువులు లేదా భాగాలు డేటా జనాభా మరియు వారు ఎంచుకున్న నుండి కంటెంట్ మరియు అర్థం అనుగుణంగా ఎలా ప్రతిబింబిస్తుంది.

ఇతర నిర్వచనాలు

ప్రాతినిధ్య భావన వేర్వేరు సందర్భాల్లో విస్తరించింది చేయవచ్చు. కానీ దాని అర్థం ప్రాతినిధ్యం - వర్తింపు లక్షణాలు మరియు మొత్తంగా మొత్తం డేటాబేస్ యొక్క సాధారణ లక్షణాలు ప్రతిబింబిస్తాయి సాధారణ జనాభా యొక్క ఎంచుకున్న యూనిట్లు యొక్క లక్షణాలు ఉంది.

అలాగే ప్రతినిధి సమాచారాన్ని పారామితులు మరియు జరుగుతున్న పరిశోధన యొక్క కోణం నుండి ముఖ్యమైనవి ధర్మాలు సెట్ ఒక నమూనా డేటా submit సామర్థ్యం నిర్వచిస్తారు.

ప్రతినిధి నమూనా

నమూనా సూత్రం చాలా స్పష్టంగా ఎంచుకోవడం మరియు ఒక డేటా సమితి యొక్క లక్షణాలు చూపేందుకు ముఖ్యం. ఇది ఖచ్చితమైన ఫలితాలు పొందటానికి అనుమతిస్తాయి పద్ధతులు, వివిధ మరియు ఒక పర్యావలోకనం ఉపయోగిస్తుంది సాధారణ జనాభా, దత్తాంశాల నాణ్యతను వివరించే ఎంచుకున్న పదార్థాలు ఉపయోగించి.

అందువలన, అవసరం అన్ని పదార్థం తెలుసుకోవడానికి, మరియు అది ఒక ప్రత్యేక ప్రాతినిధ్యం పరిగణలోకి సంతృప్తి పరుస్తుంది. ఇది ఏమిటి? ఈ సమాచారం యొక్క మొత్తం ద్రవ్యరాశి గురించి ఒక ఆలోచన కలిగి క్రమంలో వ్యక్తిగత డేటా యొక్క నమూనా ఉంది.

వారు సంభావ్యత మరియు కాని సంభావ్యత వంటి ప్రముఖుల పద్ధతిపై ఆధారపడి ఉంటాయి. ప్రాబబిలిటీ - వీటిలో ఒక నమూనా సాధారణ జనాభాలో మరింత ప్రతినిధులు అత్యంత ముఖ్యమైన మరియు ఆసక్తికరమైన డేటా, లెక్కించడం ద్వారా తయారు చేస్తారు. అయితే, దాని కంటెంట్లను ద్వారా న్యాయబద్దతను ఉద్దేశపూర్వక ఎంపిక లేదా యాదృచ్చిక మాదిరి ఉంది.

Nonprobabilistic - లాటరీ సాధారణ సూత్రం వద్ద ఒక యాదృచ్చిక నమూనా యొక్క ఒక రూపం ఉంది. ఈ సందర్భంలో, ఒక ఎంపిక చేస్తుంది వ్యక్తి యొక్క అభిప్రాయం. ఇది మాత్రమే బ్లైండ్ డ్రా ఉపయోగిస్తుంది.

సంభావ్యత నమూనా

ప్రాబబిలిటీ నమూనా కూడా అనేక రకాలుగా విభజించవచ్చు:

• అత్యంత సాధారణ మరియు స్పష్టమైన నిబంధనల్లో ఒకటి - అనుకూల నమూనాను. ఉదాహరణకు సామాజిక సర్వేలు చెయ్యటం ఈ పద్ధతిని తరచూ ఉపయోగిస్తారు. ఈ సందర్భంలో, ప్రతివాదులు ఏదైనా నిర్దిష్ట లక్షణాలు గుంపు నుండి ఎంపిక లేదు, మరియు సమాచారం పాల్గొన్నాయి ఎవరు మొదటి 50 మంది ఉత్పత్తి.
• ఉద్దేశపూర్వక మాదిరి వారు ఎంపిక కోసం అవసరాలు మరియు పరిస్థితులు ఉన్నాయి తేడా, కానీ ఇప్పటికీ మంచి గణాంకాలను లక్ష్యంగా అనుసరించి, యాదృచ్చికంగా ఆధారపడతారు.
• కోటాలు ఆధారంగా నమూనా - ఈ తరచుగా భారీ సమాచార సమితుల్లో పాత్రల విశ్లేషణ కోసం ఉపయోగించే మరొక వైవిధ్యం ఆన్ సంభావ్యతా నమూనా ఉంది. ఆమె కోసం, పరిస్థితులు మరియు నిబంధనలను వివిధ ఉపయోగిస్తారు. ఎంపిక వస్తువులు వాటిని మ్యాచ్. ఆ 100 మంది ఇంటర్వ్యూ ఉంటుంది, కానీ నిర్దేశించబడిన అవసరాలను తీర్చగలవా వ్యక్తుల సంఖ్యలో మాత్రమే అభిప్రాయ గణాంక నివేదికలు తయారీలో ఖాతాలోకి తీసుకోవాలి సామాజిక సర్వే ఉదాహరణకు సూచిస్తుంది.

సంభావ్యత నమూనా

నమూనాలో వస్తువులు వాటిలో చేరుకోవాలి ఇది ఖచ్చితంగా నమూనా డేటా representativeness వంటి పడతాయి వాస్తవాలు మరియు డేటా ఎన్నికైన రకాలుగా ఎంపికలు సంభావ్యత నమూనా అంచనా సంఖ్య కోసం. ఈ పద్ధతులు గణించడం అవసరం డేటా ఉంటుంది:

• సాధారణ యాదృచ్ఛిక నమూనా. ఇది ఎంచుకున్న విభాగంలో మధ్య పూర్తిగా యాదృచ్చికంగా ఎంచుకున్న ప్రతినిధి నమూనా సాధ్యపరిచే సమాచార లాటరీ అవసరమైన మొత్తాన్ని నిజానికి ఉంది.

• క్రమమైన మరియు యాదృచ్ఛిక నమూనా సాధ్యం ఒక యాదృచ్ఛిక భాగం ఆధారంగా అవసరమైన డేటా లెక్కింపు వ్యవస్థ సృష్టించడానికి చేస్తుంది. అందువలన, ఉంటే సాధారణ జనాభా నుంచే ఎంపిక డేటా ORDINAL సంఖ్య సూచిస్తుంది మొదటి యాదృచ్ఛిక సంఖ్య, 5, అప్పుడు తదుపరి డేటా ఎంచుకోవాల్సిన పరిస్థితి ఉదాహరణకు, ఉంటుంది, 15, 25, 35 మరియు అందువలన న. ఈ ఉదాహరణ స్పష్టంగా కూడా ఒక యాదృచ్ఛిక ఎంపిక అవసరం ముడి సమాచారాన్ని క్రమ లెక్కల ఆధారంగా ఉండవచ్చు వివరిస్తుంది.

నమూనా వినియోగదారులు

అర్ధవంతమైన నమూనా - ప్రతి వ్యక్తి విభాగంలో పరిశీలించేందుకు ఇందులో ఒక పద్ధతి, మరియు లక్షణాలు మరియు షేర్డ్ డేటాబేస్ యొక్క లక్షణాలు ప్రతిబింబిస్తుంది తన అంచనా సంకలనం సెట్ ఆధారంగా. అందువలన ఒక ప్రతినిధి నమూనా అవసరాలు సంబంధిత డేటా యొక్క ఎక్కువ మొత్తంలో డయల్ చేసిన. ఇది సులభంగా మొత్తం జనాభా ప్రాతినిధ్యం ఎంపిక దత్తాంశాల నాణ్యతను కోల్పోకుండా, మొత్తం సంఖ్య చేర్చబడుతుంది కాదని ఎంపికలను ఎంచుకోండి సాధ్యమే. ఈ పద్ధతిలో అధ్యయన ఫలితాలు representativeness.

నమూనా పరిమాణం

ప్రసంగించారు తప్పక గత ప్రశ్న - ఇది జనాభాలో representativeness కోసం నమూనా పరిమాణం. నమూనా పరిమాణం ఎల్లప్పుడూ జనాభాలో వనరుల సంఖ్య ఆధారపడి ఉండదు. అయితే, ఆ నమూనా యొక్క representativeness ఎన్ని విభాగాలు చివరికి ఫలితం విభజించబడింది చేయాలి ఆధారపడి ఉంటుంది. ఎక్కువ విభాగాలు, మరింత డేటా ఉత్పాదక నమూనా లోకి గెట్స్. ఫలితాలు ఒక సాధారణ పదం అవసరం మరియు ప్రత్యేకతలు అవసరం లేదు ఉంటే, అప్పుడు, వరుసగా, నమూనా చిన్న, వివరాలు వెళ్లడానికి లేకుండా, సమాచారం దాని వ్యాఖ్యానం చేసారు అని అర్థం, మరింత పైపై ప్రదర్శించబడుతుంది ఎందుకంటే అవుతుంది.

representativeness లోపాలు భావన

తప్పులు - జనాభా మరియు నమూనా డేటా లక్షణాలను మధ్య నిర్దిష్ట తేడాలు. ఏ మాదిరి సమయంలో పూర్తి అధ్యయనం జనాభా, ఖచ్చితమైన డేటా పొందుటకు మరియు మరింత వివరంగా అధ్యయనం సెట్ మొత్తం అధ్యయనంలో సాధ్యపడుతుంది, సమాచారం మరియు ఎంపికల భాగాన్ని మాత్రమే ప్రాతినిధ్యం నమూనా ఖచ్చితంగా అసాధ్యం. అందువలన, అనివార్యంగా కొన్ని లోపాలు మరియు తప్పులు.

లోపాల రకాల

ప్రతినిధి నమూనా తయారీలో సంభవించే కొన్ని లోపాలు వర్గీకరించండి:

• సిస్టమాటిక్.
• యాదృచ్ఛిక.
• ఉద్దేశ్యపూర్వకంగా.
• యాదృచ్ఛిక.
• ప్రామాణిక.
• పరిమితి.

యాదృచ్ఛిక లోపాలు రూపాన్ని ఆధారంగా అధ్యయనం మొత్తం జనాభాలో విరమణలో స్వభావం ఉంటుంది. సాధారణంగా, representativeness యాదృచ్ఛిక లోపం చిన్న పరిమాణం మరియు పాత్ర ఉంది.

సిస్టమాటిక్ లోపాలు సాధారణ జనాభాలో ఎంపిక నియమాలు ఉల్లంఘించి డేటా మధ్య జరుగుతాయి.

సగటు లోపం - సగటు నమూనా విలువలు మరియు ప్రాథమిక సెట్ మధ్య తేడా. ఇది నమూనాలో యూనిట్ల సంఖ్య ఆధారపడి ఉండదు. ఇది విలోమానుపాతంలో ఉంటుంది నమూనా యొక్క వాల్యూమ్. అప్పుడు ఎక్కువ వాల్యూమ్, తక్కువ సగటు విలువ లోపం.

లోపం పరిమితి - సగటు విలువ నమూనా చేస్తుంది మరియు మొత్తం జనాభా మధ్య అతిపెద్ద సాధ్యం తేడా ఉంది. ఈ లోపం వారి సంభవించిన ఇచ్చిన పరిస్థితుల్లో ఎక్కువ సంభావ్యత లోపాలు వర్గీకరిస్తున్నారు.

representativeness కావాలని చేస్తాయి మరియు యాదృచ్ఛిక లోపాలు

డేటా ఆఫ్సెట్ లోపాలు కావాలని చేస్తాయి మరియు యాదృచ్ఛిక ఉన్నాయి.

అప్పుడు కావాలని లోపం వెలుగులోకి కారణాలు పోకడలు నిర్ణయించే పద్ధతి ద్వారా డేటా ఎంపికకు ఒక విధానం. యాదృచ్ఛిక లోపాలు నమూనా పరిశీలన, ప్రతినిధి నమూనా ఏర్పాటు తయారీ దశలో జరుగుతాయి. ఇటువంటి లోపాలు నివారించడానికి, మీరు ఒక మంచి ఆధారం నమూనా కోసం, జాబితా భాగం ఎంపిక యూనిట్లు సృష్టించాలి. నమూనా యొక్క లక్ష్యాలను అధ్యయనం యొక్క అన్ని అంశాలను కవర్, ఖచ్చితమైన ఉండాలి తో ఇది పూర్తిగా స్థిరంగా ఉండాలి.

చెల్లుబాటు, విశ్వసనీయత, representativeness. లెక్కింపు లోపాలు

నమూనా లోపం (Mm) అంకగణితం యొక్క గణన విలువ (ఎం) అర్థం.

ప్రామాణిక విచలనం: నమూనా పరిమాణం (> 30).

తప్పు యొక్క అంచు (MP) మరియు సాపేక్ష విలువ (పి) నమూనా పరిమాణం (n> 30).

సందర్భంలో అది ఇందులో నమూనా యొక్క మొత్తం చిన్న మరియు కంటే తక్కువ 30 యూనిట్లు, అప్పుడు కేసుల సంఖ్య ఒకటి యూనిట్ కంటే తక్కువ ఉంటుంది, కంకర అధ్యయనం అవసరం ఉన్నప్పుడు.

లోపం విలువ నమూనా పరిమాణం అనుపాతంలో. ప్రతినిధి సమాచారం మరియు ఒక ఖచ్చితమైన సూచన అప్ గీయడం అవకాశం డిగ్రీ లెక్కించడం ఒక నిర్దిష్ట విలువ పరిమితి లోపాలు ప్రతిబింబిస్తుంది.

ప్రతినిధి వ్యవస్థలు

మాత్రమే ఒక ప్రతినిధి నమూనా ఉపయోగించి సమాచారాన్ని ప్రదర్శించడం, కానీ కూడా సమాచారాన్ని అందుకున్న వ్యక్తి ప్రాతినిధ్యపు వ్యవస్థలు ఉపయోగిస్తుంది మూల్యాంకనం ప్రక్రియలో. తద్వారా మెదడు కొన్ని ప్రక్రియలు సమాచారం మొత్తం సమర్ధవంతంగా మరియు త్వరగా సరఫరా డేటా అంచనా మరియు విషయాన్ని అర్ధం చేసుకోవటానికి సమాచారాన్ని మొత్తం ప్రవాహం యొక్క ప్రతినిధి నమూనా సృష్టించడానికి. ప్రశ్నకు సమాధానం: "representativeness - ఈ" - చాలా సరళంగా మానవ స్పృహ స్థాయి. ఇది చేయటానికి, మెదడు అన్ని అధీన ఉపయోగిస్తుంది భావాలను, సాధారణ స్ట్రీమ్ నుండి వేరు చేయాలి ఏ రకమైన సమాచారాన్ని బట్టి. అందువలన, వ్యత్యాసం నడుమ చేసిన:

• అవయవాలు కంటి దృశ్య గ్రాహ్యత ఉపయోగిస్తారు పేరు విజువల్ ప్రాతినిధ్యపు వ్యవస్థ. ప్రజలు తరచుగా ఇదే వ్యవస్థ ఉపయోగించడానికి, విజువల్స్ అని. ఈ వ్యవస్థ, ఒక వ్యక్తి చిత్రాల రూపంలో సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తుంది.
• శ్రవణ ప్రాతినిధ్యపు వ్యవస్థ. ఉపయోగించే ప్రధాన భాగం - ఈ ఒక పుకారు ఉంది. సౌండ్ ఫైళ్లు లేదా ఉపన్యాసం రూపంలో సరఫరా సమాచారం, ఇది వ్యవస్థ ద్వారా ప్రాసెస్. ప్రజలు వినికిడి, అని audialami సమాచారాన్ని మరింత స్వీకార ఉంటాయి.
• కినెస్థెటిక్ ప్రాతినిధ్య వ్యవస్థ ఘ్రాణ మరియు స్పర్శ మార్గాలతో ఇది సెన్సింగ్ ద్వారా సమాచార ప్రాసెసింగ్ ప్రవాహం ఉంది.

• డిజిటల్ ప్రాతినిధ్య వ్యవస్థ వెలుపల నుండి సమాచారాన్ని తీసుకోవటానికి ఒక సాధనంగా ఇతర తో కలిసి ఉపయోగిస్తారు. ఈ అంతఃకరణ గ్రహణశక్తిని మరియు డేటా యొక్క తార్కిక వివరణ.

కాబట్టి representativeness - ఇది ఏమిటి? శుద్ధి సమాచారం లో సెట్ లేదా సమగ్ర విధానం నుండి సింపుల్ ఎంపిక? మేము representativeness ఎక్కువగా బలవంతపు మరియు అర్ధవంతమైన దాని నుండి వేరుచేసి సహాయం, డేటా స్ట్రీమ్స్ మన నిర్ణయిస్తుంది అని చెప్పగలను.