Кіріспе
Статистикалық іріктеу процесі
Статистикада зерттеулік іріктеу – зерттеу жүргізу үшін мақсатты популяциядан элементтердің үлгісін таңдау процесін сипаттайды. "Зерттеу" термині байқаудың түрлі түрлерін немесе әдістерін білдіруі мүмкін. Зерттеулік іріктеуде көбінесе адамдардың сипаттамаларын және/немесе көзқарастарын өлшеу үшін қолданылатын сауалнаманы қамтиды. Іріктемеге алынған адамдармен байланыс орнатудың әртүрлі тәсілдері сауалнамалық деректерді жинауда қарастырылады. Іріктеудің мақсаты – барлық мақсатты популяцияны зерттеуге кететін шығындарды және/немесе жұмыс көлемін азайту. Барлық мақсатты популяцияны қамтитын зерттеу санақ деп аталады. Үлгі – ақпарат алу үшін таңдалған популяцияның тобы немесе бөлігі. Зерттеулік үлгілерді екі негізгі түрге бөлуге болады: ықтималдық үлгілер және суперүлгілер. Ықтималдыққа негізделген үлгілер нақтыланған ықтималдықтармен (немесе бейімделген процедурамен анықталған ықтималдықтармен) үлгі алу жоспарын іске асырады. Ықтималдыққа негізделген үлгі алу мақсатты популяция туралы жобалауға негізделген қорытындылар жасауға мүмкіндік береді. Бұл қорытындылар зерттеу хаттамасында көрсетілген белгілі объективті ықтималдық үлестіріміне негізделген. Ықтималдыққа негізделген зерттеулерден алынған қорытындылар түрлі бейімділіктерге ұшырауы мүмкін. Ықтималдық емес үлгі алу негізінде жүргізілмеген зерттеулерде бейімділікті немесе үлгі алу қателігін өлшеу қиындықтар тудырады. Ықтималдықтан тыс үлгілерге негізделген зерттеулер көбінесе мақсатты популяцияны толыққанды көрсетпейді. Академиялық және мемлекеттік зерттеулерде ықтималдық үлгі алу стандартты процедура болып саналады. АҚШ-та Басқару және Бюджет Кеңсесінің "Статистикалық Зерттеулер Стандарттарының Тізімі" федералды қаржыландырылатын зерттеулердің мынадай талаптарға сай болуын талап етеді: үлгілерді жалпы қабылданған статистикалық әдістерді қолдана отырып таңдау (мысалы, үлгі алу қателігін бағалауға мүмкіндік беретін ықтималдық әдістері). Ықтималдықтан тыс үлгі алу әдістерін (мысалы, бөлінген немесе модельге негізделген үлгілерді) қолдану статистикалық тұрғыдан негізделген болуы керек және бағалау қателігін өлшеуге мүмкіндік беруі тиіс. Кездейсоқ іріктеу және жобалауға негізделген қорытындылар модельдік көмекпен іріктеу және модельдік іріктеу сияқты басқа статистикалық әдістермен толықтырылады. Мысалы, көптеген зерттеулерде жауап бермеудің үлкен үлесі байқалады. Бірліктер бастапқыда белгілі ықтималдықтармен таңдалса да, жауап бермеу механизмдері белгісіз болып қалады. Жауап бермеудің үлкен үлесі бар зерттеулер үшін статистиктер деректер жиынтығын талдауға арналған статистикалық модельдерді ұсынады. Зерттеулік іріктеуге қатысты мәселелер Salant and Dillman (1994) және басқа да бірнеше көздерде талқыланады.
In statistics, survey sampling describes the process of selecting a sample of elements from a target population to conduct a survey. The term "survey" may refer to many different types or techniques of observation. In survey sampling it most often involves a questionnaire used to measure the characteristics and/or attitudes of people. Different ways of contacting members of a sample once they have been selected is the subject of survey data collection. The purpose of sampling is to reduce the cost and/or the amount of work that it would take to survey the entire target population. A survey that measures the entire target population is called a census. A sample refers to a group or section of a population from which information is to be obtained. Survey samples can be broadly divided into two types: probability samples and super samples. Probability based samples implement a sampling plan with specified probabilities (perhaps adapted probabilities specified by an adaptive procedure). Probability based sampling allows design based inference about the target population. The inferences are based on a known objective probability distribution that was specified in the study protocol. Inferences from probability based surveys may still suffer from many types of bias. Surveys that are not based on probability sampling have greater difficulty measuring their bias or sampling error. Surveys based on non probability samples often fail to represent the people in the target population. In academic and government survey research, probability sampling is a standard procedure. In the United States, the Office of Management and Budget's "List of Standards for Statistical Surveys" states that federally funded surveys must be performed:
selecting samples using generally accepted statistical methods (e. g., probabilistic methods that can provide estimates of sampling error). Any use of nonprobability sampling methods (e. g., cut off or model based samples) must be justified statistically and be able to measure estimation error. Random sampling and design based inference are supplemented by other statistical methods, such as model assisted sampling and model based sampling. For example, many surveys have substantial amounts of nonresponse. Even though the units are initially chosen with known probabilities, the nonresponse mechanisms are unknown. For surveys with substantial nonresponse, statisticians have proposed statistical models with which the data sets are analyzed. Issues related to survey sampling are discussed in several sources, including Salant and Dillman (1994).
Ықтималдықты іріктеу
Ықтималдық үлгіде (сонымен қатар "ғылыми" немесе "кәдімгі" үлгі деп аталады) мақсатты популяцияның әрбір мүшесі үлгіге енудің белгілі және нөлдік емес ықтималдығына ие. Ықтималдық үлгіге негізделген сауалнама теориялық тұрғыда мақсатты популяцияның бұрмаланбаған статистикалық өлшемдерін бере алады, себебі үлгідегі орташа шаманың күтілетін мәні популяциялық орташа шамаға тең, E(ȳ)=μ, немесе өлшенетін үлгі алу қатесі болуы мүмкін, оны сенімділік интервалы немесе қате маржасы ретінде көрсетуге болады. Ықтималдыққа негізделген сауалнама үлгісі мақсатты популяцияның тізімін құру арқылы жасалады, ол үлгілік кадр деп аталады, үлгілік кадрдан бірліктерді таңдау үшін кездейсоқ процедура, ол іріктеу процедурасы деп аталады, және таңдалған бірліктермен байланыс орнату әдісі, оларға сауалнаманы аяқтауға мүмкіндік беру үшін, деректерді жинау әдісі немесе түрі деп аталады. Кейбір мақсатты популяциялар үшін бұл процесс оңай болуы мүмкін; мысалы, компания қызметкерлерін жалақы тізімдерін пайдалану арқылы іріктеу. Дегенмен, ірі, ұйымдаспаған популяцияларда қолайлы үлгілік кадрды құру көбінесе күрделі және қымбат міндет болып табылады. АҚШ-та үй шаруашылықтарының ықтималдық үлгісін алудың жалпы әдістері – Аймақтық ықтималдық үлгісі, Кездейсоқ сандық талдау телефондық үлгісі және соңғы кезде Мекенжайға негізделген үлгілеу. Ықтималдық үлгілеу ішінде, стратификацияланған үлгілеу және кластерлік үлгілеу сияқты, ықтималдық үлгілеудің негізгі принциптерін өзгертпей, үлгілеу процесінің дәлдігін немесе тиімділігін жақсартатын мамандандырылған техникалар бар. Стратификация – бұл үлгі алу алдында, әрбір үлгілік бірлік туралы қосымша ақпарат негізінде популяция мүшелерін біртекті кіші топтарға бөлу процесі. Страталар бір-бірінсіз болуы керек: популяцияның әрбір элементі тек бір ғана стратаға жатуы керек. Страталар сонымен қатар жиынтық түрде толық болуы керек: ешқандай популяциялық элементті алып тастауға болмайды. Содан кейін әрбір стратада қарапайым кездейсоқ үлгілеу немесе жүйелі үлгілеу сияқты әдістерді қолдануға болады. Стратификация көбінесе үлгі алу қатесін азайту арқылы үлгінің өкілдігін жақсартады.
Шындылықты іріктеудегі бейтараптық
Сауалнамаларда бұрмалаушылық қажет емес, бірақ көбінесе болдырмау мүмкін емес. Сынама алу процесінде туындауы мүмкін бұрмалаушылықтың негізгі түрлері:
Жауап бермеу бұрмалаушылығы: Сауалнамада таңдалып алынған адамдар немесе үй шаруашылықтары сауалнаманы толтырудан бас тартса немесе мүмкіндігі болмаса, осы жауап бермеуден туындайтын бұрмалаушылық пайда болуы мүмкін. Жауап бермеу бұрмалаушылығы респонденттер мен жауап бермегендер арасындағы айырмашылықтарға байланысты байқалатын мән популяциялық параметрден ауытқуында көрінеді. Жауап беру бұрмалаушылығы: Бұл жауап бермеу бұрмалаушылығына қарсы емес, керісінше, респонденттердің түрлі себептермен дәл емес немесе жалған жауап беруге бейімділігімен байланысты. Таңдау бұрмалаушылығы: Таңдау бұрмалаушылығы кейбір бірліктердің таңдалу ықтималдығы зерттеуші ескере алмаған жағдайда пайда болады. Мысалы, кейбір үй шаруашылықтарында бірнеше телефон нөмірі болғандықтан, олар телефон арқылы жүргізілетін сауалнамада тек бір телефон нөмірі бар үй шаруашылықтарына қарағанда таңдалуға бейім. Бұл таңдау бұрмалаушылығын әрбір үй шаруашылығына [1/(# телефон нөмірлері)] тең салмақ қолдану арқылы түзетуге болады. Өздігінен таңдау бұрмалаушылығы: Адамдар өз еркімен бір топқа кіргенде, осы топтың жауаптарын бұрмалауға әкелетін бұрмалаушылық түрі. Қатысу бұрмалаушылығы: Сауалнамаға немесе дауыс беруге қатысуды таңдаған адамдардың ерекшеліктеріне байланысты туындайтын бұрмалаушылық. Қамту бұрмалаушылығы: Қамту бұрмалаушылығы популяция мүшелері сынамалық тізімде болмаған кезде (нақты емес қамту) пайда болуы мүмкін. Қамту бұрмалаушылығы байқалатын мәннің қамтылған және қамтылмаған бірліктер арасындағы айырмашылықтарға байланысты популяциялық параметрден ауытқуында көрінеді. Телефон арқылы жүргізілетін сауалнамалар телефондары жоқ үй шаруашылықтарын қамтуға болмайтындықтан, белгілі бір қамту бұрмалаушылығына ұшырайды.
Non response bias: When individuals or households selected in the survey sample cannot or will not complete the survey there is the potential for bias to result from this non response. Nonresponse bias occurs when the observed value deviates from the population parameter due to differences between respondents and nonrespondents. Response bias: This is not the opposite of non response bias, but instead relates to a possible tendency of respondents to give inaccurate or untruthful answers for various reasons. Selection Bias: Selection bias occurs when some units have a differing probability of selection that is unaccounted for by the researcher. For example, some households have multiple phone numbers making them more likely to be selected in a telephone survey than households with only one phone number. This selection bias would be corrected by applying a survey weight equal to [1/(# of phone numbers)] to each household. Self selection bias: A type of bias in which individuals voluntarily select themselves into a group, thereby potentially biasing the response of that group. Participation bias: Bias that arises due to the characteristics of those who choose to participate in a survey or poll. Coverage bias: Coverage bias can occur when population members do not appear in the sample frame (undercoverage). Coverage bias occurs when the observed value deviates from the population parameter due to differences between covered and non covered units. Telephone surveys suffer from a well known source of coverage bias because they cannot include households without telephones.
Мүмкіндікті өлшеусіз іріктеу
Көптеген сауалнамалар ықтималдық үлгілерге негізделмейді, керісінше сауалнаманы толықтыру үшін қолайлы респонденттер жиынтығын табуға негізделген. Ықтималдық емес үлгі алудың кейбір жалпы мысалдары:
Judgement Samples: A researcher decides which population members to include in the sample based on his or her judgement. The researcher may provide some alternative justification for the representativeness of the sample. The underlying assumption is that the investigator will select units that are characteristic of the population. This method can be subjected to researcher's biases and perception. Snowball Samples: Often used when a target population is rare. Members of the target population recruit other members of the population for the survey. Quota Samples: The sample is designed to include a designated number of people with certain specified characteristics. For example, 100 coffee drinkers. This type of sampling is common in non probability market research surveys. Convenience Samples: The sample is composed of whatever persons can be most easily accessed to fill out the survey. In non probability samples the relationship between the target population and the survey sample is immeasurable and potential bias is unknowable. Sophisticated users of non probability survey samples tend to view the survey as an experimental condition, rather than a tool for population measurement, and examine the results for internally consistent relationships.
Пайымдау үлгілері: Зерттеуші өзінің пікіріне сүйене отырып, үлгіге қандай популяция мүшелерін қосуды шешеді. Зерттеуші үлгінің өкілдігін негіздеу үшін басқа да аргументтер келтіре алады. Негізгі болжам – зерттеушінің популяцияға тән бірліктерді таңдайды деген ой. Бұл әдіс зерттеушінің субъективтілігіне және қабылдауына ұшырауы мүмкін.
Judgement Samples: A researcher decides which population members to include in the sample based on his or her judgement. The researcher may provide some alternative justification for the representativeness of the sample. The underlying assumption is that the investigator will select units that are characteristic of the population. This method can be subjected to researcher's biases and perception. Snowball Samples: Often used when a target population is rare. Members of the target population recruit other members of the population for the survey. Quota Samples: The sample is designed to include a designated number of people with certain specified characteristics. For example, 100 coffee drinkers. This type of sampling is common in non probability market research surveys. Convenience Samples: The sample is composed of whatever persons can be most easily accessed to fill out the survey. In non probability samples the relationship between the target population and the survey sample is immeasurable and potential bias is unknowable. Sophisticated users of non probability survey samples tend to view the survey as an experimental condition, rather than a tool for population measurement, and examine the results for internally consistent relationships.
Қар шары үлгілері: Көбінесе мақсатты популяция сирек кездесетін жағдайларда қолданылады. Мақсатты популяцияның мүшелері сауалнамаға басқа популяция мүшелерін тартады.
Judgement Samples: A researcher decides which population members to include in the sample based on his or her judgement. The researcher may provide some alternative justification for the representativeness of the sample. The underlying assumption is that the investigator will select units that are characteristic of the population. This method can be subjected to researcher's biases and perception. Snowball Samples: Often used when a target population is rare. Members of the target population recruit other members of the population for the survey. Quota Samples: The sample is designed to include a designated number of people with certain specified characteristics. For example, 100 coffee drinkers. This type of sampling is common in non probability market research surveys. Convenience Samples: The sample is composed of whatever persons can be most easily accessed to fill out the survey. In non probability samples the relationship between the target population and the survey sample is immeasurable and potential bias is unknowable. Sophisticated users of non probability survey samples tend to view the survey as an experimental condition, rather than a tool for population measurement, and examine the results for internally consistent relationships.
Квоталық үлгілер: Үлгіде белгілі бір сипаттамалары бар адамдардың белгіленген саны болуы керек. Мысалы, 100 кофе ішетін адам. Бұл үлгі алу түрі ықтималдық емес нарық зерттеулерінде жиі қолданылады.
Judgement Samples: A researcher decides which population members to include in the sample based on his or her judgement. The researcher may provide some alternative justification for the representativeness of the sample. The underlying assumption is that the investigator will select units that are characteristic of the population. This method can be subjected to researcher's biases and perception. Snowball Samples: Often used when a target population is rare. Members of the target population recruit other members of the population for the survey. Quota Samples: The sample is designed to include a designated number of people with certain specified characteristics. For example, 100 coffee drinkers. This type of sampling is common in non probability market research surveys. Convenience Samples: The sample is composed of whatever persons can be most easily accessed to fill out the survey. In non probability samples the relationship between the target population and the survey sample is immeasurable and potential bias is unknowable. Sophisticated users of non probability survey samples tend to view the survey as an experimental condition, rather than a tool for population measurement, and examine the results for internally consistent relationships.
Қолайлылық үлгілері: Үлгі сауалнаманы толтыруға ең оңай қол жеткізілетін адамдардан құралады.
Judgement Samples: A researcher decides which population members to include in the sample based on his or her judgement. The researcher may provide some alternative justification for the representativeness of the sample. The underlying assumption is that the investigator will select units that are characteristic of the population. This method can be subjected to researcher's biases and perception. Snowball Samples: Often used when a target population is rare. Members of the target population recruit other members of the population for the survey. Quota Samples: The sample is designed to include a designated number of people with certain specified characteristics. For example, 100 coffee drinkers. This type of sampling is common in non probability market research surveys. Convenience Samples: The sample is composed of whatever persons can be most easily accessed to fill out the survey. In non probability samples the relationship between the target population and the survey sample is immeasurable and potential bias is unknowable. Sophisticated users of non probability survey samples tend to view the survey as an experimental condition, rather than a tool for population measurement, and examine the results for internally consistent relationships.
Ықтималдық емес үлгілерде мақсатты популяция мен сауалнама үлгісі арасындағы байланыс өлшенбейді және ықтимал бұрмалау белгісіз болады. Ықтималдық емес сауалнама үлгілерін пайдаланатын тәжірибелі мамандар сауалнаманы халықты өлшеу құралы ретінде емес, эксперименттік жағдай ретінде қарастырады және нәтижелерді ішкі үйлесімділік үшін тексереді.
Judgement Samples: A researcher decides which population members to include in the sample based on his or her judgement. The researcher may provide some alternative justification for the representativeness of the sample. The underlying assumption is that the investigator will select units that are characteristic of the population. This method can be subjected to researcher's biases and perception. Snowball Samples: Often used when a target population is rare. Members of the target population recruit other members of the population for the survey. Quota Samples: The sample is designed to include a designated number of people with certain specified characteristics. For example, 100 coffee drinkers. This type of sampling is common in non probability market research surveys. Convenience Samples: The sample is composed of whatever persons can be most easily accessed to fill out the survey. In non probability samples the relationship between the target population and the survey sample is immeasurable and potential bias is unknowable. Sophisticated users of non probability survey samples tend to view the survey as an experimental condition, rather than a tool for population measurement, and examine the results for internally consistent relationships.