Örnek popülasyonun bir özelliği olarak temsil edilebilirlik. Örnek boyutu doğru şekilde nasıl hesaplanır?

İstatistiksel bir popülasyon, niteliksel olarak homojen birimlerden oluşan, ancak diğer bazı özelliklerde farklılık gösteren istatistiksel çalışmanın bir nesnesidir.

Genel popülasyon, incelenecek birimlerin bir koleksiyonudur; sayısı N ile gösterilir.

Örnek popülasyon - genel popülasyonun rastgele seçilen birimlerinin bir kısmı, sayısı n ile gösterilir. Örneklem gözlemi, incelenen popülasyonun birimlerinin rastgele bir sırayla seçilen belirli bir bölümünün incelendiği sürekli bir gözlem değildir.

Seçici gözlemin avantajları:

1) çok büyük popülasyonları incelerken, sürekli gözlem çok büyük miktarda emek ve para gerektirdiğinde;

2) kısa sürede bilgi edinmek gerekiyorsa;

3) sürekli gözlem mümkün değilse.

Örnek gözlemin temel ilkeleri

1) rastgeleliğin sağlanması - incelenen popülasyonun birimlerinin her birini seçerken, örneğe dahil olmak için eşit bir fırsat sağlanmasında yatmaktadır

1) - yeterli sayıda seçilmiş birimin sağlanması.

Numunenin temsililiği, incelenen veya genel özelliklerin oluşumunu etkileyen özelliklerle ilgili olarak incelenen tüm popülasyondan seçilen kısmın temsilidir.

Örnekleme yönteminin özü, incelenen olay hakkında güvenilir bilgi elde etmek için bir örneği gözlemleyerek, analiz ederek ve tüm popülasyona dağıtarak birincil verileri elde etmektir.

Genel popülasyonun özellikleri - ortalama, varyans, pay - genel olarak adlandırılır ve buna göre x, p olarak adlandırılır; burada p, belirli bir özelliğe sahip M birim sayısının genel popülasyonun tüm popülasyonuna oranıdır. , yani p = M/N.

Bir örnek popülasyondaki genelleştirici özellikler, örnek özellikler olarak adlandırılır ve buna göre x ile gösterilir; burada frekans, örnek popülasyon l'de belirli bir özelliğe sahip birimlerin sayısının oranıdır, yani. = m/n.

Fark x - x = x sırasıyla numune ortalamasının temsil hatası olarak adlandırılır, fark - p = frekans hatası ve fark - = - dağılım hatası olarak adlandırılır.

Temsil edilebilirlik hatası, örneklem özelliği ile popülasyonun beklenen özelliği arasındaki tutarsızlıktır.

Sistematik temsil hataları, gözlem verilerinin seçilmesi ve işlenmesi için benimsenen sistemin özellikleriyle veya yerleşik seçim kurallarının ihlaliyle bağlantılı olarak ortaya çıkan hatalardır.

Temsililiğin rastgele hataları, örneklemdeki birimler ile popülasyondaki birimler arasındaki rastgele farklılıklar sonucu ortaya çıkan hatalardır.

Standart örnekleme hatası:

Marjinal örnekleme hatası: (t-güven faktörü).

Rastgele standart ve marjinal hatanın büyüklüğü aşağıdakilere bağlıdır:

1) örnek popülasyonu oluşturmak için benimsenen yöntem hakkında;

2) örneklem büyüklüğüne göre;

3) genel popülasyonda incelenen özelliğin değişkenlik derecesi.

3) Rastgele seçim ve çeşitleri. Basit rastgele tekrarlanmayan seçim ve basit rastgele tekrarlanan seçim. Tipik, mekanik ve seri seçim.
Uygulamada çeşitli seçim yöntemleri kullanılmaktadır. Temel olarak bu yöntemler iki türe ayrılabilir:

1. Genel popülasyonun parçalara bölünmesini gerektirmeyen seçilim. Bunlar şunları içerir: a) basit, rastgele, tekrarlanmayan seçim; b) basit rastgele tekrarlanan seçim.

2. Popülasyonun parçalara bölündüğü seçim. Bunlar şunları içerir: a) tipik seçim; b) mekanik seçim; c) seri seçimi. Basit rastgele seçim, nesnelerin tüm popülasyondan birer birer seçildiği bir seçimdir. Basit seçim çeşitli şekillerde gerçekleştirilebilir. Örneğin, N hacimli bir popülasyondan n nesne çıkarmak için şunu yapın: iyice karıştırılmış kartlara 1'den N'ye kadar sayılar yazın ve rastgele bir kart çıkarın; çıkarılan kartla aynı numaraya sahip bir nesne incelenir; daha sonra kart desteye geri konur ve işlem tekrarlanır, yani kartlar karıştırılır, içlerinden biri rastgele çıkarılır, vb. Bu n kez yapılır; Sonuç olarak, n hacminde basit rastgele tekrarlanan bir örnekleme elde edilir. Eğer çıkarılan kartlar desteye geri gönderilmezse, o zaman örnekleme basit rastgele tekrarlanmayan bir örnekleme olur. Nüfusun büyük olması nedeniyle açıklanan sürecin çok emek yoğun olduğu ortaya çıkıyor. Bu durumda, sayıların rastgele düzenlendiği hazır "rastgele sayılar" tabloları kullanılır. Örneğin numaralandırılmış bir popülasyondan 50 nesne seçmek için, rastgele sayılar tablosunun herhangi bir sayfasını açın ve 50 sayıyı arka arkaya yazın; Örnek, sayıları yazılı rastgele sayılarla eşleşen nesneleri içerir. Tablodaki rastgele bir sayının N sayısını aştığı ortaya çıkarsa, böyle bir rastgele sayı atlanır. Tekrarlı olmayan örnekleme yapılırken daha önce karşılaşılan tablodaki rastgele sayıların da atlanması gerekir. Nesnelerin popülasyonun tamamından değil, "tipik" parçalarının her birinden seçildiği tipik seçime seçim denir. Örneğin, parçalar birden fazla makinede üretiliyorsa, seçim tüm makinelerin ürettiği parça setinin tamamından değil, her makinenin ürünlerinden ayrı ayrı yapılır. Tipik seçilim, incelenen özelliğin genel popülasyonun farklı tipik kısımlarında belirgin biçimde farklılık gösterdiği durumlarda kullanılır. Örneğin, ürünler, aralarında az çok aşınmış olanların bulunduğu birkaç makinede üretiliyorsa, tipik seçim uygundur. Mekanik seçim, popülasyonun "mekanik olarak" örneğe dahil edilecek nesneler sayısı kadar gruba bölündüğü ve her gruptan bir nesnenin seçildiği seçim olarak adlandırılır. Örneğin bir makinenin ürettiği parçaların %20'sini seçmeniz gerekiyorsa her beş parçadan biri seçilir; Parçaların %5'ini seçmeniz gerekiyorsa, her yirminci parçadan biri seçilir, vb. d. Bazen mekanik seçimin numunenin temsil edilebilirliğini sağlayamayacağına dikkat edilmelidir. Örneğin, döndürülen her yirminci silindir seçilirse ve kesici seçimden hemen sonra değiştirilirse, küt kesicilerle döndürülen tüm silindirler seçilecektir. Bu durumda, seçim ritminin, örneğin yirmi dönüşten her onuncu silindiri seçmenin gerekli olduğu kesiciyi değiştirme ritmi ile çakışmasını ortadan kaldırmak gerekir. Seri seçim, nesnelerin tek tek değil, sürekli incelemeye tabi tutularak genel popülasyondan seçildiği bir seçimdir. Örneğin, ürünler büyük bir grup otomatik makine tarafından üretiliyorsa, yalnızca birkaç makinenin ürünleri kapsamlı bir incelemeye tabi tutulur. İncelenen özellik farklı serilerde biraz değişiklik gösterdiğinde seri seçilim kullanılır. Uygulamada yukarıdaki yöntemlerin birleştirildiği birleşik seçilimin sıklıkla kullanıldığını vurguluyoruz. Örneğin, bazen popülasyon aynı büyüklükteki serilere bölünür, ardından basit rastgele örneklemeyle birkaç seri seçilir ve son olarak basit rastgele örneklemeyle her seriden bireysel nesneler çıkarılır.

4) Varyasyon serisi. Ampirik dağılım fonksiyonu. Histogram ve çokgen.
Bir deneyde F(x) dağılım fonksiyonuna sahip bir X rastgele değişkeninin gözlemlenmesine izin verin. Ve tek seferlik bir deneyin olası anlamlarından birini bulmamıza izin vermesine izin verin. Aynı koşullar altında deneyin istenilen sayıda tekrarlanabileceğini ve deneylerin (denemelerin) bağımsız olduğunu varsayalım.

Söz konusu n deneyin sonuçları, n boyutunda bir örnek olarak adlandırılan gerçek sayılardan oluşan bir x1, x2, …, xn  dizisidir. Bu örneklemenin pratik yorumudur. Her xi (i=1, 2, …, n) bir değişken (örnek öğe, gözlemlenen değer, öznitelik değeri) olarak adlandırılır.

N sayıda deney sonucunda elde edilen gözlenen x1, x2 xn değerleri, bizi ilgilendiren X değerinin alabileceği tüm değerler kümesinden bir örneği temsil eder. genel popülasyondan belirli bir örneğe karşılık gelen değerlerin. Söz konusu numunenin temsil etme (temsil etme) özelliğine sahip olması, yani verilerinin bir bütün olarak tüm nüfus hakkında doğru bir fikir elde etmek için kullanılabilecek şekilde olması gerekir. Söz konusu numunenin temsili olup olmayacağı seçim yöntemine bağlıdır.

Matematik literatüründe "örnek" kelimesi çok daha sık farklı bir anlamda kullanılır. Belirli bir x1, x2, …, xn örneğini, X ile aynı yasaya göre aynı şekilde dağıtılan bir rastgele değişkenler sisteminin (X1, X2,…, Xn) değerlerinin gerçekleşmesi olarak düşünebiliriz.

Bir rastgele değişken X'in dağılımından elde edilen n hacminin bir örneği, bağımsız ve aynı şekilde dağıtılan - X ile aynı yasaya göre - rastgele değişkenlerden oluşan bir x1, x2, ..., xn dizisidir.

Pratik durumlarda sıklıkla şu problem ortaya çıkar: Bir örnek vardır ve F(x) dağılım fonksiyonunun formu hakkında hiçbir bilgi yoktur. Bu bilinmeyen F(x) fonksiyonu için bir tahmin (yaklaşım) yapılması gerekmektedir.

F(x) fonksiyonunun en çok tercih edilen tahmini, aşağıdaki gibi tanımlanan ampirik dağılım fonksiyonu Fn(x)'tir.

burada nx, x'ten küçük değişkenlerin sayısıdır (x, R'ye aittir), n, örneklem boyutudur.

Fn(x) fonksiyonu, büyük n için bilinmeyen dağılım fonksiyonu için iyi bir yaklaşım görevi görür.
Ampirik dağılım fonksiyonu

Niceliksel bir X karakteristiğinin frekanslarının istatistiksel dağılımı bilinsin. Gösterimi tanıtalım:

– niteliğin değerinin gözlemlendiği gözlemlerin sayısı daha azdır;

– toplam gözlem sayısı (örneklem büyüklüğü).

Olayın göreceli sıklığının eşit olduğu açıktır.

Eğer değişirse, o zaman bağıl frekans da değişecektir, yani bağıl frekans, 'nin bir fonksiyonudur.

Bu fonksiyon ampirik (deneysel) olarak bulunduğundan ampirik olarak adlandırılır.

Ampirik dağılım fonksiyonu (örnekleme dağılım fonksiyonu), her değer için bir olayın göreceli sıklığını belirleyen bir fonksiyondur.

Yani, tanım gereği, seçenek sayısı ne kadar küçükse örneklem büyüklüğü de o kadardır.

Bir fonksiyonun tanımından aşağıdaki özellikler çıkar:

1) ampirik fonksiyonun değerleri segmente aittir

2) – azalmayan fonksiyon;

3) if – en küçük seçenek, o zaman, ne zaman;

en iyi seçenek ise, o zaman at.

Dolayısıyla, numunenin ampirik dağılım fonksiyonu, popülasyonun teorik dağılım fonksiyonunu tahmin etmeye hizmet eder.
Açıklık sağlamak için çeşitli istatistiksel dağılım grafikleri oluşturulmuştur.

Ayrı bir varyasyon serisinin verilerine dayanarak, bir frekans çokgeni veya göreceli frekanslar oluşturulur.

Frekans çokgeni, bölümleri (x1; n1), (x2; n2), ..., (xk; nk) noktalarını birbirine bağlayan kesikli bir çizgidir. Bir frekans poligonu oluşturmak için, xi değişkenleri apsis ekseninde işaretlenir ve bunlara karşılık gelen ni frekansları ordinat ekseninde çizilir. (xi; ni) noktaları düz çizgilerle birbirine bağlanır ve bir frekans poligonu elde edilir (Şekil 1).

Göreli frekans çokgeni, bölümleri (x1; W1), (x2; W2), ..., (xk; Wk) noktalarını birbirine bağlayan kesikli bir çizgidir. Göreceli frekanslardan oluşan bir çokgen oluşturmak için, xi değişkenleri apsis ekseninde çizilir ve bunlara karşılık gelen bağıl frekanslar Wi ordinat ekseninde çizilir. (xi; Wi) noktaları düz çizgi parçalarıyla birbirine bağlanır ve bağıl frekanslardan oluşan bir çokgen elde edilir.

Sürekli bir karakteristik durumunda, bir histogram oluşturulması tavsiye edilir.

Sosyolojide örnekleme yöntemi.

Sosyolojik araştırmaların çoğu sürekli değil, seçicidir: incelenen nesnenin yapısının sosyo-demografik özelliklerini yansıtan katı kurallara göre belirli sayıda insan seçilir. Bu tür araştırmalara örnekleme denir.

Sosyolojik bir örnek oluştururken, en önemli iki terim de dahil olmak üzere pek çok özel terim kullanılır: genel Ve örnek popülasyon.

Ortak çalışma için seçeneklerin seçildiği popülasyona denir genel ve üyelerinin genel popülasyondan seçilen kısmına denir örnekler,veya örnek popülasyon. Nüfusun büyüklüğü sembolü ile gösterilir N ve örneklem büyüklüğü N.

Genel nüfus Nüfusun tamamını veya sosyoloğun incelemeyi planladığı kısmını, incelenecek bir veya daha fazla özelliğe sahip bir grup insanı düşünün. Çoğu zaman nüfus (nüfus olarak da adlandırılır) o kadar büyüktür ki, her üyeyle görüşmek son derece zahmetli ve maliyetlidir. Bunlar, bir sosyoloğun teorik ilgisinin yönlendirildiği kişilerdir (bir bilim insanının genel nüfusun her temsilcisi hakkında yalnızca dolaylı olarak - örnek nüfus hakkındaki bilgilere dayanarak - bilgi edinebilmesi anlamında).

Örnekleme Doğrudan çalışmaya konu olan bir sosyolojik araştırma nesnesinin bir dizi unsurudur. İstatistik ve sosyolojide örnekleme kavramı iki anlamda ele alınır:

- örnek (bir eylemin sonucu olarak) - bir özelliğin dağılım yasasının bu özelliğin genel nüfustaki dağılım yasasına karşılık geldiği genel nüfusun temsili bir kısmı;

– örnekleme (bir yöntem veya eylem süreci olarak) – genel bir popülasyondan nesneleri bir örneğe seçme yöntemi.

Örnek, çalışmanın amacını (genel popülasyon) en iyi şekilde temsil etmelidir.

Örnek popülasyon– genel popülasyonun azaltılmış modeli. Başka bir deyişle bu, sosyoloğun görüştüğü bir grup insandır. Bir örnek veya örnekleme çerçevesi yalnızca sosyoloğun doğrudan görüşme yapmayı planladığı kişileri içerir. Araştırmasının konusunun yani konunun emeklilerin ekonomik faaliyetleri olduğunu düşünelim. Tüm emekliler (55 (kadın) ve 60 (erkek) yaşının üzerindeki yaşlılar) genel nüfusu oluşturacaktır. Sosyolog, özel formüller kullanarak 2,5 bin emekliyle anket yapmanın kendisi için yeterli olduğunu hesapladı. Bu onun örnek popülasyonu olacak.

Derlenmesinin temel kuralı: Popülasyondaki her elemanın örneğe dahil edilme şansı eşit olmalıdır..Peki bunu nasıl başarabiliriz? Her şeyden önce, genel nüfusun mümkün olduğu kadar çok özelliğini veya parametresini (örneğin, ankete katılanların yaş, gelir, uyruk ve ikamet yerlerinin dağılımı) bulmanız gerekir. Cevap verenlerin yaşlarındaki dağılıma denir varyasyon,belirli yaş değerleri – değerler ve tüm değer formlarının bütünlüğü değişken.

Dolayısıyla “yaş” değişkeni 0 ila 70 (ortalama yaşam beklentisi) veya daha fazla yıl arasında değerlere sahiptir. Değerler aralıklara göre gruplandırılmıştır: 0–5, 6–10, 11–15 yıl, vb. Farklı şekilde gruplandırılabilirler, hepsi çalışmanın hedeflerine bağlıdır. Emekliler için “yaş” değişkenine ilişkin değer aralıkları 55 ve 60 yaşlarından başlamaktadır.

Bütün bir nüfus, bütün bir ulus ya da çok büyük bir sosyal grup nadiren genel bir nüfus oluşturur. Çoğu ampirik çalışmada sosyolog belirli bir sorunla ilgilenir; örneğin büyük şehirlerdeki genç aileler arasında artan boşanma sayısı veya bir başkentin orta sınıfının temsilcileri arasında yatırım faaliyetlerine ilgi. Boşanma ve yatırım faaliyetleri belirli bir araştırmacının belirli bir dönemde ilgisini çeken konulardır. Buna göre bu sürece dahil olan veya bu etkinliğe katılan tüm kişiler çağrılacaktır. çıkar grubu.Binlerce veya onbinlerce insan olabilir. Sosyologun bir örnek oluşturduğu ve onunla röportaj yaptığı kaynak popülasyonu veya popülasyonu oluştururlar.

Örnekleme yönteminin özü, bir parçanın (örneklem) özelliklerine göre bütünün (genel popülasyon) sayısal özelliklerine ve bireysel öğe gruplarına göre - bazen sonsuz sayıda elementin bir koleksiyonu olarak düşünülen bütünlükleri hakkında - yargılamaktır. büyük hacim. Örnekleme yönteminin temeli, birey ile genel, parça ile bütün arasında popülasyonlarda var olan iç bağlantıdır.

Temsili örnek Sosyolojide, ana özellikleri genel nüfusun aynı özellikleriyle tamamen örtüşen (aynı oranda veya aynı sıklıkta temsil edilen) örnek bir nüfus dikkate alınır. Yalnızca bu tür bir örnek için bazı birimlerin (nesnelerin) bir araştırmasının sonuçları tüm popülasyona genişletilebilir. Temsili bir örneklem oluşturmak için gerekli bir koşul, genel nüfus hakkında bilgilerin bulunmasıdır, yani genel nüfusun birimlerinin (konularının) tam bir listesi veya konuya yönelik tutumu önemli ölçüde etkileyen özelliklere göre yapı hakkında bilgi. araştırma.

Altında temsiliyet Sosyolojide, bir örneklemin, araştırma sırasında genel nüfusu temsil eden bir model olarak hareket etmesine olanak tanıyan özelliklerini anlıyoruz. Başka bir deyişle temsili bir örneklem, genel popülasyonun yansıtması gereken doğru bir modelidir (çalışma için önemli olan parametrelere göre). Bir numunenin temsili olduğu ölçüde, o numunenin çalışmasına dayanan sonuçlar tüm popülasyona uygulanabilir.

Temsilci Bir çalışma, kontrol özelliklerine ilişkin örnek popülasyondaki sapmanın %5'i aşmadığı bir çalışma olarak kabul edilir. Küçük bir nüfusa yönelik pilot araştırma yapılırken (örneğin, 100-250 kişiye kadar olan bir fakülte içinde), sürekli bir anket temsili nitelikte olacaktır. Üniversite ölçeğinde toplam öğrenci sayısının %25’ine anket yapılması yeterli olacaktır.

Sosyolog kiminle röportaj yapmak istediğine karar verdikten sonra, örnekleme çerçevesi Daha sonra örnekleme türü sorusuna karar verilir.

Örnekleme türleriİstatistiksel örneklemenin ana türleri şunlardır: rastgele (olasılık) ve rastgele olmayan (olasılık dışı). Örnekleme türü, insanların örnek popülasyona nasıl dahil edildiğini anlatır. numune boyutu kaç tanesinin oraya ulaştığını bildiriyor.

En yaygın örneklerin özelliklerine geçelim.

Numune alma gereksinimleri

Öncelikle çalışmanın amaç ve hedeflerine göre belirlenen bir dizi zorunlu gereklilik numuneye uygulanır. Bir deneyin planlanması, hem örneklem büyüklüğünün hem de bir takım özelliklerinin dikkate alınmasını içermelidir. Bu nedenle, psikolojik araştırmalarda gereklilik önemlidir. tekdüzelikörnekler. Bu, örneğin ergenleri inceleyen bir psikoloğun yetişkinleri aynı örneklem içine alamayacağı anlamına gelir. Aksine, yaş kesitleri yöntemi kullanılarak yapılan bir araştırma, temelde farklı yaşlardaki deneklerin varlığını varsayar. Ancak bu durumda bile numunenin homojenliğinin korunması gerekir, ancak öncelikle yaş ve cinsiyet gibi diğer kriterlere göre. Homojen bir örneklem oluşturmanın temeli, çalışmanın amacına bağlı olarak zeka düzeyi, uyruk, belirli hastalıkların bulunmaması vb. gibi farklı özellikler olabilir.

Genel istatistikte bir kavram var tekrarlandı Ve tekrarlanmayan numuneler veya başka bir deyişle iadesi olan ve olmayan numuneler. Örnek olarak kural olarak kaptan alınan topun seçimi verilmiştir. Geri örnekleme durumunda, seçilen her top kaba geri gönderilir ve bu nedenle tekrar seçilebilir. Tekrarlanmayan seçim durumunda, seçilen top bir kenara bırakılır ve artık seçime katılamaz. Psikolojik araştırmalarda, bir psikologun sıklıkla aynı konuları aynı tekniği kullanarak birkaç kez test etmesi gerektiğinden, örnek bir çalışma düzenlemeye yönelik bu tür yöntemlerin analogları bulunabilir. Ancak, kesin olarak konuşursak, bu durumda test prosedürü tekrarlanır. Kompozisyonu tam olarak aynı olan deneklerin örneklemi, tekrarlanan çalışmalar durumunda, tüm insanlarda var olan işlevsel ve yaşa bağlı değişkenlik nedeniyle her zaman bazı farklılıklara sahip olacaktır. Prosedürün doğası gereği böyle bir örnek tekrarlanır, ancak buradaki terimin anlamı topların durumundan açıkça farklıdır.

Herhangi bir numuneye ilişkin tüm gerekliliklerin, psikoloğun bu numunenin alındığı genel popülasyonun özellikleri hakkında en eksiksiz, çarpıtılmamış bilgiyi elde etmesi gerektiği gerçeğine dayandığını vurgulamak önemlidir. Başka bir deyişle örneklem, incelenen evrenin özelliklerini mümkün olduğunca tam olarak yansıtmalıdır.

Deneyde elde edilen sonuçların daha sonra tüm popülasyona aktarılması beklendiğinden, deneysel numunenin bileşimi genel popülasyonu temsil etmelidir (modellemelidir). Bu nedenle numunenin özel bir kaliteye sahip olması gerekir - temsiliyet, ondan elde edilen sonuçların tüm popülasyona genişletilmesine izin verir.

Numunenin temsil edilebilirliği çok önemlidir, ancak nesnel nedenlerden dolayı bunun sürdürülmesi son derece zordur. Bu nedenle, 20. yüzyılın 60'lı yıllarında Amerika Birleşik Devletleri'nde insan davranışına ilişkin tüm psikolojik çalışmaların %70 ila %90'ının, çoğu öğrenci psikolog olan üniversite öğrencileriyle yürütüldüğü bilinen bir gerçektir. Hayvanlar üzerinde yapılan laboratuvar araştırmalarında en yaygın çalışma konusu sıçanlardır. Bu nedenle psikolojinin daha önce “ikinci sınıf öğrencilerinin ve beyaz farelerin bilimi” olarak adlandırılması tesadüf değildir. Üniversite psikolojisi öğrencileri toplam ABD nüfusunun yalnızca %3'ünü oluşturuyor. Ülke nüfusunun tamamını temsil etme iddiasında olan bir model olarak öğrenci örnekleminin temsili olmadığı açıktır.

Temsilciörnekleme veya onların da söylediği gibi, temsilciÖrneklem, genel popülasyonun tüm temel özelliklerinin, belirli bir genel popülasyonda belirli bir özelliğin ortaya çıkmasıyla yaklaşık olarak aynı oranda ve aynı sıklıkta sunulduğu bir örnektir. Başka bir deyişle temsili bir örnek, yansıtması amaçlanan popülasyonun daha küçük ama doğru bir modelidir. Örneklem temsili olduğu ölçüde, söz konusu örneklemin çalışmasına dayanan sonuçların tüm popülasyona uygulanacağı makul bir şekilde varsayılabilir. Sonuçların bu dağılımına denir genelleştirilebilirlik.

İdeal olarak, temsili bir örnek, temel özelliklerin, kişilik özelliklerinin vb. her birinin bir psikolog tarafından inceleneceği şekilde olmalıdır. genel popülasyondaki aynı özelliklerle orantılı olarak temsil edilecektir. Bu gerekliliklere göre örnekleme prosedürünün, araştırmacıyı genel popülasyonla karşılaştırıldığında gerçekten temsili olacağına ikna edebilecek bir iç mantığı olmalıdır.

Psikolog, özel faaliyetinde şu şekilde hareket eder: genel nüfus içinde bir alt grup (örnek) oluşturur, bu örneği ayrıntılı olarak inceler (bununla deneysel çalışma yapar) ve ardından istatistiksel analiz sonuçları izin veriyorsa bulguları genişletir tüm nüfusa. Bunlar bir psikoloğun bir örnekle çalışmasının ana aşamalarıdır.

Psikolog olmak isteyen biri sıklıkla tekrarlanan bir hatayı aklında tutmalıdır: Ne zaman herhangi bir yöntemle ve herhangi bir kaynaktan veri toplasa, sonuçlarını her zaman toplumun tamamına genelleme eğiliminde olur. Böyle bir hatadan kaçınmak için sadece sağduyuya sahip olmak değil, her şeyden önce matematiksel istatistiğin temel kavramlarına hakim olmak gerekir.

Örnek temsiliyetinin analizi ve değerlendirilmesi
Örnek analizi, homojenliği ve istatistiksel hatanın olmaması nedeniyle örnek popülasyonun rastgele seçilmesi kullanılarak gerçekleştirildi ve belirlenen karşılıklı bağımlılıkların tüm genele genişletilmesi olasılığı ve geçerliliği açısından örnek ve genel işçi popülasyonu karşılaştırılarak temsil edilebilirlik değerlendirildi. nüfus. Ancak, herhangi bir modelin uygulanmasının başarısı sadece güvenirliğine değil, aynı zamanda kullanılan yönteme ve modelin koşullarına da bağlı olduğundan, örneklemin temsil edilebilirliğine ilişkin hususların bu modelin uygulanabilirliği için yeterli olmadığı unutulmamalıdır. özel durum.
Örneklem popülasyonunu oluşturma yöntemleri ve rastgelelikten sapması, örneğin temsil edilebilirliğini azaltan sistematik hatayı belirler. Hesaplanan verilerin ve tanımlanan karşılıklı bağımlılıkların güvenilirliği büyük ölçüde örnek popülasyonun temsil edilebilirliği tarafından belirlenir ve bu da, incelenen birimlerin (genel nüfustan işçilerin kendileri) seçilmesi prosedürüne bağlıdır. Bu çalışmada örneklem evreni modern kuruluşların çalışanlarından oluşturulmuştur. Motivasyon bir olgu olarak bireysel düzeyde ele alındığından, örnek evren çeşitli kuruluşların çalışanlarından oluşan bir koleksiyondu. İşçileri genel nüfustan örneklemeye yönelik mekanizma ve prosedür çok aşamalı ve birleşikti.
Çok aşamalı örnekleme şu şekilde olmuştur: İlk aşama kuruluşların seçimiydi, bu aşamada tipik seçim ağırlıklıydı ve örnekleme hem iş türü hem de faaliyet alanı bakımından farklı olan kuruluşların seçimine dayanıyordu. Kullanılan teknoloji ve boyut. Örneklemenin ikinci aşaması, çalışanlarına anket uygulanan fonksiyonel departmanın veya çalışma grubunun seçilmesiydi. Bu aşamada, örnek popülasyonların küçük gruplar halinde birleştirildiği seçim yöntemi, seri seçime yakındı. Örneklemenin üçüncü aşaması ankete katılan işçilerin seçilmesidir. Bu aşamada yazarlar örneklemi rastgele hale getirmeye, yani işçilere ankete katılma konusunda eşit şans sağlamaya çalıştılar. Bu nedenle, örnekleme aşamasında yazarlar,

Tablo P10.1
Örneklemin temsili ve sonuçları genelleme yeteneği

seçim yöntemini mümkün olduğu kadar rastgele hale getirmek, bu da temsili, temsili bir numunenin oluşumuna katkıda bulunur.
Çok aşamalı örnekleme, olası sistematik hataların düzeltilmesine yardımcı olur ve örneklemenin rastgeleliği, büyük ölçüde, modern kuruluşların çalışanlarının doğrudan örneklemesiyle belirlenir.
Örneklem evreninin genel evrenle karşılaştırılması, araştırmada elde edilen bulguların genelleştirilmesinde dikkate alınması gereken bazı özellikleri ortaya çıkarmıştır.
İlk olarak, örnek nüfusun yaşa göre dağılımı pratikte genel nüfusla örtüşüyordu; bu, işçi örneğinin rastgele olduğunun kanıtıdır ve seçilen mekanizmanın ve işçi seçimi prosedürünün doğruluğunu doğrular.
İkinci olarak, çalışanların kategori veya pozisyona göre dağılımı, işçi/yönetici kategorilerinden yönetici/yönetici kategorisine kadar olan örneklemde taraflıdır. Bu kısmen, yöneticiler kategorisinin bir bütün olarak tüm süreçten sorumlu olan çalışanları (proje ve süreç yöneticileri) ve ayrıca kendilerine bağlı başka çalışanları olan çalışanları (grup liderleri, ustabaşı, ustabaşı) içermesiyle açıklanmaktadır. .
Üçüncüsü, eğitim düzeyi, bu araştırmanın Moskova'daki modern kuruluşlarda ve araştırmaya "açık" kuruluşlarda yürütülmesiyle ilgili sistematik hataları yansıtıyordu.
Örneklemin temsil edilebilirliğinin kontrol edilmesi, çalışanların kendilerine yönelik anketteki rastgeleliğe, örneklemin büyüklüğüne ve temsil edilebilirliğine, genel nüfusa uygunluğuna dayanır ve kuruluşların kendilerinin ve kuruluş içindeki departmanların seçiminde sistematik hataya izin verir.
Numunenin temsil edilebilirliğini ve homojenliğini değerlendirmenin bir diğer aracı, numunenin niteliksel içeriğindeki değişiklikleri ve genel popülasyondan farkını kontrol eden dallanmış bir araştırma olan rastgeleleştirmedir.
Rastgeleleştirme
Örneklemin tamamı iki alt gruba ayrıldı, alt grupların istatistiksel temsili, bunların rastgele dağıtılmasıyla elde edildi, grup A - tek, grup B - çift anket seri numaraları. Temsil edilebilirlik, elde edilen sonuçların tüm popülasyona genellenmesine olanak tanır.
Rastgeleleştirme sırasında elde edilen alt örneklerin bileşiminde, örneğin homojenliğini gösteren küçük farklılıklar olduğuna dikkat etmek önemlidir.

Tablo P10.2

ve seçim prosedürünün rastgele yaklaşımı, diğer yandan, iş motivasyonunun ilgili göstergelerinin anlamında küçük farklılıklar vardır. Göstergeler arasındaki tutarsızlığın önemsizliğine dayanarak, sapmaların %5'i dahilinde (bkz. Tablo A10.2), çalışanların seçilmesinde seçilen yöntemin doğru olduğu sonucuna varabiliriz. Örneklem kompozisyonunun resmi istatistiklerle yakından eşleşecek şekilde düzeltilmesi önemli bir fark yaratmayacaktır.
Tablo P10.3
Örnek homojenlik tahmininin değerlendirilmesi

Tablo A10.3'ün devamı

Bu çalışmada, deneyin tekrar sayısına bağlı olmayan ancak önerilen modelin uygulanabilirlik kapsamına ayarlamalar ve kısıtlamalar getirebilecek örnek popülasyonun oluşumundaki olası sistematik hataların araştırılması da önemlidir.

Ortalama spesifik hata %3,1'dir ve bu da %5'ten azdır. Örneklem popülasyonunun randomizasyon ve homojenlik analizi sonuçları, seçilen örnekleme yönteminin rastgeleye yakın olduğunu göstermektedir.