Разлика между версии на „Основни модели случайни извадки“

От Администрация и управление
Направо към навигацията Направо към търсенето
 
Ред 14: Ред 14:
 
*[[Стандартно отклонение]]
 
*[[Стандартно отклонение]]
 
*[[Статистика]]
 
*[[Статистика]]
*[[Основни модели случайни извадки]]
 
 
*[[Основни модели неслучайни извадки]]
 
*[[Основни модели неслучайни извадки]]
 
*[[Видове грешки при извадкови модели]]
 
*[[Видове грешки при извадкови модели]]

Текуща версия към 16:58, 27 февруари 2014

Основни модели случайни извадки са прости и сложни.

Проста случайна

Гарантира се еднакъв шанс на всички единици от съвкупността да попаднат в извадката. Ограничението при този вид извадка е че: тя изисква точно и изчерпателно идентифициране и номериране на всички първични единици от съвкупността и често е твърде скъпа.

  1. Лотариен подбор - при него на всяка една първична единица се присвоява съответният номер, след което тези номера се поставят в урна и се разбъркват добре.Излъчването е „ без връщане”. Този модел е подходящ при относително малки съвкупности, при които технически не се срещат особени затруднения в организацията му.
  2. Таблица на случайните числа - излъчва се със случаен сляп подбор с връщане на цифрите от 0 до 9. За да се излъчи този вид извадка, е необходимо: всички единици на съвкупността да бъдат номерирани с поредни числа; да бъде подбрано случайно стартово число като сечение на колона с ред от таблицата; излъчват се числа, които са с толкова цифри, колкото е съвкупността, като се започне от стартовото число и се върви по неговия ред; подборът продължава по следващите редове, когато първоначалният е недостатъчен за излъчването на всички числа, като повтарящите се, както и тези които надхвърлят обема на съвкупността, не се зачитат.

Сложна случайна

  1. Систематична извадка - процедурата по прилагането на модела включва определянето на извадкова стъпка ( отношението N/n,е големината на където N е големината на съвкупността,а n- изискваната големина на извадката) и стартово число ( определя се по случаен принцип).Основните й предимства са опростеността и гъвкавостта.
  2. Стратифицирана извадка- изследваните съвкупности са силно разнородни и могат да бъдат разглеждани като съставени от няколко или повече съвкупности (страти). Чрез стратифицирането се повишава статистическата ефективност и осигурява адекватни данни за анализирането на различните подсъвкупности поотделно.
  3. Клъстерна извадка - предмет на подбор на първа стъпка са съставните единици на съвкупността, които представляват групировки от първични единици.

Вижте още

Източници

  • Симеон Желев, Маркетингови изследвания, УИ “Стопанство”, София, 2008, с. 259-297 ;
  • Boyd, H. and R. Westfall, Marketing Research, Homewood, Il Irwin, 1963, p. 343;
  • Kish, L., Survey Sampling, NY, John Wiley & Sons, 1967, p.53 ;
  • У. Кокрен, Методьи вьиборочного исследвания, Статистика, М. , 1976, с. 103-104 ;
  • Цонев, В., Основи на репрезентативното изучаване, ВИИ, София,1971, с. 5-6

Външни препратки