Der Begriff der Repräsentativität findet sich häufig in der statistischen Berichterstattung und bei der Erstellung von Reden und Berichten. Ohne sie ist es vielleicht schwierig, sich irgendeine Art von Präsentation von Informationen zur Überprüfung vorzustellen.
Repräsentativität - was ist das?
Repräsentativität spiegelt wider, wie die ausgewählten Objekte oder Teile dem Inh alt und der Bedeutung des Datensatzes entsprechen, aus dem sie ausgewählt wurden.
Andere Definitionen
Das Konzept der Repräsentativität kann in verschiedenen Kontexten zum Vorschein kommen. Aber in seiner Bedeutung ist Repräsentativität die Entsprechung der Merkmale und Eigenschaften ausgewählter Einheiten aus der allgemeinen Bevölkerung, die die Eigenschaften der gesamten allgemeinen Datenbank als Ganzes genau widerspiegeln.
Die Repräsentativität von Informationen wird auch definiert als die Fähigkeit von Stichprobendaten, die aus Sicht der Studie wichtigen Parameter und Eigenschaften der Population darzustellen.
Repräsentative Stichprobe
Das Prinzip des Samplings ist die Auswahldie wichtigsten und geben die Eigenschaften des gesamten Datensatzes genau wieder. Dazu werden verschiedene Methoden verwendet, die es ermöglichen, genaue Ergebnisse und eine allgemeine Vorstellung von der Bevölkerung zu erh alten, wobei nur Probenmaterialien verwendet werden, die die Qualitäten aller Daten beschreiben.
Daher ist es nicht notwendig, das gesamte Material zu studieren, sondern es reicht aus, die Repräsentativität der Stichprobe zu berücksichtigen. Was ist das? Dies ist eine Auswahl von Einzeldaten, um sich ein Bild von der Gesamtmasse an Informationen zu machen.
Je nach Methode werden sie in probabilistisch und unwahrscheinlich unterschieden. Die Wahrscheinlichkeit ist eine Stichprobe, die durch Berechnung der wichtigsten und interessantesten Daten erstellt wird, die weitere Vertreter der allgemeinen Bevölkerung sind. Ist es eine bewusste Auswahl oder eine zufällige Auswahl, die dennoch durch ihren Inh alt gerechtfertigt ist.
Unwahrscheinlich - dies ist eine der Varianten der Zufallsstichprobe, die nach dem Prinzip einer regelmäßigen Lotterie zusammengestellt wird. In diesem Fall wird die Meinung desjenigen, der eine solche Stichprobe zusammenstellt, nicht berücksichtigt. Es wird nur ein Blindlot verwendet.
Probability Sampling
Probability Samples können auch in mehrere Typen unterteilt werden:
- Eines der einfachsten und verständlichsten Prinzipien ist das nicht-repräsentative Sampling. Diese Methode wird zum Beispiel häufig in sozialen Umfragen verwendet. Gleichzeitig werden die Teilnehmer der Umfrage nicht aus bestimmten Gründen aus der Masse ausgewählt, und die Informationen werden von den ersten 50 Personen eingeholt, die daran teilgenommen haben.
- AbsichtlichStichproben unterscheiden sich dadurch, dass sie eine Reihe von Anforderungen und Bedingungen bei der Auswahl haben, aber dennoch auf zufällige Zufälle angewiesen sind und nicht das Ziel verfolgen, gute Statistiken zu erzielen.
- Quotenbasiertes Sampling ist eine weitere Variante des nicht-probabilistischen Samplings, die häufig zur Untersuchung großer Datensätze verwendet wird. Es verwendet viele Geschäftsbedingungen. Es werden Objekte ausgewählt, die ihnen entsprechen sollen. Das heißt, am Beispiel einer Sozialumfrage kann davon ausgegangen werden, dass 100 Personen befragt werden, aber nur die Meinung einer bestimmten Anzahl von Personen, die die festgelegten Anforderungen erfüllen, wird bei der Erstellung eines statistischen Berichts berücksichtigt.
Probability Samples
Für probabilistische Stichproben werden eine Reihe von Parametern berechnet, denen die Objekte in der Stichprobe entsprechen werden, und darunter auf unterschiedliche Weise genau diejenigen Fakten und Daten, die als Repräsentativität der Stichprobendaten dargestellt werden können ausgewählt. Diese Möglichkeiten zur Berechnung der notwendigen Daten können sein:
Einfache Zufallsauswahl. Es besteht darin, dass aus dem ausgewählten Segment die erforderliche Datenmenge durch ein völlig zufälliges Lotterieverfahren ausgewählt wird, das eine repräsentative Stichprobe darstellt
Systematische und zufällige Stichproben ermöglichen es, ein System zur Berechnung der erforderlichen Daten auf der Grundlage eines zufällig ausgewählten Segments zu erstellen. Wenn also die erste Zufallszahl, die die Sequenznummer der aus der Gesamtpopulation ausgewählten Daten angibt, 5 ist, dann die folgendedie auszuwählenden Daten könnten beispielsweise 15, 25, 35 usw. sein. An diesem Beispiel wird deutlich, dass auch eine zufällige Auswahl auf systematischen Berechnungen der notwendigen Eingabedaten beruhen kann
Verbraucherstichprobe
Intentional Sampling ist eine Methode, die jedes einzelne Segment betrachtet und basierend auf seiner Bewertung eine Population zusammenstellt, die die Merkmale und Eigenschaften der gesamten Datenbank widerspiegelt. Auf diese Weise werden mehr Daten erhoben, die den Anforderungen einer repräsentativen Stichprobe genügen. Es ist einfach, eine Reihe von Optionen auszuwählen, die nicht in der Gesamtzahl enth alten sind, ohne die Qualität der ausgewählten Daten zu verlieren, die die Gesamtbevölkerung darstellen. Auf diese Weise wird die Repräsentativität der Ergebnisse der Studie festgestellt.
Stichprobengröße
Nicht das letzte Problem, das angesprochen werden muss, ist die Stichprobengröße für eine repräsentative Repräsentation der Bevölkerung. Die Stichprobengröße hängt nicht immer von der Anzahl der Quellen in der Allgemeinbevölkerung ab. Die Repräsentativität der Stichprobengesamtheit hängt jedoch direkt davon ab, in wie viele Segmente das Ergebnis aufgeteilt werden soll. Je mehr solche Segmente vorhanden sind, desto mehr Daten gelangen in die resultierende Stichprobe. Wenn die Ergebnisse eine allgemeine Notation erfordern und keine Spezifizierungen erfordern, wird die Stichprobe entsprechend kleiner, da die Informationen, ohne auf Details einzugehen, oberflächlicher dargestellt werden, was bedeutet, dass sie allgemein gelesen werden.
FehlerkonzeptRepräsentativität
Repräsentativitätsfehler ist eine spezifische Diskrepanz zwischen den Merkmalen der Grundgesamtheit und den Stichprobendaten. Bei der Durchführung einer Stichprobenstudie ist es unmöglich, absolut genaue Daten zu erh alten, wie bei einer vollständigen Studie der allgemeinen Bevölkerung und einer Stichprobe, die nur mit einem Teil der Informationen und Parameter versehen ist, während eine detailliertere Studie nur möglich ist, wenn die gesamte Bevölkerung untersucht wird. Daher sind einige Ungenauigkeiten und Fehler unvermeidlich.
Fehlerarten
Unterscheiden Sie einige der Fehler, die bei der Zusammenstellung einer repräsentativen Stichprobe auftreten:
- Systematisch.
- Zufällig.
- Absichtlich.
- Unbeabsichtigt.
- Standard.
- Limit.
Der Grund für das Auftreten von zufälligen Fehlern kann die diskontinuierliche Natur der Untersuchung der Allgemeinbevölkerung sein. Typischerweise ist ein zufälliger Fehler der Repräsentativität von vernachlässigbarer Größe und Natur.
Inzwischen treten systematische Fehler auf, wenn die Regeln zur Auswahl von Daten aus der Allgemeinbevölkerung verletzt werden.
Der mittlere Fehler ist die Differenz zwischen dem Mittelwert der Stichprobe und der zugrunde liegenden Grundgesamtheit. Sie hängt nicht von der Anzahl der Einheiten in der Probe ab. Sie ist umgekehrt proportional zur Stichprobengröße. Je größer das Volumen, desto kleiner der Wert des durchschnittlichen Fehlers.
Grenzfehler ist die größtmögliche Differenz zwischen den Durchschnittswerten der gezogenen Stichprobe und der Gesamtpopulation. Ein solcher Fehler wird als maximal wahrscheinlicher Fehler bezeichnetunter bestimmten Bedingungen ihres Erscheinens.
Beabsichtigte und unbeabsichtigte Repräsentativitätsfehler
Daten-Offset-Fehler können beabsichtigt oder unbeabsichtigt sein.
Dann liegt der Grund für das Auftreten absichtlicher Fehler in der Herangehensweise an die Auswahl von Daten durch die Methode zur Bestimmung von Trends. Unbeabsichtigte Fehler treten bereits in der Phase der Vorbereitung einer Stichprobenbeobachtung auf und bilden eine repräsentative Stichprobe. Um solche Fehler zu vermeiden, ist es notwendig, einen guten Stichprobenrahmen für die Auflistung von Stichprobeneinheiten zu erstellen. Es muss die Ziele der Probenahme vollständig erfüllen, zuverlässig sein und alle Aspekte der Studie abdecken.
Gültigkeit, Zuverlässigkeit, Repräsentativität. Fehlerberechnung
Berechnen Sie den Repräsentativitätsfehler (Mm) des arithmetischen Mittels (M).
Standardabweichung: Stichprobenumfang (>30).
Repräsentativitätsfehler (Mr) und relativer Wert (R): Stichprobenumfang (n>30).
Falls Sie eine Grundgesamtheit untersuchen müssen, in der die Anzahl der Stichproben klein ist und weniger als 30 Einheiten beträgt, verringert sich die Anzahl der Beobachtungen um eine Einheit.
Die Größe des Fehlers ist direkt proportional zur Größe der Stichprobe. Die Repräsentativität der Informationen und die Berechnung des Wahrscheinlichkeitsgrades einer genauen Prognose weisen einen gewissen marginalen Fehler auf.
Repräsentationssysteme
Bei der Bewertung der Informationsdarstellung wird nicht nur eine repräsentative Stichprobe herangezogen, sondern der Informationsempfänger selbst,verwendet repräsentative Systeme. Das Gehirn verarbeitet also eine bestimmte Menge an Informationen und erstellt aus dem gesamten Informationsfluss eine repräsentative Stichprobe, um die übermittelten Daten qualitativ und schnell zu bewerten und die Essenz des Problems zu verstehen. Beantworten Sie die Frage: "Repräsentativität - was ist das?" - auf der Skala des menschlichen Bewusstseins ist ganz einfach. Dazu bedient sich das Gehirn aller untergeordneten Sinnesorgane, je nachdem, welche Art von Information aus dem allgemeinen Strom isoliert werden soll. Sie unterscheiden also:
- Visuelles Repräsentationssystem, an dem die Organe der visuellen Wahrnehmung des Auges beteiligt sind. Personen, die ein solches System häufig verwenden, werden als Visuals bezeichnet. Mit Hilfe dieses Systems verarbeitet eine Person Informationen, die in Form von Bildern kommen.
- Akustisches Repräsentationssystem. Das Hauptorgan, das verwendet wird, ist das Gehör. Informationen, die in Form von Tondateien oder Sprache geliefert werden, werden von diesem speziellen System verarbeitet. Menschen, die Informationen besser per Gehör wahrnehmen, werden auditiv genannt.
- Das kinästhetische Repräsentationssystem ist die Verarbeitung des Informationsflusses durch Wahrnehmung über die olfaktorischen und taktilen Kanäle.
Das digitale Repräsentationssystem dient neben anderen als Mittel zur Informationsbeschaffung von außen. Dies ist eine subjektiv-logische Wahrnehmung und ein Verständnis der empfangenen Daten
Repräsentativität – was ist das? Eine einfache Auswahl aus einem Set bzwintegraler Vorgang bei der Informationsverarbeitung? Wir können definitiv sagen, dass die Repräsentativität unsere Wahrnehmung von Datenflüssen weitgehend bestimmt und dabei hilft, die wichtigsten und signifikantesten davon zu isolieren.
