concepto de representación es común en los informes estadísticos y la preparación de discursos e informes.Tal vez sin ella es difícil imaginar cualquier tipo de presentación de la información en la pantalla.
representatividad - ¿qué es?
representatividad refleja cómo los objetos seleccionados o cualquiera de los contenidos y el significado del conjunto de datos de la que fueron seleccionados.
Otras definiciones
concepto de representatividad se puede ampliar en diferentes contextos.Pero su representación significado - una características y propiedades de las unidades seleccionadas de la población total que reflejan con precisión las características generales de la base de datos en su conjunto a juego.
información representativa también se define como la posibilidad de enviar una muestra de datos conjunto de parámetros y propiedades que son importantes en términos de la investigación en curso.
muestra representativa
principio de muestreo es la elección más importante y precisa muestra las propiedades de un conjunto común de datos.Se utiliza una variedad de métodos que permiten obtener resultados precisos y una visión general de la población en general, y con materiales seleccionados que describen la calidad de los datos.
Por lo tanto, no hay necesidad de aprender todas las cosas, y es suficiente para considerar la representación selectiva.¿Qué es esto?Esta muestra de datos individuales con el fin de tener una idea acerca de la masa total de la información.
ellosdependiendo de cómo se distinguen como probabilístico y probabilidad.Probabilidad - una selección de las cuales se hace mediante el cálculo de los datos más importantes e interesantes son otros representantes de la población.Esta es una decisión deliberada o una muestra aleatoria, sin embargo, justificó su contenido.
probabilidad - es una forma de muestreo aleatorio, sobre la base de la componente normal de la lotería.En este caso, la opinión de la persona que hace tal selección.Utiliza un empate ciego.El muestreo probabilístico
muestreo probabilístico también se puede dividir en varios tipos:
- Uno de los principios más simples y claras - una muestra de conveniencia.Por ejemplo, este método se utiliza a menudo durante las encuestas sociales.Esta participantes en la encuesta no se seleccionan de entre la multitud para algunos ciertos signos, y la información se hace en las primeras 50 personas que participaron en ella.
- muestreo intencional se diferencian en que tienen una serie de requisitos y condiciones para la selección, pero todavía dependen de coincidencia, no en la búsqueda de su objetivo de lograr unas buenas estadísticas.Muestra
- sobre la base de cuotas - que es uno de la muestra variaciones en la probabilidad de que se utiliza a menudo para estudiar grandes conjuntos de datos.Para ella, usa una variedad de condiciones y normas.Los objetos seleccionados para que coincida con ellos.Ese es un ejemplo de encuesta social sugiere que 100 personas serán entrevistados, pero sólo la opinión de un número de personas que cumplan los requisitos, se tendrán en cuenta en la preparación de informes estadísticos.
muestra probabilística
para muestras de probabilidad se calcula una serie de parámetros, que se opone en la muestra se reunirá, entre ellos una serie de formas en que puede ser elegido a los hechos y los datos que se presentan como la representatividad de los datos de la muestra.Estos métodos de cálculo de los datos necesarios pueden ser: muestreo aleatorio simple
- .Se encuentra en el hecho de que entre el segmento seleccionado completamente seleccionados al azar de la lotería requerida cantidad de datos que será una muestra representativa.Muestreo sistemático y al azar
- hace posible la creación de un sistema de cálculo de los datos necesarios sobre la base de un segmento al azar.Por lo tanto, si el primer número aleatorio que indica el número de serie de los datos seleccionados de la población general, es 5, entonces los datos posteriores para ser seleccionados pueden ser, por ejemplo, 15, 25, 35 y así sucesivamente.Este ejemplo explica claramente que incluso una selección aleatoria puede basarse en cálculos sistemáticos, los datos de entrada necesarios.Muestra
de los consumidores
muestreo significativo - un método que consiste en considerar cada segmento individual, y sobre la base de su evaluación, un conjunto de reflejar las características y propiedades de una base de datos común.Así que reclutó más datos se ajustan a una muestra representativa.Usted puede seleccionar una serie de opciones que no se incluirán en el número total, sin perder la calidad de los datos seleccionados que representan a la población en general.De esta manera, la representatividad de los resultados del estudio determinado.
tamaño de la muestra
Último tema que debe ser abordado - es el tamaño de la muestra para la representatividad de la población.El tamaño de la muestra no siempre depende del número de fuentes en la población general.Sin embargo, la representatividad de la muestra depende de cuántos segmentos deben finalmente dividida resultado.Los más segmentos, más datos se mete en la muestra productiva.Si los resultados requieren un término genérico y no requiere detalles, a continuación, respectivamente, la muestra se hace más pequeño, ya que, sin entrar en detalles, la información que describe con más superficial, y por lo tanto este artículo será compartida.
concepto de errores de representatividad
Error representatividad - son las diferencias específicas entre las características de la población y datos de la muestra.En el desempeño de cualquier muestreo es absolutamente imposible obtener datos precisos como la población de estudio completa y muestra representada sólo una parte de la información y las opciones, mientras que un estudio más detallado es posible sólo en el estudio de todo el conjunto.Por lo tanto, algunos errores y errores inevitables.Clases
de errores
Hay algunos errores que surgen en la preparación de una muestra representativa:
- sistemática.
- aleatoria.
- deliberada.
- involuntaria.Norma
- .Límite
- .Razón
para la aparición de errores aleatorios puede ser la naturaleza discontinua del estudio la población total.Por lo general, el error aleatorio de representatividad tiene un pequeño tamaño y carácter.
errores sistemáticos ocurren en entre la violación de las reglas de selección de datos de la población general.
error promedio - la diferencia entre los valores medios de las muestras y el conjunto básico.No depende del número de unidades en la muestra.Es inversamente proporcional al volumen de la muestra.A continuación, cuanto mayor sea el volumen, menor es el valor del error de la media.Límite de error
- es la mayor diferencia posible entre el valor medio hará que la muestra y el agregado total.Este error se caracteriza como los errores más probables en las condiciones dadas de su ocurrencia.
errores intencionales y no intencionales de representatividad
compensados datos de error son intencionales y no intencionales.
entonces provoca la aparición de un error deliberado es una aproximación a la selección de los datos por el método de determinación de las tendencias.Surgen errores no intencionales en la fase de preparación de encuesta por muestreo, la formación de una muestra representativa.Para evitar este tipo de errores, debe crear una buena base para la toma de muestras, compilar listas de unidades de muestreo.Debe ser plenamente coherente con los objetivos de la toma de muestras, para ser creíble, que cubre todos los aspectos del estudio.
validez, fiabilidad y representatividad.Errores de cálculo
error de cálculo de la representatividad (mm) la media aritmética (M) significan.
Desviación estándar: tamaño de la muestra (& gt; 30).
representatividad Error (Mp) y el valor relativo (P): el número de muestras (n & gt; 30).
En el caso cuando es necesario estudiar la colección, en donde la cantidad de la muestra es pequeño y es inferior a 30 unidades, entonces el número de casos será menos de una unidad.
El error directamente proporcional al volumen de la muestra.La representatividad de los datos y el cálculo del grado de la posibilidad de elaborar un pronóstico preciso refleja una cierta errores cantidad límite.
Representante de
no sólo en el proceso de evaluación de la presentación de información a través de una muestra representativa, sino también a la persona que recibe la información, el sistema utiliza un representante.Por lo tanto, el cerebro procesa cierta cantidad de información, la creación de una muestra representativa de todo el flujo de información con el fin de evaluar de manera eficiente y rápida los datos presentados, y comprender el tema.Responde a la pregunta: "¿representativa - ¿qué es" - En la escala de la mente humana es bastante simple.Para ello, el cerebro utiliza todo subordinado a los sentidos, dependiendo de qué tipo de información debe ser separado de la corriente general.Por lo tanto, la distinción:
- sistema de representación visual en el que los órganos se utilizan la percepción visual del ojo.La gente a menudo utilizan un sistema similar, llamado visuales.Con este sistema, la persona procesa la información en forma de imágenes.
- auditiva sistema de representación.El cuerpo principal se utiliza - esto es un rumor.La información suministrada en forma de palabras o archivos de audio, se procesa por el sistema.Las personas son más receptivos a la información sobre la audiencia, llamada audialami.
- sistema representacional kinestésico está procesando el flujo de información mediante la detección con los canales olfativos y táctiles.Sistema de representación
- digital se utiliza junto con otros como un medio de obtener información desde el exterior.Esta percepción subjetiva y la interpretación lógica de los datos.
Así representación - ¿qué es?Muestra simple de un conjunto o un procedimiento esencial para el tratamiento de la información?Podemos decir que la representatividad determina en gran medida la percepción de los flujos de datos, ayudando a aislar de él la más convincente e importante.
