Rappresentatività - che cosa è questo processo?

concetto di rappresentanza è comune in segnalazioni statistiche e la preparazione di interventi e relazioni.Forse senza è difficile immaginare qualsiasi tipo di presentare le informazioni su display.

rappresentatività - che cos'è?

rappresentatività riflette come gli oggetti selezionati o qualsiasi contenuto e significato di da cui sono stati selezionati i dati impostati.

Altre definizioni

concetto di rappresentatività può essere ampliata in contesti diversi.Ma la sua rappresentazione significato - un caratteristiche e le proprietà delle unità selezionate dalla popolazione totale che riflettono accuratamente le caratteristiche generali dell'intero database nel suo complesso corrispondenti.

informazioni rappresentative è anche definita come la capacità di inviare un campione di dati set di parametri e proprietà che sono importanti in termini di indagini in corso.

campione rappresentativo principio

del campionamento è l'elezione più importante e accurato visualizza le proprietà di un insieme comune di dati.Esso utilizza una varietà di metodi che consentono di ottenere risultati accurati e una visione d'insieme della popolazione in generale, usando solo materiali selezionati che descrivono la qualità dei dati.

Quindi, non c'è bisogno di imparare tutte le cose, e basta considerare la rappresentazione selettiva.Che cosa è questo?Questo campione di dati individuali per avere un'idea della massa totale delle informazioni.

a seconda di come si fa a distinguere come probabilistica e-probabilità.Probabilità - una selezione di che è fatto calcolando i dati più importanti e interessanti sono ulteriori rappresentanti della popolazione.Questa è una scelta deliberata o un campione casuale, tuttavia, giustifica il suo contenuto.

-probabilità - è una forma di campionamento casuale, sulla base della componente normale della lotteria.In questo caso, l'opinione della persona che fa tale selezione.Esso utilizza un pareggio cieco.

campionamento probabilistico

campionamento probabilistico può anche essere diviso in diversi tipi:

• Uno dei principi più semplici e chiare - un campione di convenienza.Ad esempio, questo metodo viene spesso utilizzato durante indagini sociali.Questo partecipanti al sondaggio non sono selezionati dalla folla per alcuni determinati segni, e le informazioni sono effettuate in corrispondenza delle prime 50 persone che hanno partecipato in esso.
• campionamento intenzionale differire nel senso che hanno una serie di requisiti e le condizioni per la selezione, ma ancora contare su una coincidenza, non nel perseguimento del suo obiettivo di raggiungere una buona statistica.Campione
• sulla base delle quote - è una delle variazioni campione probabilistico che viene spesso utilizzato per studiare grandi insiemi di dati.Per lei, ha usato una varietà di condizioni e norme.Gli oggetti selezionati per abbinare loro.Questo è un esempio di indagine sociale suggerisce che le 100 persone saranno intervistati, ma solo il parere di un certo numero di persone in grado di soddisfare i requisiti, saranno considerati nella preparazione di report statistici.

campione probabilistico

per campioni probabilistici si calcola una serie di parametri, quali oggetti nel campione incontrerà, tra cui un certo numero di modi in cui può essere eletto ai fatti e dati che verranno presentati come la rappresentatività dei dati di esempio.Questi metodi calcolano i dati necessari possono essere:

• un campionamento casuale semplice.Esso consiste nel fatto che tra il segmento selezionato completamente selezionato casualmente lotteria necessaria quantità di dati che sarà un campione rappresentativo.

• campionamento sistematico e casuale rende possibile la creazione di un sistema di calcolo dei dati necessari sulla base di un segmento casuale.Pertanto, se il primo numero casuale che indica il numero di serie dei dati selezionati dalla popolazione generale, è 5, allora i successivi dati da selezionare può essere, per esempio, 15, 25, 35 e così via.Questo esempio spiega chiaramente che anche una selezione casuale può essere basata su calcoli sistematici, i dati di input necessari.

campione di consumatori

campionamento significativo - un metodo che consiste nel considerare ogni segmento, e sulla base della sua valutazione, una serie di riflettere le caratteristiche e le proprietà di una banca dati comune.Così ha reclutato più dati conformi a un campione rappresentativo.È possibile selezionare facilmente una serie di opzioni che non saranno inclusi nel numero totale, senza perdere la qualità dei dati selezionati che rappresentano la popolazione generale.In questo modo, la rappresentatività dei risultati dello studio determinato.Dimensione del campione

Ultimo problema che deve essere affrontato - è la dimensione del campione per la rappresentatività della popolazione.La dimensione del campione non dipende sempre dal numero di fonti nella popolazione generale.Tuttavia, la rappresentatività di campione dipende dal numero di segmenti dovrebbero essere alla fine risultato diviso.Più segmenti, i dati più ottiene in campione produttivo.Se i risultati richiedono un termine generico e non richiede specifiche, poi, rispettivamente, il campione diventa più piccolo, perché, senza entrare nei dettagli, le informazioni di cui più superficiale, e quindi questo articolo sarà condiviso.

concetto di errori di rappresentatività

Errore rappresentatività - è le differenze specifiche tra le caratteristiche della popolazione e dati di esempio.Nell'esecuzione qualsiasi campionamento è assolutamente impossibile ottenere dati precisi come popolazione studio completo e campione rappresentata solo una parte delle informazioni e opzioni, mentre uno studio più dettagliato è possibile solo nello studio di tutto l'insieme.Così, alcuni errori inevitabili e gli errori.

tipi di errori

Ci sono alcuni errori che si presentano nella preparazione di un campione rappresentativo:

• sistematica.
• casuale.
• intenzionale.
• involontaria.Standard di
• .
• Limit.Motivo

per la comparsa di errori casuali può essere natura discontinua dello studio della popolazione totale.Solitamente, l'errore casuale di rappresentatività è di piccole dimensioni e carattere.

errori sistematici si verificano tra la violazione delle regole di selezione dei dati della popolazione generale.Errore medio

- la differenza tra i valori medi dei campioni e il set di base.Essa non dipende dal numero di unità del campione.E 'inversamente proporzionale al volume del campione.Poi, il volume, minore è il valore dell'errore medio.

Limite di errore - è la più grande differenza possibile tra il valore medio farà il campione e l'aggregato totale.Questo errore è caratterizzato come più probabili errori nelle condizioni indicate di loro verificarsi.

errori intenzionali e non intenzionali di rappresentatività

dati di correzione di errore sono intenzionali e non intenzionale.

quindi provoca la comparsa di un errore intenzionale è un approccio alla selezione dei dati da parte del metodo di determinazione tendenze.Errori involontari sorgono nella fase di preparazione di un'indagine per campione, la formazione di un campione rappresentativo.Per evitare tali errori, è necessario creare una buona base per il campionamento, compilare liste di unità di campionamento.Deve essere pienamente coerente con gli obiettivi del campionamento, per essere credibile, che copre tutti gli aspetti dello studio.

validità, l'affidabilità e la rappresentatività.Errori di calcolo del valore (M)

errore di calcolo di rappresentatività (mm) la media aritmetica.

Deviazione standard: dimensione del campione (& gt; 30).

rappresentatività Errore (Mp) e valore relativo (P): il numero di campioni (n & gt; 30).

Nel caso in cui sia necessario studiare la raccolta, in cui la quantità del campione è piccolo ed è inferiore a 30 unità, allora il numero di casi sarà inferiore all'unità.

L'errore direttamente proporzionale al volume del campione.La rappresentatività dei dati e il calcolo del grado della possibilità di elaborare una previsione accurata riflette una certi errori limite di importo.

Rappresentante

non solo nel processo di valutazione di presentare le informazioni utilizzando un campione rappresentativo, ma anche la persona che riceve l'informazione, il sistema utilizza un rappresentante.Così, cervello elabora certa quantità di informazioni, la creazione di un campione rappresentativo di tutto il flusso di informazioni al fine di valutare in modo efficiente e rapido dei dati presentati, e comprendere l'argomento.Rispondi alla domanda: "rappresentante - di cosa si tratta" - Sulla scala della mente umana è piuttosto semplice.Per fare questo, il cervello usa tutto subordinato ai sensi, a seconda del tipo di informazioni devono essere separati dal flusso generale.Così, la distinzione:

• sistema rappresentazionale visivo dove gli organi sono utilizzati percezione visiva dell'occhio.Le persone spesso utilizzano un sistema simile, chiamato visivi.Con questo sistema, la persona elabora le informazioni sotto forma di immagini.
• Auditory sistema rappresentazionale.Il corpo principale è utilizzato - questa è una voce.Le informazioni fornite sotto forma di parola o file audio, viene elaborato dal sistema.Le persone sono più ricettivi alle informazioni sull'audizione, chiamato audialami.
• sistema di rappresentazione cinestetica elabora il flusso di informazioni rilevando con canali olfattivi e tattili.Sistema rappresentazionale

• digitale è usato insieme ad altri come un mezzo per ottenere informazioni dall'esterno.Questa percezione soggettiva e interpretazione logica dei dati.

Quindi rappresentazione - che cos'è?Campione semplice da un set o una procedura essenziale per il trattamento delle informazioni?Possiamo dire che la rappresentatività in gran parte determina la nostra percezione di flussi di dati, aiutando a isolare da esso il più convincente e importante.