Priročna definicija vzorca in primeri v statistiki

Spencer Platt/Getty Images News/Getty Images

Postopek statistično vzorčenje vključuje izbiro zbirke posameznikov iz a prebivalstvo . Način, kako izvajamo to izbiro, je zelo pomemben. Način, na katerega izberemo vzorec, določa vrsto vzorca, ki ga imamo. Med najrazličnejšimi vrste statističnih vzorcev , tip vzorca, ki ga je najlažje oblikovati, se imenuje priročni vzorec.

Opredelitev priročnih vzorcev

A priročni vzorec nastane, ko iz populacije izberemo elemente na podlagi tega, katere elemente je enostavno pridobiti. Včasih se priročni vzorec imenuje zajemni vzorec, saj za svoj vzorec v bistvu zgrabimo člane iz populacije. To je vrsta tehnike vzorčenja, ki se ne zanaša na naključni proces, kot ga vidimo v preprost naključni vzorec , za ustvarjanje vzorca.

Primeri priročnih vzorcev

Za ponazoritev ideje o priročnem vzorcu si bomo omislili več primerov. To res ni zelo težko narediti. Samo pomislite na najlažji način iskanja predstavnikov za določeno populacijo. Obstaja velika verjetnost, da smo oblikovali priročni vzorec.

• Za določitev deleža zelenih M&M, ki jih proizvede tovarna, preštejemo število zelenih M&M v rokah, ki smo jih vzeli iz embalaže.
• Da bi našli pomeni višino vseh učencev tretjega razreda v šolskem okolišu merimo prvih pet učencev, ki jih zjutraj odložijo starši.
• Da bi izvedeli povprečno vrednost stanovanj v našem mestu, izračunamo povprečje vrednosti našega doma z domovi naših sosedov.
• Nekdo želi ugotoviti, kateri kandidat bo verjetno zmagal na prihajajočih volitvah, zato vse v krogu svojih prijateljev vpraša, koga nameravajo voliti.
• Študent dela na raziskavi o odnosu študentov do upravnikov fakultete, zato se pogovarja s svojim sostanovalcem in drugimi ljudmi v nadstropju svojega študentskega doma.

Težave s priročnimi vzorci

Kot pove že njihovo ime, je priročne vzorce vsekakor enostavno dobiti. Pri izbiri članov populacije za priročni vzorec praktično ni težav. Vendar pa je za to pomanjkanje truda treba plačati ceno: priročni vzorci so v statistiki praktično ničvredni.

Razlog, da priročnega vzorca ni mogoče uporabiti za aplikacije v statistiki, je, da nismo prepričani, da je reprezentativen za populacijo, iz katere je bil izbran. Če imajo vsi naši prijatelji enake politične nagnjenosti, nam vprašanje, koga nameravajo voliti na volitvah, ne pove ničesar o tem, kako bi volili ljudje po vsej državi.

Poleg tega, če pomislimo na razlog za naključno vzorčenje, bi morali videti še en razlog, zakaj priročni vzorci niso tako dobri kot drugi modeli vzorčenja. Ker nimamo naključnega postopka za izbiro posameznikov v našem vzorcu, čeprav bo naš vzorec verjetno pristranski. Naključno izbran vzorec bo bolje omejeval pristranskost.