Il concetto di rappresentatività si ritrova spesso nella rendicontazione statistica e nella preparazione di discorsi e relazioni. Forse, senza di essa, è difficile immaginare qualsiasi tipo di presentazione di informazioni per la revisione.
Rappresentanza - che cos'è?
La rappresentatività riflette il modo in cui gli oggetti o le parti selezionati corrispondono al contenuto e al significato del set di dati da cui sono stati selezionati.
Altre definizioni
Il concetto di rappresentatività può essere rivelato in diversi contesti. Ma nel suo significato, rappresentatività è la corrispondenza delle caratteristiche e delle proprietà di unità selezionate della popolazione generale, che riflettono accuratamente le caratteristiche dell'intero database generale nel suo insieme.
La rappresentatività delle informazioni è anche definita come la capacità dei dati campionari di rappresentare i parametri e le proprietà della popolazione che sono importanti dal punto di vista dello studio.
Campione rappresentativo
Il principio del campionamento è selezionareil più importante e che riflette accuratamente le proprietà del set di dati totale. Per questo vengono utilizzati vari metodi che consentono di ottenere risultati accurati e un'idea generale della popolazione, utilizzando solo materiali campione che descrivono le qualità di tutti i dati.
Quindi non è necessario studiare l'intero materiale, ma è sufficiente considerare la rappresentatività del campione. Che cos'è? Questa è una selezione di dati individuali per avere un'idea della massa totale di informazioni.
A seconda del metodo, si distinguono in probabilistici e improbabili. La probabilità è un campione che si ottiene calcolando i dati più importanti e interessanti, che sono ulteriori rappresentanti della popolazione generale. È una scelta deliberata o casuale, tuttavia giustificata dal suo contenuto.
Improbabile - questa è una delle varietà di campionamento casuale, compilata secondo il principio di una lotteria regolare. In questo caso, non viene presa in considerazione l'opinione di chi compone tale campione. Viene utilizzato solo un lotto cieco.
Campionamento di probabilità
I campioni di probabilità possono anche essere suddivisi in diversi tipi:
- Uno dei principi più semplici e comprensibili è il campionamento non rappresentativo. Ad esempio, questo metodo viene spesso utilizzato nei sondaggi sociali. Allo stesso tempo, i partecipanti al sondaggio non vengono selezionati dalla massa per nessun motivo specifico e le informazioni vengono ottenute dalle prime 50 persone che vi hanno preso parte.
- Deliberatoi campioni differiscono in quanto hanno una serie di requisiti e condizioni nella selezione, ma si basano comunque su una coincidenza casuale, non perseguendo l'obiettivo di ottenere buone statistiche.
- Il campionamento basato su quote è un' altra variazione del campionamento non probabilistico che viene spesso utilizzato per esaminare grandi set di dati. Utilizza molti termini e condizioni. Vengono selezionati gli oggetti che dovrebbero corrispondere ad essi. Cioè, usando l'esempio di un'indagine sociale, si può presumere che verranno intervistate 100 persone, ma nella compilazione di un rapporto statistico verrà presa in considerazione solo l'opinione di un certo numero di persone che soddisferanno i requisiti stabiliti.
Campioni di probabilità
Per i campioni probabilistici si calcolano una serie di parametri a cui corrisponderanno gli oggetti del campione e tra questi, in modi diversi, possono essere individuati proprio quei fatti e dati che saranno presentati come rappresentatività dei dati del campione selezionato. Questi modi per calcolare i dati necessari possono essere:
Campionamento casuale semplice. Consiste nel fatto che tra il segmento selezionato, la quantità di dati richiesta viene selezionata con un metodo di lotteria completamente casuale, che sarà un campione rappresentativo
Il campionamento sistematico e casuale consente di creare un sistema per il calcolo dei dati necessari basato su un segmento selezionato casualmente. Pertanto, se il primo numero casuale che indica il numero di sequenza dei dati selezionati dalla popolazione totale è 5, allora il successivoi dati da selezionare potrebbero essere, ad esempio, 15, 25, 35 e così via. Questo esempio spiega chiaramente che anche una selezione casuale può essere basata su calcoli sistematici dei dati di input necessari
Campione di consumatori
Il campionamento intenzionale è un metodo che considera ogni singolo segmento e, in base alla sua valutazione, viene compilata una popolazione che riflette le caratteristiche e le proprietà del database complessivo. In questo modo vengono raccolti più dati che soddisfano i requisiti di un campione rappresentativo. È facile selezionare un numero di opzioni che non saranno incluse nel numero totale, senza perdere la qualità dei dati selezionati che rappresentano la popolazione totale. In questo modo si determina la rappresentatività dei risultati dello studio.
Dimensione del campione
Non l'ultimo problema da affrontare è la dimensione del campione per una rappresentazione rappresentativa della popolazione. La dimensione del campione non dipende sempre dal numero di fonti nella popolazione generale. Tuttavia, la rappresentatività della popolazione campione dipende direttamente da quanti segmenti deve essere suddiviso il risultato. Più sono questi segmenti, più dati entrano nel campione risultante. Se i risultati richiedono una notazione generale e non richiedono specifiche, allora, di conseguenza, il campione diventa più piccolo, perché, senza entrare nei dettagli, l'informazione è presentata in modo più superficiale, il che significa che la sua lettura sarà generale.
Concetto di errorerappresentatività
L'errore di rappresentatività è una discrepanza specifica tra le caratteristiche della popolazione e i dati del campione. Quando si conduce uno studio campionario, è impossibile ottenere dati assolutamente accurati, come in uno studio completo delle popolazioni generali e in un campione fornito solo di una parte delle informazioni e dei parametri, mentre uno studio più dettagliato è possibile solo quando si studia l'intera popolazione. Pertanto, alcune imprecisioni ed errori sono inevitabili.
Tipi di errori
Distinguere alcuni degli errori che si verificano durante la compilazione di un campione rappresentativo:
- Sistematica.
- Casuale.
- Deliberato.
- Non intenzionale.
- Standard.
- Limite.
Il motivo della comparsa di errori casuali potrebbe essere la natura discontinua dello studio della popolazione generale. Tipicamente, l'errore casuale di rappresentatività è di dimensioni e natura trascurabili.
Nel frattempo, si verificano errori sistematici quando vengono violate le regole per la selezione dei dati dalla popolazione generale.
L'errore medio è la differenza tra la media del campione e la popolazione sottostante. Non dipende dal numero di unità nel campione. È inversamente proporzionale alla dimensione del campione. Quindi maggiore è il volume, minore è il valore dell'errore medio.
L'errore marginale è la più grande differenza possibile tra i valori medi del campione prelevato e la popolazione totale. Un tale errore è caratterizzato come gli errori massimi probabiliin determinate condizioni del loro aspetto.
Errori di rappresentatività intenzionali e non intenzionali
Gli errori di offset dei dati possono essere intenzionali o non intenzionali.
Quindi le ragioni per la comparsa di errori deliberati è l'approccio alla selezione dei dati mediante il metodo di determinazione delle tendenze. Errori non intenzionali si verificano anche nella fase di preparazione di un'osservazione campionaria, formando un campione rappresentativo. Per evitare tali errori, è necessario creare una buona cornice di campionamento per elencare le unità di campionamento. Deve soddisfare pienamente gli obiettivi del campionamento, essere affidabile e coprire tutti gli aspetti dello studio.
Validità, affidabilità, rappresentatività. Calcolo degli errori
Calcola l'errore di rappresentatività (Mm) della media aritmetica (M).
Deviazione standard: dimensione del campione (>30).
Errore di rappresentatività (Mr) e valore relativo (R): dimensione del campione (n>30).
Nel caso in cui devi studiare una popolazione in cui il numero di campioni è piccolo e inferiore a 30 unità, il numero di osservazioni diminuirà di un'unità.
La dimensione dell'errore è direttamente proporzionale alla dimensione del campione. La rappresentatività delle informazioni e il calcolo del grado di possibilità di fare una previsione accurata riflette una certa quantità di errore marginale.
Sistemi rappresentativi
Non solo un campione rappresentativo viene utilizzato nel processo di valutazione della presentazione delle informazioni, ma la persona stessa che riceve le informazioni,utilizza sistemi rappresentativi. Pertanto, il cervello elabora una certa quantità di informazioni, creando un campione rappresentativo dall'intero flusso di informazioni al fine di valutare qualitativamente e rapidamente i dati inviati e comprendere l'essenza del problema. Rispondi alla domanda: "Rappresentanza - che cos'è?" - sulla scala della coscienza umana è abbastanza semplice. Per fare ciò, il cervello utilizza tutti gli organi di senso sottomessi, a seconda del tipo di informazioni che devono essere isolate dal flusso generale. Quindi, distinguono:
- Sistema di rappresentazione visiva, in cui sono coinvolti gli organi della percezione visiva dell'occhio. Le persone che usano spesso un tale sistema sono chiamate immagini. Con l'aiuto di questo sistema, una persona elabora le informazioni che arrivano sotto forma di immagini.
- Sistema rappresentativo uditivo. L'organo principale utilizzato è l'udito. Le informazioni fornite sotto forma di file audio o voce vengono elaborate da questo particolare sistema. Le persone che percepiscono meglio le informazioni a orecchio sono chiamate uditive.
- Il sistema rappresentazionale cinestesico è l'elaborazione del flusso di informazioni percepindolo attraverso i canali olfattivi e tattili.
Il sistema di rappresentazione digitale viene utilizzato insieme ad altri come mezzo per ottenere informazioni dall'esterno. Questa è una percezione e comprensione logica soggettiva dei dati ricevuti
Quindi, rappresentatività - che cos'è? Una semplice selezione da un set oprocedura integrale nel trattamento delle informazioni? Possiamo sicuramente affermare che la rappresentatività determina in gran parte la nostra percezione dei flussi di dati, aiutando a isolarne i più significativi e significativi.
