Вероятностный метод выборки

Вероятностный метод выборки  [c.418]

ВЕРОЯТНОСТНЫЙ МЕТОД ВЫБОРКИ  [c.423]

Вероятностные методы выборки отличаются между собой степенью эффективности. Эффективность выборки — это понятие, отражающее компромисс между затратами, связанными с проведением выборки, и ее точностью. Точность выборки — это степень неопределенности, связанная с измеряемой характеристикой. Чем больше точность, тем выше стоимость, а проведение большинства исследований требует соблюдения разумного баланса затрат и результатов. Исследователь должен стремиться разработать максимально эффективный план выборочного наблюдения с учетом выделенного бюджета. Эффективность вероятностного метода выборки можно оценить, сравнив ее с эффективностью простой случайной выборки.  [c.423]


Вероятностный метод выборки, которому каждый элемент генеральной  [c.423]

Вероятностный метод выборки, в соответствии с которым сначала задают произвольную отправную точку, а затем из основы выборочного наблюдения последовательно выбирают каждый элемент.  [c.424]

Применение детерминированного и вероятностного методов выборки  [c.433]

В чем отличие вероятностных методов выборки от детерминированных  [c.439]

ДРУГИЕ ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕТОДЫ ВЫБОРКИ  [c.453]

Вербальная модель, 78 Вербальные протоколы, 329 Вероятностный метод выборки, 417 423 вероятностная выборка, пропорциональная  [c.947]

Сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса в Z -свертке и пороговый интервал [Zl, Z2] сильно разнятся не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны (можно сопоставить выводы Альтмана о положении предприятий США за 10 лет анализа). Получается, что подход Альтмана не обладает устойчивостью к вариациям в исходных данных. Статистика, на которую опирается Альтман и его последователи, возможно, и репрезентативна, но она не обладает важным свойством статистической однородности выборки событий. Одно дело, когда статистика применяется к выборке радиодеталей из одной произведенной партии, а другое, - когда она применяется к фирмам с различной организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д. Здесь невозможно говорить о статистической однородности событий, и, следовательно, допустимость применения вероятностных методов, самого термина "вероятность банкротства" ставится под сомнение [3.7].  [c.47]


В этой главе рассматриваются основы проведения выборки. Мы определяем, в каких случаях следует проводить выборочное и описываем его этапы. Затем описываем вероятностный и детерминированный методы выборки. Мы рассматриваем примене-  [c.408]

Наиболее важное решение, связанное с отбором элементов для формирования выборки, — это выбор между вероятностным и детерминированным методом выборки. Учитывая его важность, он детально рассматривается в этой главе.  [c.415]

Сначала изучаемая совокупность делится на взаимоисключающие и взаимодополняющие подгруппы, кластерами. Затем с помощью вероятностного метода такого как простая выборка, отбираются кластеры. В выборку включаются либо все элементы отобранного кластера, либо проводится их отбор вероятностным методом.  [c.427]

Решение о применении или вероятностного метода выбора элементов изучаемой совокупности должно приниматься на основе таких факторов, как характер исследования, относительная величина систематических ошибок и ошибки выборки, изменчивость совокупности, а также на основе статистических и соображений (табл. Например, в поисковых исследованиях полученные данные считаются предварительными, а применение вероятностной выборки необоснованным. С другой стороны, выборка предпочтительна в итоговом исследовании, в котором исследователь полученные результаты для оценки доли рынка. Вероятностная выборка позволяет осуществить статистическое распространение полученных результатов на изучаемую  [c.432]

Еще один фактор — однородность совокупности с учетом исследуемых переменных. В неоднородной совокупности предпочтительнее вероятностный метод, поскольку в данном случае важно сохранить представительность выборки. Вероятностная выборка предпочтительнее с точки зрения статистики, так как она лежит в основе наиболее распространенных статистических методов.  [c.432]

Методы выборки можно разделить на детерминированные и вероятностные. Детерминированные методы основаны на мнении исследователя. Значит, они не позволяют объективно оценить точность результатов выборки, и полученные значения не подлежат статистическому распространению на всю совокупность. Распространенные детерминированные методы нерепрезентативная выборка, поверхностная выборка, квотная выборка и выборка по принципу "снежного кома".  [c.438]


При использовании вероятностных методов единицы выборки определяются случайным образом. Каждый элемент имеет отличную от нуля вероятность включения в выборку. Исследователь заранее устанавливает все возможные выборки данного объема, которые можно получить из совокупности, а также вероятность получения каждой выборки. Также можно определить точность полученных результатов и выводов и распространить их на изучаемую совокупность. Приведем примеры вероятностных методов простая случайная выборка, систематическая выборка,  [c.438]

Выборочные ошибки возникают из-за того, что измеряется не вся совокупность. Существуют два способа уменьшить выборочный риск 1) увеличить объем выборки 2) использовать подходящий метод отбора. Примером подходящего метода отбора может служит случайный вероятностный отбор.  [c.48]

Вариантов планирования выборки, вероятно, так же много, как и статистических методов.7 Можно бесконечно обсуждать их сравнительные выгоды. Из-за вероятностной природы любой  [c.508]

Существуют два основных метода построения выборки вероятностный и детерминированный.  [c.161]

Проведение расчетных итераций является полностью компьютеризированной частью анализа рисков проекта методом Монте-Карло. 200-500 итераций обычно достаточно для хорошей репрезентативной выборки. В процессе каждой итерации происходит случайный выбор значений ключевых переменных из специфицированного интервала в соответствии с вероятностными распределениями и условиями корреляции. Затем рассчитываются и сохраняются результативные показатели (например, ЧДД). И так далее, от итерации к итерации.  [c.12]

Вероятностный анализ рисков Предполагают, что построение и расчеты по модели осуществляются в соответствии с принципами теории вероятностей, тогда как в случае выборочных методов это делается путем расчетов по выборкам. Вероятность возникновения потерь определяется на основе статистических данных предшествовавшего периода с установлением области (зоны) рисков, достаточности инвестиций, коэффициента рисков (отношение ожидаемой прибыли к объему всех инвестиций по проекту)  [c.243]

При использовании вероятностного метода выборки (probability sampling) единицы выборки подбираются случайно. Вполне реально предварительно определить все возможные выборки конкретного объема, которые можно получить из генеральной совокупности, а также вероятность получения каждой выборки. Каждая потенциальная выборка не должна иметь одинаковую вероятность получения, но возможно установить вероятность получения любой конкретной выборки определенного размера. Для этого нужно не только точно определить изучаемую совокупность, но и основные характеристики основы Так как элементы выбираются произвольно, можно определить точность оценки исследуемых характеристик в каждой выборке. Можно рассчитать доверительные интервалы, в пределах которых с определенной достоверностью получают истинные значения характеристик генеральной совокупности. Это позволяет  [c.417]

В кластерной выборке sampling) изучаемая совокупность сначала делится на взаимоисключающие и подгруппы, или (dusters). Затем с помощью вероятностного метода выборки, такого как SRS, формируется случайная выборка кластеров. В выборку включаются либо все элементы отобранного кластера, либо проводится их отбор вероятностным методом, Если в выборку включаются все элементы каждого отобранного кластера, то такая процедура называется одноступенчатой кластерной выборкой. Если выборка получена с помощью вероятностного отбора из каждого выбранного кластера, такая процедура называется двухступенчатой кластерной выборкой. Как показано на рис. 11.3, существуют два вида двухступенчатой кластерной выборки — простая двухступенчатая кластерная выборка с использованием SRS и вероятностная выборка, пропорциональная объему (PPS). Кроме того, кластерная выборка может состоять из нескольких (больше двух) этапов, выступая как многоступенчатая кластерная выборка.  [c.427]

При проведении исследований в Internet могут использоваться как детерминированные, так и вероятностные методы выборки. Кроме того, респондентов можно отобрать предварительно или подключить к опросу в онлайновом режиме. Подключение к опросу посетителей  [c.435]

Оно обеспечивает также получение информации о поведении соперников, которые стараются использовать относительные преимущества, доступные в информационном плане (эффект моральной нагрузки). Существуют, наконец, процедуры, цель которых — снизить издержки приобретения информации посредством ее открытия, например существуют два подхода к методу выборки при определении порядка отбора объектов исследований вероятностный и детерминированный (от лат. deter-  [c.376]

К 1921 г. относится издание первой книги П. Байта, полностью посвященной маркетинговым исследованиям. Это время активного освоения методов выборки. Появилось большое число социологических работ. В США не обошлось без оценок результатов исследований как шарлатанских, а на выборочный подход смотрели как на способ обмана потребителей. Но со временем непонимание было преодолено и методы вероятностных выборок стали применяться достаточно часто. В 1923 г. Дж. Гэллап, основатель крупнейшей в мире исследовательской группы Gallup, начал проводить измерения отношения читателей к рекламе. В том же 1923 г. Артур Нельсен — родоначальник глобальных международных исследований — ввел понятие сегмент рынка .  [c.189]

При вероятностной (случайной) выборке каждая единица совокупности имеет одинаковую вероятность быть включенной в выборку благодаря строгим статистическим процедурам. Репрезентативность такой выборки может быть математически оценена. При невероятностной (неслучайной) выборке не каждая единица совокупности имеет равную вероятность попасть в выборку, репрезентативность которой нельзя оценить. На практике часто параллельно используют несколько методов формирования выборки.  [c.105]

Если аудитор видит необходимость и возможность, то он применяет вероятностный метод. В этом случае он сохраняет вероятность того, что каждая единица совокупности может попасть в выборку. Невероятностный метод получения выборок иногда называют произвольной выборкой, поскольку на ее формирование оказывают влияние пристрастия и интуиция аудитора.  [c.29]

Таким образом, данный стандарт признает приемлемыми оба подхода. Они широко применяются на практике, особенно при аудите завершенной бухгалтерской отчетности. Можно утверждать, что наши отечественные аудиторы чаще пользуются невероятностной выборкой. Но это не исключает возможности овладения ими вероятностными методами, а также применения их на практике, особенно при аудите по международным стандартам, поскольку вероятностная выборка весьма продуктивна.  [c.30]

Объем выборки определяет точность полученных результатов, но не их представительность. На репрезентативность выборки влияет метод, с помощью которого отбирают респондентов из общей совокупности. При формировании выборки могут быть использованы вероятностные методы (простой случайный отбор, стратифицированный случайный отбор, кластерный отбор, систематический отбор и т.д.) и невероятностные методы (квотированная выборка, отбор на основе суждений, доступная выборка и т.д.).  [c.174]

Главы И и 12 охватывают методы проведения выборочного наблюдения, соответственно обсуждаются качественные подходы осуществления выборочных наблюдений, различные вероятностные и невероятностные методы выборки (глава а также другие статистические проблемы, определение и начального размеров выборки.  [c.19]

Методы выборочного наблюдения или методы выборки делятся на две основные категории детерминированные и вероятностные (рис. 11.2). Детерминированный метод выборки sampling) основан скорее на индивидуальной оценке исследователя, чем на случайном отборе элементов выборки. Исследователь может произвольно или сознательно решать, какие элементы включать в выборку. В результате проведения детерминированной выборки можно получить детальную оценку характеристик совокупности. Однако этот метод не позволяет объективно оценить точность результатов исследования. Поскольку невозможно определить вероятность включения в выборку каждого отдельного элемента, полученные результаты нельзя статистически распространять на всю совокупность. Чаще прибегает к детерминированным методам нерепрезентативная выборка, поверхностная выборка, выборка по квотам и выборка по принципу снежного кома (подробности — в разделе).  [c.417]

Все возможные сочетания этих пяти аспектов нашли отражение в 32-х различных методах проведения вероятностного отбора элементов совокупности. В этой книге подробно рассматриваются методы простой случайной, систематической, стратифицированной и кластерной выборки, а также кратко рассказывается о некоторых других методах. Однако сначала мы рассмот-римдетерминированный метод выборки.  [c.418]

В главе мы рассмотрели роль выборки при разработке плана маркетингового исследования, описали процесс выборки и рассмотрели различные вероятностные и детерминированные методы выборки. В этой главе мы сосредоточим внимание на определении объема простой случайной выборки. Мы даем определение различным понятиям и условным обозначениям и рассматриваем особенности выборочного распределения. Кроме в главе описываются статистические методы определения объема на основе доверительных интервалов, а также рассматриваются формулы для вычисления объема выборки в соответствии с этими методами и продемонстрировано их применение. Кратко проанализируем дополнительные методы определения объема выборки в других видах вероятностного отбора. Объем выборки, определенный статистически, является конечным, или чистым объемом выборки т.е. представляет собой количество завершенных интервью или наблюдений. Однако, чтобы получить его, вначале необходимо связаться с гораздо большим количеством потенциальных респондентов. Мы описываем корректировки, которые необходимо применить к статистически определенному объему выборки с учетом коэффициентов охвата и завершенности и вычисляем объем начальной выборки. Обсудим также проблему отсутствия ответов в выборочном обследовании, акцентируя внимание на улучшении коэффициента отклика и на корректировке при неполучении данных. Рассмотрим сложности статистического определения объема выборки в международных маркетинговых исследованиях, выделим сопутствующие этические проблемы и объясним роль Internet и компьютеров при выборочном наблюдении.  [c.443]

При формировании выборки используются вероятностные (случайные) и невероятностные (неслучайные) методы.  [c.166]

Если все единицы выборки имеют известный шанс (вероятность) быть включенными в выборку, то выборка называется вероятностной. Если эта вероятность неизвестна, то выборка называется невероятностной. К сожалению, в большинстве маркетинговых исследований из-за невозможности точного определения размера совокупности не представляется возможным точно рассчитать вероятности. Поэтому термин известная вероятность скорее основан на использовании определенных методов формирования выборки, чем на знании точных размеров совокупности.  [c.166]

Определите отличия между вероятностным и невероятностным методами формирования выборки.  [c.178]

Включает дискриминантный анализ, кластер-анализ и другие матема-тико-статистические методы, как правило, не опирающиеся на предпосылку о вероятностном характере исследуемых зависимостей (см. Прикладная статистика). В частности, дискриминантный анализ предназначен для решения задач, связанных с разделением совокупностей наблюдений (элементарных данных). Если у исследователя имеется по одной выборке из каждой неизвестной ему генеральной совокупности (такую выборку называют "обучающей"), то с помощью методов дискри-минантного анализа удается приписать некоторый новый элемент (наблюдение х) к своей генеральной совокупности.  [c.199]

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА (mathemati al statisti s) — раздел математики, посвященный систематизации, обработке и использованию стат данных В М с мн методы стат обработки исходных данных основываются на вероятностной природе этих данных Оси понятиями М с являются генеральная совокупность (мн-во значений случайной величины), выборка (ограниченное число наблюдений случайной величины), объем выборки (кол-во значений случайной величины в выборке), параметр положения (ср значение случайной величины), мера рассеяния (квадратный корень из дисперсии счучайной величины) и т д Одной из задач М с является построение оценок случайной величины Различают оценки точечные, интервальные, робастные (устойчивые, т е слабо реагирующие на утрату части исходных данных, засорение выборки и т п ), эффективные (имеющие ми-ним дисперсию) и др Получили развитие и нашли широкое практическое применение такие разделы М с, как дисперсионный анализ, кластерный анализ, факторный анализ, методы планирования эксперимента, приемочного контроля статистического и др  [c.131]

Маркетинговые исследования Издание 3 (2002) -- [ c.417 , c.423 ]