- Eenvoudige bemonstering
- Voorbeeld
- Dubbele bemonstering
- Voorbeeld
- Meerdere bemonstering
- Voorbeeld
- Belang van steekproeven
- Referenties
De theorie van steekproeven , statistisch, is de selectie van een subset van eenheden in een bepaalde groep (bekend als statistische populatie). Het doel is om de algemene kenmerken van alle individuen te bepalen, maar te laten leiden door de attributen van degenen die in de gekozen subset zijn geselecteerd, zonder de hele populatie te bestuderen.
De waarneming die wordt uitgevoerd, tracht een of meer waarneembare kenmerken vast te stellen in de te bestuderen objecten of personen, die statistisch als onafhankelijke eenheden worden weergegeven. In combinatie met steekproeven worden theorieën over statistiek en waarschijnlijkheid toegepast om onderzoeken uit te voeren.
Eenvoudige bemonstering
Een eenvoudige kanssteekproef bestaat uit het kiezen van een steekproef uit de statistische populatie waarin elk element dezelfde kans heeft om willekeurig te worden geselecteerd. Bij deze methode wordt de populatie-steekproef niet onderverdeeld in meer delen of verdeeld in secties.
Daarom kan elk paar elementen met dezelfde waarschijnlijkheid worden gekozen. Dat wil zeggen, als een eenheid wordt geselecteerd uit de steekproef, heeft de volgende die wordt geselecteerd dezelfde kans om te worden gekozen als elke andere optie.
Deze willekeurige selectie van waarden minimaliseert de voorkeur voor een eenheid of individu in het gegeven monster, waardoor een willekeurige omgeving ontstaat om de benodigde analyse uit te voeren. Bovendien vereenvoudigt het gebruik de analyse van de resultaten.
De variatie in de verkregen resultaten tussen individuen is meestal een goede indicator van het algehele resultaat: als een variantie wordt verkregen in een steekproef van 10 mensen getrokken uit een populatie van 100, is het zeer waarschijnlijk dat dit aantal hetzelfde of vergelijkbaar zal zijn in de populatie van 100 individuen.
Voorbeeld
Als een steekproef van 10 mensen wordt verkregen uit de bevolking van een land, is de kans groot dat in totaal 5 mannen en 5 vrouwen zullen worden verkregen.
In dit type willekeurige steekproef worden echter meestal 6 mensen van het ene geslacht en 4 van de andere getrokken, gezien het aantal mensen in de populatie.
Een andere manier om naar eenvoudige steekproeven te kijken, is door een klaslokaal van 25 mensen te nemen, hun namen op papier te zetten en deze in een zak te doen.
Als 5 documenten ongezien en willekeurig uit deze tas worden geselecteerd, vertegenwoordigen de mensen die naar buiten komen een eenvoudige steekproef van de totale klaspopulatie.
Dubbele bemonstering
De dubbele statistische bemonstering is gemaakt om een grotere diepte te geven aan de resultaten die zijn verkregen met een eenvoudige bemonstering. Deze methode wordt meestal gebruikt voor grote statistische populaties en het gebruik ervan vertegenwoordigt de studie van aanvullende variabelen dan die verkregen met eenvoudige steekproeven.
Deze methode wordt ook vaak tweestaps bemonstering genoemd. Het gebruik ervan heeft het belangrijkste voordeel dat het meer specifieke resultaten verkrijgt en met minder kans op fouten.
Gewoonlijk wordt dubbele steekproeven gebruikt wanneer de resultaten die op basis van eenvoudige steekproeven zijn verkregen niet als doorslaggevend worden gepresenteerd, of wanneer ze twijfels overlaten aan de statistici.
In dit geval wordt een extra steekproef verkregen uit dezelfde statistische populatie waaruit de eerste is verkregen, en worden de resultaten tussen de twee vergeleken om ze te analyseren en de foutenmarge te verkleinen.
Dubbele bemonstering wordt veel gebruikt bij de evaluatie van de kenmerken van bepaalde in massa geproduceerde materiële goederen (zoals speelgoed) en bij de kwaliteitscontrole van bedrijven die zich toeleggen op producten die vatbaar zijn voor fabrieksfouten.
Voorbeeld
Een monster met een grootte van 100 stuks wordt verkregen op basis van veel 1000 speelgoed. De kenmerken van de 100 geëxtraheerde eenheden worden geëvalueerd en er wordt vastgesteld dat de resultaten niet voldoende kracht hebben om te beslissen of de partij speelgoed moet worden weggegooid of naar winkels moet worden gebracht.
Als gevolg hiervan wordt een extra steekproef van 100 extra speelgoed uit dezelfde batch van 1000 speelgoed getrokken. Het wordt opnieuw geëvalueerd en de resultaten worden vergeleken met de vorige. Op deze manier wordt bepaald of de batch defect is of niet en wordt deze verpakt of weggegooid, afhankelijk van de analyse van de resultaten.
Meerdere bemonstering
Meervoudige bemonstering wordt beschouwd als een extra uitbreiding van dubbele bemonstering; het maakt echter geen deel uit van hetzelfde proces. Het wordt gebruikt om de resultaten van het monster uitgebreid te evalueren alvorens tot een definitief besluit te komen.
Bij deze bemonstering, ook wel meertraps bemonstering genoemd, is het gebruikelijk om te starten met een grote steekproef en met lage studiekosten. Bij dit soort praktijken wordt de steekproef meestal verkregen door het verkrijgen van strata en niet door individuele eenheden; dat wil zeggen, er wordt een paar objecten of mensen geselecteerd in plaats van slechts één.
Na het selecteren van elke stratum worden de verkregen resultaten bestudeerd en worden een of twee andere strata geselecteerd om de resultaten opnieuw te bestuderen en ze vervolgens met elkaar te vergelijken.
Voorbeeld
Het Australian Institute of Statistics voerde een onderzoek uit waarbij het de populatie verdeelde naar verzamelgebieden en een aantal van deze gebieden willekeurig selecteerde (eerste fase van bemonstering). Vervolgens werd elke zone verdeeld in blokken, die willekeurig binnen elke zone worden gekozen (tweede fase van bemonstering).
Ten slotte wordt binnen elk blok het woongebied van elk huishouden geselecteerd en worden de huishoudens willekeurig gekozen (derde fase van de steekproef). Zo hoeft u niet de woonzone van alle woningen in de regio op te sommen en hoeft u alleen te focussen op de woningen binnen elk blok.
Belang van steekproeven
Steekproeven zijn een van de essentiële instrumenten van een statistisch onderzoek. Deze techniek bespaart kosten en veel tijd, waardoor het budget over andere gebieden kan worden verdeeld.
Bovendien helpen de verschillende steekproeftechnieken statistici om nauwkeurigere resultaten te verkrijgen, afhankelijk van het type populatie waarmee ze werken, hoe specifiek de te bestuderen attributen zijn en hoe diep ze de steekproef willen analyseren.
Bovendien is het nemen van steekproeven zo eenvoudig dat het zelfs voor mensen met weinig kennis van dit gebied de toegang tot statistieken vergemakkelijkt.
Referenties
- Double Sampling for Ratio Estimation, PennState College, (zd). Genomen uit psu.edu
- Dubbele, meervoudige en sequentiële bemonstering, NC State University, (zd). Genomen uit ncsu.edu
- Eenvoudige willekeurige bemonstering, (nd). Overgenomen van investopedia.com
- Wat is dubbele bemonstering? - (nd). Overgenomen van nist.gov
- Wat is meervoudige steekproeven? - (nd). Overgenomen van nist.gov
- Sampling, (nd), 19 januari 2018. Genomen van wikipedia.org
- Meertraps bemonstering, (nd), 2 februari 2018. Genomen van wikipedia.org