Метод проб: Метод проб и ошибок | это… Что такое Метод проб и ошибок?

Содержание

Метод проб и ошибок – Семья и дети – Домашний

  • Главная
  • Семья и дети
  • Метод проб и ошибок
Что лучше — двадцать раз кряду сказать «горячо, нельзя» или один раз дать обжечься?

28 янв 2012 Автор:  Вероника Батхан

Метод проб и ошибок Когда человек чему-то учится, например, ходить на лыжах, чистить картошку, танцевать танго, он сперва совершает ошибки, и лишь набив должное количество шишек, понимает, как правильно держать нож или переставлять ноги.

Мы, взрослые, уже хорошо усвоили, как опасен мир, какие последствия могут вызвать те или иные поступки, и стремимся уберечь детей от неприятностей. Малыши доверяют родителям, поэтому с наших слов запоминают, что нож острый, а кружка с чаем очень горячая. А какие последствия вызовет контакт с огнем или ножом – они не знают.

Приведем типичный пример: на улице снег, а ребенок сильно капризничает и не хочет надевать шапку. Мама упрашивает его, стыдит, в конце концов шлепает и силой надевает головной убор. А ребенок ни в чем не виноват.

Ему неприятно и жарко в шерстяной шапке, он не понимает, что может замерзнуть. Чтобы объяснить, достаточно разрешить выйти на улицу с непокрытой головой. Поверьте, за пять минут прошедшие от выхода до осознания «ушкам холодно» он не заболеет. Зато в следующий раз не будет скандалить и позволит надеть на себя шапку, если не в квартире, то перед выходом из подъезда.

В этом и заключается метод естественных последствий – дать ребенку возможность самому получить нужный опыт, понять, что если сделаешь А, получишь Б.  И никакая добрая мама отменить это Б не сможет.

Самая большая сложность метода, особенно для тревожных, гиперответственных и гиперопекающих родителей – позволить ребенку совершать ошибки. Естественно, от серьезных опасностей малыша следует ограждать, но ничего страшного не произойдет, если он убедится, что кошка царапается, а иголка колется.

Чтобы метод был эффективным, объясняя ребенку возможные последствия его действий, убираем из речи эмоции, не пытаемся напугать или обвинить малыша. Только факты. «Собака злится и лает, если дергать ее за хвост». «Падать с лестницы опасно и больно». «Мама очень сердится, если в ее спальне рано утром играть в войну». «Чтобы успеть в кино на сеанс в 15:00, надо выйти в 14:00».  

Объясните малышу – никто не виноват, можно одеваться медленно и волочить ноги, но фильм начнется в 15:00 вне зависимости от того, успеете ли вы в кинотеатр или нет.

Исправление ошибок – часть метода, формирующая ответственность за свои действия. Уронил книги с полки – складываешь назад. Порвал колготки – возись с иглой. Забыл выгулять щенка – убираешь за ним лужу.

Пока ребенок не просит помощи, не надо вмешиваться, пусть решает задачу сам. Попросит – объясняем, поддерживаем – но не делаем за него. В некоторых важных для ребенка вещах (выпускных и новогодних праздниках, концертах, соревнованиях, дальних поездках) можно подстраховать его, скажем, взять с собой забытую им вещь или билет, но отдавать лишь когда маленький растеряша осознает, что он не взял из дома.

Обращаться с деньгами и не клянчить очередную игрушку учат так же – перед выходом показывают ребенку, сколько денег в кошельке, рассказывают на что нужно их потратить. В магазине покупают ребенку все, что он требует, пока денег хватает (не берите много!). Потом возвращаются домой без нужных покупок и объясняют, что сегодня не будет сока, йогурта и творожков, потому что деньги из дневного бюджета ушли на баловство.

Не рискуем с естественными последствиями там, где они окажутся малышу не по силам.

Вряд ли стоит проверять, что получится, если выбежать на дорогу, сунуть ручку в клетку к медведю или ткнуть спицей в розетку. Перенервничавший, испуганный и голодный малыш – неподходящий объект для педагогических экспериментов. Впрочем, мама, которая опаздывает на работу или хочет выспаться после «суток» – тоже. Иногда стоит взять ответственность на себя и в конкретный момент просто не разрешить баловаться с едой, устраивать истерику в магазине, приставать к старшему брату или дразнить больную кошку. Запреты (если их немного) помогают ребенку выстроить границы своего внутреннего мира, почувствовать, что родители защищают свое дитя и беспокоятся о нем.

А объяснить причины запрета можно и позже, когда естественные последствия правильного решения уже приведут семью в хорошее настроение.

как создать игру, которая понравится всему миру / Хабр

У каждого геймдизайнера наверняка в запасе есть десяток идей, которые он хочет реализовать. Однако придумать игру — дело несложное. Сложнее понять, имеет ли твоя идея потенциал, и стоит ли двигаться с ней дальше.

Меня зовут Матвей Палаш (Product Owner, DEVGAME), и я собрал несколько советов, которые помогут придумать крутую игру и выбиться вперед, даже если ваш конкурент — это Touch Instinct.

Сразу оговорюсь, что в данной статье не будет какого-то инновационного метода. Скорее список основных правил, которыми полезно руководствоваться. Что ж, начнем!

За вас уже все придумали

Многие думают, что идея их игры оригинальна, и другой такой нет и не будет, пока они ее не реализуют. Увы, зачастую это не так. Существует множество разных игр и приложений, в которых в том или ином виде ваша идея уже воплощена. Я всегда стараюсь найти свою «новую» идею в приложениях других разработчиков и проверить, действительно ли это хорошая задумка или стоит сразу же отправить ее в папку «потрачено».

Ну а если вы все-таки уверены, что идея нова, то не стоит радоваться раньше времени. Сделать такую игру скорее всего будет еще сложнее, так как для игроков она будет чем-то совершенно непривычным, невиданным ранее. У большинства пользователей уже сложились собственные игровые предпочтения и, вероятно, что в игру с инновационным геймплеем они просто не захотят играть, потому что понятия не имеют, что это. 

Таким образом, в геймдеве нет понятия «‎украсть игру» или «украсть идею»‎ — зачастую разработчики берут на заметку существующие игры и, меняя какие-то детали, выпускают ее. Однако не стоит просто копировать чужую игру — возьмите чьи-то наработки, определите в них слабые места и улучшите их в своей игре. 

Не нужно изобретать велосипед. Находите нишу и бейте в ней конкурентов в их слабые места.

Оценивайте условия создания игры по твоей идее

При выборе идеи главное помнить, что на ее качественную реализацию влияют такие факторы, как время, размер команды и ее профессионализм. Чем меньше времени есть на разработку, чем меньше опыт ответственной за проект команды, тем проще должна быть игра. Лучшим выходом будет оставить новые крутые элементы и фишки для последующих обновлений.

Возникла идея — запишите ее

У каждого бывают моменты, когда не получается ничего придумать, но всегда есть возможность вернуться к своим старым мыслям и что-то из них почерпнуть! Именно на случай таких моментов записывайте все пришедшие в голову идеи. Пусть они на первый взгляд кажутся неуместными или даже бредовыми. Не вырывайте листы, не стирайте и не зачеркивайте. Сегодня идея кажется гениальной, завтра вы в ней разочаруетесь, а еще через неделю она может принести вам состояние! Никогда не знаешь, какая идея пригодится.

Слушайте чужое мнение, но с умом

Получать обратную связь очень важно, ведь со временем взгляд замыливается, и отличить правильное решение от неправильного становится все сложнее. 

Лично я буквально на каждом этапе разработки спрашиваю мнение окружающих, которые либо могут помочь советом, либо являются моей целевой аудиторией. Такие люди всегда посмотрят на игру свежим взглядом и смогут дать толковые предложения. Но не слушайте всех подряд: далекие от индустрии люди вряд ли дадут вам дельный совет, а вот свое неуместное мнение вставят с удовольствием.

Проверяйте идеи на ценность и не придумывайте лишнего

Возможно, я вас расстрою, но многие идеи, которые вы считаете интересными, на деле могут таковыми не оказаться. Каждую новую идею необходимо рассматривать с разных сторон, чтобы понимать, действительно ли она ценна, либо просто займет время разработки, но в итоге не принесет никакой пользы.

При внедрении новой идеи правильным будет задавать себе вопросы:

Зачем это нужно?

— На что это повлияет?

— Что я получу от этого?

Возьмем для примера такой вариант: у вас есть условная игра жанра Idle, в которой нужно вырастить свой сад. В сущности, обычный кликер, в котором пользователь просто нажимает на растения. Но тут вы захотели встроить случайное событие, например, нашествие инопланетян, которые могут похитить плоды. Задайте себе вопросы:

  • Зачем это нужно? – Геймплей кликера однообразен, а случайное событие в виде инопланетного нашествия будет развлекать игрока и не даст ему заскучать.

  • На что это повлияет? – Событие нацелено на повышение разнообразия геймплея, и, следовательно, среднее время сессии игрока должно вырасти.

  • Что я получу от этого? – Увеличив время сессии, вы увеличите заработок с рекламы, так как игрок станет проводить в игре больше времени и, соответственно, смотреть больше рекламы.

Такие вопросы можно задать в отношении любой идеи, и если вы смогли ответить на них, то она того стоит. Мне, например, иногда хочется добавить какой-то интересный функционал для совершенно обычного экрана, и в голове это выглядит очень круто. Но на вопросе «‎зачем?»‎ я понимаю, что это нужно только мне, и ничего, кроме самоудовлетворения, я не получу. Такие идеи отбрасываются.

Берите за основу предыдущий опыт

Зачем я сделал свою прошлую игру? Один из ответов — «чтобы использовать знания и опыт полученные при ее разработке для следующих проектов». Найти и больше не совершать одни и те же ошибки поможет аналитика. Обязательно встраивайте ее во все свои проекты, и как можно больше — так вы узнаете все о поведении пользователя в игре.

К примеру, в одном из своих детских проектов мне захотелось добавить нотку режиссуры: сделать красивое вступление в стиле кино, в котором игрок узнает предысторию сюжета игры. Так как игра основана на событиях из мультфильма, идея казалась отличной — она укрепляла связь между ним и игрой. И я бы дальше использовал такие моменты в других играх, если бы не аналитика, которая показала просто зашкаливающий отвал пользователей на моменте с кат-сценой. Это говорит о том, что в игре пользователь хочет играть, а не смотреть вставки из мультфильма.

Сравнение пользователей в игре со вступлением с мультсериала и без него

Чего стоит избегать

При создании концепта игры необходимо уделить его написанию должное количество времени и в полной мере предоставить информацию для каждого из отделов. Сделанный на скорую руку документ с минимальным количеством деталей может быть холодно воспринят командой, благодаря которой ваша игра могла бы увидеть свет. Концепт должен стать тем источником ответов на вопросы, которые будут возникать у каждого отдела по мере работы над проектом.

Более того, все концепты и GD-документы должны регулярно обновляться и быть в открытом доступе для всех сотрудников. Так, каждый член команды, будь то дизайнер, разработчик или владелец продукта, сможет в любой момент обратиться к ним и понять, сходится ли промежуточный результат с запланированным или нет.


Надеюсь, в этой статье вы нашли для себя что-то новое или переосмыслили уже имеющиеся идеи. Совершенствуйте свои навыки и не бойтесь смотреть на опыт других, что-то обязательно вам запомнится!

А если вам было интересно читать, и вас также интересуют другие аспекты геймдизайна, о которых я не упомянул — ставьте «лайк», делитесь этой статьей, комментируйте, и я с удовольствием отвечу на вопросы, а может, и созрею для второй части статьи.

Матвей Палаш

Product Owner, DEVGAME

что сейчас делает малый бизнес

Что делать в новых условиях, когда привычные инструменты продвижения исчезают, поток клиентов уменьшается, а цены быстро меняются? Вместе с Яндекс Бизнесом мы опросили предпринимателей из разных сфер малого бизнеса — и вот что они нам рассказали.

С конца февраля поток гостей в казанском отеле «Дон Кихот» резко сократился из-за резкой отмены групповых броней. В начале марта международные онлайн-сервисы бронирования остановили работу в России, и отель оказался фактически пустым. А когда Instagram (Meta, владеющая Instagram, признана экстремистской организацией. — Прим. ред.) заблокировали на территории РФ, привычных связей с потенциальными клиентами осталось совсем немного.

«Мы провели мозговой штурм и начали действовать, — делится владелица отеля «Дон Кихот» Дарья Ожигина.

Когда рушится привычная система, никто не научит тебя тому, что делать, а слишком вдумчивая аналитика оказывается менее эффективной, чем метод проб и ошибок.

Дарья Ожигина

«Дон Кихот»

Мы так активно взялись за поиск и разработку новых каналов связи и бронирования, что уже можно сказать: апрель-2022 в итоге окажется более прибыльным, чем прошлогодний».

С какими вызовами столкнулся российский малый бизнес весной 2022 года и какие решения находит, рассказывают предприниматели из разных городов.

Бешеные цены: смирить или смириться

Санкт-Петербургский ресторан «Taste It Пицца&Паста» использует итальянскую муку, томаты и другие импортные продукты. В марте цены выросли на все, а на некоторые позиции — в 4 раза. Кроме того, у поставщиков возникли сложности с оплатой и доставкой продуктов и вин из Европы.

«Мы ищем российскую альтернативу продуктам, но с винами ситуация сложнее», — говорит владелец ресторана Виктор Шурыгин. Некоторые европейские вина пришлось включить в стоп-лист, а альтернативу им ищут среди грузинского, армянского и абхазского алкоголя.

«Если будет дефицит, рассмотрим возможность перехода на пиво, хотя и с хмелем в России сейчас проблемы, — отмечает Виктор. — Будем смотреть, что менять». По словам предпринимателя, гости ресторана не готовы к повышению цен даже вдвое, поэтому стоимость блюд выросла всего на 10−15%, а маржинальность бизнеса существенно снизилась.

Пицца в ресторане «Taste It Пицца&Паста»

В некоторых сферах, например автосервисной, клиентов не смутил рост цен.

Так, в краснодарском автоцентре Mobistar, который специализируется на установке аудиосистем, шумоизоляции и сигнализации, март оказался богат на заказы. «За март цены на отечественную автосигнализацию выросли на 30−40%, а на некоторые бренды аудиосистем и дополнительной электроники, например камеры, даже в 2 раза, — рассказывает директор автоцентра Олег Степанов. — Тем не менее спрос на установку сигнализации у нас в марте вырос вдвое, что для весны необычное дело. Обычно люди устанавливают сигнализацию с наступлением холодов, отчасти ради сервисных функций — автозапуска и подогрева».

Ремонт автомобилей в Mobistar

В Mobistar также ждали весеннего спроса на установку аудиосистем, но и их черед придет, просто немного позже. «В ближайшие месяцы точно будет спрос на обновление оборудования в автомобилях, так как никто не знает, что будет дальше с ценами и поставками импортных микросхем и других комплектующих», — считает Олег.

Часть бюджета предприниматель планирует вложить в рекламу и в июне продлить Рекламную подписку от Яндекс Бизнеса, которая уже хорошо себя показала и за год повысила поток клиентов на 20−30%.

Где и как находить клиентов

С запретом рекламы в Google, блокировкой нескольких соцсетей и приостановкой работы «Тик-Тока» в России малый бизнес лишился привычных каналов продвижения.

Столичное «Ателье лаборатория» вместо весеннего наплыва посетителей столкнулось с оттоком клиентов. «Опираясь на неплохие итоги прошлого года и статистику по весенним продажам наших услуг и пошиву одежды из собственной коллекции naCHalo, я рассчитывала в апреле выпустить новую коллекцию, а к концу года открыть несколько филиалов в Москве, — говорит владелица ателье Елена Чалова. — Сейчас планы по масштабированию отложены, но я рассчитываю, что спрос на услуги ателье в кризис вырастет: об этом говорят многие эксперты фэшн-индустрии».

Елена Чалова, «Ателье Лаборатория»

Благодаря рекомендациям коллег Чалова открыла маркетплейсы как эффективный инструмент для продажи готовой коллекции одежды. На прошлой неделе она разместила информацию, и уже появились первые покупатели.

Все это подтолкнуло Елену еще и к открытию курсов кройки и шитья при ателье. Они будут работать скорее на промо бренда и ателье, но это тоже источник дохода и новый вид занятости для мастеров. «Мне важно сохранить команду, которая сложилась за 10 лет, поэтому сейчас я ищу применение талантам наших мастеров, — говорит Чалова. — У нас, например, работает мастер-конструктор, которая преподает в вузе дизайн и историю узора. Она консультирует заказчиков, когда требуется подобрать сложную ткань. Теперь я хочу привлечь ее к мастер-классам при ателье».

Дарья Ожигина, владелица казанского отеля «Дон Кихот», наоборот, нашла работающие площадки бронирования вопреки рекомендациям коллег. «У московских отельеров рабочей площадкой стал сервис „Авито“, — говорит Ожигина. — Я пробовала все подряд, и у нас неожиданно сработал TVIL.ru. За 10 лет, что я занималась сначала хостелами в Москве, а потом отелями в Казани, с этой площадки ни разу не приходила бронь. А сегодня приходит по 4−5 в день».

Собственные ресурсы отеля, как оказалось, тоже нуждаются в доработке. «Дон Кихот» вложился в свой сайт, чтобы превратить промостраницу в полноценную платформу для бронирования. Потом внедрили CRM-систему: она позволила не только автоматизировать процессы, но и понять, в каких случаях заявки не переходят в бронирование, а также наладить удобную для клиентов коммуникацию.

Я думала, что все это очень сложно, и откладывала на потом. Но кризис заставляет человека действовать здесь и сейчас. Вложиться пришлось, зато у нас появились эффективные рабочие инструменты. Я считаю это оптимизацией.

Дарья Ожигина

«Дон Кихот»

Казанский отель перенаправил освободившиеся рекламные бюджеты в геосервисы. Дарья Ожигина признается: «Все доступные ресурсы развиваются, надо просто изучать их новые возможности. Я, например, только сейчас заметила, что в Яндекс Картах можно публиковать сторис. И это надо использовать, пусть даже конверсия увеличится не сразу, нужно вкладываться во все диджитал-каналы».

По мнению владельца Taste It Виктора Шурыгина, хороший канал продвижения и поиска новых клиентов — Яндекс Бизнес: «Не требуется нанимать специалиста или самому разбираться в рекламных настройках. Сервис запускает рекламу автоматически на тех площадках Яндекса, где есть наши потенциальные клиенты, в том числе в Поиске и Картах. Это эффективно работает на привлечение тех же туристов, которых среди наших гостей около 50%. Они часто ищут «где поесть» в Яндекс Картах, поэтому нам важно не только иметь хорошие отзывы и высокий рейтинг, но и быть одними из первых в выдаче и выделяться ярким «пином».

«Taste It Пицца&Паста»

Бесплатным и при этом рабочим каналом Шурыгин считает сарафанное радио. Правда, только в том случае, если компания работает над брендом и репутацией, делает качественный продукт. «Мы же видим, что гости приходят к нам во второй раз и приводят друзей, — говорит ресторатор. — Поэтому сегодня нам важно сохранить хорошее качество блюд и высокий уровень сервиса».

Вообще путь среднестатистического пользователя в сети прост и понятен. Он открывает профиль заведения в Поиске или Картах, изучает меню, интерьер, читает комментарии посетителей и действует рационально по принципу «посмотрел, сравнил, выбрал».

Виктор Шурыгин

«Taste It Пицца&Паста»

Предприниматели рассчитывают, что в ближайшие месяцы сохранившиеся и новые каналы продвижения смогут предложить бизнесу широкие возможности. Но сейчас главное — не ждать, а активно действовать. Как говорит Дарья Ожигина, кризис — это время роста и поиска новых стратегий.

Читайте далее

Инновации коммуникаций: как изменится рынок корпоративного софта

Читать далее →

Хранители возможностей

Читать далее →

Методом проб – Золотое Сечение

Настоящими героями медиафорума «Методом проб» стали обучающиеся Фонда «Золотое сечение». Они участвовали в организации мероприятия для школьников в Уральском институте управления — филиале РАНХиГС.

В рамках форума прошло пять лабораторий от СМИ Екатеринбурга, четыре клинча на сложные социальные темы и одно выступление в формате TEDх. Наши участники под руководством наставников придумали формат лабораторий, договорились со спикерами, модерировали дискуссии и обсуждения.
По завершению форума школьникам дали задание самостоятельно подготовить публикации о «Методе проб». Сегодня мы публикуем работы, отобранные Натальей Белимовой, доцентом кафедры журналистики и медиакоммуникаций Гуманитарного университета, ведущим специалистом отдела основных образовательных программ Уральского института управления – филиала РАНХиГС, приглашённым экспертом Фонда «Золотое сечение».

Работа обучающейся на программах по журналистике Фонда «Золотое сечение» Виктории Савельевой:

23 апреля в Уральском институте управления – филиале РАНХиГС прошел первый Медиафорум под названием «Методом проб». Мероприятие длилось с 10:00 утра до 18:00 вечера. В нем приняли участие школьники из разных городов Свердловской области и районов Екатеринбурга. В течение всего дня своим опытом с ребятами делились известные екатеринбургские и московские журналисты, блогеры и фотографы.На мой взгляд, одним из наиболее запоминающихся форматов стал клинч: своеобразная дуэль сторон, где два оппонента отстаивают свою точку зрения на протяжении нескольких минут, параллельно задавая друг другу каверзные вопросы, способные ввести соперника в заблуждение. И у каждого оппонента есть по секунданту, которые тоже участвуют в споре. Клинч заканчивается голосованием аудитории, которая должна выбрать наиболее убедительную позицию. А подытоживает дискуссию эксперт.
Всего на протяжении этого дня состоялось 4 клинча по различным темам: «Журналист – всегда выпускник журфака?», «Свобода слова», «Культура отмены» и «Авторское право».

Я была участницей одного из них – «Свобода слова». Дома я тщательно готовила свою речь и придумывала аргументы своей позиции и ответы на всевозможные вопросы от оппонентов. Интересно было придумывать уловки и примеры различных ситуаций для соперников, которые могут произойти с ними, чтобы поймать их на слове. Мне, конечно, было приятно, что моя позиция выиграла. Я доказала самой себе, что умею отстаивать свою точку зрения и убеждать других. «Пожалуйста, проводите больше таких клинчей. Мне бы очень хотелось поучаствовать в роли оппонента, или секунданта, или ведущего» – сказал Булат Бурханов, ученик екатеринбургской школы № 43. Хорошая мысль – сделать такие клинчи регулярными и частыми. Это поможет ребятам развивать критическое мышление, тренировать устную убеждающую речь, что очень важно почти в каждой профессии» – прокомментировал один из организаторов медиафорума, директор центра общественных связей Уральского института управления Виктор Белимов.

Завершился форум награждением школьников, которые модерировали все мероприятия медиафорума, посиделками в научном кафе и песнями под гитару, что еще больше сплотило юных журналистов. На мой взгляд, мероприятие удалось. Приятно было видеть азарт и горящие глаза ребят и хотелось бы пожелать медиафоруму дальнейшего развития и еще больше новых участников.
И после мероприятия на протяжении нескольких дней ребята, посетившие медиафорум, делились с кураторами своим мнением и эмоциями. И это неудивительно, ведь они получили незабываемый опыт, знакомства и знания, которые вскоре смогут им пригодиться.

Работа обучающегося на программах по журналистике Фонда «Золотое сечение» Сергея Дубских:

Метод проб» оказался эффективным. В Уральском институте управления прошел первый медиафорум «Методом проб». Он был адресован школьникам и всем, кто интересуется журналистикой. В рамках форума прошло пять лабораторий от СМИ Екатеринбурга, четыре клинча на сложные социальные темы и одно выступление в формате TEDх. Фишкой этого медиафорума стало то, что все мероприятия были проведены участниками группы «МедиаПрорыв» Фонда поддержки талантливых детей и молодежи «Золотое сечение». Ребята сами придумывали, как будут вести лаборатории, сами связывались и договаривались со спикерами, сами модерировали дискуссии и обсуждения.

Первым форум начала лаборатория «Интерфакса». Исполнительный директор Екатерина Градобоева презентовала новую книгу «Технология новостей» – стандарт, по которому работают все журналисты этого информационного агентства. В ходе этой лаборатории несколько школьников – добровольцев из числа слушателей попытались создать заметку про открытие Медиафорума. Одни придумывали заголовок, другие – лид, третьи искали «золотую цитату», а после все вместе озвучили получившийся текст. Затем последовали лаборатории «Российской газеты» и «Комсомольской правды – Урал». Генеральный директор уральского филиала РГ Сергей Салыгин объяснил, как работает государственное СМИ. А руководитель направления Digital «КП-Урал» Павел Филиппов рассказал, как работает конвергентная редакция.

Горячий интерес аудитории вызвали клинчи. Это были небольшое состязания-дискуссии, в течение которых участникам нужно было доказать свою точку зрения на спорную тему. Оппоненты и их секунданты обсуждали необходимость или ненужность журналистского образования и проблему свободы слова. Затем аудитория обоих клинчей голосовала онлайн, выбирая точку зрения, оказавшуюся наиболее убедительной сегодня. После перерыва участников ожидали еще две, не менее интересные лаборатории – ведущего фотографа городского портала E1.ru Артема Устюжанина и научного блогера Алексея Паевского. Устюжанин рассказывал об удивительных историях в его работе, показывал фотографии и объяснял, как их правильно делать. Алексей Паевский объяснял, как заинтересовать сложной наукой простых людей, с чего начинать, чтобы стать популяризатором науки, какие проекты и как ведет он сам. Последним спикером медиафорума стал Илья Орлов-Бунин, один из кураторов творческого кластера «Лето на заводе». В формате TEDх он кратко рассказал о продвижении в социальных сетях этого общественного проекта. Фото заброшенных цехов завода и заросшие лужайки превратились в современный арт-проект.

Вечером, в завершение медиафорума прошло еще два клинча – об авторском праве и культуре отмены. Как и первые два, клинчи вызвали жаркие споры среди оппонентов, секундантов и аудитории. Многие спорные моменты прояснили в своей речи эксперты клинчей – директор центра общественных связей Уральского института управления Виктор Белимов и старший преподаватель юридического факультета Гуманитарного университета Александр Маракулин. Неофициальным окончанием медиафорума стало чаепитие с домашним печеньем под гитару и песни в научном кафе Уральского института управления. «Я была уверена, что здесь окажутся только организаторы и ребята из «Золотого сечения». Но приятно удивилась, увидев полное кафе гостей медиафорума. Значит, эмоциональный заряд получился правильный», – прокомментировала один из организаторов Наталья Белимова.
Надеемся, что Второй медиафорум в следующем году будет не менее интересным и увлекательным!

Работа обучающегося на программах по журналистике Фонда «Золотое сечение» Владимира Гречухина:

На медиафоруме «Методом проб» прошла лаборатория, посвящённая работе конвергентной редакции
В рамках форума Павел Филиппов, руководитель направления Digital издательского дома «Комсомольская правда», провёл лабораторию «Как работает конвергентная редакция». Отличительная особенность конвергентной редакции в том, что она может работать сразу в нескольких сферах: телевидение, газета, сайт, социальные сети и многие другие форматы. Павел Филиппов рассказал, что такая редакция может обеспечивать различным контентом большее количество человек. Журналисты могут доносить свои идеи, информацию и до маленьких детей, и до пожилых людей. Большинство крупных медиа и являются конвергентными редакциями, что позволяет им охватывать крупную аудиторию.
В конце лаборатории каждый слушатель мог задавать спикеру вопросы. Авторы трёх лучших вопросов получили в подарок книги от издательского дома «Комсомольская правда». Но каждый, кто пришёл на эту встречу, получил много новых знаний и провёл время с пользой.

Если вы тоже мечтаете научиться писать отличные тексты, подавайте заявки на программы Фонда или станьте участником III регионального конкурса по журналистике.

Фото предоставлены Центром общественных связей Уральского института управления – филиала РАНХиГС

Метод проб и ошибок в бизнесе

Метод проб и ошибок в бизнесе

Руководители всегда должны получать больше самых лучших исполнителей, даже если сами они ни чего не делают: высокая зарплата начальников необходима для того, чтобы мотивировать подчиненных двигаться по карьерной лестнице. Метод проб и ошибок это единственный эволюционный путь и в природе, и в бизнесе. В результате естественного отбора выживают те компании, которые открыты для экспериментов, но при этом не бросают все силы на один масштабный проект, крах которого означает неминуемую гибель организации.

В этой статье рассмотрим практические аспекты применения метода проб и ошибок в бизнесе.

«НИ ОДНУ СЕРЬЕЗНУЮ ЗАДАЧУ НЕ РЕШИТЬ С ПЕРВОГО РАЗА»

О методе проб и ошибок и до вас было написано и сказано немало. Почему ему уделяется столь пристальное внимание в последнее время? Единственный успешный подход к любой сложной проблеме основан на методе проб и ошибок. Ни одну серьезную задачу не решить с первого раза, а это значит, что очень важно получать обратную связь, корректировать ошибки и адаптироваться к ситуации. Фраза «учитесь на ошибках» звучит банально, но примеры, иллюстрирующие эффективность это го подхода, удивительны: они находятся на грани истории, психологии, антропологии, социологии, физики и, конечно, экономики. В мире бизнеса многие считают, что успех — производная знаний, опыта, долгосрочного планирования и настойчивости в достижении целей. Шины , которые можно подобрать по марке автомобиля на сайте производителя, тоже прошли этот путь.

Руководители компаний крайне редко признаются в том, что искали путь к успеху почти вслепую, опираясь на удачные идеи и отказываясь от ошибочных. Но, глядя на тех, кто прошел этот путь — Exxon, GE, Procter & Gamble, — мы должны понимать, что речь не только об успехах, но и о длинной череде неудач, через которые проходят все без исключения компании, и чтобы их минимизировать нужно пройти научение методом проб и ошибок. Процесс, в ходе которого неудачи приводят к правильным решениям, биологи называют эволюцией. Слабые гибнут, сильные выживают.

И хотя мы верим, что сложные проблемы требуют экспертных знаний и продуманного плана, эволюционный процесс продолжается. Принцип очень прост: пробуйте варианты, отметайте неудачные, тиражируйте успешные и повторяйте в том же духе до бесконечности. Непрерывная вариативность и отбор.

Существует три принципа метода проб и ошибок в бизнесе, которые можно назвать основополагающими для адаптации в жизни и бизнесе. Первый принцип: нужно пробовать новое, понимая, что неудачи неизбежны. Проще говоря, вы должны заранее смириться с тем, что будете совершать ошибки. Второй принцип: неудачи не должны становиться катастрофами.

Создавайте пространство для экспериментов или продвигайтесь вперед небольшими шажками. Выбрать правильный масштаб очень важно: изменения не должны быть слишком мелкими, потому что в этом случае вы не сможете уловить различия, или слишком крупными — тогда неудача может обернуться полным крахом. И, наконец, третий принцип: вы должны научиться понимать, когда проигрываете. Умение отличать ошибки от удач — жизненно важный навык.

С одной стороны, идея адаптации кажется простой и очевидной. Но с другой стороны, совершенно не ясно, как должна использовать метод проб и ошибок обычная компания, жизненный цикл которой ограничен. Есть множество примеров использования этого метода в бизнесе — начиная от Google и Virgin и заканчивая скромными мастерскими по ремонту обуви.

Например, Google продвигает на рынок максимально возможное количество продуктов, наблюдая, какой из них приживется. Вице президент Google Марисса Майер говорит, что 80% продуктов Google неизбежно потерпят неудачу, но это не имеет значения, потому что люди за помнят только успешные проекты. Отдельные удачные находки окупают массу неудачных экспериментов, и на этом построен весь бизнес Google: компания осознанно создает условия для эволюции.

Что мешает организациям адаптироваться? Одно из самых распространенных препятствий — отсутствие или искажение обратной связи. Это может привести к катастрофе. Как владелец бизнеса может наладить надежный поток обратной связи без эффекта «испорченного телефона»…

Вариантов масса, от поощрения и даже требования обратной связи до «управления вверх ногами». Крупные предприятия по определению менее поворотливы? Небольшие организации очень чувствительны к ошибкам и способны быстро менять направление, если что-то идет не так. В крупных компаниях коммуникации между «линией фронта» и «генеральным штабом» обычно плохо налажены. Однако у них больше ресурсов, они устойчивее и могут себе позволить многочисленные эксперименты. Хороший пример, который я уже приводил, — Google.

У лидеров рынка свои проблемы. У них есть возможность заниматься инновациями, но не всегда есть воля к принятию правильного решения, когда появляется технология, способная уничтожить рынок, на котором они доминируют. Иногда монополисты до последнего игнорируют новые тренды, кардинально меняющие рынок.

«ЕСЛИ МНЕ ЧТОТО НЕ УДАЛОСЬ, ЭТО НЕ ОЗНАЧАЕТ, ЧТО Я НЕУДАЧНИК»

Что мешает нам учиться на ошибках? Во-первых, мы не можем отделить себя от ошибки и отрицаем ее, чтобы не «потерять лицо». Во вторых, проигрывая, мы стремимся отыграться и в итоге теряем все. В-третьих, мы приукрашиваем действительность, выдавая наши ошибки за триумф или просто не отличая одно от другого. Принятие метода проб и ошибок означает признание ошибок. Эта мысль прекрасно согласуется с концепцией Кэрол Двек, социального психолога из Стэнфордского университета, которую она раскрывает в книге «Образ мыслей: психология успеха». Она считает, что люди с жестким мышлением не справляются с провала ми, потому что провал для них равносилен при знанию собственного несовершенства.

Так что для начала мы должны смириться с тем, что будем ошибаться. Мы не должны принимать свои ошибки слишком близко к сердцу: если мне что то не удалось, это не означает, что я неудачник. Изменить способ мышления трудно, но можно. Я научился этому, работая над последней книгой: ошибки не выглядят так ужасно, если спрашивать себя, что это даст в будущем. Я знаю, что это звучит как клише — говорить об ошибках как об обучающем опыте, но это правда. И, может быть, эта фраза стала клише как раз потому, что мы ее часто повторяем. А часто мы ее повторяем из-за того, что это трудно усвоить. Не приведет ли увлечение методом проб и ошибок к хаосу?

Конечно, приведет. Но вспомните: когда-то предполагалось, что Советский Союз будет более успешным, чем капиталистические страны, потому что в плановой экономике экономятся ресурсы, которые затрачиваются на эксперименты. И на протяжении нескольких десятилетий люди верили в это. Но в итоге оказалось, что отказ от экспериментов в долгосрочной перспективе имеет скрытые издержки: он делает невозможной адаптацию.

В СССР были слишком нетерпимы к многообразию подходов при решении задач, поэтому система не смогла постоянно адаптироваться. У экспериментирования есть своя цена, но ее стоит заплатить.

Всегда ли успех является следствием эксперимента?

Разумеется, нет. К примеру, история компании Amazon — вовсе не пример того, как осознанно использовать метод проб и ошибок, стремясь достичь успеха. Это история о том, как люди раньше других разглядели новые возможности розничной торговли, появившиеся в интернете. Кроме того, существует множество вопросов, на которые невозможно ответить экспериментальным путем.

Какие ошибки приводят к настоящим катастрофам? И как их избежать?

В каждой системе есть по крайней мере два фактора, которые обязательно приведут к катастрофическим последствиям: жесткие связи и сложность. Чем сложнее система, чем более жесткая у нее структура, тем выше риски. Эксперты — социологи, психологи и инженеры — в деталях изучают, почему случаются техногенные катастрофы, что между ними общего и как их предотвратить. Некоторые из предложенных решений связаны с ранним предупреждением, другие — с упрощением чрезмерно сложных систем. И, конечно, есть проблема с техникой безопасности. Удивительно, как часто техногенные катастрофы обусловлены именно несоблюдением техники безопасности.

С одной стороны, системы безопасности расслабляют людей, с другой — добавляют сложности, создают новые узкие места. Именно так разразился последний финансовый кризис. Такие инструменты, как деривативы и своп на дефолт по кредиту, были созданы, чтобы контролировать риски и удостовериться, что их несут те компании, которые могут и хотят иметь с ними дело. В итоге из-за деривативов риски повели себя непредсказуемо: маленькие ошибки выросли в гигантский ком. А своп на дефолт добавил сложности системе и сыграл существенную роль в распространении кризиса. Ни один инженер не удивился бы, что все произошло именно так.

Прозрачность и доступность информации имеют принципиальное значение. Катастрофа на крупной нефтяной платформе Piper Alpha в 1988 году произошла потому, что критически важная часть сообщения — информация о том, что запасной насос разобран, — просто потерялась. Мы до сих пор не знаем точно, почему так произошло.

1.1. МЕТОД ПРОБ И ОШИБОК — КАТАСТРОФИЧЕСКИ ПЛОХАЯ ТЕХНОЛОГИЯ

[1][2]

1.1. МЕТОД ПРОБ И ОШИБОК — КАТАСТРОФИЧЕСКИ ПЛОХАЯ ТЕХНОЛОГИЯ

ТВОРЧЕСТВА

Изобретательство — древнейшее занятие человека. С изобретением первых орудий труда и начинается история человека. За многие тысячи лет, прошедшие с тех пор, все изменилось, неизменной осталась только технология создания новых изобретений — МЕТОД ПРОБ И ОШИБОК: «А что, если сделать так? Ах, не получается? Ну, тогда можно попробовать сделать вот так. ..» ЭТА ТЕХНОЛОГИЯ ТВОРЧЕСТВА ПРЕДЕЛЬНО НЕЭФФЕКТИВНА В УСЛОВИЯХ СОВРЕМЕННОЙ НТР.

В СССР ежегодно выполняется около 150 000 научно-исследовательских разработок. Приблизительно две трети их прерываются на стадии эксперимента или испытания нового образца. Огромные средства оказываются затраченными впустую. Из 50 000 разработок, что доходят до стадии внедрения, лишь тысяча находит более или менее широкое внедрение («Социалистическая индустрия» от 26.06.82г.). Таким образом, из 150 000 разработок жизненными оказываются только 1 000, т.е. менее 7% !

Представьте себе аэропорт, в котором из 150 ежедневно взлетающих самолетов поднимается только один, а остальные разбиваются при разбеге и взлете. Или же представьте строительную организацию, у которой из 150 домов обваливаются в процессе постройки 100, а в 49-ти домах пригодны только отдельные квартиры, и лишь один (!) дом может быть полностью заселен. Таков по эффективности метод проб и ошибок — самая расточительная из всех технологий. Применение этого метода в современном промышленном обществе неизбежно приводит к разорению общества, к упадку темпов его прогресса, к застою экономики и производства.

М.С.Горбачев в докладе на пленуме ЦК КПСС 25 июня 1987г. сказал:

«Нельзя успешно двигаться вперед методом проб и ошибок, это дорого обходится обществу. Искусство политического руководства требует умения выявлять и эффективно разрешать противоречия…»

Конечно, речь в докладе идет о политике, но политика базируется на экономике, а экономика — на творческом решении задач.

К методу проб и ошибок привыкли, слова «творчество» и «перебор вариантов» стали синонимами. Упорство в переборе вариантов рассматривают как доблесть. Вот строки из обычного очерка об изобретателях: «Шли к решению проблемы почти на ощупь, перебрали множество теорий, в конце каждой из которых стояло: нуждается в практической проверке. Поставили тысячи экспериментов только для того, чтобы убедиться: пошли не туда. Испытали десятки конструкций приборов, перепаяли сотни метров проволоки и извели не поддающееся учету количество кинопленки» (Е.Марголин. Как падают яблоки. Изд. «Лиесма», Рига, 1976, с.8).

За нерешенные вовремя изобретательские задачи расплачиваться приходится не только недополученными прибылями, но и жизнями людей. ПОТЕРИ ВРЕМЕНИ, СИЛ И ЖИЗНЕЙ ИЗ-ЗА НЕСОВЕРШЕНСТВА МЕТОДА ПРОБ И ОШИБОК СТРАШНЕЕ ПОТЕРЬ ОТ ЧУМЫ, ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЙ И НАВОДНЕНИЙ.

1.2. МЕТОДЫ АКТИВИЗАЦИИ ПЕРЕБОРА ВАРИАНТОВ — ПУТЬ В ТУПИК

Иногда пытаются модернизировать метод проб и ошибок или интенсивнее его использовать. Такова, например, японская практика. Ее сущность: в с е служащие в с е в р е м я должны перебирать всевозможные варианты решений. На прогулке, дома, во время еды всегда! Тосабуро Наката приучил себя перебирать варианты в туалете (чтобы не пропадало время) и через два года изобрел шариковую ручку, став национальным героем…

Главный недостаток метода проб и ошибок — это, во-первых, медленное генерирование новых идей, а во-вторых, отсутствие защиты от психологической инерции (т. е. выдвижение идей тривиальных, обыденных, неоригинальных). С 20-х годов нашего столетия в разных странах стали появляться методы активизации перебора вариантов. Один из наиболее распространенных методов такого рода — мозговой штурм. Решение задачи проходит в два этапа. На первом этапе (генерирование идей) запрещена всякая критика, поощряются «дикие», явно неосуществимые, даже фантастические предложения (чтобы по возможности устранить психологическую инерцию). На втором этапе эксперты критически оценивают результаты штурма, пытаясь отобрать рациональные идеи.

Другой метод — морфологический анализ. Суть его состоит в построении таблиц, которые должны охватить все мыслимые варианты. Например, требуется предложить новую упаковку для изделий. Если на одной оси записать, скажем, двадцать видов материала (металл, дерево, картон и т. д.), а на другой — двадцать видов формы (сплошная жесткая упаковка, сплошная гибкая упаковка, рейчатая упаковка, сетчатая и т. д.), получится таблица, включающая 400 сочетаний, каждое из которых соответствует одному варианту. Можно ввести и другие оси, неограниченно наращивая число полученных вариантов. А затем в безграничном море этих вариантов — в основном, «пустых» — надо найти несколько разумных идей.

Есть и другие методы активизации перебора вариантов, например, синектика, метод фокальных об’ектов, метод контрольных вопросов и пр. Все эти методы обладают общими, принципиально непреодолимыми, недостатками:

а) нет механизма для составления списка в с е х возможных

вариантов (а значит, нет гарантии выхода на самые выгод

ные, экономичные решения),

б) нет о б ‘ е к т и в н ы х критериев отбора лучших ва

риантов: предложения оцениваются специалистами, и выбира

ют они, естественно, то, что подсказывает им здравый

смысл (т.е. психологическая инерция): генерирование нет

ривиальных идей сводится на нет тривиальным отбором.

Причина неэффективности подобных методов в том, что они не меняют сути старой технологии перебора вариантов, сам этот перебор. Нужен принципиально новый инструмент творчества, а не «косметический» ремонт старого.

Методы активизации хороши при решении простых задач и неэффективны для задач сложных, — а таких задач в современной изобретательской практике большинство. Именно от решения сложных задач зависят темпы прогресса.

Со времени своего появления эти методы активизации не претерпели существенных изменений, это означает, что выбран неверный путь, ведущий в тупик. Нужна иная — более эффективная — технология решения изобретательских задач.

1.3. ЧТО ТАКОЕ ТРИЗ?

В 1946 году в СССР началась работа над созданием научной технологии творчества. Новая технология получила название ТРИЗ теория решения изобретательских задач. Первая публикация по ТРИЗ относится к 1956 году (7). Дальнейшее развитие отражено в книгах (8-12, 14-16) и в материалах, регулярно публиковавшихся журналом «Техника и наука» В 1979-1983 г.г. (13).

Отечественная теория решения изобретательских задач принципиально отличается от метода проб и ошибок и всех его модификаций, основная идея ТРИЗ: технические системы возникают и развиваются не «как попало», а по определенным законам: эти законы можно познать и использовать для сознательного — без множества «пустых» проб — решения изобретательских задач. ТРИЗ превращает производство новых технических идей в точную науку. Решение изобретательских задач — вместо поисков вслепую — строится на системе логических операций.

Теоретической основой ТРИЗ являются законы развития технических систем. Прежде всего это законы материалистической диалектики. Используются также некоторые аналоги биологических законов, ряд законов выявлен изучением исторических тенденций развития техники, широко применяются общие законы развития систем.
[1] [2]

Методы отбора проб | Типы, методы и примеры

Опубликован в 19 сентября 2019 г. по Шона МакКомбс. Отредактировано 19 сентября 2022 г.

Когда вы проводите исследование группы людей, редко возможно собрать данные о каждом человеке в этой группе. Вместо этого вы выбираете образец. Выборка – это группа лиц, которые фактически будут участвовать в исследовании.

Чтобы сделать правильные выводы из ваших результатов, вы должны тщательно решить, как вы будете выбирать образец, репрезентативный для группы в целом. Существует два типа методов отбора проб:

  • Вероятностная выборка предполагает случайный отбор, что позволяет делать убедительные статистические выводы о всей группе.
  • Невероятностная выборка предполагает неслучайный отбор на основе удобства или других критериев, что позволяет легко собирать данные.

Вы должны четко объяснить, как вы выбрали образец, в методологическом разделе вашей статьи или дипломной работы.

Содержание

  1. Население и выборка
  2. Вероятностные методы выборки
  3. Невероятностные методы выборки
  4. Часто задаваемые вопросы о выборке

Население и выборка

Во-первых, вам необходимо понять разницу между генеральной совокупностью и выборкой и определить целевую совокупность вашего исследования.

  • Население — это вся группа, о которой вы хотите сделать выводы.
  • Образец — это конкретная группа лиц, от которых вы будете собирать данные.

Население можно определить по географическому положению, возрасту, доходу и многим другим характеристикам.

Он может быть очень широким или очень узким: может быть, вы хотите сделать выводы обо всем взрослом населении вашей страны; возможно, ваше исследование сосредоточено на клиентах определенной компании, пациентах с определенным заболеванием или учащихся одной школы.

Важно тщательно определить целевую аудиторию в соответствии с целью и практичностью вашего проекта.

Если население очень большое, демографически смешанное и географически рассредоточенное, может быть трудно получить доступ к репрезентативной выборке.

Рамка для выборки

Основой выборки является фактический список лиц, из которых будет составлена ​​выборка. В идеале он должен включать все целевое население (и никого, кто не является частью этого населения).

Пример: Основа выборки. Вы проводите исследование условий труда в компании X. Ваша совокупность — все 1000 сотрудников компании. Ваша основа выборки — это база данных отдела кадров компании, в которой перечислены имена и контактные данные каждого сотрудника.

Размер образца

Количество лиц, которых следует включить в выборку, зависит от различных факторов, в том числе от размера и изменчивости населения и дизайна вашего исследования. Существуют различные калькуляторы размера выборки и формулы в зависимости от того, чего вы хотите достичь с помощью статистического анализа.

    Методы вероятностной выборки

    Вероятностная выборка означает, что каждый член совокупности имеет шанс быть отобранным. Он в основном используется в количественных исследованиях. Если вы хотите получить результаты, репрезентативные для всего населения, методы вероятностной выборки являются наиболее правильным выбором.

    Существует четыре основных типа вероятностной выборки.

    1. Простая случайная выборка

    В простой случайной выборке каждый член населения имеет равные шансы быть выбранным. Ваша основа выборки должна включать все население.

    Для проведения этого типа выборки вы можете использовать такие инструменты, как генераторы случайных чисел или другие методы, полностью основанные на случайности.

    Пример: Простая случайная выборкаВы хотите выбрать простую случайную выборку из 100 сотрудников компании X. Каждому сотруднику в базе данных компании присваивается номер от 1 до 1000, и вы используете генератор случайных чисел для выбора 100 номеров.

    2. Систематический отбор проб

    Систематическая выборка похожа на простую случайную выборку, но обычно ее немного проще проводить. Каждому члену населения присваивается номер, но вместо того, чтобы генерировать случайным образом числа, люди выбираются через равные промежутки времени.

    Пример: Систематическая выборка Все сотрудники компании перечислены в алфавитном порядке. Из первых 10 номеров вы случайным образом выбираете начальную точку: номер 6. Начиная с номера 6, выбирается каждый 10-й человек в списке (6, 16, 26, 36 и т. д.), и вы получаете выборку из 100 человек.

    Если вы используете этот метод, важно убедиться, что в списке нет скрытого шаблона, который может исказить выборку. Например, если база данных HR группирует сотрудников по командам, а члены команды перечислены в порядке старшинства, существует риск того, что ваш интервал может пропустить людей с младшими ролями, что приведет к перекосу выборки в сторону старших сотрудников.

    3. Стратифицированная выборка

    Стратифицированная выборка включает разделение генеральной совокупности на подгруппы, которые могут существенно различаться. Это позволяет сделать более точные выводы, убедившись, что каждая подгруппа правильно представлена ​​в выборке.

    Чтобы использовать этот метод выборки, вы делите население на подгруппы (называемые слоями) на основе соответствующих характеристик (например, пол, возрастной диапазон, уровень дохода, должность).

    Основываясь на общих пропорциях населения, вы рассчитываете, сколько людей должно быть выбрано из каждой подгруппы. Затем вы используете случайную или систематическую выборку, чтобы выбрать образец из каждой подгруппы.

    Пример: стратифицированная выборка. В компании работает 800 женщин и 200 мужчин. Вы хотите, чтобы выборка отражала гендерный баланс компании, поэтому вы разделяете население на две страты по полу. Затем вы используете случайную выборку для каждой группы, выбирая 80 женщин и 20 мужчин, что дает вам репрезентативную выборку из 100 человек.

    4. Кластерная выборка

    Кластерная выборка также предполагает разделение генеральной совокупности на подгруппы, но каждая подгруппа должна иметь сходные характеристики со всей выборкой. Вместо выборки отдельных лиц из каждой подгруппы вы случайным образом выбираете целые подгруппы.

    Если это практически возможно, вы можете включить каждого человека из каждого отобранного кластера. Если кластеры сами по себе большие, вы также можете выбрать людей из каждого кластера, используя один из описанных выше методов. Это называется многоступенчатой ​​выборкой.

    Этот метод хорош для работы с большими и рассредоточенными совокупностями, но риск ошибки в выборке выше, так как между кластерами могут быть существенные различия. Трудно гарантировать, что выбранные кластеры действительно репрезентативны для всего населения.

    Пример: кластерная выборка. У компании есть офисы в 10 городах по всей стране (во всех примерно одинаковое количество сотрудников, занимающих одинаковые должности). У вас нет возможности посетить каждый офис для сбора данных, поэтому вы используете случайную выборку для выбора 3 офисов — это ваши кластеры.

    Получение отзывов о языке, структуре и форматировании

    Профессиональные редакторы вычитывают и редактируют вашу статью, уделяя особое внимание:

    • Академический стиль
    • Расплывчатые предложения
    • Грамматика
    • Согласованность стиля

    См. пример

    Невероятностные методы выборки

    В неслучайной выборке лица отбираются на основе неслучайных критериев, и не каждый человек имеет шанс быть включенным.

    Этот тип выборки легче и дешевле получить, но он имеет более высокий риск систематической ошибки выборки. Это означает, что выводы, которые вы можете сделать о совокупности, слабее, чем с вероятностными выборками, и ваши выводы могут быть более ограниченными. Если вы используете невероятностную выборку, вы все равно должны стремиться сделать ее как можно более репрезентативной для генеральной совокупности.

    Методы невероятностной выборки часто используются в поисковых и качественных исследованиях. В этих типах исследований цель состоит не в том, чтобы проверить гипотезу о широкой популяции, а в том, чтобы развить первоначальное понимание небольшой или недостаточно изученной популяции.

    1. Удобный отбор проб

    Удобная выборка просто включает людей, которые оказались наиболее доступными для исследователя.

    Это простой и недорогой способ сбора исходных данных, но нет способа определить, является ли выборка репрезентативной для генеральной совокупности, поэтому он не может дать обобщаемых результатов.

    Пример: удобная выборка. Вы изучаете мнения о службах поддержки студентов в вашем университете, поэтому после каждого занятия вы просите своих сокурсников заполнить опрос по этой теме. Это удобный способ сбора данных, но, поскольку вы опрашивали только студентов, посещающих те же курсы, что и вы, на том же уровне, выборка не является репрезентативной для всех студентов вашего университета.

    2. Выборка добровольных ответов

    Подобно выборке для удобства, выборка добровольных ответов в основном основана на простоте доступа. Вместо того, чтобы исследователь выбирал участников и напрямую связывался с ними, люди добровольно выступают сами (например, отвечая на общедоступный онлайн-опрос).

    Выборки добровольных ответов всегда, по крайней мере, несколько предвзяты, поскольку некоторые люди по своей природе более склонны к добровольному участию, чем другие.

    Пример: добровольная выборка ответов. Вы рассылаете опрос всем студентам вашего университета, и многие студенты решают его заполнить. Это, безусловно, может дать вам некоторое представление о теме, но люди, которые ответили, скорее всего, будут теми, кто имеет твердое мнение о службах поддержки студентов, поэтому вы не можете быть уверены, что их мнения репрезентативны для всех студентов.

    3. Целевой отбор проб

    Этот тип выборки, также известный как выборка на основе суждения, заключается в том, что исследователь использует свой опыт для выбора выборки, наиболее полезной для целей исследования.

    Часто используется в качественных исследованиях, когда исследователь хочет получить подробные сведения о конкретном явлении, а не делать статистические выводы, или когда популяция очень мала и специфична. Эффективная целевая выборка должна иметь четкие критерии и обоснование включения. Всегда обязательно описывайте свои критерии включения и исключения.

    Пример: целевая выборка. Вы хотите узнать больше о мнениях и опыте студентов-инвалидов в вашем университете, поэтому вы целенаправленно выбираете несколько студентов с разными потребностями в поддержке, чтобы собрать разнообразные данные об их опыте использования студенческих услуг.

    4. Отбор проб методом снежного кома

    Если доступ к популяции затруднен, можно использовать метод снежного кома для набора участников через других участников. Количество людей, у которых есть доступ к «снежным комам», по мере того, как вы общаетесь с большим количеством людей.

    Пример: выборка методом снежного кома. Вы изучаете ситуацию с бездомностью в своем городе. Поскольку нет списка всех бездомных в городе, вероятностная выборка невозможна. Вы встречаете человека, который соглашается участвовать в исследовании, и она знакомит вас с другими бездомными, которых она знает в этом районе.

    Часто задаваемые вопросы о выборке

    Что такое выборка?

    Выборка представляет собой подмножество лиц из большей популяции. Выборка означает выбор группы, из которой вы фактически будете собирать данные в своем исследовании. Например, если вы изучаете мнения студентов своего университета, вы можете опросить выборку из 100 студентов.

    В статистике выборка позволяет проверить гипотезу о характеристиках населения.

    Почему образцы используются в исследованиях?

    Образцы используются для получения выводов о популяциях . Образцы легче собирать данные, потому что они практичны, экономичны, удобны и управляемы.

    Что такое невероятностная выборка?

    При многоступенчатой ​​выборке или многоступенчатой ​​кластерной выборке вы берете выборку из генеральной совокупности, используя все меньшие и меньшие группы на каждом этапе.

    Этот метод часто используется для сбора данных от большой, географически разбросанной группы людей, например, в национальных опросах. Вы пользуетесь иерархическими группировками (например, от штата к городу и району), чтобы создать выборку, сбор данных по которой требует меньше времени и средств.

    Источники в этой статье

    Мы настоятельно рекомендуем учащимся использовать источники в своей работе. Вы можете процитировать нашу статью (стиль APA) или глубоко погрузиться в статьи ниже.

    Эта статья Scribbr

    МакКомбс, С. (19 сентября 2022 г.). Методы отбора проб | Типы, методы и примеры. Скриббр. Проверено 5 октября 2022 г., с https://www.scribbr.com/methodology/sampling-methods/

    Процитировать эту статью

    Полезна ли эта статья?

    Вы уже проголосовали. Спасибо 🙂 Ваш голос сохранен 🙂 Обработка вашего голоса. ..

    У Шоны есть степень бакалавра и две степени магистра, так что она эксперт в написании отличной диссертации. Она также работала редактором и учителем, работая со студентами всех уровней, чтобы улучшить их академическое письмо.

    Методы отбора проб: типы, советы и методы

    Попробуйте Qualtrics бесплатно

    Бесплатная учетная запись

    10 минут чтения
    Узнайте, как работает выборка, когда ее использовать и как выбрать репрезентативную выборку для своего исследовательского опроса.

    Что такое выборка?

    В обзорных исследованиях выборка представляет собой процесс использования подмножества населения для представления всего населения. Чтобы проиллюстрировать это далее, давайте рассмотрим методы выборки данных с примерами ниже.

    Допустим, вы хотите провести исследование всех жителей Северной Америки. Спросить каждого человека было бы почти невозможно. Даже если бы все сказали «да», проводить опрос в разных штатах, на разных языках и в разных часовых поясах, а затем собирать и обрабатывать все результаты — это долго и очень дорого.

    Выборка позволяет проводить крупномасштабные исследования с более реалистичными затратами и временными рамками, поскольку при этом используется меньшее количество особей в популяции с репрезентативными характеристиками, которые заменяют целое.

    Однако, когда вы решите взять пробу, вы беретесь за новую задачу. Вы должны решить, кто входит в ваш выборочный список, и как выбрать людей, которые будут лучше всего представлять все население. Как вы это делаете, такова практика семплирования.

    Определения выборки:

    • Население
      Общее количество людей или предметов, которые вас интересуют
    • Образец
      Меньшее число в вашей популяции, которое будет представлять все
    • Отбор проб
      Процесс и метод отбора проб

    Почему важен отбор проб?

    Хотя идею выборки проще всего понять, когда речь идет об очень большой совокупности, имеет смысл использовать методы выборки в исследованиях всех типов и размеров. В конце концов, если вы можете сократить усилия и затраты на проведение исследования, почему бы и нет? А поскольку выборка позволяет вам исследовать более крупные целевые группы населения, используя те же ресурсы, что и меньшие, она значительно открывает возможности для исследований.

    Отбор проб немного напоминает шестерни на автомобиле или велосипеде. Вместо того, чтобы постоянно вращать набор колес определенного размера и ограничиваться их физическими свойствами, это позволяет вам передавать усилия на колеса с помощью различных передач, поэтому вы эффективно выбираете колеса большего или меньшего размера в зависимости от местности, на которой вы работаете. и сколько работы вы в состоянии сделать.

    Выборка позволяет вам «настроить» свое исследование, чтобы вы были менее ограничены ограничениями по стоимости, времени и сложности, которые связаны с разным размером населения.

    Это позволяет нам проводить опросы на выходе во время выборов, составлять карты распространения и воздействия эпидемий в разных географических районах, а также проводить общенациональные исследования переписи населения, которые дают представление об обществе и культуре.

    Вероятностная и невероятностная выборка

    Стратегии выборки в исследованиях сильно различаются в разных дисциплинах и областях исследований, а также от исследования к исследованию.

    Существует два основных типа методов выборки – вероятностная и невероятностная выборка.

    • Вероятностная выборка , также известная как случайная выборка, представляет собой разновидность выборки, в которой вместо преднамеренного выбора используется рандомизация.
    • Невероятностная выборка Методы заключаются в том, что исследователь преднамеренно выбирает предметы или отдельных лиц для выборки на основе своих исследовательских целей или знаний.

    Методы вероятностной выборки

    Существует множество методов вероятностной выборки, которые необходимо изучить и рассмотреть. Вот некоторые из самых известных вариантов.

    1. Простая случайная выборка

    При простой случайной выборке каждый элемент совокупности имеет равные шансы быть отобранным в качестве части выборки. Это как выбрать имя из шляпы. Простая случайная выборка может быть выполнена путем анонимизации совокупности, например, путем присвоения каждому элементу или человеку в совокупности номера, а затем случайного выбора чисел.

    Простая случайная выборка проста и дешева, и она устраняет все риски систематической ошибки в процессе выборки. Однако это также не дает исследователю контроля и может привести к случайному выбору нерепрезентативных групп.

    2. Систематическая выборка

    При систематической выборке, также известной как систематическая кластеризация, случайный выбор применяется только к первому выбранному элементу. Затем применяется правило, согласно которому выбирается каждый n-й предмет или человек после этого.

    Несмотря на случайность, исследователь может изменить интервал, с которым выбираются элементы, что позволяет ему быть уверенным, что выборки не будут случайно сгруппированы вместе.

    3. Стратифицированная выборка

    Стратифицированная выборка включает случайный отбор в заранее определенных группах. Полезно, когда исследователи что-то знают об изучаемой совокупности и могут решить, как ее разделить (стратифицировать) таким образом, чтобы это имело смысл для исследования.

    Например, если вы изучаете поведение группы людей в поездках, может оказаться полезным отделить тех, кто владеет или пользуется автомобилем, от тех, кто зависит от общественного транспорта.

    Стратифицированная выборка имеет свои преимущества, но она также ставит вопрос о том, как стратифицировать совокупность, что может создать больший риск систематической ошибки.

    4. Кластерная выборка

    При кластерной выборке для тестирования случайным образом выбираются группы, а не отдельные единицы целевой совокупности. Это могут быть ранее существовавшие группы, например люди с определенным почтовым индексом или студенты, принадлежащие к одному учебному году.

    Кластерная выборка может быть выполнена путем выбора всего кластера или, в случае двухступенчатой ​​кластерной выборки, путем случайного выбора самого кластера, а затем повторного случайного выбора внутри кластера.

    Методы невероятностной выборки

    Методика невероятностной выборки не предлагает тех же преимуществ по устранению смещения, что и вероятностная выборка, но бывают случаи, когда эти типы выборки выбираются из соображений целесообразности или простоты. Вот некоторые формы невероятностной выборки и то, как они работают.

    1. Удобная выборка

    Люди или элементы в выборке отбираются на основе их доступности и доступности. Если вы проводите исследовательский опрос и работаете в университете, например, удобная выборка может состоять из студентов или коллег, которые оказались в кампусе с свободным графиком и готовы заполнить вашу анкету.

    Этот тип выборки может иметь ценность, особенно если он делается на раннем или предварительном этапе, но при этом будет внесена значительная погрешность.

    2. Выборка по квоте

    Подобно методу стратифицированной выборки, основанной на вероятности, этот подход направлен на достижение распределения по обследуемой совокупности путем указания того, кого следует набирать для обследования в соответствии с определенными группами или критериями. Например, ваша квота может включать определенное количество мужчин и определенное количество женщин. В качестве альтернативы вы можете захотеть, чтобы ваши выборки относились к определенному уровню дохода, определенным возрастным группам или этническим группам.

    Предвзятость может быть введена во время самого отбора – например, предвзятость добровольцев может исказить выборку в пользу людей со свободным временем, которые заинтересованы в участии. Или предвзятость может быть неотъемлемой частью того, как категории для квот выбираются исследователями.

    3. Целенаправленная выборка

    Участники выборки выбираются исследователями сознательно на основе их знаний и понимания поставленного вопроса исследования или их целей. Этот метод, также известный как оценочная выборка, вряд ли приведет к репрезентативной выборке, но это быстрый и довольно простой способ получить ряд результатов или ответов.

    4. Выборка методом «снежного кома» или выборка по направлениям

    При таком подходе людей, отобранных для участия в выборке, просят пригласить для участия своих знакомых, которых затем просят пригласить своих друзей и родственников и так далее. Участие излучается через сообщество связанных людей, как снежный ком, катящийся вниз по склону.

    Этот метод может быть полезен, когда исследователь мало что знает об изучаемой группе и не имеет простого способа связаться с ней или получить к ней доступ. Однако это приведет к предвзятости, например, из-за пропуска изолированных членов сообщества или перекоса в сторону определенного возраста или групп интересов, которые вербуют среди себя.

    Предотвратите или уменьшите ошибки выборки и предвзятость

    Использование выборки является своего рода кратчайшим путем. Если бы вы могли попросить каждого человека в популяции принять участие в вашем исследовании и получить ответы от каждого из них, у вас в руках был бы очень точный (и очень трудоемкий) проект.

    Но поскольку это нереалистично, выборка предлагает «достаточно хорошее» решение, которое жертвует некоторой точностью ради практичности и простоты. Степень потери точности зависит от того, насколько хорошо вы контролируете ошибки выборки, ошибки, не связанные с выборкой, и предвзятость в дизайне вашего опроса. Наш блог поможет вам избежать некоторых из этих проблем.

    Как выбрать правильный размер выборки

    Поиск наилучшего размера выборки для вашей целевой группы — это то, что вам нужно будет делать снова и снова, поскольку в каждом исследовании он разный.

    Чтобы упростить жизнь, мы предоставили калькулятор размера выборки. Чтобы использовать его, вам нужно знать свой

    • Численность населения
    • Уровень достоверности
    • Погрешность (доверительный интервал)

    Если какие-либо из этих терминов вам незнакомы, ознакомьтесь с нашей записью в блоге об определении размера выборки, чтобы узнать, что они означают и как их найти.

    Узнайте, как Qualtrics XM может помочь вам в проведении исследований мирового уровня

    Запрос демонстрации

    Связанные ресурсы

    УЗНАТЬ БОЛЬШЕ

    Запросить демонстрацию

    Имя *

    Пожалуйста, введите ваше имя.

    Фамилия *

    Пожалуйста, введите вашу фамилию.

    Компания *

    Пожалуйста, введите название вашей компании.

    Должность *

    Пожалуйста, введите вашу должность.

    Рабочий адрес электронной почты *

    Пожалуйста, введите действующий рабочий адрес электронной почты. Ой! Это похоже на личный адрес электронной почты. Введите свой рабочий адрес электронной почты. Ой! Это похоже на личный адрес электронной почты. Введите свой рабочий адрес электронной почты.

    Номер телефона *

    Введите правильный номер телефона.

    — ​​select an option — AfghanistanAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua and BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Sint Eustatius and SabaBosnia and HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Indian Ocean TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman IslandsCentral African RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Keeling) IslandsColombiaComorosCongo, Republic of theCook IslandsCosta RicaCroatiaCuraçaoCyprusCzech RepublicCôte d’IvoireDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEswatiniEthiopiaFalkland Islands ( Мальвинские острова)Фарерские островаФиджиФинляндияФранцияФранцузская ГвианаФранцузская ПолинезияФранцузские Южные ТерриторииГабонГамбияГрузияГерманияГанаГибралтарГрецияГренландияГренадаГваделупаГуамГватемалаГернсиГвинеяГвинея-БисауГайанаГаитиОстров Херд и МакД onald IslandsHoly See (Vatican City State)HondurasHong Kong, ChinaHungaryIcelandIndiaIndonesiaIraqIrelandIsle of ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKuwaitKyrgyzstanLao People’s Democratic RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacao, ChinaMacedonia, NorthMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinePanamaPapua New GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarRomaniaRussia, excluding CrimeaRwandaRéunionSaint BarthélemySaint Helena, Ascension and Tristan da CunhaSaint Kitts and NevisSaint LuciaSaint Martin (French part) Сен-Пьер и МикелонСент-Винсент и ГренадиныСамоаСан-МариноСан-Томе и ПринсипиСаудовская АравияСенегалСербияSe ychellesSierra LeoneSingaporeSint Maarten (Dutch part)SlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Georgia and the South Sandwich IslandsSouth KoreaSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard and Jan MayenSwedenSwitzerlandTaiwan, ChinaTajikistanTanzaniaThailandTimor-LesteTogoTokelauTongaTrinidad and TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks and Caicos IslandsTuvaluUgandaUkraine, excluding CrimeaUnited Arab EmiratesUnited KingdomUnited StatesUnited States Minor Outlying IslandsUruguayUzbekistanVanuatuVenezuelaViet NamVirgin Islands, BritishVirgin Islands, U. S.Wallis и ФутунаЗападная СахараЙеменЗамбияЗимбабвеАландские острова; Страна *

    Пожалуйста, выберите вашу страну.

    Пожалуйста, введите свой запрос здесь…

    Предоставляя эту информацию, вы соглашаетесь с тем, что мы можем обрабатывать ваши персональные данные в соответствии с нашим Заявлением о конфиденциальности

    Отправляя эту форму, вы соглашаетесь получать маркетинговую информацию от Qualtrics как указано в наших Условиях обслуживания и Заявлении о конфиденциальности. Вы можете отменить подписку в любое время.

    Да, я хочу получать маркетинговые сообщения о продуктах, услугах и мероприятиях Qualtrics

    Укажите, что вы готовы получать маркетинговые сообщения.

    Отправляя заявку, я соглашаюсь с Условиями обслуживания и Заявлением о конфиденциальности Qualtrics

    Step /2

    Готовы узнать больше о Qualtrics?

    Запросить демонстрацию

    Типы выборки: Методы выборки с примерами

    Что такое выборка?

    Выборка — это метод отбора отдельных членов или подмножества населения для получения на их основе статистических выводов и оценки характеристик всего населения. Различные методы выборки широко используются исследователями в исследованиях рынка, поэтому им не нужно исследовать все население, чтобы собрать полезные идеи.

    Кроме того, это удобный по времени и экономичный метод, который лежит в основе любого плана исследования. Методы выборки могут использоваться в программном обеспечении для проведения исследований для оптимального вывода.

    Например, , если производитель лекарств хочет изучить неблагоприятные побочные эффекты лекарств на население страны, практически невозможно провести исследование, в котором будут участвовать все. В этом случае исследователь выбирает выборку людей из каждой демографической группы, а затем исследует их, давая ему / ей ориентировочную обратную связь о поведении наркотика.

    Узнайте больше об аудитории от QuestionPro

    Типы выборки: методы выборки

    Выборка в исследованиях рыночных действий бывает двух типов — вероятностная выборка и невероятностная выборка. Давайте подробнее рассмотрим эти два метода выборки.

    1. Вероятностная выборка: Вероятностная выборка — это метод выборки, при котором исследователь выбирает несколько критериев и случайным образом выбирает членов совокупности. Все члены имеют равные возможности быть частью выборки с этим параметром отбора.
    2. Невероятностная выборка: При исключении вероятностной выборки исследователь случайным образом выбирает членов для исследования. Этот метод выборки не является фиксированным или предопределенным процессом отбора. Это затрудняет равные возможности включения всех элементов совокупности в выборку.

    В этом блоге мы обсуждаем различные вероятностные и невероятностные методы выборки, которые можно использовать в любом исследовании рынка.

    Типы вероятностной выборки с примерами:

    Вероятностная выборка — это метод выборки, при котором исследователи выбирают образцы из большей совокупности, используя метод, основанный на теории вероятностей. Этот метод выборки рассматривает каждого члена совокупности и формирует выборки на основе фиксированного процесса.

    Например, в популяции из 1000 членов каждый член будет иметь шанс 1/1000 быть выбранным для участия в выборке. Вероятностная выборка устраняет систематическую ошибку выборки в генеральной совокупности и дает всем членам равные шансы быть включенными в выборку.

    Существует четыре типа методов вероятностной выборки:

    • Простая случайная выборка: Одним из лучших методов вероятностной выборки, который помогает сэкономить время и ресурсы, является метод простой случайной выборки. Это надежный метод получения информации, при котором каждый член популяции выбирается случайным образом, просто случайно. Каждый человек имеет одинаковую вероятность быть выбранным для включения в выборку.
      Например, в организации с 500 сотрудниками, если команда HR решит провести мероприятия по формированию команды, весьма вероятно, что они предпочтут собирать фишки из миски. В этом случае каждый из 500 сотрудников имеет равные возможности быть избранным.
    • Кластерная выборка: Кластерная выборка — это метод, при котором исследователи делят всю совокупность на секции или кластеры, представляющие совокупность. Кластеры идентифицируются и включаются в выборку на основе демографических параметров, таких как возраст, пол, местонахождение и т. д. Это позволяет создателю опроса очень просто делать эффективные выводы из отзывов.
      Например, если правительство Соединенных Штатов хочет оценить количество иммигрантов, проживающих на материковой части США, оно может разделить его на кластеры на основе таких штатов, как Калифорния, Техас, Флорида, Массачусетс, Колорадо, Гавайи и т. д. Этот способ проведение опроса будет более эффективным, так как результаты будут организованы по штатам и содержат подробные иммиграционные данные.
    • Систематическая выборка: Исследователи используют метод систематической выборки для выбора членов совокупности через равные промежутки времени. Это требует выбора начальной точки для выборки и размера выборки, которые можно повторять через равные промежутки времени. Этот тип метода выборки имеет заранее определенный диапазон, и, следовательно, этот метод выборки требует меньше времени.
      Например, исследователь намеревается собрать систематическую выборку из 500 человек из популяции в 5000 человек. Он/она нумерует каждый элемент совокупности от 1 до 5000 и выбирает каждого 10-го человека в качестве части выборки (Общая популяция / Размер выборки = 5000/500 = 10).
    • Стратифицированная случайная выборка: Стратифицированная случайная выборка — это метод, при котором исследователь делит совокупность на более мелкие группы, которые не перекрываются, но представляют всю совокупность. При отборе проб эти группы можно организовать, а затем взять выборку из каждой группы отдельно.
      Например, исследователь, желающий проанализировать характеристики людей, принадлежащих к разным категориям годового дохода, создаст страты (группы) в соответствии с годовым доходом семьи. Например, менее 20 000 долларов США, 21 000 долларов США – 30 000 долларов США, 31 000 долларов США до 40 000 долларов США, 41 000 долларов США до 50 000 долларов США и т. д. Делая это, исследователь делает вывод о характеристиках людей, принадлежащих к разным доходным группам. Маркетологи могут анализировать, на какие группы дохода нацеливаться, а какие исключить, чтобы создать дорожную карту, которая принесет плодотворные результаты.
    Использование вероятностной выборки

    Вероятностная выборка может использоваться в различных целях:

    • Уменьшение смещения выборки: При использовании метода вероятностной выборки смещение в выборке, полученной из генеральной совокупности, незначительно или отсутствует. Выбор образца в основном отражает понимание и вывод исследователя. Вероятностная выборка приводит к более качественному сбору данных, поскольку выборка надлежащим образом представляет генеральную совокупность.
    • Разнообразное население: Когда население многочисленно и разнообразно, важно иметь адекватное представление, чтобы данные не были смещены в сторону одной демографической группы. Например, если Square хочет понять людей, которые могут производить свои устройства для торговых точек, поможет опрос, проведенный среди выборки людей в США из разных отраслей и социально-экономического положения.
    • Создание точной выборки: Вероятностная выборка помогает исследователям спланировать и создать точную выборку. Это помогает получить четко определенные данные.
    Типы невероятностной выборки с примерами

    Невероятностный метод — это метод выборки, который включает сбор обратной связи на основе возможностей исследователя или статистика по отбору выборки, а не на фиксированном процессе отбора. В большинстве случаев результаты обследования, проведенного с маловероятной выборкой, приводят к искаженным результатам, которые могут не отражать желаемую целевую совокупность. Но бывают ситуации, такие как предварительные этапы исследования или финансовые ограничения на проведение исследования, когда невероятностная выборка будет гораздо полезнее, чем другой тип.

    Четыре типа невероятностной выборки лучше объясняют цель этого метода выборки:

    • Удобная выборка: Этот метод зависит от простоты доступа к предметам, таким как опрос покупателей в торговом центре или прохожих на оживленной улице. Обычно ее называют удобной выборкой из-за того, что исследователю легко ее проводить и вступать в контакт с испытуемыми. У исследователей почти нет полномочий выбирать элементы выборки, и это делается исключительно на основе близости, а не репрезентативности. Этот метод невероятностной выборки используется, когда есть ограничения по времени и стоимости сбора отзывов. В ситуациях с ограниченными ресурсами, например на начальных этапах исследования, используется удобная выборка.
      Например, стартапы и неправительственные организации обычно проводят выборку в торговом центре для распространения листовок о предстоящих мероприятиях или рекламе какого-либо дела — они делают это, стоя у входа в торговый центр и раздавая брошюры случайным образом.
    • Оценочная или целевая выборка: Оценочная или целевая выборка формируется по усмотрению исследователя. Исследователи рассматривают исключительно цель исследования наряду с пониманием целевой аудитории. Например, когда исследователи хотят понять мыслительный процесс людей, заинтересованных в получении степени магистра. Критериями отбора будут: «Заинтересованы ли вы в получении степени магистра в …?» а те, кто ответил «Нет», исключаются из выборки.
    • Выборка методом снежного кома: Выборка методом снежного кома — это метод выборки, который исследователи применяют, когда трудно отследить субъектов. Например, будет чрезвычайно сложно обследовать бездомных или нелегальных иммигрантов. В таких случаях, используя теорию снежного кома, исследователи могут отслеживать несколько категорий, проводить опрос и получать результаты. Исследователи также применяют этот метод выборки в ситуациях, когда тема очень чувствительна и не обсуждается открыто, например, при опросах для сбора информации о ВИЧ-СПИДе. Не многие жертвы с готовностью ответят на вопросы. Тем не менее, исследователи могут связаться с людьми, которых они могут знать, или волонтерами, связанными с делом, чтобы связаться с жертвами и собрать информацию.
    • Выборка по квоте:   При выборке по квоте выбор элементов в этом методе выборки происходит на основе заранее установленного стандарта. В этом случае, поскольку выборка формируется на основе определенных признаков, созданная выборка будет иметь те же качества, что и генеральная совокупность. Это быстрый метод сбора образцов.
    Использование невероятностной выборки

    Невероятностная выборка используется для следующего:

    • Создание гипотезы: Исследователи используют метод невероятностной выборки, чтобы создать предположение, когда ограничено отсутствием предварительной информации. Этот метод помогает с немедленным возвратом данных и создает базу для дальнейших исследований.
    • Поисковое исследование: Исследователи широко используют этот метод выборки при проведении качественных исследований, пилотных исследований или поисковых исследований.
    • Бюджетные и временные ограничения: Невероятностный метод, когда имеются бюджетные и временные ограничения и необходимо собрать некоторые предварительные данные. Поскольку структура опроса не является жесткой, проще выбирать респондентов случайным образом и предлагать им пройти опрос или анкету.
    Как вы решаете, какой тип выборки использовать?

    Для любого исследования важно правильно выбрать метод отбора проб, чтобы он соответствовал целям вашего исследования. Эффективность вашей выборки зависит от различных факторов. Вот несколько шагов, которым следуют опытные исследователи, чтобы выбрать лучший метод выборки.

    • Запишите цели исследования. Как правило, это должно быть сочетание стоимости, точности или достоверности.
    • Определите эффективные методы отбора проб, которые потенциально могут достичь целей исследования.
    • Протестируйте каждый из этих методов и проверьте, помогают ли они в достижении вашей цели.
    • Выберите метод, который лучше всего подходит для исследования.

    Откройте для себя возможности точного отбора проб!

    Разница между методами вероятностной и невероятностной выборки

    Мы рассмотрели различные типы методов выборки выше и их подтипы. Однако, чтобы обобщить все обсуждение, существенные различия между методами вероятностной выборки и методами невероятностной выборки заключаются в следующем:

    Вероятностные методы выборки Методы невероятностного отбора проб
    Определение Вероятностная выборка — это метод выборки, при котором выборки из большей совокупности выбираются с использованием метода, основанного на теории вероятностей. Невероятностная выборка — это метод выборки, при котором исследователь отбирает выборки на основе субъективного суждения исследователя, а не случайного выбора.
    Также известен как Метод случайной выборки. Метод неслучайной выборки
    Отбор населения Население выбирается случайным образом. Население выбрано произвольно.
    Природа Исследование завершено. Исследование носит ознакомительный характер.
    Образец Поскольку существует метод формирования выборки, демографические данные населения представлены окончательно. Поскольку метод выборки является произвольным, демографическое представление населения почти всегда искажено.
    Затраченное время Проведение исследования занимает больше времени, так как план исследования определяет параметры выбора до начала исследования рынка. Этот тип метода выборки является быстрым, поскольку ни выборка, ни критерии отбора выборки не определены.
    Результаты Этот тип выборки абсолютно беспристрастен, поэтому результаты также беспристрастны и убедительны. Этот тип выборки полностью предвзят, и, следовательно, результаты тоже предвзяты, что делает исследование спекулятивным.
    Гипотеза При вероятностной выборке перед началом исследования существует основная гипотеза, и цель этого метода состоит в том, чтобы доказать эту гипотезу. При невероятностной выборке гипотеза выводится после проведения исследования.

    Заключение

    Теперь, когда мы узнали, как работают различные методы выборки, и как они широко используются исследователями в маркетинговых исследованиях, так что им не нужно исследовать все население, чтобы собрать полезную информацию, давайте рассмотрим инструмент, который может помочь вы управляете этими идеями.

    QuestionPro понимает необходимость точного, своевременного и экономичного метода отбора надлежащего образца; именно поэтому мы предлагаем программное обеспечение QuestionPro, набор инструментов, которые позволяют вам эффективно выбирать целевую аудиторию, управлять своими идеями в организованном, настраиваемом репозитории и управлять сообществом для обратной связи после опроса.

    Не упустите шанс повысить ценность исследований.

    Попробуйте QuestionPro сегодня!

    Методы выборки из населения

    ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ:

    В настоящее время мы обновляем эту главу, и мы ценим ваше терпение, пока она завершается.

     

    Как правило, было бы нецелесообразно изучать всю совокупность, например, при проведении анкетирования. Выборка — это метод, который позволяет исследователям получать информацию о популяции на основе результатов, полученных от подмножества популяции, без необходимости исследовать каждого человека. Сокращение числа участников исследования снижает стоимость и рабочую нагрузку и может облегчить получение высококачественной информации, но это должно быть сбалансировано с наличием достаточно большого размера выборки с достаточной мощностью для обнаружения истинной связи. (Расчет размера выборки рассматривается в разделе 1B (статистика) программы DFPH.)

    Если будет использована выборка, каким бы методом она ни была выбрана, важно, чтобы отобранные лица были репрезентативными для всего населения. Это может включать конкретное нацеливание на труднодоступные группы. Например, если для определения участников использовался городской список избирателей, некоторые люди, например бездомные, не были бы зарегистрированы и, следовательно, по умолчанию исключены из исследования.

    Существует несколько различных методов выборки, которые можно разделить на две группы: вероятностная выборка и невероятностная выборка. При вероятностной (случайной) выборке вы начинаете с полной основы выборки всех подходящих лиц, из которых вы выбираете свою выборку. Таким образом, все подходящие лица имеют шанс быть выбранными для выборки, и вы сможете лучше обобщить результаты своего исследования. Методы вероятностной выборки, как правило, требуют больше времени и средств, чем невероятностная выборка. При невероятностной (неслучайной) выборке вы не начинаете с полной основы выборки, поэтому у некоторых людей нет шансов быть отобранными. Следовательно, вы не можете оценить влияние ошибки выборки, и существует значительный риск получения нерепрезентативной выборки, дающей необобщаемые результаты. Однако методы неслучайной выборки, как правило, дешевле и удобнее, и они полезны для поисковых исследований и выработки гипотез.
     

    Методы вероятностной выборки

    1. Простая случайная выборка

    В этом случае каждый индивидуум выбирается совершенно случайно, и каждый член совокупности имеет равные шансы или вероятность быть отобранным. Один из способов получения случайной выборки состоит в том, чтобы дать каждому индивидууму в популяции номер, а затем использовать таблицу случайных чисел, чтобы решить, каких индивидуумов включить. 1 Например, если у вас есть основа выборки из 1000 человек, помеченная цифрами от 0 до 9.99, используйте группы из трех цифр из таблицы случайных чисел, чтобы выбрать образец. Итак, если первые три числа из таблицы случайных чисел были 094, выберите человека с пометкой «94» и так далее.

    Как и все методы вероятностной выборки, простая случайная выборка позволяет рассчитать ошибку выборки и уменьшить погрешность выборки. Особым преимуществом является то, что это самый простой метод вероятностной выборки. Недостатком простой случайной выборки является то, что вы можете не выбрать достаточно людей с интересующей вас характеристикой, особенно если эта характеристика является редкой. Также может быть сложно определить полную основу выборки и неудобно связываться с ними, особенно если требуются различные формы связи (электронная почта, телефон, почта) и ваши единицы выборки разбросаны по обширной географической территории.
     

    2. Систематическая выборка

    Отдельные лица отбираются через равные промежутки времени из основы выборки. Интервалы выбираются таким образом, чтобы обеспечить достаточный размер выборки. Если вам нужна выборка размером n из совокупности размером x , вы должны выбрать для выборки каждого x/n th человека. Например, если вам нужен размер выборки 100 человек из совокупности в 1000 человек, выберите каждые 1000/100 = 10  90 724 члена основы выборки.

    Систематическая выборка часто более удобна, чем простая случайная выборка, и ею легко управлять. Однако это также может привести к систематической ошибке, например, если в порядке следования индивидуумов в основе выборки имеются лежащие в основе закономерности, так что метод выборки совпадает с периодичностью лежащей в основе закономерности. В качестве гипотетического примера, если группа студентов подвергалась выборке, чтобы узнать их мнение о возможностях колледжа, но центральный список всех студентов отдела учета студентов был составлен таким образом, что пол студентов чередовался между мужчинами и женщинами, выбирая равный интервал ( например каждые 20 студент) приведет к выборке всех мужчин или всех женщин. Хотя в этом примере смещение очевидно и должно быть легко исправлено, это не всегда так.
     

    3. Стратифицированная выборка

    В этом методе совокупность сначала делится на подгруппы (или страты), которые имеют схожие характеристики. Он используется, когда мы можем обоснованно ожидать, что интересующие нас измерения будут различаться между различными подгруппами, и мы хотим обеспечить репрезентативность всех подгрупп. Например, при исследовании исходов инсульта мы можем стратифицировать население по полу, чтобы обеспечить равное представительство мужчин и женщин. Образец для исследования затем получается путем отбора образцов одинакового размера из каждой страты. В стратифицированной выборке также может быть уместно выбирать неравные размеры выборки из каждой страты. Например, при исследовании состояния здоровья сестринского персонала в округе, если есть три больницы с разным количеством сестринского персонала (в больнице А 500 медсестер, в больнице В 1000, а в больнице С 2000), то будет уместно выбрать номера образцов из каждой больницы пропорционально (например, 10 из больницы А, 20 из больницы В и 40 из больницы С). Это обеспечивает более реалистичную и точную оценку состояния здоровья медсестер по всему округу, в то время как простая случайная выборка привела бы к чрезмерной репрезентативности медсестер из больниц A и B. На этапе анализа следует учитывать тот факт, что выборка была стратифицированной.

    Стратифицированная выборка повышает точность и репрезентативность результатов за счет уменьшения смещения выборки. Однако для этого требуется знание соответствующих характеристик основы выборки (подробности о которых не всегда доступны), и может быть трудно решить, по каким характеристикам проводить стратификацию.
     

    4. Кластерная выборка

    В кластерной выборке в качестве единицы выборки используются подгруппы населения, а не отдельные лица. Население делится на подгруппы, известные как кластеры, которые выбираются случайным образом для включения в исследование. Кластеры обычно уже определены, например, отдельные врачебные практики или города могут быть идентифицированы как кластеры. При одноступенчатой ​​кластерной выборке в исследование включаются все члены выбранных кластеров. При двухступенчатой ​​кластерной выборке для включения случайным образом отбираются отдельные лица из каждого кластера. При анализе следует учитывать кластеризацию. Общее обследование домохозяйств, ежегодно проводимое в Англии, является хорошим примером (одноэтапной) кластерной выборки. В обследование включаются все члены выбранных домохозяйств (кластеров). 1

    Кластерная выборка может быть более эффективной, чем простая случайная выборка, особенно когда исследование проводится в обширном географическом регионе. Например, легче связаться с большим количеством людей в нескольких клиниках общей практики, чем с несколькими людьми в разных клиниках общей практики. Недостатки включают повышенный риск систематической ошибки, если выбранные кластеры не являются репрезентативными для генеральной совокупности, что приводит к увеличению ошибки выборки.
     

    Невероятностные методы выборки

    1. Удобная выборка

    Удобная выборка, возможно, является самым простым методом выборки, поскольку участники отбираются на основе их доступности и готовности принять участие. Полезные результаты могут быть получены, но результаты подвержены значительной систематической ошибке, поскольку те, кто добровольно принимает участие, могут отличаться от тех, кто предпочитает не участвовать (предвзятость добровольцев), а выборка может не отражать другие характеристики, такие как возраст. или секс. Примечание: предвзятость добровольцев является риском для всех методов выборки, основанных на невероятности.
     

    2. Выборка по квотам

    Этот метод выборки часто используется исследователями рынка. Интервьюерам дается квота субъектов определенного типа, которых они пытаются завербовать. Например, интервьюеру может быть предложено выбрать 20 взрослых мужчин, 20 взрослых женщин, 10 девочек-подростков и 10 мальчиков-подростков, чтобы он мог взять у них интервью о просмотре телепередач. В идеале выбранные квоты должны пропорционально отражать характеристики основного населения.

    Несмотря на то, что это имеет то преимущество, что является относительно простым и потенциально репрезентативным, выбранная выборка может не быть репрезентативной для других характеристик, которые не были учтены (следствие неслучайного характера выборки). 2
     

    3. Суждение (или Целенаправленная) выборка

    Этот метод, также известный как выборочная или субъективная выборка, основан на суждении исследователя при выборе того, кого просить об участии. Таким образом, исследователи могут имплицитно выбирать «репрезентативную» выборку в соответствии со своими потребностями или специально подходить к людям с определенными характеристиками. Этот подход часто используется средствами массовой информации при опросе общественного мнения и в качественных исследованиях.

    Выборка на основе суждений имеет то преимущество, что она эффективна с точки зрения затрат времени и средств, и в то же время дает ряд ответов (особенно полезно в качественных исследованиях). Однако, в дополнение к предвзятости добровольцев, он также подвержен ошибкам суждений исследователя, и результаты, хотя и могут быть широкими, не обязательно будут репрезентативными.
     

    4. Выборка методом снежного кома

    Этот метод обычно используется в социальных науках при исследовании труднодоступных групп. Существующих испытуемых просят назвать других известных им предметов, поэтому выборка увеличивается в размере, как катящийся снежный ком. Например, при проведении исследования рискованного поведения среди лиц, употребляющих наркотики внутривенно, участников могут попросить назвать других лиц, которые будут опрошены.

    Выборка методом снежного кома может быть эффективной, когда трудно определить основу выборки. Однако при выборе друзей и знакомых уже исследованных субъектов существует значительный риск систематической ошибки отбора (выбор большого количества людей со схожими характеристиками или взглядами с первоначальным идентифицированным человеком).
     

    Погрешность выборки

    Существует пять важных потенциальных источников систематической ошибки, которые следует учитывать при отборе выборки, независимо от используемого метода. Систематическая ошибка выборки может быть введена, когда: 1

    1. Любые предварительно согласованные правила отбора проб отклоняются от
    2. Люди из труднодоступных групп не учитываются
    3. Выбранные лица заменяются другими, например, если с ними трудно связаться
    4. Низкий уровень ответов
    5. В качестве основы выборки используется устаревший список (например, если он исключает людей, которые недавно переехали в какой-либо район)

    Дальнейшие потенциальные проблемы со стратегиями выборки рассматриваются в главе 8 этого раздела (« Источники вариации, ее измерение и контроль «).

     

    Ссылки

    1. Ben-Shlomo Y, Brookes S, Hickman M. 2013.  Lecture Notes: Epidemiology, Evidence-based Medicine and Public Health (Oxford-eded. Black 5) .
       
    2. http://www.stats.gla.ac.uk/steps/glossary/sampling.html — по состоянию на 04.08.17

     

     

     

    © Helen Barratt 2009, Saran Shantikumar 2018

     

     

    Какие существуют методы выборки и как выбрать лучший?

    Опубликовано 18 ноября 2020 г. Мохамедом Халифой

    Учебные пособия и основы

    В этом учебном пособии будут представлены методы отбора проб и возможные ошибки отбора проб, которых следует избегать при проведении медицинских исследований.

    Содержание

    1. Введение в методы отбора проб
    2. Примеры различных методов отбора проб
    3. Выбор наилучшего метода отбора проб

    Введение в методы выборки

    Важно понимать, почему мы проводим выборку населения; например, исследования строятся для изучения взаимосвязи между факторами риска и заболеванием. Другими словами, мы хотим выяснить, является ли это истинной ассоциацией, при этом стремясь к минимальному риску ошибок, таких как: случайность, предвзятость или смешение.

    Однако было бы невозможно экспериментировать со всей популяцией, нам нужно было бы взять хорошую выборку и постараться снизить риск ошибок с помощью надлежащей методики выборки.

    Что такое основа выборки?

    Основа выборки представляет собой запись целевой совокупности, включающую всех интересующих участников. Другими словами, это список, из которого мы можем извлечь выборку.

    Что делает образец хорошим?

    Хорошая выборка должна быть репрезентативной подмножеством населения, которое мы заинтересованы в изучении, поэтому каждый участник имеет равные шансы быть случайно отобранным для участия в исследовании.

    Примеры различных методов отбора проб

    Мы могли бы выбрать метод выборки в зависимости от того, хотим ли мы учитывать систематическую ошибку выборки; По этой причине метод случайной выборки часто предпочтительнее неслучайного метода. Примеры случайной выборки включают: простую, систематическую, стратифицированную и групповую выборку. Методы неслучайной выборки подвержены систематической ошибке, и распространенные примеры включают в себя: удобство, целенаправленность, снежный ком и квотная выборка. Для целей этого блога мы сосредоточимся на методах случайной выборки .

    Простой

    Пример: Мы хотим провести экспериментальное испытание на небольшой группе людей, например: сотрудники компании или студенты колледжа. Мы включаем всех в список и используем генератор случайных чисел для выбора участников

    Преимущества: Возможны обобщающие результаты, случайная выборка, основа выборки — все население, каждый участник имеет равную вероятность быть выбранным

    Недостатки : Менее точный, чем стратифицированный метод, менее представительный, чем систематический метод

    Систематический

    Пример: Каждый n-й пациент, поступающий в поликлинику, выбирается и включается в нашу выборку

    Преимущества: Более осуществимы, чем простые или стратифицированные методы, основа выборки не всегда требуется

    2 2 Недостатки:  Обобщаемость может уменьшиться, если базовые характеристики повторяются для каждого n-го участника

    Стратифицированный

    Пример: У нас большое население (город), и мы хотим обеспечить репрезентативность всех групп с заранее определенной характеристикой, такой как как: возрастные группы, этническое происхождение и пол

    Преимущества: Включает слои (подгруппы), надежные и обобщаемые результаты

    Недостатки: Плохо работает с несколькими переменными страна. Мы можем случайным образом выбрать 3 из 10 школ в качестве наших кластеров

    Преимущества: Легко выполнимо с большинством бюджетов, не требует основы выборки

    Недостатки: Результаты могут быть ненадежными и не поддающимися обобщению

    Как выявить ошибки выборки?

    Неслучайный отбор увеличивает вероятность смещения выборки (выборки), если выборка не представляет совокупность, которую мы хотим изучить. Мы могли бы избежать этого путем случайной выборки и обеспечения репрезентативности нашей выборки в отношении размера выборки.

    Неадекватный размер выборки снижает уверенность в наших результатах, поскольку мы можем думать, что существенной разницы нет, хотя на самом деле она есть. Эта ошибка второго рода возникает из-за небольшого размера выборки или из-за исключения участников из выборки.

    При медицинском исследовании заболеваний, если мы выбираем людей с определенными заболеваниями, строго исключая участников с другими сопутствующими заболеваниями, мы рискуем ошибиться в диагностической чистоте, когда важные подгруппы населения не представлены.

    Кроме того, систематическая ошибка измерения может возникать при повторном сборе участниками факторов риска (систематическая ошибка припоминания) или при оценке результатов, когда люди, которые живут дольше, связаны с успехом лечения, тогда как на самом деле люди, которые умерли, не были включены в выборку или данные анализ (систематическая ошибка выживших).

    Выбор наилучшего метода отбора проб

    Следуя описанным ниже шагам, мы можем последовательно выбрать наилучший метод отбора проб для нашего исследования.

    Объективность исследования

    Во-первых, уточненный вопрос и цель исследования помогут нам определить интересующую нас совокупность. Если наш расчетный размер выборки мал, то было бы проще получить случайную выборку. Если, однако, размер выборки велик, то мы должны проверить, могут ли наш бюджет и ресурсы справиться с методом случайной выборки.

    Наличие основы выборки

    Во-вторых, нам необходимо проверить наличие основы выборки (Простая), если нет, то можем ли мы составить собственный список (Стратифицированный). Если ни один из вариантов невозможен, мы все же можем использовать другие методы случайной выборки, например, систематическую или кластерную выборку.

    Дизайн исследования

    Кроме того, мы могли бы рассмотреть распространенность темы (воздействие или результат) в популяции и выбрать подходящий дизайн исследования. Кроме того, проверка того, насколько широко варьируется наша целевая группа по своим базовым характеристикам. Например, население с большими этническими подгруппами лучше всего изучать с помощью метода стратифицированной выборки.

    Случайная выборка

    Наконец, лучшим методом выборки всегда является тот, который лучше всего отвечает на вопрос нашего исследования, а также позволяет другим использовать наши результаты (обобщаемость результатов). Когда мы не можем позволить себе метод случайной выборки, мы всегда можем выбрать один из методов неслучайной выборки.

    Заключение

    Подводя итог, мы теперь понимаем, что выбор между случайным или неслучайным методом выборки является многофакторным. У нас часто может возникнуть соблазн с самого начала выбрать удобную выборку, но это не только снизит точность наших результатов, но и заставит нас упустить возможность проведения более надежного и надежного исследования.

    Теги:

    BiasClusterRandomisationsAmpling FramesAmpling MethodsStratifiedSystematic

    Статистика: различные методы выборки, типы и ошибка

    Вероятность и статистика>


    9 Содержание (Кликом к тому, что раздел).

  • Список типов
  • Различные методы отбора проб: как определить разницу
  • Что такое ошибка выборки?
  • Еще статьи
  • О выборках


    Выборки являются частью генеральной совокупности. Например, у вас может быть список информации о 100 человек (ваша «выборка») из 10 000 человек («население»). Вы можете использовать этот список, чтобы сделать некоторые предположения о поведении всей популяции.

    Посмотрите видео с обзором различных методов отбора проб:

    Различные методы отбора проб

    Посмотрите это видео на YouTube.

    Видео не видно? Кликните сюда.

    Однако не все так просто. Когда вы занимаетесь статистикой, размер выборки должен быть идеальным — не слишком большим и не слишком маленьким. Затем, когда вы определились с размером выборки, вы должны использовать надежный метод для сбора выборки из совокупности:

    • Вероятностная выборка использует рандомизацию для выбора членов выборки. Вы знаете вероятность включения каждого потенциального члена в выборку. Например, 1/100. Однако не обязательно, чтобы шансы были равными. У некоторых членов может быть шанс быть выбранным 1/100, у других может быть 1/50.
    • Невероятностная выборка использует неслучайные методы (т. е. суждение исследователя). Вы не можете рассчитать вероятность включения какого-либо конкретного предмета, человека или предмета в вашу выборку.

    Вернуться к началу

    Типы:

    Общие типы

    Наиболее распространенные методы, которые вы, вероятно, встретите в элементарной статистике или статистике AP, включают взятие выборки с замещением и без замещения. Конкретные методы включают:

    • Образцы Бернулли имеют независимые испытания Бернулли на элементах совокупности. Испытания решают, становится ли элемент частью образца. Все элементы генеральной совокупности имеют равные шансы быть включенными в каждый выбор одной выборки. Размеры выборок в выборках Бернулли подчиняются биномиальному распределению. выборки Пуассона (реже): независимое испытание Бернулли решает, попадает ли каждый элемент генеральной совокупности в выборку.
    • Кластерные выборки делят совокупность на группы (кластеры). Затем из кластеров выбирается случайная выборка. Он используется, когда исследователи не знают отдельных лиц в популяции, но знают подмножества или группы популяции.
    • В систематической выборке вы выбираете элементы выборки из упорядоченного кадра. Основа выборки — это просто список участников, из которых вы хотите получить выборку. Например, в методе равновероятности выберите элемент из списка, а затем выберите каждый k-й элемент, используя уравнение k = N\n. Маленькая буква «n» обозначает размер выборки, а заглавная «N» — размер совокупности.
    • SRS : Выбирайте элементы совершенно случайным образом, чтобы каждый элемент имел такую ​​же вероятность быть выбранным, как и любой другой элемент. Каждое подмножество элементов имеет такую ​​же вероятность быть выбранным, как и любое другое подмножество из k элементов.
    • В стратифицированной выборке отбирать каждую подгруппу независимо. Во-первых, перед получением выборки разделите население на однородные (очень похожие) подгруппы. Каждый член населения принадлежит только к одной группе. Затем примените простой случайный или систематический метод внутри каждой группы, чтобы выбрать образец. Стратифицированная рандомизация : подтип стратифицированной рандомизации, используемый в клинических испытаниях. Сначала разделите пациентов на страты, затем рандомизируйте с помощью рандомизации переставленных блоков.

    Менее распространенные типы

    Вы редко (если вообще когда-либо) столкнетесь с этими приемами в базовом классе статистики. Однако вы столкнетесь с ними в «реальном мире»:

    • Выборка принятия-отклонения : Способ выборки из неизвестного распределения с использованием аналогичного, более удобного распределения.
    • Случайная выборка (также известная как случайная выборка, выборка по удобству или возможности): Возьмите выборку из удобной, легкодоступной совокупности. Он не дает репрезентативной выборки для населения, но может быть полезен для пилотного тестирования.
    • Адаптивная выборка (также называемая планами с адаптивной реакцией): адаптируйте критерии отбора по ходу эксперимента на основе предварительных результатов по мере их поступления.
    • Bootstrap Sample : Выберите меньший образец из большего с помощью Bootstrapping. Начальная загрузка — это тип повторной выборки, при котором вы берете большое количество меньших выборок одинакового размера с заменой из одной исходной выборки.
    • Алгоритм Демона (физика) отбирает членов микроканонического ансамбля (используемого для представления возможных состояний механической системы с точно заданной полной энергией) с заданной энергией. «Демон» представляет собой степень свободы в системе, которая хранит и обеспечивает энергию.
    • Образцы критических случаев : С помощью этого метода вы тщательно выбираете случаи, чтобы максимизировать информацию, которую вы можете получить из нескольких образцов.
    • Выборка несоответствующих случаев : вы выбираете случаи, которые кажутся противоречащими вашим выводам.
    • Дистанционная выборка : широко используемый метод оценки плотности или численности популяций животных.
    • Метод выборки опыта отбирает опыт (а не отдельных лиц или членов). В этом методе участники исследования останавливаются в определенное время и записывают свои переживания по мере их переживания.
    • Случайная выборка: , когда исследователь выбирает элементы случайным образом, пытаясь имитировать случайность. Однако результат может быть вовсе не случайным — он может быть испорчен предвзятостью отбора.

    Дополнительные необычные типы

    Вероятно, вы не встретите их в базовом классе статистики.

    • Обратная выборка: на основе отрицательной биномиальной выборки. Берите образцы, пока не наберется определенное количество успехов.
    • Выборка по важности : метод моделирования редких событий.
    • Сетка Киша : способ выбрать членов домохозяйства для интервью и использует таблицы случайных чисел для выбора.
    • Латинский гиперкуб: используется для построения компьютерных экспериментов. Он генерирует образцы правдоподобных наборов значений параметров в многомерном распределении.
    • В выборка с пересечением линий , метод, при котором вы включаете элемент в выборку из определенного региона, если определенный сегмент линии пересекает элемент.
    • Используйте Выборки максимальной вариации , если вы хотите включить крайности (например, богатые/бедные или молодые/старые). Связанный метод: выборка в крайнем случае .
    • Многоступенчатый отбор проб ; один из множества методов кластерной выборки, при котором вы выбираете случайные элементы из кластера (вместо каждого члена в кластере).
    • Выборка по квоте : способ отбора участников опроса. Это похоже на статистическую выборку, но исследователи выбирают членов группы на основе суждений. Например, самые близкие к исследователю люди могут быть выбраны для облегчения доступа.
    • Отбор проб из резервуара : используется при интеллектуальном анализе данных для получения выборки размера n из потока данных неизвестной длины.
    • Выборка по инициативе респондентов. Метод выборки по цепочке рекомендаций, когда участники рекомендуют других людей, которых они знают.
    • Последовательная выборка не имеет установленного размера; берите предметы по одному (или по несколько) за раз, пока у вас не будет достаточно для исследования. Он широко используется в экологии.
    • Образцы Snowball : где существующие участники исследования набирают будущих участников исследования из знакомых им людей.
    • Смещенная по квадратному корню выборка: способ отбора людей для дополнительных досмотров в аэропортах. Сочетание SRS и профилирования.

    Вернуться к началу


    В статистике вы встретите множество терминов, которые определяют различных методов выборки : простая случайная выборка, систематическая выборка, стратифицированная случайная выборка и кластерная выборка. Как определить разницу между различными методами выборки может быть проблемой.

    Различные методы отбора проб: как определить разницу: шаги

    Шаг 1: Выясните, были ли в исследовании отобраны отдельные лица (например, отобранные из пула людей). Вы найдете простой случайной выборки в школьной лотерее, где отдельные имена выбираются наугад. Но более «систематический» способ отбора людей можно найти в «систематической выборке», когда каждый n-й человек выбирается из населения. Например, каждый 100-й покупатель в определенном магазине может получить подарок «Дверной охранник».

    Шаг 2: Выясните, были ли в исследовании выбраны группы участников. Для большого количества людей (например, количество потенциальных призывников во время войны во Вьетнаме) гораздо проще выбрать людей по группам (простая случайная выборка ). В случае призыва призывников выбирали по дате рождения, «упрощая» процедуру.

    Шаг 3: Определите, содержит ли ваше исследование данные более чем из одной четко определенной группы («слоев» или «кластеров»). Некоторыми примерами страт могут быть: демократы и республиканцы, арендаторы и домовладельцы, сельские жители и горожане, болельщики «Джексонвильских ягуаров» и «Сан-Франциско» 49.фанаты. Если есть две или более очень отчетливых, четких группы, у вас есть стратифицированная выборка или «кластерная выборка».

    • Если у вас есть данные о лицах в группах, это стратифицированная выборка. Чтобы выполнить стратифицированную выборку для этой выборки, вы можете выполнить случайную выборку каждой страты независимо.
    • Если у вас есть данные только о самих группах (вы можете знать только местонахождение отдельных лиц), то это кластерная выборка .

    Шаг 4: Узнайте, легко ли было достать образец. Простые образцы похожи на круглосуточные магазины: зачем лезть из кожи вон, чтобы получить образцы, если можно сбегать в магазинчик на углу? Классический пример удобной выборки — стоять в торговом центре и спрашивать мнение прохожих.

    Вернуться к началу

    Что такое ошибка выборки?

    Ошибки возникают, когда вы берете выборку из населения, а не используете всего населения. Другими словами, это разница между статистикой, которую вы измеряете, и параметром, который вы бы нашли, если бы провели перепись всего населения.

    Если бы вы опросили все население (например, перепись населения США), ошибки бы не было. Погрешность вычислить практически невозможно. Однако, когда вы берете образцы случайным образом, вы оцениваете ошибку и называете ее погрешностью.


    Хорошо спланированное исследование может уменьшить количество ошибок.

    Например, если вы хотели вычислить, сколько человек из тысячи моложе 18 лет, и получили цифру 190,357%. Если фактический процент равен 19,300%, разница (19,357 – 19,300) в 0,57 или 3% = погрешность. Если бы вы продолжали брать образцы из 1000 человек, вы, вероятно, получили бы немного другую статистику, 19,1%, 18,9%, 19,5% и т. д., но все они были бы примерно одинаковыми. Это одна из причин, по которой в опросах часто встречаются выборки размером 1000 или 1500 человек: они дают очень приемлемую погрешность около 3%.

    Формула: формула для допустимой погрешности: 1/√n, где n — размер выборки. Например, случайная выборка из 1000 имеет примерно 1/√n; = ошибка 3,2%.

    Ошибка выборки может быть только уменьшена, так как это считается приемлемым компромиссом, позволяющим избежать измерения всего населения. Как правило, чем больше выборка, тем меньше погрешность. Есть заметное исключение: если вы используете кластерную выборку, это может увеличить ошибку из-за сходства между членами кластера. Тщательно спланированный эксперимент или опрос также могут уменьшить количество ошибок.

    Другой тип ошибки

    отсутствие выборки 9Ошибка 0011 может быть одной из причин различия между выборкой и генеральной совокупностью. Это происходит из-за плохих методов сбора данных (таких как неисправные инструменты или неточная запись данных), систематической ошибки при отборе, систематической ошибки, связанной с отсутствием ответов (когда люди не хотят или не могут отвечать на опрос), или других ошибок при сборе данных. Увеличение размера выборки не уменьшит эти ошибки. Главное — избежать ошибок, прежде всего, при хорошо спланированном дизайне опроса или эксперимента.

    Вернуться к началу

    Другие статьи

    1. Выборка по площади и кадры по площади.
    2. Что такое достаточно большой образец?
    3. Что такое образец?
    4. Как найти размер выборки в статистике.
    5. Что такое 10% условие?
    6. Что такое прямая выборка?
    7. Двойная выборка.
    8. Что такое эффективность?
    9. Сэмплирование латинского гиперкуба.
    10. Что такое эффективный размер выборки?
    11. Поправочный коэффициент конечной совокупности.
    12. Что такое Цепь Маркова Монте-Карло?
    13. Передискретизация в статистике
    14. Методы повторной выборки.
    15. Что такое типичный случай?
    16. Как пользоваться формулой Словина.
    17. Образцы дистрибутивов.
    18. Что такое самп. Распределение выборочной доли?
    19. Схема отбора проб
    20. Пробоотборник
    21. Что такое изменчивость выборки?
    22. Общая выборка населения
    23. Недостаточная дискретизация

    Посетите наш канал YouTube, чтобы получить дополнительные советы и помощь по статистике!


    Ссылки

    Everitt, B.