что такое ошибка репрезентативности
Определение ошибки репрезентативности
Определение средней ошибки средней (или относительной) величины (ошибки репрезентативности) — m.
Ошибка репрезентативности (m) является важнейшей статистической величиной, необходимой для оценки достоверности результатов исследования. Эта ошибка возникает в тех случаях когда требуется по части охарактеризовать явление в целом. Эти ошибки неизбежны. Они проистекают из сущности выборочного исследования; генеральная совокупность может быть охарактеризована по выборочной совокупности только с некоторой погрешностью, измеряемой ошибкой репрезентативности.
Ошибки репрезентативности нельзя смешивать с обычным представлением об ошибках: методических, точности измерения, арифметических и др.
По величине ошибки репрезентативности определяют, насколько результаты, полученные при выборочном наблюдении, отличаются от результатов, которые могли бы быть получены при проведении сплошного исследования всех без исключения элементов генеральной совокупности.
Этот единственный вид ошибок, учитываемых статистическими методами, которые не могут быть устранены, если не осуществлен переход на сплошное изучение. Ошибки репрезентативности можно свести к достаточно малой величине, т. е. к величине допустимой погрешности. Делается это путем привлечения в выборку достаточного количества наблюдений (n).
Каждая средняя величина — М (средняя длительность лечения, средний рост, средняя масса тела, средний уровень белка крови и др.), а также каждая относительная величина — Р (уровень летальности, заболеваемости и др.) должны быть представлены со своей средней ошибкой — m. Так, средняя арифметическая величина выборочной совокупности (М) имеет ошибку репрезентативности, которая называется средней ошибкой средней арифметической (mM) и определяется по формуле:
Как видно из этой формулы, величина средней ошибки средней арифметической прямо пропорциональна степени разнообразия признака и обратно пропорциональна корню квадратному из числа наблюдений. Следовательно, уменьшение величины этой ошибки при определении степени разнообразия (σ) возможно путем увеличения числа наблюдений.
На этом принципе основан метод определения достаточного числа наблюдений для выборочного исследования.
Относительные величины (Р), полученные при выборочном исследовании, также имеют свою ошибку репрезентативности, которая называется средней ошибкой относительной величины и обозначается mP.
Для определения средней ошибки относительной величины (Р) используется следующая формула:
где Р — относительная величина. Если показатель выражен в процентах, то q = 100 – Р, если Р — в промиллях, то q=1000 – Р, если Р—в продецимиллях, то q=10 000 – Р и т.д.; n — число наблюдений. При числе наблюдений менее 30 в знаменатель следует взять n – 1.
Примеры определения средних ошибок
средних и относительных величин
 | |
У 49 больных гипертиреозом исследован уровень пепсина n=49 M=1.0 г% σ=0,35 г% mM=?  | Исследовано 110 больных с абсцессом легкого, из них у 44 обнаружены дистрофические изменения пародонта n=110  лиц с дистрофическими изменениями пародонта q=100 – 40=60% лиц без дистрофических изменений пародонта mP=?  |
Каждая средняя арифметическая или относительная величина, полученная на выборочной совокупности, должна быть представлена со своей средней ошибкой. Это дает возможность рассчитать доверительные границы средних и относительных величин, а также определить достоверность разности сравниваемых показателей (результатов исследования).
Ошибки репрезентативности
Ошибки репрезентативности возможные пределы отклонений выборочной доли и выборочной средней от доли и средней в генеральной совокупности. По своей природе такие ошибки могут быть систематическими и случайными. В социологической и статистической литературе систематические ошибки часто называются также ошибками смещения. Ошибки такого рода имеют в основном одну и ту же постоянную величину или измеряются по определенному закону, имеющему функциональный характер. Систематическими ошибками называются ошибки, являющиеся следствием действия (в одних и тех же условиях) определенной причины или небольшого числа причин, которые искажают полученную информацию в определенном направлении, причем эти причины поддаются изучению. Систематические О. р. наиболее опасны, так как их источником являются неправильные принципы проведения процедуры исследования, способы формирования выборочной совокупности, методы сбора и расчета полученной информации.
К основным причинам появления систематических ошибок репрезентативности относят: 1) преднамеренное или непреднамеренное отступление от принципов случайного отбора при формировании выборочной совокупности; 2) замена единиц наблюдения другими единицами, которые не попали в выборочную совокупность; 3) неполный охват опросом единиц выборочной совокупности; 4) практическая невозможность абсолютно точно реализовать первоначальный план выборки вследствие отказов респондентов от участия в опросе, естественной смертности и подвижности населения, ошибочно написанных адресов, изменений адресов респондентов и пр. Случайными являются такие О. р., которые при повторных измерениях принимают различные взаимонезависимые положительные или отрицательные значения. О случайных ошибках речь может идти только тогда, когда помимо основных у нас имеются еще и дополнительно проведенные измерения. Случайные О. р. предстают в форме случайных величин или функций, то есть пределов, в которых находится результат. Их с некоторой вероятностью можно предвидеть. Т. е. величину случайной ошибки можно априори измерить.
Полезное
Смотреть что такое «Ошибки репрезентативности» в других словарях:
Ошибки — вид неадекватности знания объекту познания. О. являются неотъемлемой частью любого исследования так как их невозможно исключить полностью. Их просто необходимо учитывать как неоспоримый факт того, что получение определенного количества искомой… … Социологический справочник
ВЫБОРКИ ОШИБКИ СЛУЧАЙНЫЕ — англ. sample error, random; нем. Stichprobenfehler, zufalliger. Статист, погрешности, представляющие собой отклонения характеристик выборочного распределения от генеральной совокупности (ошибка репрезентативности). Antinazi. Энциклопедия… … Энциклопедия социологии
ВЫБОРКИ ОШИБКИ СЛУЧАЙНЫЕ — англ. sample error, random; нем. Stichprobenfehler, zufalliger. Статист, погрешности, представляющие собой отклонения характеристик выборочного распределения от генеральной совокупности (ошибка репрезентативности) … Толковый словарь по социологии
Контролирование репрезентативности — сравнение средних генеральной и выборочной совокупностей, на основе этого определение ошибки выборки и ее уменьшение … Социология: словарь
Многоступенчатая выборка — характеризуется тем, что на всех ступенях осуществляется отбор объектов репрезентации, а наблюдение единиц производится на последней ступени. Необходимость многоступенчатого отбора вызвана, как правило, огсутствием информации по всей генеральной… … Социологический справочник
ОБЪЕМ ВЫБОРКИ — число элементов, включенных в выборочную совокупность; зависит от вероятности заключения о достоверности выводов, от величины предельной ошибки репрезентативности, от вероятности появлений события и определяется: 1) задачами исследования; 2)… … Современный образовательный процесс: основные понятия и термины
Статистическое наблюдение — Начальной стадией статистического исследования является статистическое наблюдение научно организованный сбор ссведений об изучаемых социально экономических процессах или явлений. Полученные данные являются исходным материалом для последующих… … Википедия
Отбор случайный единиц совокупности — это такой отбор социологической информации, при котором каждая единица генеральной совокупности имеет равную вероятность попадания в выборочную совокупность. Существует несколько видов О. с.: а) вероятностный отбор при котором, во первых, каждая… … Социологический справочник
Коэффициент корреляции — (Correlation coefficient) Коэффициент корреляции это статистический показатель зависимости двух случайных величин Определение коэффициента корреляции, виды коэффициентов корреляции, свойства коэффициента корреляции, вычисление и применение… … Энциклопедия инвестора
ИЗМЕРЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ — один из этапов, необходимых для обеспечения требуемого качества социологич. исследования. Надежность является наиболее общей характеристикой качества эмпирич. данных, полученных в социологич. исследовании. Под надежной понимают информацию, в к… … Российская социологическая энциклопедия
Репрезентативность выборки
Согласно теории выборочного метода, неоднократно подтвержденной практикой, опрашивать всех нет необходимости, а можно опросить лишь часть группы, которая может быть в тысячи раз меньше. Эта маленькая часть называется выборкой (или выборочной совокупностью), а большая группа, которую она представляет, называется генеральной совокупностью.
При этом если выборка сформирована правильно, выводы, полученные на основе изучения выборки, могут быть перенесены и на генеральную совокупность. Например, если в выборке женщины значимо чаще, чем мужчины, пользуются дезодорантами, то делается вывод, что и в генеральной совокупности (например, в исследованном городе) присутствует такая закономерность. Процесс переноса выводов с выборки на генеральную совокупность называется генерализацией. А свойство выборки отражать характеристики генеральной совокупности называется репрезентативностью. Для более комфортного запоминания термина на рис.1. приведены иллюстрации, когда выборка отражает свойства генеральной совокупности и когда свойства выборки отличаются от свойств генеральной совокупности.
Рис.1. Иллюстративные примеры соответствия (несоответствия) свойств генеральной совокупности и выборки
Не стоит путать понятие репрезентативности с такими понятиями как валидность и релевантность, хотя они тоже относятся к характеристикам качества исследования. В социальных науках валидность понимается довольно широко, но чаще всего – как обоснованность. Понятие валидности относится не к выборке, а к исследовательской методике. Методика или измерение (анкета, блок вопросов, тест) считается валидным, если фиксирует именно то понятие или свойство, которое планируется измерить. Например, если мы захотим оценить уровень лояльности клиента к магазину и выберем для этого лишь показатель частоты посещения магазина, валидность этого подхода будет неполной: возможно, респондент часто заходит в магазин только из-за банкомата, который там установлен. Валидная методика в данном примере должна включать и другие показатели: предпочтение магазина, суммы покупок в этом и других магазинах, готовность переключиться на другие магазины, готовность рекомендовать магазин и др.
При установлении валидности решающую роль играет обоснование и последующая проверка гипотезы релевантности, то есть соответствия измеряемых параметров характеристикам исследуемого объекта. Житейский пример нерелевантности – измерять уровень счастья человека количеством денег у него (хотя, наверное, не все с этим согласятся). Очевидный пример нерелевантности – попытка измерить массу тела по его температуре.
Но вернемся к понятию репрезентативности. В то время как точность измерений зависит от размера выборки, размер выборки не гарантирует ее репрезентативности. Репрезентативность выборки главным образом обеспечивается способом отбора ее участников (респондентов). Примером явного нарушения репрезентативности может послужить шутка о том, что интернет-опрос показал, что 100% людей пользуется интернетом.
Можно выделить несколько вариантов нарушения репрезентативности выборки: когда опрошены не те люди и когда опрошено слишком много (или мало) определенных людей (например, женщин намного больше, чем мужчин). Кроме того, чем меньше размер выборки, тем меньше вероятность того, что она будет репрезентативной. Например, допустим, 1% населения мог бы заинтересоваться новой услугой. Это 1 из 100 людей. Если размер выборки составляет всего 60 человек, то в вашей выборке может отсутствовать человек, который, скорее всего, будет заинтересован в услуге. Ваша выборка менее репрезентативна, потому что она меньше. Ваши результаты будут разными в зависимости от того, содержит ли ваша выборка одного из этих людей или нет. Пример репрезентативной и нерепрезентативной выборки показан на рис.2.
Рис.2. Пример репрезентативной и нерепрезентативной выборки
На рис.3 показана та же по составу генеральная совокупность, но с другим расположением объектов внутри круга.
Рис.3. Пример репрезентативной и нерепрезентативной выборки при другом расположении объектов генеральной совокупности
Говоря простым языком, репрезентативная выборка – это такая выборка, в которой представлены все подгруппы, важные для исследования. Помимо этого, характер распределения рассматриваемых параметров в выборке должен быть таким же, как в генеральной совокупности.
Простой случайный отбор респондентов представляется оптимальным способом формирования репрезентативной выборки. Поскольку в этом случае у любого представителя генеральной совокупности одинаковая вероятность попасть в выборку, в нее попадут люди с разными характеристиками пропорционально их долям в генеральной совокупности. В итоге выборка будет представлять собой нечто вроде уменьшенной копии генеральной совокупности.
Случайность отбора респондентов в выборку обеспечивается разными способами. Например, для телефонного опроса жителей города берется база данных всех телефонных номеров, и номера респондентов случайным образом выбираются компьютером (с использованием генератора случайных чисел). При уличном опросе интервьюеров распределяют по случайно выбранным точкам и инструктируют опрашивать каждого N-ного прохожего.
Наглядным примером репрезентативной выборки может служить пицца. Если целая пицца – это генеральная совокупность, которую мы хотим изучить, то кусок пиццы – это выборка. Как правило, достаточно одного куска пиццы, чтобы судить обо всей пицце (при условии, что ингредиенты равномерно распределены по ее поверхности). Таким образом, кусок пиццы пиццы на рис.4 – это репрезентативная выборка из пиццы.
Рис.4. Наглядный пример репрезентативной выборки (пицца)
Важно отметить, что не любой кусок пиццы будет репрезентативной выборкой. Разные способы получения куска пиццы могут принципиально повлиять на качество исследования и выводы, которые будут получены при анализе каждого варианта выборки (рис.4)
(рисунок в сушильной камере, готовится к публикации)
Рис.5. Наглядный пример формирования репрезентативной и нерепрезентативной выборки.
Еще один показательный пример формирования репрезентативной выборки – кастрюля, содержимое которой мы должны узнать (допустим, там скрывается борщ). Мы только один раз можем зачерпнуть из кастрюли ложкой (провести исследование). В нашем примере ложка – это выборка, а содержимое кастрюли – генеральная совокупность.
Если мы зачерпнем сверху, то придем к выводу, что в кастрюле бульон. Если снизу – решим, что в кастрюле мясо. Зачерпнув где-то посередине, мы получим картошку или капусту. В любом из трех случаев выводы будут неверны. Чтобы получить достоверный результат, нам стоит хорошенько перемешать содержимое кастрюли, перед тем как пробовать его. Перемешивание в данном случае – аналог процедуры простого случайного отбора, поскольку оно предоставляет всем ингредиентам примерно равную вероятность попадания в ложку-выборку (или тарелку-выборку).
Рис.6. Борщ как модель, демонстрирующая репрезентативность выборки.
В реальности применить простой случайный отбор респондентов не всегда удается в полной мере. Например, мы можем абсолютно корректно отобрать в выборку нужное количество номеров домашних телефонов случайным образом, но при их прозвоне выяснится, что дозвониться и поговорить удается преимущественно с пенсионерами, а «поймать» дома молодежь и работающих людей получается плохо.
Возвращаясь к примеру с борщом, если у нас вместо кастрюли – огромный ресторанный котел, а в руках все та же обычная ложка, перемешивание будет неэффективным. Чтобы решить задачу, потребуются иные подходы. Например, мы можем теоретически разделить глубину котла на несколько слоев и постараться зачерпнуть содержимое из каждого слоя (из случайного места слоя: не только в центре, но и по краям). Таким образом, наша итоговая выборка будет состоять уже из нескольких выборок и при этом адекватно отражать содержимое всех слоев котла. Подобные альтернативные подходы называются типами выборки, которых придумано достаточно много для того, чтобы максимизировать репрезентативность выборки в сложных условиях реального мира.
Последствия нарушения репрезентативности выборки: некорректные выводы исследования, выброшенный на ветер бюджет исследования, финансовые потери вследствие применения неправильных выводов. Вы можете выбрать валидную исследовательскую методику, рассчитать объем выборки, обеспечивающий приемлемую точность измерений, но, если выборка исследования нерепрезентативна, получить достоверную информацию не удастся.
Самым известным примером нарушения репрезентативности выборки является история провала американского журнала «Литературный дайджест».
В 1936 году журнал в очередной раз провел почтовый опрос общественного мнения о вероятных результатах грядущих президентских выборов в США. До 1936 года опрос всегда правильно предсказывал победителя. Опрос 1936 года показал, что победителем с большим отрывом станет кандидат от республиканцев, но в итоге победителем оказался представитель демократов.
Таким образом, гигантская выборка (около 2,4 млн. человек) не обеспечила достоверных результатов. В чем же заключалась причина ошибки?
Называются две основные причины провала: смещение при формировании выборки и смещение вследствие отказа респондентов от участия в опросе.
Прежде всего, журнал включил своих подписчиков в список для рассылки анкет и, желая расширить выборку, использовал два других доступных тогда списка граждан: зарегистрированных автовладельцев и пользователей телефонов. Во времена Великой Депрессии представители этих групп отличались от остального населения более высоким доходом, как и подписчики самого журнала. Таким образом, полученная база для рассылки не являлась корректным отражением структуры населения США.
Вторая проблема с опросом заключалась в том, что из 10 миллионов человек, чьи имена были в первоначальном списке рассылки, только 2,4 миллиона ответили на опрос. Вероятно, высокий процент отказов был связан с тем, что опрос проводился по почте. Уже в те времена американцы относились к почтовым рассылкам как к спаму. Таким образом, размер выборки составил примерно одну четверть от того, что первоначально планировалось. Когда доля ответивших низка (как это было в данном случае), считается, что исследование страдает от необъективности ответов.
У этой истории две морали: Большая, но неправильно сформированная выборка гораздо хуже маленькой, но правильно сформированной выборки. При проведении опроса не упускайте из внимания смещение отбора и смещение в результате отказов.
Пример из военной практики. Во Вторую мировую войну американские военные столкнулись со следующей проблемой. Не все американские бомбардировщики после задания возвращались на базу. На вернувшихся самолетах оставалось множество пробоин от выстрелов противника, но распределены они были неравномерно: больше всего на фюзеляже и прочих частях, меньше в топливной системе и гораздо меньше — в двигателе. Командованию казалось логичным, что в наиболее поврежденных местах нужно установить больше брони.
Привлеченный к решению задачи математик возразил: данные как раз показывают, что самолет, получивший пробоины в этих местах, еще может вернуться на базу. А самолет, которому попали в бензобак или двигатель, выходит из строя и не возвращается. Поэтому укреплять следует те места, которые у вернувшихся самолетов повреждены меньше всего.
Эта задача служит примером нарушения репрезентативности выборки, когда в нее включены не те респонденты: в данном случае, вернувшиеся самолеты, в то время как не вернувшиеся проигнорированы.
Применительно к маркетинговым исследованиям, эта ситуация подобна следующей. При опросе клиентов бизнеса будет ошибкой опрашивать только текущих клиентов и не опрашивать потерянных клиентов (а какие «пробоины» получили они?).
При опросе посетителей ТРЦ важно правильно расставить интервьюеров. Например, если поставить интервьюеров только у главного входа, в выборку не попадут посетители, приехавшие в ТРЦ на автомобиле и попавшие в него через парковку. Как следствие, выводы, полученные на собранных данных, будут корректны только для той части посетителей, которые приходят в ТРЦ пешком, а значит, делают меньше покупок, не покупают габаритные товары, живут ближе к ТРЦ, чем приезжающие на автомобиле.
Другой пример. Бывает, что в разных районах города сбор анкет идет с разной скоростью: где-то (например, в центре города) большой пешеходный поток и у людей есть время на участие в опросе (отдыхающие, в отпуске, офисные сотрудники на обеде), а на окраинах либо мало людей на улицах, либо все спешат на работу и отказываются участвовать. В результате, если не ограничивать доли районов, в выборке будут преобладать люди из центрального района, которые могут значимо отличаться от остальных людей родом занятий, уровнем дохода и образования, уровнем осведомленности о магазинах и др. Таким образом, собранная выборка уже не будет репрезентативной по отношению к населению всего города.
Несмотря на многие положительные стороны онлайн-опросов, такие как экономичность, оперативность сбора информации, удобство ее обработки и т. д., некоторые их особенности напрямую угрожают репрезентативности исследования:
Во-первых, участники онлайн-опросов – это, как правило, активные пользователи интернета, хорошо в нем разбирающиеся и больше подверженные влиянию интернет-культуры, чем обычные люди.
Во-вторых, люди, у которых есть время и желание регулярно участвовать в онлайн-опросах за небольшое вознаграждение, скорее всего, значительно отличаются от остальных людей как по социально-демографическим, так и по психографическим характеристикам.
В-третьих, профессиональное участие в опросах приводит к так называемой профессиональной деформации, когда ответы респондентов на вопросы новых исследований обусловлены предыдущим опытом, но не жизненным, а опытом участия в других опросах.
Таким образом, в данном случае возникает та ситуация, когда опрашиваются не те люди, хотя по формальным характеристикам они подходят под описание целевой аудитории.
Итак, чтобы получить достаточно точные данные об интересующей нас группе людей, необязательно опрашивать их всех, благодаря свойству репрезентативности выборки.
«Чем больше, тем лучше» – неправильный подход к формированию выборки.
Небольшая репрезентативная выборка лучше большой, но нерепрезентативной выборки. Применительно к выборке не стоит пугаться слова «случайная». Это вовсе не значит, что в исследовании будут получены случайные результаты. Напротив, случайный подход к формированию выборки делает ее максимально похожей на генеральную совокупность, а значит, репрезентативной.
При проектировании выборки следует учитывать опасность смещения структуры выборки вследствие особенностей сбора информации и других условий.