Statistinių tyrimų pagrindai

Šioje temoje sužinoma apie statistinių tyrimų pagrindus: populiaciją, imtį ir jos reprezentatyvumą. Taip pat nagrinėjama apie skirtingus imčių tipus (tikimybines ir netikimybines), jų sudarymo būdus, bei galimas klaidas, pavyzdžiui, "išgyvenusiojo klaidą". Galiausiai, aptariama, kaip imties dydis ir atrankos metodai įtakoja tyrimo rezultatų tikslumą.

Duomenys ir analizė: imtis ir populiacija
Statistikoje, objektų aibė vadinama populiacija, o jos objektai turi tiriamus požymius – statistinius kintamuosius. Dažnai tiriama tik populiacijos dalis – imtis. Imtis turi būti reprezentatyvi – atspindėti populiacijos savybes.
Imčių tipai
Imtys skirstomos į netikimybines (ekspertų nuomonė, kvotinė, patogumo) ir tikimybines (atsitiktinė, sistemingoji, sluoksninė, lizdinė). Netikimybinės imtys dažnai būna nereprezentatyvios. Tikimybinės imtys užtikrina, kad kiekvienas elementas turi (arba gali turėti) tikimybę patekti į imtį.
Imties atranka ir reprezentatyvumas
Skirtingos imtys iš tos pačios populiacijos gali skirtis. Populiacijos charakteristikos (pvz., vidurkis) vadinamos parametrais, o imties charakteristikos – parametrų įverčiais. Imties paklaida – skirtumas tarp parametro ir įverčio. Paklaidą galima mažinti didinant imtį ir taikant tinkamus metodus. Patikimumo lygis (dažniausiai 95% arba 99%) parodo, kiek procentų imčių atspindi tikrąją parametro reikšmę.
Imties sudarymo tikslas
Pagrindinis imties sudarymo tikslas – gauti informacijos apie visą populiaciją, tiriant mažesnę grupę. Renkantis imtį, atsiranda paklaida, kuri priklauso nuo imties dydžio ir duomenų surinkimo metodo. Kuo didesnė imtis, tuo tikslesni rezultatai.
Išgyvenusiojo klaida
Išgyvenusiojo klaida – tai statistinė klaida, kai išvados daromos remiantis tik išlikusiais duomenimis, ignoruojant neišlikusius. Pvz., Antrojo pasaulinio karo lėktuvų stiprinimas, kai buvo siūloma stiprinti suvarpytas vietas, neatsižvelgiant į tai, kad šie lėktuvai sugrįžo, o nesugrįžusių lėktuvų pažeidimai nežinomi.
Sluoksninės imties pavyzdys
Valstybės finansavimo moksliniams tyrimams ir eksperimentinei plėtrai (MTEP) Lietuvoje 2019–2023 metais duomenys, išskiriant įvairias sritis (žemės ūkis, sveikata, švietimas ir t.t.), demonstruoja visos populiacijos analizės pavyzdį. Kiekviena sritis – sluoksnis.

Prisijungti

arba
Real 2
„X“ yra inovatyvi mokymosi platforma, kurios tikslas – teikti aukštos kokybės mokymo medžiagą įvairiausių klasių mokiniams. Patyrusių specialistų parengtas turinys skatina smalsumą, padeda išsamiau ir giliau suprasti mokomus dalykus bei sėkmingai pasiruošti akademiniams iššūkiams.
Atsisiųsk programėlę:
Susisiek su mumis: info@knowledgenestapp.com