Ошибки выборки при различных видах отбора

1. Собственно случайная и механическая выборка. Средняя ошибка собственно случайной и механической выборки находятся по формулам, представленным в табл. 11.1.

Таблица 1

Формулы для расчета средней ошибки
собственно случайной и механической выборки ( m )

где s²¾ дисперсия признака в выборочной совокупности.

Пример 2. Для изучения уровня фондоотдачи было проведено выборочное обследование 90 предприятий из 225 методом случайной повторной выборки, в результате которого получены данные, представленные в таблице.

В рассматриваемом примере имеем 40%-ную выборку (90: 225 = 0, 4, или 40%). Определим ее предельную ошибку и границы для среднего значения признака в генеральной совокупности по шагам алгоритма:

1. По результатам выборочного обследования рассчитаем среднее значение и дисперсию в выборочной совокупности:

Выборочная средняя

Выборочная дисперсия изучаемого признака

2. Определяем среднюю ошибку повторной случайной выборки

3. Зададим вероятность, на уровне которой будем говорить о величине предельной ошибки выборки. Чаще всего она принимается равной 0, 999; 0, 997; 0, 954.

Для наших данных определим предельную ошибку выборки, например, с вероятностью 0, 954. По таблице значений вероятности функции нормального распределения (см. выдержку из нее, приведенную в Приложении 1) находим величину коэффициента доверия t, соответствующего вероятности 0, 954. При вероятности 0, 954 коэффициент t равен 2.

4. Предельная ошибка выборки с вероятностью 0, 954 равна

5. Найдем доверительные границы для среднего значения уровня фондоотдачи в генеральной совокупности

Таким образом, в 954 случаях из 1000 среднее значение фондоотдачи будет не выше 1, 88 руб. и не ниже 1, 74 руб.

Выше была использована повторная схема случайного отбора. Посмотрим, изменятся ли результаты обследования, если предположить, что отбор осуществлялся по схеме бесповторного отбора. В этом случае расчет средней ошибки проводится по формуле

Тогда при вероятности равной 0, 954 величина предельной ошибки выборки составит:

Доверительные границы для среднего значения признака при бесповторном случайном отборе будут иметь следующие значения:

Сравнив результаты двух схем отбора, можно сделать вывод о том, что применение бесповторной случайной выборки дает более точные результаты по сравнению с применением повторного отбора при одной и той же доверительной вероятности. При этом, чем больше объем выборки, тем существеннее сужаются границы значений средней при переходе от одной схемы отбора к другой.

По данным примера определим, в каких границах находится доля предприятий с уровнем фондоотдачи, не превышающим значения 2, 0 руб., в генеральной совокупности:

1) рассчитаем выборочную долю.

Количество предприятий в выборке с уровнем фондоотдачи, не превышающим значения 2, 0 руб., составляет 60 единиц. Тогда

m = 60, n = 90, w = m/n = 60: 90 = 0, 667;

2) рассчитаем дисперсию доли в выборочной совокупности

s _w ²= w (1 - w) = 0, 667(1 - 0, 667) = 0, 222;

3) средняя ошибка выборки при использовании повторной схемы отбора составит

Если предположить, что была использована бесповторная схема отбора, то средняя ошибка выборки с учетом поправки на конечность совокупности составит

4) зададим доверительную вероятность и определим предельную ошибку выборки.

При значении вероятности Р = 0, 997 по таблице нормального распределения получаем значение для коэффициента доверия t = 3 (см. выдержку из нее, приведенную в Приложении 1):

5) установим границы для генеральной доли с вероятностью 0, 997:

Таким образом, с вероятностью 0, 997 можно утверждать, что в генеральной совокупности доля предприятий с уровнем фондоотдачи, не превышающим значения 2, 0 руб., не меньше, чем 54, 7%, и не больше 78, 7%.

2. Типическая выборка. При типической выборке генеральная совокупность объектов разбита на k групп, тогда

N ₁ + N ₂ + … + N_i + … + N_k = N.

Объем извлекаемых из каждой типической группы единиц зависит от принятого способа отбора; их общее количество образует необходимый объем выборки

n ₁ + n ₂ + … + n_i + … + n_k = n.

Существуют следующие два способа организации отбора внутри типической группы: пропорциональной объему типических групп и пропорциональной степени колеблемости значений признака у единиц наблюдения в группах. Рассмотрим первый из них, как наиболее часто используемый.

Отбор, пропорциональный объему типических групп, предполагает, что в каждой из них будет отобрано следующее число единиц совокупности:

где n_i ¾ количество извлекаемых единиц для выборки из i -й типической группы;

n ¾ общий объем выборки;

N_i ¾ количество единиц генеральной совокупности, составивших i -ю типическую группу;

N ¾ общее количество единиц генеральной совокупности.

Отбор единиц внутри групп происходит в виде случайной или механической выборки.

Формулы для оценивания средней ошибки выборки для среднего и доли представлены в табл. 11.2.

Таблица 2

Формулы для расчета средней ошибки выборки ( m ) при использовании типического отбора, пропорционального объему типических групп

Здесь ¾ средняя из групповых дисперсий типических групп.

Пример 3. В одном из московских вузов проведено выборочное обследование студентов с целью определения показателя средней посещаемости вузовской библиотеки одним студентом за семестр. Для этого была использована 5%-ная бесповторная типическая выборка, типические группы которой соответствуют номеру курса. При отборе, пропорциональном объему типических групп, получены следующие данные:

Число студентов, которое необходимо обследовать на каждом курсе, рассчитаем следующим образом:

¨ общий объем выборочной совокупности:

¨ количество единиц, отобранных из каждой типической группы:

аналогично для других групп:

п ₂ = 31 (чел.);

п ₃ = 29 (чел.);

п ₄ = 18 (чел.);

п ₅ = 17 (чел.).

Проведем необходимые расчеты.

1. Выборочная средняя, исходя из значений средних типических групп, составит:

2. Средняя из внутригрупповых дисперсий

3. Средняя ошибка выборки:

С вероятностью 0, 954 находим предельную ошибку выборки:

4. Доверительные границы для среднего значения признака в генеральной совокупности:

Таким образом, с вероятностью 0, 954 можно утверждать, что один студент за семестр посещает вузовскую библиотеку в среднем от семи до девяти раз.

3. Малая выборка. В связи с небольшим объемом выборочной совокупности те формулы для определения ошибок выборки, которые использовались нами ранее при «больших» выборках, становятся неподходящими и требуют корректировки.

Среднюю ошибку малой выборки определяют по формуле

Предельная ошибка малой выборки:

Распределение значений выборочных средних всегда имеет нормальный закон распределения (или приближается к нему) при п > 100, независимо от характера распределения генеральной совокупности. Однако в случае малых выборок действует иной закон распределения ¾ распределение Стьюдента. В этом случае коэффициент доверия находится по таблице t -распределения Стьюдента в зависимости от величины доверительной вероятности Р и объема выборки п. В Приложении 1 приводится фрагмент таблицы t -распределения Стьюдента, представленной в виде зависимости доверительной вероятности от объема выборки и коэффициента доверия t.

Пример 4. Предположим, что выборочное обследование восьми студентов академии показало, что на подготовку к контрольной работе по статистике они затратили следующее количество часов: 8, 5; 8, 0; 7, 8; 9, 0; 7, 2; 6, 2; 8, 4; 6, 6.

Оценим выборочные средние затраты времени и построим доверительный интервал для среднего значения признака в генеральной совокупности, приняв доверительную вероятность равной 0, 95.

1. Среднее значение признака в выборке равно

2. Значение среднего квадратического отклонения составляет

3. Средняя ошибка выборки:

4. Значение коэффициента доверия t = 2, 365 для п = 8 и Р = 0, 95 (Приложение 1).

5. Предельная ошибка выборки:

6. Доверительный интервал для среднего значения признака в генеральной совокупности:

То есть с вероятностью 0, 95 можно утверждать, что затраты времени студента на подготовку к контрольной работе находятся в пределах от 6, 9 до 8, 5 ч.