Što je statističko uzorkovanje?

Mnogo puta istraživači žele znati odgovore na velika pitanja. Na primjer:

• Što su sinoć svi u određenoj zemlji gledali na televiziji?
• Tko čini biračko tijelo namjeravaju glasati za na predstojećim izborima?
• Koliko se ptica vraća na migraciju na određenom mjestu?
• Koliki je postotak radne snage nezaposlen?

Ovakve vrste pitanja ogromne su u smislu da od nas traže da pratimo milijune pojedinaca.

Statistika pojednostavljuje ove probleme pomoću tehnike koja se naziva uzorkovanje. Provođenjem statističkog uzorka naše se opterećenje može neizmjerno smanjiti. Umjesto da pratimo ponašanje milijardi ili milijuna, trebamo ispitati samo one od tisuća ili stotina. Kao što ćemo vidjeti, ovo pojednostavljenje dolazi po cijeni.

Populacija statističkog istraživanja ono je o čemu pokušavamo saznati. Sastoji se od svih osoba koje su pregledane. Populacija stvarno može biti bilo što. Kalifornija, caribous, računala, automobili ili županije svi bi se mogli smatrati populacijom, ovisno o statističkom pitanju. Iako je većina populacije koja se istražuje velika je, to ne mora nužno biti.

Jedna strategija za istraživanje stanovništva je provođenje popisa. Popisom stanovništva ispitujemo svakog pojedinog stanovništva iz naše studije. Primarni primjer za to je Popis SAD-a. Svakih deset godina Popisni biro šalje upitnik svima u zemlji. Oni koji ne vrate obrazac posjećuju radnici popisa stanovništva

Popisi stanovništva su prepuni poteškoća. Obično su skupa s obzirom na vrijeme i resurse. Pored ovoga, teško je zajamčiti da su svi u populaciji dostignuti. Ostalo je stanovništvo još teže provesti popis. Ako smo željeli proučiti navike pasa lutalica u državi New York, sretno zaokruživanje svi tih prolaznih očnjaka.

Budući da je obično nemoguće ili nepraktično pronaći sve članove populacije, sljedeća je mogućnost uzorkovanje stanovništva. Uzorak je bilo koji podskup populacije, tako da njegova veličina može biti mala ili velika. Želimo da uzorak bude dovoljno mali da se može upravljati našim računalnim snagama, a opet dovoljno velik da nam daje statistički značajne rezultate.

Ako biračko poduzeće pokušava utvrditi zadovoljstvo birača Kongresom, i njezinim veličina uzorka Ako je jedan, rezultati će biti besmisleni (ali lako ih je dobiti). S druge strane, pitati milijune ljudi trošit će previše resursa. Da bi se postigla ravnoteža, ankete ove vrste obično imaju veličine uzorka od oko 1000.

Ali prava veličina uzorka nije dovoljna da osigurate dobre rezultate. Želimo uzorak koji je reprezentativan za populaciju. Pretpostavimo da želimo otkriti koliko knjiga prosječni Amerikanac pročita godišnje. Molimo 2000 studenata s fakulteta da prate ono što su čitali tijekom godine, a zatim provjerite s njima nakon što je prošla godina. Otkrivamo da je prosječan broj pročitanih knjiga 12, a zatim zaključujemo da prosječni Amerikanac čita 12 knjiga godišnje.

Problem ovog scenarija je s uzorkom. Većina studenata ima između 18-25 godina i njihovi instruktori trebaju čitati udžbenike i romane. Ovo je loša zastupljenost prosječnog Amerikanca. Dobar uzorak sadržavao bi ljude različitih dobnih skupina, iz svih slojeva života i iz različitih krajeva zemlje. Da bismo stekli takav uzorak, morali bismo ga sastaviti nasumično, tako da svaki Amerikanac ima jednaku vjerojatnost da će biti u uzorku.

Zlatni standard statističkih eksperimenata jest jednostavan slučajni uzorak. U takvom uzorku veličine n pojedinaca, svaki član populacije ima jednaku vjerojatnost da budu odabrani za uzorak, i svaka grupa stanovništva n pojedinci imaju jednaku vjerojatnost da budu odabrani. Postoje razni načini uzorkovanja stanovništva. Neki od najčešćih su:

• Nasumični uzorak
• Jednostavan slučajni uzorak
• Uzorak dobrovoljnog odgovora
• Uzorak pogodnosti
• Sustavni uzorak
• Uzorak klastera
• Stratificirani uzorak

Kao što izreka kaže, „Dobro je započelo, već je pola.“ Da bi osigurali dobre rezultate naših statističkih studija i eksperimenata, moramo ih pažljivo planirati i započeti. Lako je pronaći loše statističke uzorke. Dobro jednostavni slučajni uzorci zahtijevaju neki posao da biste je stekli. Ako su naši podaci dobiveni slučajno i na kavalirski način, bez obzira koliko sofisticirana naša analiza, statističke tehnike neće nam dati korisne zaključke.