Kas ir statistiskā izlase?

Šis process sākas ar populācijas definīciju, kuru zinātnieks vēlas izpētīt, un mainīgo, kuru viņš vai viņa vēlas izmērīt. Piemēram, kāds varētu vēlēties uzzināt pamatskolas bērnu vidējo svaru. Tālāk zinātnieks izlemj, kā savākt vēlamos datus. Iepriekšējā piemērā zinātnieks varētu ceļot uz skolām ar skalu, nosūtīt anketas ārstiem vai vecākiem vai mēģināt piekļūt skolas veselības ierakstiem. Daudzi pētnieki mēģina izmērīt tieši, nevis paļaujas uz pašreakcijām, jo ​​tādējādi rezultāti ir konsekventi.

Kad ir definēta populācija, izmērāmais mainīgais un metode, zinātnieks izlemj, kā precīzi atlasīt populācijas paraugus, lai savāktie dati reprezentētu lielāku grupu. Citiem vārdiem sakot, statistiskā izlase neietver vēlamā mainīgā lieluma mērīšanu katrā pētāmās populācijas indivīdā; Rezultātu vispārināšanai tiek izmantota atsevišķu personu atlase. Parasti, jo lielāks ir izlases lielums, jo labāki rezultāti.

Visizplatītākā sistēma ir izlases veida izlase, kurā zinātnieks no centrālās datu bāzes izveido nejaušu personu sarakstu. Daži zinātnieki izmanto klasteru paraugu ņemšanu, kurā populācija ir sadalīta mazos klasteros un katra klastera tiek plaši pētīta. Citi varētu izmantot sistemātisku izlasi, kurā tiek pētīta katra n-tā persona populācijā. Visbīstamākā un neuzticamākā statistiskās izlases atlases sistēma ir ērta izlase; kāds, kurš stāv uz ielas stūra un veic aptaujas, izmanto ērtas izlases, kas var sniegt ļoti neprecīzus rezultātus.

Pēc datu savākšanas pētnieks tos analizē un izmanto, lai veiktu vispārinājumus par populāciju. Pētījumos, kas balstās uz statistisko paraugu ņemšanu, izmantotā metode parasti ir skaidri detalizēta, lai citi zinātnieki varētu izlemt, vai metode bija derīga. Nederīga metode var izraisīt izlases kļūdu, kas liktu apšaubīt pētījuma rezultātus.