Błąd z próby: Różnice pomiędzy wersjami
m (Infobox update) |
m (cleanup bibliografii i rotten links) |
||
| (Nie pokazano 13 wersji utworzonych przez 2 użytkowników) | |||
| Linia 1: | Linia 1: | ||
'''Błąd z próby''' - inaczej zwany błędem losowym. Najczęściej przyjmowane jest, że jest on jedynym źródłem błędów przy podawaniu ocen z badania reprezentacyjnego. Taki błąd można prezentować na kilka sposobów, np. jako: | '''Błąd z próby''' - inaczej zwany błędem losowym. Najczęściej przyjmowane jest, że jest on jedynym źródłem błędów przy podawaniu ocen z badania reprezentacyjnego. Taki błąd można prezentować na kilka sposobów, np. jako: | ||
* błąd standardowy, | * błąd standardowy, | ||
| Linia 21: | Linia 5: | ||
* [[przedział ufności]]. | * [[przedział ufności]]. | ||
Warto zaznaczyć, iż w niektórych publikacjach [[Główny Urząd Statystyczny|Głównego Urzędu Statystycznego (GUS)]], ale również w innych urzędach statystycznych krajów [[Unia Europejska|Unii Europejskiej]], podaje się tylko ocenę względnego błędu standardowego dla kilku parametrów, bez żadnej interpretacji. Co więcej- oceny są podawane dla całego kraju, a potem [[dane]] przedstawia się dla poszczególnych województw i w innych przekrojach. Dla użytkowników taka [[informacja]] może być niejasna i wprowadzić ich w błąd | Warto zaznaczyć, iż w niektórych publikacjach [[Główny Urząd Statystyczny|Głównego Urzędu Statystycznego (GUS)]], ale również w innych urzędach statystycznych krajów [[Unia Europejska|Unii Europejskiej]], podaje się tylko ocenę względnego błędu standardowego dla kilku parametrów, bez żadnej interpretacji. Co więcej - oceny są podawane dla całego kraju, a potem [[dane]] przedstawia się dla poszczególnych województw i w innych przekrojach. Dla użytkowników taka [[informacja]] może być niejasna i wprowadzić ich w błąd<ref>''[[Statystyka|Statystyka]] naukowa'', pod red. T. Panek, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2007, 36-37</ref> | ||
Według E. Babbie, jest to poziom błędu, który jest oczekiwany dla danego rodzaju próby. Na oszacowania tego błędu, pozwala '''[[rachunek]] prawdopodobieństwa'''. | |||
Błąd z próby jest istotnym czynnikiem, który może wpłynąć na reprezentatywność i dokładność wyników badania. W przypadku, gdy próba badawcza nie jest reprezentatywna dla populacji, wyniki mogą być błędne i nieodpowiednie do wyciągania szerokich wniosków. Niedoszacowanie lub przeszacowanie błędu z próby może znacząco wpłynąć na interpretację wyników, co może prowadzić do nieprawidłowych decyzji. | |||
Niedoszacowanie lub przeszacowanie błędu z próby może mieć poważne konsekwencje dla interpretacji wyników badania. Jeśli błąd z próby jest niedoszacowany, może to prowadzić do przeceniania pewnych cech populacji, co z kolei może prowadzić do podejmowania błędnych decyzji. Z drugiej strony, jeśli błąd z próby jest przeszacowany, wyniki mogą być zaniżone, co może prowadzić do niepełnego zrozumienia badanej populacji. | |||
<google>n</google> | |||
==Wzór== | ==Wzór== | ||
<math>s=\sqrt{\frac{P x Q}{n}}</math> | <math>s=\sqrt{\frac{P x Q}{n}}</math> | ||
| Linia 34: | Linia 21: | ||
Symbol P oraz symbol Q to odpowiedniki parametrów populacji w rozkładzie dwuwartościowym. | Symbol P oraz symbol Q to odpowiedniki parametrów populacji w rozkładzie dwuwartościowym. | ||
'''Przykład''': | '''Przykład''': | ||
Jeżeli 60% wszystkich studentów akceptuje [[kodeks]], a 40% go nie akceptuje, to P oraz Q wynoszą odpowiednio 60% oraz 40% (lub 0,6 i 0,4). Dlatego też Q= 1-P, a P= 1-Q. | Jeżeli 60% wszystkich studentów akceptuje [[kodeks]], a 40% go nie akceptuje, to P oraz Q wynoszą odpowiednio 60% oraz 40% (lub 0,6 i 0,4). Dlatego też Q= 1-P, a P= 1-Q. | ||
" | "n" symbolizuje liczbę przypadków w każdej próbie, a "s" jest równy błędowi standardowemu. | ||
'''Przykład''': | '''Przykład''': | ||
| Linia 45: | Linia 32: | ||
Losujemy z próby po 100 przypadków każda. Jest to zbiorowość studentów i 50% z nich akceptuje kodeks i 50% nie. Po podstawieniu liczb do wzoru, uzyskujemy błąd standardowy w wysokości 0,05, czyli 5%. | Losujemy z próby po 100 przypadków każda. Jest to zbiorowość studentów i 50% z nich akceptuje kodeks i 50% nie. Po podstawieniu liczb do wzoru, uzyskujemy błąd standardowy w wysokości 0,05, czyli 5%. | ||
Wszystko to ilustruje tylko logikę probabilistycznego doboru próby, a nie opisuje jak faktycznie prowadzi się badania. Często nieznana jest [[wartość]] parametru (do tego jest [[sondaż]] na próbie). W rzeczywistości nie pobiera się również dużych ilości prób, a tylko jedną. Mimo to, [[rachunek prawdopodobieństwa]] daje podstawę do konkluzji odnoszącej się do typowych sytuacji w badaniach socjologicznych | Wszystko to ilustruje tylko logikę probabilistycznego doboru próby, a nie opisuje jak faktycznie prowadzi się badania. Często nieznana jest [[wartość]] parametru (do tego jest [[sondaż]] na próbie). W rzeczywistości nie pobiera się również dużych ilości prób, a tylko jedną. Mimo to, [[rachunek prawdopodobieństwa]] daje podstawę do konkluzji odnoszącej się do typowych sytuacji w badaniach socjologicznych<ref>E. Babbie, Podstawy badań społecznych, PWN, Warszawa 2008, s. 225-226.</ref> | ||
<ref>E. Babbie, Podstawy badań społecznych, PWN, Warszawa 2008, s. 225-226.</ref> | |||
==Metody szacowania błędu z próby== | |||
'''Metoda bootstrap''' jest jedną z metod szacowania błędu z próby. Polega ona na generowaniu wielu losowych prób ze zbioru danych i obliczaniu estymatorów na tych próbach. Następnie, na podstawie rozkładu uzyskanych estymatorów, można obliczyć błąd z próby. Metoda bootstrap jest szczególnie przydatna w przypadku, gdy nie można bezpośrednio obliczyć błędu z próby na podstawie teoretycznych wzorów. | |||
'''Metoda szeregów czasowych''' jest metodą szacowania błędu z próby w badaniach longitudinalnych. Polega ona na porównaniu wyników badania w różnych okresach czasu i obliczeniu różnicy pomiędzy nimi. Na podstawie tych różnic można szacować błąd z próby. Metoda ta jest szczególnie przydatna w przypadku, gdy istnieje zmienność wyników w czasie. | |||
Metody szacowania błędu z próby znajdują zastosowanie w różnych typach badań. Na przykład, w badaniach epidemiologicznych, metoda bootstrap może być stosowana do szacowania błędu z próby w celu oceny skuteczności interwencji zdrowotnych. W badaniach ekonomicznych, metoda jackknife może być wykorzystywana do szacowania błędu z próby w celu oceny wpływu polityk publicznych. Analiza uzyskanych błędów z próby może dostarczyć cennych informacji na temat niepewności wyników i pomóc w podejmowaniu lepiej poinformowanych decyzji. | |||
==Błąd z próby a zarządzanie ryzykiem== | |||
Zarządzanie ryzykiem jest procesem identyfikacji, oceny i minimalizacji ryzyka związanego z działaniami organizacji. Błąd z próby ma bezpośredni związek z zarządzaniem ryzykiem, ponieważ może wpływać na jakość informacji, na podstawie których podejmowane są decyzje. Zarządzanie ryzykiem w kontekście błędu z próby polega na identyfikacji i ocenie ryzyka błędu z próby oraz opracowaniu planu minimalizacji tego ryzyka. | |||
Monitorowanie i kontrola błędu z próby jest ważnym elementem zarządzania ryzykiem. Polega ona na systematycznym monitorowaniu procesu badawczego i analizie wyników, aby wykryć ewentualne błędy z próby i podjąć odpowiednie kroki w celu ich poprawy. Monitorowanie i kontrola błędu z próby powinny być realizowane na bieżąco, aby zapewnić wiarygodność wyników badania. | |||
Zarządzanie ryzykiem w kontekście błędu z próby znajduje zastosowanie w praktyce w różnych dziedzinach. Na przykład, w marketingu, firmy mogą stosować strategie zarządzania ryzykiem w celu minimalizacji ryzyka związanego z błędem z próby przy podejmowaniu decyzji marketingowych. W finansach, zarządzanie ryzykiem może być stosowane w celu minimalizacji ryzyka związanego z błędem z próby w analizie inwestycji. Również w działalności publicznej, zarządzanie ryzykiem może być stosowane w celu minimalizacji ryzyka związanego z błędem z próby przy podejmowaniu decyzji dotyczących polityki publicznej. | |||
{{infobox5|list1={{i5link|a=[[Obszar odrzucenia]]}} — {{i5link|a=[[Wnioskowanie statystyczne]]}} — {{i5link|a=[[Wykres pudełkowy]]}} — {{i5link|a=[[ANOVA]]}} — {{i5link|a=[[Zmienna ilościowa]]}} — {{i5link|a=[[Rozkład częstości]]}} — {{i5link|a=[[Hipoteza statystyczna]]}} — {{i5link|a=[[Średnia]]}} — {{i5link|a=[[Rozkład normalny]]}} }} | |||
==Przypisy== | ==Przypisy== | ||
<references /> | |||
==Bibliografia== | |||
<noautolinks> | |||
* Babbie E. (2008), ''Podstawy badań społecznych'', Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa | |||
* Panek T. (red.) (2007), ''Statystyka naukowa'', Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa | |||
</noautolinks> | |||
{{a|Karolina Golańska}} | {{a|Karolina Golańska}} | ||
[[Kategoria: | [[Kategoria:Próba]] | ||
{{#metamaster:description|Błąd z próby wpływa na dokładność wyników badania. Dowiedz się, dlaczego jest ważny i jak wpływa na interpretację wyników.}} | |||
Aktualna wersja na dzień 23:55, 27 lis 2023
Błąd z próby - inaczej zwany błędem losowym. Najczęściej przyjmowane jest, że jest on jedynym źródłem błędów przy podawaniu ocen z badania reprezentacyjnego. Taki błąd można prezentować na kilka sposobów, np. jako:
- błąd standardowy,
- błąd bezwzględny
- błąd względny standardowy,
- przedział ufności.
Warto zaznaczyć, iż w niektórych publikacjach Głównego Urzędu Statystycznego (GUS), ale również w innych urzędach statystycznych krajów Unii Europejskiej, podaje się tylko ocenę względnego błędu standardowego dla kilku parametrów, bez żadnej interpretacji. Co więcej - oceny są podawane dla całego kraju, a potem dane przedstawia się dla poszczególnych województw i w innych przekrojach. Dla użytkowników taka informacja może być niejasna i wprowadzić ich w błąd[1]
Według E. Babbie, jest to poziom błędu, który jest oczekiwany dla danego rodzaju próby. Na oszacowania tego błędu, pozwala rachunek prawdopodobieństwa.
Błąd z próby jest istotnym czynnikiem, który może wpłynąć na reprezentatywność i dokładność wyników badania. W przypadku, gdy próba badawcza nie jest reprezentatywna dla populacji, wyniki mogą być błędne i nieodpowiednie do wyciągania szerokich wniosków. Niedoszacowanie lub przeszacowanie błędu z próby może znacząco wpłynąć na interpretację wyników, co może prowadzić do nieprawidłowych decyzji.
Niedoszacowanie lub przeszacowanie błędu z próby może mieć poważne konsekwencje dla interpretacji wyników badania. Jeśli błąd z próby jest niedoszacowany, może to prowadzić do przeceniania pewnych cech populacji, co z kolei może prowadzić do podejmowania błędnych decyzji. Z drugiej strony, jeśli błąd z próby jest przeszacowany, wyniki mogą być zaniżone, co może prowadzić do niepełnego zrozumienia badanej populacji.
Wzór
Wzór ten zawiera trzy składowe: parametr, wielkość próby oraz błąd standardowy.
Symbol P oraz symbol Q to odpowiedniki parametrów populacji w rozkładzie dwuwartościowym.
Przykład:
Jeżeli 60% wszystkich studentów akceptuje kodeks, a 40% go nie akceptuje, to P oraz Q wynoszą odpowiednio 60% oraz 40% (lub 0,6 i 0,4). Dlatego też Q= 1-P, a P= 1-Q.
"n" symbolizuje liczbę przypadków w każdej próbie, a "s" jest równy błędowi standardowemu.
Przykład:
Losujemy z próby po 100 przypadków każda. Jest to zbiorowość studentów i 50% z nich akceptuje kodeks i 50% nie. Po podstawieniu liczb do wzoru, uzyskujemy błąd standardowy w wysokości 0,05, czyli 5%.
Wszystko to ilustruje tylko logikę probabilistycznego doboru próby, a nie opisuje jak faktycznie prowadzi się badania. Często nieznana jest wartość parametru (do tego jest sondaż na próbie). W rzeczywistości nie pobiera się również dużych ilości prób, a tylko jedną. Mimo to, rachunek prawdopodobieństwa daje podstawę do konkluzji odnoszącej się do typowych sytuacji w badaniach socjologicznych[2]
Metody szacowania błędu z próby
Metoda bootstrap jest jedną z metod szacowania błędu z próby. Polega ona na generowaniu wielu losowych prób ze zbioru danych i obliczaniu estymatorów na tych próbach. Następnie, na podstawie rozkładu uzyskanych estymatorów, można obliczyć błąd z próby. Metoda bootstrap jest szczególnie przydatna w przypadku, gdy nie można bezpośrednio obliczyć błędu z próby na podstawie teoretycznych wzorów.
Metoda szeregów czasowych jest metodą szacowania błędu z próby w badaniach longitudinalnych. Polega ona na porównaniu wyników badania w różnych okresach czasu i obliczeniu różnicy pomiędzy nimi. Na podstawie tych różnic można szacować błąd z próby. Metoda ta jest szczególnie przydatna w przypadku, gdy istnieje zmienność wyników w czasie.
Metody szacowania błędu z próby znajdują zastosowanie w różnych typach badań. Na przykład, w badaniach epidemiologicznych, metoda bootstrap może być stosowana do szacowania błędu z próby w celu oceny skuteczności interwencji zdrowotnych. W badaniach ekonomicznych, metoda jackknife może być wykorzystywana do szacowania błędu z próby w celu oceny wpływu polityk publicznych. Analiza uzyskanych błędów z próby może dostarczyć cennych informacji na temat niepewności wyników i pomóc w podejmowaniu lepiej poinformowanych decyzji.
Błąd z próby a zarządzanie ryzykiem
Zarządzanie ryzykiem jest procesem identyfikacji, oceny i minimalizacji ryzyka związanego z działaniami organizacji. Błąd z próby ma bezpośredni związek z zarządzaniem ryzykiem, ponieważ może wpływać na jakość informacji, na podstawie których podejmowane są decyzje. Zarządzanie ryzykiem w kontekście błędu z próby polega na identyfikacji i ocenie ryzyka błędu z próby oraz opracowaniu planu minimalizacji tego ryzyka.
Monitorowanie i kontrola błędu z próby jest ważnym elementem zarządzania ryzykiem. Polega ona na systematycznym monitorowaniu procesu badawczego i analizie wyników, aby wykryć ewentualne błędy z próby i podjąć odpowiednie kroki w celu ich poprawy. Monitorowanie i kontrola błędu z próby powinny być realizowane na bieżąco, aby zapewnić wiarygodność wyników badania.
Zarządzanie ryzykiem w kontekście błędu z próby znajduje zastosowanie w praktyce w różnych dziedzinach. Na przykład, w marketingu, firmy mogą stosować strategie zarządzania ryzykiem w celu minimalizacji ryzyka związanego z błędem z próby przy podejmowaniu decyzji marketingowych. W finansach, zarządzanie ryzykiem może być stosowane w celu minimalizacji ryzyka związanego z błędem z próby w analizie inwestycji. Również w działalności publicznej, zarządzanie ryzykiem może być stosowane w celu minimalizacji ryzyka związanego z błędem z próby przy podejmowaniu decyzji dotyczących polityki publicznej.
| Błąd z próby — artykuły polecane |
| Obszar odrzucenia — Wnioskowanie statystyczne — Wykres pudełkowy — ANOVA — Zmienna ilościowa — Rozkład częstości — Hipoteza statystyczna — Średnia — Rozkład normalny |
Przypisy
- ↑ Statystyka naukowa, pod red. T. Panek, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2007, 36-37
- ↑ E. Babbie, Podstawy badań społecznych, PWN, Warszawa 2008, s. 225-226.
Bibliografia
- Babbie E. (2008), Podstawy badań społecznych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa
- Panek T. (red.) (2007), Statystyka naukowa, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa
Autor: Karolina Golańska
