Błąd z próby

Błąd z próby
Polecane artykuły
Obszar odrzucenia Wnioskowanie statystyczne Wykres pudełkowy ANOVA Zmienna ilościowa Rozkład częstości Hipoteza statystyczna Średnia Rozkład normalny

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.

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

$s={\sqrt {\frac {PxQ}{n}}}$

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.

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.

Bibliografia

• Babbie E., Podstawy badań społecznych, PWN, Warszawa 2008, s. 225-226
• Statystyka naukowa, pod red. T. Panek, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2007, 36-37

Autor: Karolina Golańska