Eșantionul este Gelapa Roper și a purtat caracter casual si afiseaza toate din populatia Statelor Unite, care le-a permis să facă predicție corectă.
Dar dacă erorile sistematice sunt reduse, odată cu creșterea numărului de respondenți și modul de a elimina astfel de erori ar trebui căutate în primul rând în caracteristicile de construcție a eșantionului în sine, erorile întâmplătoare sunt supuse legilor probabilității și să fie evaluate. Una dintre principalele lor caracteristici este faptul că acestea scad odată cu creșterea eșantionului. Luați în considerare exemplul corespunzător (partea fantastică).
Luați în considerare următoarele Premera.
Imaginați-vă o mașină uriașă de desen pentru 100.000 de bile, în care 10.000 de bile №1, 10.000 - cu №2, 10.000 - cu №3, 10.000 - cu №4, 10.000 - cu №5, 10.000 - cu №6, 10.000 - un număr 7 10.000 - cu №8, 10000 - 10000, și un №9 - la №10. Presupunând că buna funcționare a loto fiecare bila are o probabilitate egală de pierdere (cel puțin la început, iar după bilele vor începe să scadă, probabilitatea va fi foarte aproape). În consecință, probabilitatea mingea cu oricare dintre numere este egal cu 10% (№1 - 10%, №2 - 10%, etc.). Și dacă nu au fost greșeli accidentale, orice probă care vă permite să pună în aplicare pe deplin modelul de populație ar fi avut 10% minge cu fiecare dintre camere. Desigur, obținerea unei probe, în realitate, este foarte rar, din cauza este greșeli accidentale, care aduc un anumit grad de nepotrivire din totalul populației și modelul său - prin eșantionare aleatorie.
Următoarele sunt datele obținute folosind un program de calculator care simulează lototron descris mai sus:
Dacă nu există erori aleatorii, apoi, după depunerea prima distribuție 25 bile a constat din 8% și 12% pentru o minge special (nu 10%, ca urmare a împărțirii 25 de 10 nu iese de întregi), după 50 de bile - de la 10% pentru fiecare minge, după bile 75 - de la 9,3% la 10,7% pentru o populație dată, după 100 - din nou, de 10%.
Dar, așa cum vom vedea în fiecare din cele patru etape ale oricăror erori aleatorii. Într-o primă etapă a scăzut cel mai adesea №1 mingii și deviația maximă de la valoarea reală a fost de 10%. În a doua etapă eroarea aleatorie maximă este, de asemenea, observată pentru minge №1, dar devine oarecum mai puțin - 8%. În a treia etapă eroarea maximă a fost observată pentru №9 minge care din 75 operațiuni de loto a scăzut doar 4% din cazuri. Prin urmare, eroarea maximă se reduce de la 8% până la 6%. În fine, ultima etapă a erorii maxime se reduce la 3% (bile №1, №4, №10). Astfel, odată cu creșterea în eșantionul nostru a scăzut de eroare aleatoare. Teoretic erori aleatorii ar putea afecta doar unul (sau două) de bile, dar apariția fiecăreia dintre următoarele erori aleatoare pe aceeași minge este mai puțin și mai puțin probabil (încercați moneda popodbrasyvat - de câte ori va scadea doar un singur partid) în timp ce apariția unor astfel de erori în alte sfere este mult mai probabil eveniment. Ca urmare, se pare că erorile aleatoare tind să se compenseze reciproc.
Una dintre cele mai importante principii de muncă în sociologie cantitativă este că, prin utilizarea diferitelor tipuri de distribuții de statistici eșantion sociolog poate evalua ceea ce este probabilitatea ca rezultatele de eșantionare sunt obținute din cauza erorilor aleatorii, de exemplu, să evalueze posibilul impact al acestora asupra rezultatelor studiului.
Notă ultima linie a tabelului prezintă valorile medii pentru proba la fiecare din etapele. Așa cum ar trebui să vă amintiți de cele două capitole anterioare, distribuția tuturor eșantionului posibile înseamnă, în acest caz, este responsabil de distribuție nomralnomu. Prin urmare, prepararea probei, care este aproape de adevărata valoare medie a valorii medii (în acest caz este egal cu 5.5) este semnificativ mai mare decât probabilitatea de a obține eșantion, valoarea medie este semnificativ diferită de valoarea reală. Pe baza datelor de mai sus, cu atât mai mare proba noastră, mai aproape de valoarea medie pentru eșantion la valoarea medie pentru populația totală. Diferența dintre mediul general și selectiv, în fiecare etapă, de asemenea, poate fi tratată ca o eroare aleatoare. După cum se poate observa, în ultima etapă, atunci când un eșantion este de numai 100 de observații, valoarea erorii aleatoare este de numai 0,02.