Représentativité – quel est ce processus? Erreur de représentation

Le concept de représentativité se retrouve souvent dans les rapports statistiques et dans la préparation des discours et des rapports. Peut-être, sans cela, il est difficile d'imaginer l'un des types d'informations fournies.

Représentativité – Qu'est-ce que c'est?

La représentativité reflète la façon dont les objets ou les pièces sélectionnés correspondent au contenu et à la signification de l'ensemble des données à partir desquelles ils ont été sélectionnés.

Autres définitions

Le concept de représentativité peut être divulgué dans différents contextes. Mais en ce qui concerne sa signification, la représentativité est la correspondance des caractéristiques et des propriétés des unités sélectionnées de la population totale, qui reflètent fidèlement les caractéristiques de l'ensemble de la base de données générale dans son ensemble.

En outre, la représentativité de l'information est définie comme la capacité des données d'échantillons à présenter les paramètres et les propriétés de la population qui sont importants du point de vue de la recherche menée.

Échantillon représentatif

Le principe de l'échantillonnage est de sélectionner les propriétés les plus importantes et les plus réfléchies de manière précise d'un ensemble commun de données. Pour cela, on utilise diverses méthodes qui permettent d'obtenir des résultats précis et une idée générale de la population en utilisant uniquement des matériaux sélectifs décrivant les qualités de toutes les données.

Ainsi, il n'est pas nécessaire d'étudier tout le matériel, mais il suffit d'envisager une représentativité sélective. Qu'est-ce que c'est? Il s'agit d'un échantillon de données individuelles afin d'avoir une idée de la masse totale d'informations.

Selon la méthode, ils sont distingués comme probabilistes et improbables. Probabiliste est un échantillon qui est produit en calculant les données les plus importantes et intéressantes, qui sont ensuite des représentants de la population en général. Il s'agit d'un choix délibéré ou d'un échantillonnage aléatoire, cependant, en fonction de son contenu.

Incroyable – c'est l'une des variétés d'échantillonnage aléatoire, compilé selon le principe de la loterie habituelle. Dans ce cas, l'opinion de qui fait un tel échantillon n'est pas prise en compte. Seul le lot aveugle est utilisé.

Échantillonnage probabiliste

Les échantillons probabilistes peuvent également être divisés en plusieurs types:

• L'un des principes les plus simples et les plus compréhensibles est un échantillon non représentatif. Par exemple, cette méthode est souvent utilisée dans la réalisation d'enquêtes sociales. Dans ce cas, les participants au sondage ne sont pas choisis parmi la foule pour des caractéristiques spécifiques, et l'information est obtenue auprès des 50 premières personnes qui y ont participé.
• Les échantillons intentionnels diffèrent en ce qu'ils ont un certain nombre d'exigences et de conditions de sélection, mais reposent toujours sur une coïncidence coïncidente, sans pour autant viser à obtenir de bonnes statistiques.
• L'échantillonnage basé sur les quotas est une autre variante de l'échantillon non probabiliste, qui est souvent utilisé pour étudier de grands ensembles de données. Beaucoup de conditions et de normes sont utilisées pour cela. Les objets qui doivent correspondre à eux sont sélectionnés. C'est-à-dire en utilisant l'exemple d'une enquête sociale, on peut supposer que 100 personnes seront interrogées, mais seulement l'opinion d'un certain nombre de personnes qui répondent aux exigences établies sera prise en compte lors de la compilation du rapport statistique.

Échantillons probabilistes

Pour les échantillons probabilistes, un certain nombre de paramètres sont calculés pour lesquels les objets de l'échantillon correspondent, et parmi eux, les faits et données qui peuvent être représentés comme représentativité des données d'échantillons peuvent être choisis de différentes façons. De telles façons de calculer les données requises peuvent être:

• Échantillonnage aléatoire simple. Il consiste que parmi le segment choisi par une méthode absolument aléatoire de loterie, la quantité nécessaire de données qui sera un échantillon représentatif est choisie.

• L'échantillonnage systématique et aléatoire permet de compiler un système pour calculer les données nécessaires en fonction d'un segment sélectionné de manière aléatoire. Ainsi, si le premier nombre aléatoire qui indique le nombre de séquences de données sélectionné dans la population totale est de 5, les données suivantes à sélectionner peuvent être, par exemple, 15, 25, 35 et ainsi de suite. Cet exemple explique clairement que même la sélection aléatoire peut être basée sur des calculs systématiques des données d'entrée nécessaires.

L'échantillon de consommateurs

Une sélection significative est une méthode qui consiste à considérer chaque segment individuel et, sur la base de son évaluation, une population est construite reflétant les caractéristiques et les propriétés de la base de données commune. De cette façon, plus de données sont collectées qui répondent aux exigences d'un échantillon représentatif. Vous pouvez facilement sélectionner un certain nombre d'options qui n'entreront pas le nombre total, tout en ne perdant pas la qualité des données sélectionnées représentant la population totale. De cette façon, la représentativité des résultats de l'étude est déterminée.

Taille de l'échantillon

Pas la dernière question à résoudre est la taille de l'échantillon pour une représentation représentative de la population générale. La taille de l'échantillon ne dépend pas toujours du nombre de sources dans la population. Cependant, la représentativité de la population de l'échantillon dépend directement du nombre de segments dans lesquels le résultat devrait éventuellement être divisé. Plus ces segments sont de plus, plus de données entrent dans l'échantillon productif. Si les résultats nécessitent une notation générale et ne nécessitent pas de spécificité, alors, l'échantillon devient plus petit, car sans entrer dans les détails, l'information est présentée plus superficiellement, ce qui signifie que sa lecture sera générale.

Le concept de l'erreur de représentativité

L'erreur de représentativité est l'écart spécifique entre les caractéristiques de la population générale et les données d'échantillonnage. Dans la réalisation d'un échantillon de recherche, il est impossible d'obtenir des données absolument précises, comme pour une étude complète des populations et un échantillon représenté uniquement par une partie des données et des paramètres, alors qu'une étude plus détaillée n'est possible que lorsqu'on étudie l'ensemble de la population. Ainsi, certaines erreurs et erreurs sont inévitables.

Types d'erreurs

Il existe des erreurs dans la conception d'un échantillon représentatif:

• Systematique.
• Aléatoire.
• Intentionnel.
• Non intentionnel.
• Standard.
• Limitation.

La base de l'apparition d'erreurs aléatoires peut être une nature discontinue de l'étude de la population totale. Habituellement, l'erreur aléatoire de la représentativité est d'une taille et d'un caractère mineurs.

Des erreurs systématiques se produisent entre les violations des règles de sélection des données d'une population commune.

L'erreur moyenne est la différence entre les valeurs moyennes de l'échantillon et la population principale. Cela ne dépend pas du nombre d'unités dans l'échantillon. Il est inversement proportionnel à la taille de l'échantillon. Alors plus le volume est grand, plus la valeur de l' erreur moyenne est faible.

L'erreur maximale est la plus grande différence possible entre les valeurs moyennes de l'échantillon et la population totale. Une telle erreur est caractérisée comme le maximum d'erreurs possibles dans des conditions données pour leur apparence.

Erreurs intentionnelles et involontaires de représentativité

Les erreurs de biais de données sont intentionnelles et non intentionnelles.

Ensuite, la raison de l'apparition d'erreurs intentionnelles est l'approche de la sélection des données en utilisant la méthode de détermination des tendances. Les erreurs involontaires se produisent même au stade de la préparation de l'observation sélective, la formation d'un échantillon représentatif. Pour éviter de telles erreurs, il est nécessaire de créer une bonne base d'échantillonnage, qui est une liste d'unités de sélection. Il doit être pleinement conforme aux objectifs de l'échantillonnage, être fiable, couvrant tous les aspects de l'étude.

Validité, fiabilité, représentativité. Calcul des erreurs

Calcul de l'erreur de représentativité (Mm) de la moyenne arithmétique (M).

Déviation carrée moyenne: taille de l'échantillon (> 30).

Erreur de représentation (Mp) et valeur relative (P): taille de l'échantillon (n> 30).

Dans le cas où il est nécessaire d'étudier une population où la taille de l'échantillon est faible et inférieure à 30 unités, le nombre d'observations sera réduit d'une unité.

La grandeur de l'erreur est directement proportionnelle à la taille de l'échantillon. La représentativité de l'information et le calcul du degré de capacité à compiler une prévision précise reflètent une certaine ampleur de l'erreur marginale.

Systèmes représentatifs

Non seulement dans le processus d'évaluation du flux d'information, un échantillon représentatif est utilisé, mais la personne qui reçoit l'information utilise également des systèmes représentatifs. Ainsi, le cerveau traite une certaine quantité d'informations, en créant un échantillon représentatif de l'ensemble du flux d'informations, afin d'évaluer de manière qualitative et rapide les données soumises et de comprendre l'essence du problème. Pour répondre à la question: "Représentativité – Qu'est-ce que c'est?" – sur l'échelle de la conscience humaine est assez simple. Pour cela, le cerveau utilise tous les organes sensoriels subordonnés , selon le type d'information qu'il faut isoler du flux général. Ainsi, distinguez:

• Système de représentation visuelle, qui implique les organes de perception visuelle de l'œil. Les personnes qui utilisent souvent un système similaire sont appelées visuels. Avec ce système, une personne traite les informations sous forme d'images.
• Système représentatif auditif. L'organe principal utilisé est une rumeur. Les informations fournies sous forme de fichiers audio ou de discours sont traitées par ce système. Les personnes qui préfèrent percevoir l'information à l'oreille sont appelées audials.
• Le système de représentation cinétique est le traitement du flux d'information, en le percevant à l'aide de canaux olfactifs et tactiles.

• Un système représentatif numérique est utilisé avec d'autres personnes comme moyen d'obtenir des informations de l'extérieur. C'est une perception subjective-logique et une compréhension des données reçues.

Alors, la représentativité – c'est quoi? Un échantillonnage simple d'un ensemble ou d'une procédure intégrale dans le traitement de l'information? On peut dire sans ambiguïté que la représentativité de plusieurs façons détermine notre perception des flux de données, ce qui permet d'isoler le plus important et le plus important.