نمائندگان - یہ عمل کیا ہے؟ کوریج کی خرابی

نمائندگی کے تصور میں عام ہے شماریاتی otchetnostyakh اور تقاریر اور رپورٹس کی تیاری میں. شاید بغیر اس ڈسپلے پر معلومات پیش کرنے کا کسی بھی قسم کا تصور کرنا مشکل ہے.

نمائندگان - یہ کیا ہے؟

نمائندگان کے منتخب کردہ اشیاء یا حصوں کو ڈیٹا آبادی جس سے وہ منتخب ہوئے تھے، نغمے اور معنی کے مطابق کس طرح کی عکاسی کرتا ہے.

دیگر تعریفات

نمائندگی کے تصور مختلف سیاق و سباق میں توسیع کی جا سکتی ہے. لیکن اس کے معنی نمائندگی - تعمیل کی خصوصیات اور درست طریقے سے مجموعی طور پر پورے ڈیٹا بیس کے جنرل خصوصیات کی عکاسی ہے کہ عام آبادی کے منتخب یونٹوں کی خصوصیات ہے.

اس کے علاوہ نمائندے معلومات پیرامیٹرز اور جاری تحقیق کے نقطہ نظر سے اہم ہیں کہ خصوصیات میں سے مقرر ایک نمونہ ڈیٹا جمع کرنے کی صلاحیت کے طور پر بیان کیا جاتا ہے.

شماریاتی

نمونے لینے کے اصول سب سے صحیح انتخاب اور کسی ڈیٹا سیٹ کی خصوصیات کی نمائش میں اہم ہے. اس کے طریقوں، درست نتائج حاصل کرنے کے لئے کی اجازت دیتے ہیں کی ایک قسم اور کا ایک جائزہ استعمال کرتا عام آبادی، صرف منتخب مواد کو ڈیٹا کے معیار کی وضاحت ہے کہ استعمال کرتے ہوئے.

اس طرح، تمام مواد کے سیکھنے کے لئے کوئی ضرورت نہیں ہے، اور یہ ایک منتخب نمائندگی کے بارے میں غور کرنے کے لئے کافی ہے. یہ کیا ہے؟ یہ معلومات کی کل بڑے پیمانے پر کے بارے میں ایک خیال حاصل کرنے کے لیے انفرادی معلومات کا ایک نمونہ ہے.

انہوں احتمال اور غیر احتمال کے طور پر ممیز کے طریقہ کار پر منحصر رہے ہیں. احتمال - جس کا ایک نمونہ سب سے اہم اور دلچسپ اعداد و شمار، عام آبادی کی مزید نمائندے ہیں جس کا حساب لگانے کی طرف سے بنایا گیا ہے. یہ ایک جان بوجھ کر کی پسند یا ایک بے ترتیب نمونے، تاہم، اس کے مندرجات کی طرف سے جائز ہے.

Nonprobabilistic - لاٹری کے معمول کے اصول میں سے ایک بے ترتیب نمونے میں سے ایک شکل ہے. اس صورت میں، اس طرح کی ایک انتخاب ہوتا ہے جو اس شخص کی رائے. یہ صرف اندھے ڈرا استعمال کرتا ہے.

احتمال سیمپلنگ

احتمال سیمپلنگ بھی کئی اقسام میں تقسیم کیا جا سکتا ہے:

• سب سے زیادہ سادہ اور واضح اصولوں میں سے ایک - ایک سہولت نمونہ. مثال کے طور پر اس طریقے سماجی سروے کرانے جب اکثر استعمال ہوتا ہے. اس صورت میں، مدعا کسی خاص خصوصیات پر بھیڑ سے منتخب نہیں کر رہے ہیں، اور معلومات کو اس میں حصہ لینے والے سب سے پہلے 50 افراد میں پیدا.
• جان بوجھ کر سیمپلنگ وہ انتخاب کے لئے ضروریات اور حالات کی ایک بڑی تعداد ہے کہ میں اختلاف ہے، لیکن اب بھی نہیں اچھا اعداد و شمار کو حاصل کرنے کے ہدف کا تعاقب، اتفاق پر انحصار کرتے ہیں.
• کوٹے کی بنیاد پر نمونے - یہ جو اکثر بڑے ڈیٹا سیٹس کے تجزیہ کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ایک اور تبدیلی آن-احتمالی نمونے، ہے. اس کے لئے، حالات اور معیار کی ایک قسم کا استعمال کیا. منتخب شدہ اشیاء ان سے ملنے کے لئے. یہ سماجی سروے کی مثال ہے کہ 100 افراد کا انٹرویو کیا جائے گا، لیکن لوگوں کو جو مخصوص ضروریات کو پورا کرے گا کی ایک بڑی تعداد میں سے صرف رائے شماریاتی رپورٹ کی تیاری میں اکاؤنٹ میں لے جایا جائے گا پتہ چلتا ہے.

احتمال سیمپلنگ

جس نمونے میں اشیاء کو واضح طور پر حقائق اور اعداد و شمار کے نمونے کے اعداد و شمار کے نمائندگان کے طور پر پیش کیا جائے گا کہ منتخب ہونے کے طریقوں میں سے ایک بڑی تعداد ان میں، ملاقات کریں گے کے اختیارات کے امکانات سیمپلنگ متوقع تعداد ہے. ان طریقوں ضروری اعداد و شمار سے ہو سکتا ہے کی گنتی:

• سادہ بے ترتیب نمونے لینے. اس سے یہ حقیقت کے منتخب طبقہ کے درمیان مکمل طور پر تصادفی ڈیٹا کی لاٹری مطلوبہ رقم نمائندہ نمونہ ہو جائے گا کہ منتخب شدہ ہے کہ میں مضمر ہے.

• منظم اور بے ترتیب نمونے لینے جو ایک بے ترتیب طبقہ کی بنیاد پر ضروری ڈیٹا کا حساب لگانے کا ایک نظام پیدا کرنے کے لئے ممکن بناتا ہے. اس طرح، جس میں عام آبادی سے منتخب ڈیٹا کی آرڈینل تعداد کی طرف اشارہ پہلی بے ترتیب تعداد،، 5 ہے، تو اس کے نتیجے میں اعداد و شمار کو منتخب کیا جا کرنے کے لئے مثال کے طور پر ہو سکتا ہے، 15، 25، اسی طرح 35 اور. یہ مثال واضح طور پر اس سے بھی ایک بے ترتیب انتخاب کے لئے ضروری خام ڈیٹا کی منظم حساب پر مبنی ہو سکتا ہے کہ وضاحت کرتا ہے.

نمونہ گاہکوں

بامعنی نمونے - جس میں ہر فرد طبقہ غور کر پر مشتمل ایک طریقہ ہے، اور خصوصیات اور مشترکہ ڈیٹا بیس کی خصوصیات کی عکاسی کرتی کے اپنے تشخیص مرتب سیٹ کی بنیاد پر. اس طرح کے اعداد و شمار ایک نمائندہ نمونہ کی ضروریات کے مطابق زیادہ سے زیادہ رقم ملایا. یہ آسانی کل آبادی کی نمائندگی کرنے کے منتخب کردہ اعداد و شمار کے معیار کو کھونے کے بغیر، کل تعداد میں شامل نہیں کیا جائے گا کہ اختیارات کی ایک بڑی تعداد کو منتخب کرنے کے لئے ممکن ہے. اس طرح میں تحقیق کے نتائج کے نمائندگان.

نمونہ سائز

آخری نہیں سوال خطاب کرنا لازمی ہے کہ - یہ آبادی کے نمائندگان کے لئے نمونہ سائز ہے. نمونہ سائز ہمیشہ آبادی میں ذرائع کی تعداد پر منحصر نہیں ہے. تاہم، نمونے کے نمائندگان آخر کار نتیجہ تقسیم کیا جانا چاہئے کہ کتنے طبقات کے لئے پر منحصر ہے. زیادہ طبقات، زیادہ ڈیٹا پیداواری نمونے میں ہو جاتا ہے. نتائج ایک عام اصطلاح کی ضرورت ہوتی ہے اور تفصیلات کی ضرورت نہیں ہے، تو پھر، بالترتیب، نمونہ چھوٹا، تفصیل میں جائے بغیر، معلومات، زیادہ سطحی پیش کیا جاتا ہے، کیونکہ جس سے اس تشریح اشتراک کیا جاتا ہے کا مطلب ہے کہ بن جاتا ہے.

نمائندگان کی غلطیوں کا تصور

غلطی کی گنجائش - آبادی اور نمونہ ڈیٹا کی خصوصیات کے درمیان ایک مخصوص اختلافات. کسی بھی نمونے لینے کے دوران مکمل مطالعہ آبادی میں کے طور پر، درست اعداد و شمار کو حاصل کرنے کے لئے اور جبکہ ایک مزید مفصل مطالعہ صرف پورے سیٹ کے مطالعہ میں ممکن ہے، معلومات اور اختیارات کا صرف ایک حصہ کی نمائندگی نمونہ بالکل ناممکن ہے. اس طرح، لامحالہ کچھ غلطیوں اور غلطیوں.

خرابیوں کی اقسام

ایک نمائندہ نمونہ کی تیاری میں پائے جاتے ہیں کہ کچھ غلطیاں تمیز:

• منظم.
• رینڈم.
• جان بوجھ کر.
• لغو.
• سٹینڈرڈ.
• حد.

بے ترتیب کی غلطیوں کے ظہور کے لئے بنیاد مطالعہ کل آبادی کا سے discontinuous فطرت ہو سکتا ہے. عام طور پر، نمائندگان کے بے ترتیب غلطی چھوٹے سائز اور کردار ہے.

منظم غلطیاں عام آبادی کے انتخاب کے قواعد کی خلاف ورزی کرتے ہوئے اعداد و شمار کے درمیان پائے جاتے ہیں.

اوسط خرابی - اوسط نمونہ اقدار اور بنیادی سیٹ کے درمیان فرق. اس نمونے میں اکائیوں کی تعداد پر منحصر نہیں ہے. اس لئے inversely متناسب ہے نمونے کے حجم. اس کے بعد زیادہ سے زیادہ حجم، کم اوسط کی قدر خرابی.

خرابی کی حد - اوسط قیمت اور مجموعی آبادی کے نمونے دے گا کے درمیان سب سے بڑی ممکنہ فرق ہے. یہ غلطی ان کی موجودگی کی دی گئی شرائط کے تحت سب سے زیادہ ممکنہ غلطیوں کے طور پر خصوصیات ہے.

نمائندگان کی جان بوجھ کر اور لغو غلطیاں

اعداد و شمار کے آفسیٹ غلطیاں جان بوجھ کر اور لغو ہیں.

پھر جان بوجھ کر غلطی کی خروج کی وجوہات کے رجحانات کا تعین کرنے کے طریقہ کی طرف سے اعداد و شمار کے انتخاب کے لئے ایک نقطہ نظر ہے. لغو غلطیاں نمونہ مشاہدے، ایک نمائندہ نمونہ کی تشکیل کی تیاری کے مرحلے میں پائے جاتے ہیں. اس طرح کی غلطیوں کو روکنے کے لئے، آپ کو ایک اچھی بنیاد کے نمونے لینے کے لئے، جزو انتخاب یونٹس کی فہرست تشکیل ضروری ہے. نمونے لینے کے مقاصد مطالعہ کے تمام پہلوؤں کو ڈھکنے، درست کرنے کے ساتھ یہ مکمل طور پر یکساں ہونا چاہئے.

جواز، وشوسنییتا، نمائندگان. حساب کتاب کی غلطیاں

نمونہ کی خرابی (ملی میٹر) ریاضی کے حساب قدر (M) مطلب ہے.

معیاری انحراف: نمونہ سائز (> 30).

غلطی کی گنجائش (مدھیہ پردیش) اور ایک رشتہ دار کی قدر (P) نمونہ سائز (ن> 30).

صورت میں یہ جس نمونے کی مقدار چھوٹا ہے اور کم 30 یونٹس، پھر مقدمات کی تعداد میں ایک یونٹ سے کم ہو جائے گا، مجموعی تعلیم حاصل کرنے کے لئے ضروری ہے جب.

غلط قدر نمونہ سائز کو براہ راست متناسب. نمائندے کی معلومات اور ایک درست پیشن گوئی کو ڈرائنگ کرنے کے امکان کی ڈگری کے حساب ایک مخصوص قیمت کی حد کی غلطیوں کی عکاسی کرتا ہے.

نمائندے کے سسٹمز

نہ صرف یہ ایک نمائندہ نمونہ کا استعمال کرتے ہوئے کی معلومات کو پیش، بلکہ معلومات حاصل کرنے والے شخص نمائندہ نظام کا استعمال کرتا ہے کا جائزہ لینے کے عمل میں ہے. اس طرح، دماغ مخصوص کارروائی کرتا معلومات کی مقدار کو مؤثر طریقے سے اور فوری طور پر فراہم کردہ ڈیٹا کا جائزہ لینے اور موضوع کو سمجھنے کے لئے معلومات کے پورے بہاؤ کی ایک نمائندہ نمونہ بنانے کے لئے. سوال کا جواب دینے کے لیے: "نمائندگان - کہ یہ" - بہت صرف انسانی شعور کے پیمانے. ایسا کرنے کے لئے، دماغ کے تمام ماتحت کو استعمال کرتا حواس، جنرل سلسلہ سے الگ کیا جانا چاہئے معلومات کی قسم پر منحصر ہے. اس طرح، امتیاز درمیان بنایا گیا ہے:

• بصری نمائندگی کے نظام اعضاء آنکھ کے بصری تاثر استعمال کیا جاتا ہے جہاں. لوگ اکثر ایک اسی طرح کے نظام کا استعمال، انداز کہا جاتا ہے. اس نظام کے ساتھ، ایک شخص کی تصاویر کی شکل میں معلومات پر عملدرآمد.
• سمعی نمائندہ نظام. استعمال کیا جاتا ہے جس میں اہم جسم، - یہ ایک افواہ ہے. آواز فائلوں یا تقریر کی شکل میں فراہم کی معلومات، اس نظام کی طرف سے عملدرآمد کیا جاتا ہے. پیپلز سماعت، کہا جاتا audialami پر معلومات کے لئے زیادہ آمادہ ہیں.
• کو kinesthetic نمائندے کے نظام olfactory اور سپرش چینلز کے ساتھ یہ سینسنگ کی طرف سے معلومات کے ایک پروسیسنگ بہاؤ ہے.

• ڈیجیٹل نمائندے نظام کے باہر سے معلومات حاصل کرنے کا ایک ذریعہ کے طور پر دوسرے کے ساتھ مل کر استعمال کیا جاتا ہے. یہ ساپیکش خیال اور ڈیٹا کے منطقی تشریح.

لہذا نمائندگان - یہ کیا ہے؟ معلومات پر کاروائی کرنے میں سیٹ یا لازمی طریقہ کار سے سادہ انتخاب؟ ہم نمائندگان بڑی حد تک سب سے زیادہ مجبور اور بامعنی اس سے الگ تھلگ کرنے کے لئے مدد، ڈیٹا اسٹریمز کے ہمارے خیال کا تعین کرتا ہے کا کہنا ہے کہ کر سکتے ہیں.