Ученые: каждый десятый человек в мире страдает от ожирения

13.06.2017 в 14:27

Наука

5912

Поделиться

Около 712 миллионов человек, то есть примерно десять процентов людей в мире, страдают от ожирения, а всего лишний вес наблюдается у 2,2 миллиарда человек, то есть едва ли не у каждого третьего жителя Земли. К такому выводу пришли специалисты, представляющие ряд американских научных организаций.

Обобщив информацию, содержащуюся в 1 800 различных базах данных, учёные пришли к выводу, что людей с индексом массы тела выше 25 (что соответствует избыточному весу) и даже выше 30 (ожирение) в мире становится всё больше. Всего, по данным исследования, от ожирения на сегодняшний день страдают около 604 миллионов взрослых и 108 миллионов детей.

В ходе исследования учёные проанализировали данные о 195 странах, то есть практически во всём мире. Как оказалось, проблема ожирения становится всё более актуальной даже в регионах, исторически страдающих от недостатка пищи, таких как африканские страны. В 73 государствах, в том числе Турции, Венесуэле и Бутане, количество людей с ожирением с 18\980 до 2015 года, по меньшей мере, удвоилось и продолжает увеличиваться. При этом за тот же период уменьшения количества людей с ожирением не зафиксировано ни в одной стране.

Научная работа была опубликована в издании New England Journal of Medicine. Специалисты предполагают, что выявленные ими тенденции объясняются, в первую очередь, неправильным питанием людей.

В прошлом году было опубликовано другое крупное исследование, посвященное проблеме ожирения. Его авторы, проанализировавшие данные Всемирной организации здравоохранения и более чем 700 исследований, проводившихся в разных странах мира, назвали схожую цифру — по их данным, ожирением страдают около 640 миллионов человек: каждый десятый мужчина и каждая седьмая женщина. Исследование 2016 года продемонстрировало, что людей с ожирением в мире стало больше, чем тех, кото страдает от нехватки веса. Специалисты предполагают, что подобная ситуация сложилась впервые в истории человечества.

Подписаться

Авторы:

• org/Person»>

  Дмитрий Истров

Что еще почитать

Что почитать:Ещё материалы

В регионах

• В Ярославле избитые модели написали заявление в полицию

  Фото

  27407

  Ярославль

• Туристка рассказала о пробке перед Крымским мостом: досматривают даже детей

  19806

  Крым

  фото: МК в Крыму

• Крым удивит туристов Русскими Мальдивами в 2023 году

  Фото

  10264

  Крым

  фото: МК в Крыму

• Судьба «Душегубки»: что будет делать с башней XIV века «новый хозяин» и почему это волнует псковичей

  Фото

  8876

  Псков

  Светлана Пикалёва

• ВСУ собираются перекрыть пути в Крым

  Фото

  8709

  Крым

  фото: МК в Крыму

• Билеты куплены, а рейс отменен: отпуск псковичей оказался под угрозой из-за авиакомпании

  Фото

  2515

  Псков

  Ирина Каплан

В регионах:Ещё материалы

Каждый десятый сотрудник налоговой службы Волгоградской области переболел коронавирусом — 16 апреля 2021

Все новости

«Опять скажут — место такое?»: волгоградец снял две одинаковые аварии на одном и том же перекрестке

В Кремле высказались о вероятности диверсии на Запорожской АЭС: новости СВО за 5 июля

А в этой воде дети купаются: в водохранилище под Волгоградом массовая гибель рыбы

Вспышка менингококка у сотрудников «Озона»: может ли прийти заразная посылка?

Телефон в бардачок, ремень пристегиваем: в Волгограде и области заработали еще 45 штрафующих за всё камер

Миллиардеры — в очередь: 8 женских имен, которые притягивают успешных мужчин. Может быть, среди них есть и ваше

Может умереть в любой момент: история 18-летней Виты, которую спасет только новое сердце

«Пожить еще хочется»: в Волгограде исчезли комбинированные препараты против холестерина

«Его называли «Пушкин»»: под Волгоградом похоронили мобилизованного фотографа, погибшего на Украине

11 человек в Забайкалье заразились паразитами из вяленой медвежатины. Стоит ли рисковать и пробовать дичь?

Жители Волгоградской области пользуются мобильным интернетом чаще, чем горожане

Собака Астра пять лет провела в темном подвале. Ее спасли из заточения и впервые вывели на улицу — видео

Вся Россия в Анапе: туристы делятся видео с забитых пляжей

Волгоградка отсудила у мэрии 150 тысяч за серьезную травму ребенка на детской площадке

Сети просто не выдерживают: центр Волгограда оказался обесточен в июльскую жару

«Солнечный ожог — запредельная доза облучения»: онколог объяснил, как загар может спровоцировать рак

Стало плохо на остановке: под Волгоградом 35-градусная жара убила мужчину

Селитра, борная кислота и нашатырь: как подкормить овощи копеечными средствами и получить урожай

«Не знаю, кем я еще могла вырасти»: вся история Полины Дворкиной, которая убила отца и напала на детский сад. Суд вынес ей приговор

В Волгограде будут судить комбата ГИБДД, крышевавшего автотранспортный бизнес супруги

И такое бывает: жителей Волгоградской области предупредили о шторме при ясной погоде

Не работает три дня подряд: хакеры взломали сайт и приложение РЖД

На грани чрезвычайной ситуации: Волгоград и область ждут два дня испепеляющей жары

Почувствуй себя как в бане: мэрия Волгограда ищет перевозчика на временный троллейбусный маршрут

Лайфхак для дачника: квитанцию за электроэнергию можно получать онлайн

«Знаем, что такое нищета». Как две мамы пошли за помощью, а стали помогать сами — они спасают деревенских детей

«Не берет трубки, в вузе не появляется»: в Волгограде пропал оскорбивший всех русских девушек иностранный студент

Подросток погиб от удара током возле уличного автомата с водой. Кто виноват?

Под Волгоградом двое мужчин едва не сгорели в аварии с самодельным мотоциклом

У женщин растут усы, у мужчин — грудь: что будет, если пить пиво каждый день

Загорать можно, купаться не рекомендуется: в Волгограде официально открылся третий пляж

«Чувствую себя пустым сосудом»: студенты из Волгограда откровенно рассказали, что тревожит молодое поколение

Почему сгонять в Петербург даже в сотый раз — это отличная идея. С каких точек всё видно как на ладони и где искать вкусную еду

Кто входит в средний класс в России? Не факт, что это вы: разбор

«Первое, что пришло в голову — позвонить другу-общественнику»: в Волгограде активисты спасли Горсад от пожара

В Красноярске вынесли приговор девушке, убившей отца и напавшей на детсад

«Тратьте деньги немедленно»: экономист из Волгограда предложил срочно опустошить кошельки

В центре Волгограда на три ночи перекроют Нулевую Продольную

«Здесь даже ходить как-то стремно»: в Волгограде растет огромный провал у здания администрации области

Все новости

Глава региональной налоговой инспекции сообщил, что COVID-19 поразил каждого десятого сотрудника

Фото: Иван Богданов

Поделиться

337 сотрудников Управления Федеральной налоговой службы по Волгоградской области заболели коронавирусом с начала пандемии. Как сообщил руководитель регионального УФНС Роман Иванов, из-за непростой обстановки в стенах территориальных налоговых органов порой закрывать приходилось целые отделы.

Всего в региональной налоговой работают 3435 человек. Таким образом, коронавирусом переболел практически каждый десятый сотрудник областного УФНС. Также известно, что один из заболевших скончался.

Тем временем в Волгоградской области только за минувшие сутки выявлено 112 случаев COVID-19. Всего с начала пандемии в регионе переболели 55 тысяч 401 человек. 103 из них сегодня выздоровели, а всего за минувший коронавирусный год вылечились более 53 тысяч человек.

За последние 24 часа не обошлось и без летальных исходов — еще пять жителей Волгоградской области не смогли перенести болезнь. Среди них три женщины и двое мужчин.

Так, 34-летняя волжанка обратилась за медицинской помощью лишь спустя несколько дней после появления первых симптомов. После госпитализации в ГБУЗ «ГКБ № 3 » медики выявили у нее коронавирус с двусторонней пневмонией. 80-летняя жительница Суровикино умерла от двусторонней пневмонии и коронавируса в Калачевской ЦРБ. В больнице № 22 Волгограда умерла 84-летняя жительница Светлоярского района, а 59-летний мужчина из Октябрьского района скончался в инфекционном госпитале на базе наркологического диспансера. Когда к 60-летнему жителю Городищенского района приехала скорая, от госпитализации он отказался, но спустя четыре дня передумал. Медики доставили его в пульмоцентр больницы № 4, где он и умер.

Накануне стало известно, что из-за коронавируса первомайская демонстрация была отменена, а все праздничные мероприятия перенесли в интернет.

По теме

• 15 апреля 2021, 09:00

  «Попытка исправить ошибку»: у «Вектора» появилась новая таинственная вакцина от коронавируса. Будет ли она эффективной?

• 14 апреля 2021, 14:11

  Шествия не будет. В Волгограде отменена первомайская демонстрация

• 11 апреля 2021, 15:21

  Умерших уже больше тысячи: в Волгограде и области коронавирус убил еще пять человек

Иван Богданов

Старший корреспондент

КоронавирусУФНС по Волгоградской областиНалоговая

• ЛАЙК2
• СМЕХ0
• УДИВЛЕНИЕ0
• ГНЕВ0
• ПЕЧАЛЬ0

Увидели опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter

КОММЕНТАРИИ3

Читать все комментарии

Гость

Войти

Что это такое и как оно используется в исследованиях?

Что такое систематическая выборка?

Систематическая выборка — это тип метода вероятностной выборки, при котором члены выборки из большей совокупности отбираются в соответствии со случайной начальной точкой, но с фиксированным периодическим интервалом. Этот интервал, называемый интервалом выборки, рассчитывается путем деления размера совокупности на желаемый размер выборки. Несмотря на то, что совокупность выборки выбирается заранее, систематическая выборка по-прежнему считается случайной, если периодический интервал определен заранее и начальная точка является случайной.

При правильном проведении систематической выборки на большой совокупности определенного размера исследователи, в том числе специалисты по маркетингу и продажам, могут получить репрезентативные результаты по огромной группе людей без необходимости обращаться к каждому из них.

Ключевые выводы

• Систематическая выборка – это метод вероятностной выборки, при котором случайная выборка с фиксированным периодическим интервалом отбирается из большей совокупности.
• Фиксированный периодический интервал, называемый интервалом выборки, рассчитывается путем деления размера совокупности на желаемый размер выборки.
• Преимущества этой методологии включают устранение явления кластерного отбора и низкую вероятность загрязнения данных.
• Недостатки включают чрезмерное или недостаточное представление определенных шаблонов и повышенный риск манипулирования данными.
• Существует три основных типа систематических выборок: случайные систематические выборки, линейные систематические выборки и круговые систематические выборки.

Систематическая выборка

Понимание систематической выборки

Поскольку простая случайная выборка населения может быть неэффективной и занимать много времени, статистики обращаются к другим методам, таким как систематическая выборка. Выбор размера выборки с помощью систематического подхода может быть выполнен быстро. После определения фиксированной начальной точки выбирается постоянный интервал для облегчения выбора участников.

Систематическая выборка предпочтительнее простой случайной выборки, когда существует низкий риск манипулирования данными. Если такой риск высок, когда исследователь может манипулировать длиной интервала для получения желаемых результатов, то более подходящим будет метод простой случайной выборки.

Систематическая выборка популярна среди исследователей и аналитиков из-за ее простоты. Исследователи обычно предполагают , что результаты репрезентативны для большинства нормальных популяций, если случайная характеристика непропорциональна каждой  n -й выборке данных (что маловероятно). Другими словами, популяция должна демонстрировать естественную степень случайности наряду с выбранной метрикой. Если популяция имеет тип стандартизированного паттерна, то риск случайного выбора очень распространенных случаев становится более очевидным.

В рамках систематической выборки, как и при других методах выборки, целевая совокупность должна быть выбрана до отбора участников. Популяция может быть идентифицирована на основе любого количества желаемых характеристик, которые соответствуют цели проводимого исследования. Некоторые критерии отбора могут включать возраст, пол, расу, местонахождение, уровень образования или профессию.

Существует несколько методов выборки населения для получения статистических выводов. Систематическая выборка является одной из форм случайной выборки.

Этапы создания систематической выборки

Для создания систематической выборки можно использовать следующие шаги:

1. Определите свою совокупность : Это группа, из которой вы производите выборку.
2. Определитесь с размером выборки : Сколько субъектов вы хотите/должны выбрать из населения, чтобы получить осмысленное представление о нем?
3. Присвойте каждому члену населения номер : Если группа, которую вы ищете, состоит, скажем, из 10 000 человек, начните выстраивать их в ряд и давать им номера.
4. Определите интервал выборки : Этого можно добиться, разделив размер совокупности на желаемый размер выборки.
5. Выберите начальную точку : Это можно сделать, выбрав случайное число.
6. Определите членов вашей выборки : Если у вас есть начальная точка 15 и интервал выборки 100, первым членом выборки будет 115 и так далее.

Примеры систематического отбора проб

В качестве гипотетического примера систематической выборки предположим, что в популяции численностью 10 000 человек статистик отбирает для выборки каждого сотого человека. Интервалы выборки также могут быть систематическими, например, выбирать новую выборку каждые 12 часов.

В качестве другого примера, если вы хотите выбрать случайную группу из 1000 человек из населения в 50 000 человек, используя систематическую выборку, все потенциальные участники должны быть помещены в список, и будет выбрана отправная точка. После того, как список будет сформирован, каждый 50-й человек в списке (начиная отсчет с выбранной начальной точки) будет выбран в качестве участника, поскольку 50 000 ÷ 1 000 = 50.

Например, если выбрана начальная точка 20, будет выбран 70-й человек в списке, затем 120-й и так далее. Как только будет достигнут конец списка и если потребуются дополнительные участники, подсчет циклически возвращается к началу списка, чтобы завершить подсчет.

Для проведения систематической выборки исследователи должны сначала знать размер целевой группы.

Типы систематического отбора проб

Как правило, существует три способа создания систематической выборки:

• Систематическая случайная выборка : Классическая форма систематической выборки, при которой субъект выбирается через заданный интервал времени.
• Линейная систематическая выборка: Вместо случайного выбора интервала выборки шаблон пропуска создается по линейному пути.
• Циклическая систематическая выборка : После завершения выборка снова начинается с той же точки.

Систематическая выборка в сравнении с кластерной выборкой

Систематическая выборка и кластерная выборка различаются тем, как они извлекают точки выборки из совокупности, включенной в выборку. Кластерная выборка разбивает совокупность на кластеры, в то время как систематическая выборка использует фиксированные интервалы из большей совокупности для создания выборки.

Систематическая выборка выбирает случайную начальную точку из совокупности, затем выборка берется из регулярных фиксированных интервалов совокупности в зависимости от ее размера. Кластерная выборка делит совокупность на кластеры, а затем берет простую случайную выборку из каждого кластера.

Кластерная выборка считается менее точной, чем другие методы выборки. Однако это может сэкономить на получении образца. Кластерная выборка представляет собой двухэтапную процедуру выборки. Его можно использовать, когда составить список всего населения сложно. Например, может быть сложно собрать всю совокупность покупателей продуктового магазина для опроса.

Однако человек может создать случайное подмножество магазинов, что является первым шагом в этом процессе. Второй шаг — опрос случайной выборки покупателей этих магазинов. Это простой ручной процесс, который может сэкономить время и деньги.

Ограничения систематического отбора проб

Один риск, который статистики должны учитывать при проведении систематической выборки, связан с тем, как организован список, используемый с интервалом выборки. Если совокупность, помещенная в список, организована по циклическому образцу, который соответствует интервалу выборки, выбранная выборка может быть необъективной.

Например, отдел кадров компании хочет выбрать выборку сотрудников и спросить, как они относятся к политике компании. Сотрудники объединяются в команды по 20 человек, каждую команду возглавляет менеджер. Если список, используемый для выбора размера выборки, составлен из команд, сгруппированных вместе, статистик рискует выбрать только менеджеров (или вообще не выбрать менеджеров) в зависимости от интервала выборки.

Каковы преимущества систематического отбора проб?

Систематический отбор проб прост в проведении и понятен, поэтому исследователи обычно предпочитают его. Центральное предположение, что результаты представляют большинство нормальных популяций, гарантирует, что вся популяция выбрана равномерно.

Кроме того, систематическая выборка обеспечивает повышенную степень контроля по сравнению с другими методами выборки благодаря своему процессу. Систематическая выборка также сопряжена с низким фактором риска, поскольку существует низкая вероятность того, что данные могут быть загрязнены.

Каковы недостатки систематического отбора проб?

Основным недостатком систематической выборки является необходимость определения размера генеральной совокупности. Без знания конкретного числа участников в популяции систематическая выборка не работает. Например, если статистик хотел бы изучить возраст бездомных в определенном регионе, но не может точно узнать, сколько там бездомных, то у него не будет ни численности населения, ни отправной точки. Другим недостатком является то, что совокупность должна демонстрировать естественную степень случайности, иначе увеличивается риск выбора похожих экземпляров, что противоречит цели выборки.

Чем отличаются групповая и систематическая выборки?

Кластерная выборка и систематическая выборка различаются тем, как они извлекают точки выборки из генеральной совокупности, включенной в выборку. Кластерная выборка делит совокупность на кластеры, а затем берет простую случайную выборку из каждого кластера. Систематическая выборка выбирает случайную начальную точку из совокупности, затем выборка берется из регулярных фиксированных интервалов совокупности в зависимости от ее размера. Кластерная выборка подвержена большей ошибке выборки, чем систематическая выборка, хотя это может быть более дешевый процесс.

Итог

Выборка может быть эффективным способом сделать выводы о широкой группе людей, предметах или чем-то еще, представляющем интерес. Систематическая выборка — один из самых популярных способов сделать это, поскольку он дешевле и требует меньше времени, чем другие варианты. Да, это не безупречно. Однако если у вас есть большой набор данных без закономерностей между интервалами, систематическая выборка способна предоставить надежные выборки при относительно низких затратах.

3.2.2 Вероятностная выборка

Содержание

Текст начинается

Тематическая навигация

• 3 Сбор и обработка данных
  • 3. 2 Отбор проб
    • 3.2.1 Отбор проб
    • 3.2.2 Вероятностная выборка
    • 3.2.3 Невероятностная выборка

Под вероятностной выборкой понимается отбор выборки из совокупности, когда этот отбор основан на принципе рандомизации, то есть случайного отбора или случайности. Вероятностная выборка более сложна, требует больше времени и обычно дороже, чем невероятностная выборка. Однако, поскольку единицы из совокупности выбираются случайным образом и можно рассчитать вероятность выбора каждой единицы, можно получить надежные оценки и сделать статистические выводы о совокупности.

Существует несколько способов выбора вероятностной выборки.

При выборе плана вероятностной выборки цель состоит в том, чтобы свести к минимуму ошибку выборки оценок наиболее важных переменных обследования, одновременно сводя к минимуму время и затраты на проведение обследования. Некоторые операционные ограничения также могут повлиять на этот выбор, например, характеристики инструментария обследования.

В данном разделе каждый из этих методов будет кратко описан и проиллюстрирован примерами.

Простая случайная выборка

В простой случайной выборке (SRS) каждая единица выборки совокупности имеет равные шансы быть включенной в выборку. Следовательно, каждая возможная выборка также имеет равные шансы быть отобранной. Чтобы выбрать простую случайную выборку, вам необходимо перечислить все единицы в генеральной совокупности обследования.

Пример 1

Чтобы взять простую случайную выборку из телефонной книги, каждая запись должна быть последовательно пронумерована. Если бы в телефонной книге было 10 000 записей и размер выборки составлял 2 000, то компьютер должен был бы случайным образом сгенерировать 2 000 номеров от 1 до 10 000. Все числа будут иметь одинаковые шансы быть сгенерированными компьютером. 2000 телефонных записей, соответствующих 2000 сгенерированным компьютером случайным числам, составили бы выборку.

SRS можно сделать с заменой или без. SRS с заменой означает, что существует вероятность того, что выбранная телефонная запись может быть выбрана дважды или более. Обычно подход SRS проводится без замены, поскольку он более удобен и дает более точные результаты. В остальной части текста SRS будет использоваться для ссылки на SRS без замены, если не указано иное.

СРС является наиболее часто используемым методом. Преимущество этого метода заключается в том, что он не требует никакой информации об инструментарии обследования, кроме полного списка единиц обследуемой совокупности вместе с контактной информацией. Кроме того, поскольку SRS является простым методом и его теория хорошо известна, существуют стандартные формулы для определения размера выборки, оценок и т. д., и эти формулы просты в использовании.

С другой стороны, этот метод требует списка всех единиц совокупности. Если такого списка еще не существует, а целевая аудитория велика, его создание может быть очень дорогим или нереалистичным. Если список уже существует и содержит вспомогательную информацию по объектам, то SRS не использует информацию, позволяющую повысить эффективность других методов (например, стратифицированной выборки). Если сбор должен производиться лично, SRS может предоставить выборку, которая слишком распределена по нескольким регионам, что может увеличить затраты и продолжительность обследования.

Пример 2

Представьте, что у вас есть кинотеатр, и вы предлагаете специальный фестиваль фильмов ужасов в следующем месяце. Чтобы решить, какие фильмы ужасов показать, вы опрашиваете кинозрителей, какие из перечисленных фильмов им нравятся больше всего. Чтобы составить список фильмов, необходимых для вашего опроса, вы решаете выбрать 10 из 100 лучших фильмов ужасов всех времен. Один из способов выбрать образец — написать все названия фильмов на листках бумаги и поместить их в пустую коробку. Затем нарисуйте 10 названий, и у вас будет образец. Используя этот подход, вы обеспечите равную вероятность выбора каждого фильма. Вы даже можете рассчитать эту вероятность выбора, разделив размер выборки (n=10) на размер совокупности 100 лучших фильмов ужасов всех времен (N=100). Эта вероятность будет равна 0,10 (10/100) или 1 из 10.

Систематическая выборка

Систематическая выборка означает наличие пробела или интервала между каждой выбранной единицей в выборке. Например, вы можете выполнить следующие шаги:

1. Пронумеруйте единицы на вашем кадре от 1 до N (где N — это общая численность населения).
2. Определите интервал выборки ( K ), разделив количество единиц в совокупности на желаемый размер выборки. Например, чтобы выбрать выборку в 100 человек из совокупности в 400 человек, вам потребуется интервал выборки 400/100 = 4. Следовательно, K = 4. Вам нужно будет выбрать одну единицу из каждых четырех единиц, чтобы получить в общей сложности 100 единиц в вашей выборке.
3. Выберите число от 1 до K случайным образом. Это число называется , случайное начало , и это будет первое число, включенное в вашу выборку. Если вы выберете 3, третья единица на вашем кадре будет первой единицей, включенной в вашу выборку; если вы выберете 2, ваша выборка начнется со второго устройства на вашей раме.
4. Выберите каждые Kth (в данном случае, каждую четвертую) единицу после этого первого числа. Например, выборка может состоять из следующих единиц, чтобы составить выборку из 100: 3 (случайное начало), 7, 11, 15, 19 … 395, 399 (до N , что в данном случае равно 400). ).

В приведенном выше примере видно, что можно выбрать только четыре возможных образца, соответствующих четырем возможным случайным запускам:

1, 5, 9, 13 … 393, 397

2, 6, 10, 14 … 394, 398

3, 7, 11, 15 … 395, 399

4, 8, 12, 16 … 396, 400

Каждый член населения принадлежит только к одному из четыре образца, и каждый образец имеет одинаковый шанс быть выбранным. Из этого мы видим, что каждая единица имеет один шанс из четырех быть выбранным в выборке. Это такая же вероятность, как если бы была выбрана простая случайная выборка из 100 единиц. Основное отличие состоит в том, что в случае SRS любая комбинация из 100 единиц может составить выборку, в то время как при систематической выборке имеется только четыре возможных выборки. Порядок единиц в кадре будет определять возможные выборки для систематической выборки. Если совокупность случайным образом распределена в основе, систематическая выборка должна давать результаты, аналогичные простой случайной выборке.

Этот метод часто используется в промышленности, где изделие выбирается для испытаний с производственной линии, чтобы гарантировать, что машины и оборудование имеют стандартное качество. Например, тестер на заводе-изготовителе может выполнять проверку качества каждого 20-го продукта на сборочной линии. Тестер может выбрать случайное начало между числами 1 и 20. Это определит первый тестируемый продукт; после этого каждый 20-й продукт будет протестирован.

Интервьюеры могут использовать этот метод выборки при опросе людей для выборочного обследования. Исследователь рынка может выбрать, например, каждого 10-го человека, который входит в конкретный магазин, после случайного выбора первого человека. Инспектор может опросить жителей каждого пятого дома на улице после случайного выбора одного из первых пяти домов.

Преимущества систематической выборки заключаются в том, что выборка не может быть проще: вы получаете только одно случайное число, случайное начало, а остальная часть выборки следует автоматически. Самым большим недостатком метода систематической выборки является то, что если в способе расположения генеральной совокупности в списке есть какой-то периодический признак, и этот периодический признак каким-то образом совпадает с интервалом выборки, возможные выборки могут не быть репрезентативными для генеральной совокупности. Это можно увидеть на следующем примере:

Пример 3

Предположим, вы управляете большим продуктовым магазином и у вас есть список сотрудников в каждом отделе. Продуктовый магазин разделен на следующие 10 секций: гастроном, пекарня, кассы, склад, мясной прилавок, продукты, аптека, фотомагазин, цветочный магазин и химчистка. В каждой секции работает 10 сотрудников, включая менеджера (всего 100 сотрудников). Ваш список упорядочен по разделам, где сначала указан менеджер, а затем остальные сотрудники в порядке убывания старшинства.
Если вы хотите опросить своих сотрудников о том, что они думают об их рабочей среде, вы можете выбрать небольшую выборку, чтобы ответить на ваши вопросы. Если вы используете метод систематической выборки и ваш интервал выборки равен 10, вы можете выбрать только руководителей или только новых сотрудников в каждом разделе. Этот тип выборки не даст вам полной или адекватной картины мыслей ваших сотрудников.

Выборка с вероятностью, пропорциональной размеру

Вероятностная выборка требует, чтобы каждый член обследуемой совокупности имел известную вероятность включения в выборку, но не требует, чтобы эта вероятность была одинаковой для всех. Если в основе имеется информация о размере каждой единицы (например, количество работников для каждого предприятия) и если эти единицы различаются по размеру, эту информацию можно использовать при отборе выборки для повышения эффективности. Это известно как 9Выборка 0045 с вероятностью, пропорциональной размеру (PPS). При использовании этого метода чем больше размер единицы, тем выше вероятность ее включения в выборку. Для повышения эффективности этого метода необходимо, чтобы измерение размера было точным. Это более сложный метод выборки, который не будет подробно обсуждаться здесь.

Стратифицированная выборка

При использовании стратифицированной выборки совокупность делится на однородные, взаимоисключающие группы, называемые стратами, а затем из каждой страты отбираются независимые выборки. Любой из методов выборки, упомянутых в этом разделе, может быть использован для выборки внутри каждой страты. Метод выборки может варьироваться от одной страты к другой. Совокупность может быть стратифицирована по любой переменной, значение которой доступно для всех единиц основы выборки до формирования выборки (например, возраст, пол, провинция проживания, доход).

Зачем создавать слои? Есть много причин, главная из которых заключается в том, что это может сделать стратегию выборки более эффективной. В предыдущем разделе упоминалось, что для оценки определенной точности требуется больший размер выборки для характеристики, которая сильно варьируется от одной единицы к другой, чем для характеристики с меньшей изменчивостью. Например, если бы каждый человек в совокупности имел одинаковую заработную плату, то выборки одного человека было бы достаточно, чтобы получить точную оценку средней заработной платы.

Такова идея повышения эффективности, полученного с помощью стратификации. Если вы создаете страты, в которых единицы имеют сходные характеристики и значительно отличаются от единиц в других стратах, вам потребуется только небольшая выборка из каждой страты, чтобы получить точную оценку общего дохода для этой страты. Затем вы можете объединить эти оценки, чтобы получить точную оценку общего дохода для всего населения. Если бы вы использовали SRS для всего населения без стратификации, выборка должна была бы быть больше, чем сумма всех размеров выборок страты, чтобы получить оценку общего дохода с тем же уровнем точности.

Еще одним преимуществом является то, что стратифицированная выборка обеспечивает достаточный размер выборки для представляющих интерес подгрупп населения. При стратификации совокупности каждая страта становится независимой совокупностью, и для каждой из них рассчитывается размер выборки.

Пример 4

Предположим, вы хотите оценить, сколько старшеклассников работают неполный рабочий день на национальном уровне и уровне провинции. Если бы вы выбрали простую случайную выборку из 25 000 человек из списка всех старшеклассников в Канаде (при условии, что такой список был доступен для выбора), вы бы получили немногим более 100 человек с Острова Принца Эдуарда, поскольку они составляют менее 0,5% населения Канады. Эта выборка, вероятно, не будет достаточно большой для подробного анализа, который вы планировали. Разделение вашего списка по провинциям, а затем определение размера выборки, необходимого для каждой провинции, позволит вам получить требуемый уровень точности для острова Принца Эдуарда, а также для каждой из других провинций.

Стратификация наиболее полезна, когда стратифицирующие переменные

• просты в работе,
• легко заметить,
• тесно связаны с темой опроса.

Кластерная выборка

Иногда слишком дорого иметь слишком разбросанную географическую выборку. Командировочные расходы могут стать дорогими, если интервьюерам приходится опрашивать людей из одного конца страны в другой. Чтобы снизить затраты, статистики могут выбрать 9Метод кластерной выборки 0045 .

Кластерная выборка делит совокупность на группы или кластеры. Несколько кластеров выбираются случайным образом для представления общей совокупности, а затем все единицы внутри выбранных кластеров включаются в выборку. В выборку не включены единицы из невыбранных кластеров. Они представлены представителями выбранных кластеров. Это отличается от стратифицированной выборки, когда некоторые единицы выбираются из каждой страты. Примерами кластеров являются фабрики, школы и географические районы, такие как избирательные округа.

Пример 5

Предположим, вы представитель спортивной организации, которой нужно узнать, в каких видах спорта участвуют учащиеся 11-х (или 4-х) классов по всей Канаде. Было бы слишком дорого и долго опрашивать каждого канадца в 11-м классе или даже пару учеников из каждого класса 11-го класса в Канаде. Вместо этого случайным образом выбираются 100 школ со всей Канады. Эти 100 школ являются отобранными кластерами. Затем опрашиваются все учащиеся 11-х классов во всех 100 кластерах.

Кластерная выборка создает «карманы» единиц выборки, а не распределяет выборку по всей территории, что позволяет снизить затраты на операции по сбору. Еще одна причина использования кластерной выборки заключается в том, что иногда список всех единиц генеральной совокупности недоступен, в то время как список всех кластеров либо доступен, либо его легко создать.

В большинстве случаев кластерная выборка менее эффективна, чем SRS . Это главный недостаток метода. По этой причине обычно лучше обследовать большое количество небольших скоплений, а не небольшое количество больших скоплений. Почему? Поскольку соседние единицы имеют тенденцию быть более похожими, в результате получается выборка, которая не отражает весь спектр мнений или ситуаций, присутствующих в генеральной совокупности. В примере 5 учащиеся одной и той же школы, как правило, занимаются одними и теми же видами спорта, то есть теми, для которых в их школе имеются возможности.

Еще один недостаток кластерной выборки заключается в том, что у вас нет полного контроля над окончательным размером выборки. Поскольку не во всех школах одинаковое количество учащихся 11-х классов, и вы должны опросить каждого учащегося в своей выборке, окончательный размер может быть больше или меньше, чем вы ожидали.

Многоэтапная выборка

Многоэтапная выборка аналогична кластерной выборке, за исключением того, что она включает отбор выборки в каждом выбранном кластере, а не все единицы из выбранных кластеров. Этот тип отбора проб требует как минимум двух этапов. На первом этапе выявляются и отбираются большие кластеры. На втором этапе единицы выбираются из выбранных кластеров с использованием любого из методов вероятностной выборки. В этом контексте кластеры называются первичными единицами выборки (ПЕВ), а единицы внутри кластеров называются вторичными единицами выборки (ВЕВ). При наличии более двух этапов в рамках SSE выбираются третичные единицы выборки (TSU), и процесс продолжается до тех пор, пока не будет получена окончательная выборка.

Пример 6

В примере 5 кластерная выборка будет выбирать 100 школ, а затем опрашивать каждого учащегося 11-го класса из этих школ. Вместо этого вы можете выбрать больше школ, получить список всех учащихся 11-х классов из этих выбранных школ и выбрать случайную выборку учащихся 11-х классов из каждой школы. Это будет двухэтапный план выборки. Школы будут иметь номер PSU , а учащиеся — номер SSU .

Вы также можете получить список всех классов 11 класса в выбранных школах, выбрать случайную выборку классов из каждой из этих школ, получить список всех учащихся в выбранных классах и, наконец, выбрать случайную выборку учащихся из каждого выбранного класса. Это будет трехэтапный план выборки. Школы были бы PSU , классы будут иметь номер SSU , а студенты будут иметь номер TSU . Каждый раз, когда добавляется этап, процесс усложняется.

Теперь представьте, что в каждой школе учится в среднем 80 11-классников. Тогда кластерная выборка даст вашей организации выборку из примерно 8000 учащихся (100 школ x 80 учащихся). Если вам нужна большая выборка, вы можете выбрать школы с большим количеством учащихся. Для меньшей выборки вы можете выбрать школы с меньшим количеством учащихся. Одним из способов контроля размера выборки может быть разделение школ на большие, средние и малые размеры (с точки зрения количества учащихся 11-х классов) и выборка школ из каждой страты. это называется стратифицированная кластерная выборка .

В качестве альтернативы вы можете использовать трехступенчатую схему. Вы должны выбрать выборку из 400 школ, затем выбрать два класса 11 класса в каждой школе и, наконец, выбрать 10 учащихся в классе. Таким образом, вы все равно получите выборку из примерно 8000 учащихся (400 школ x 2 класса x 10 учащихся), но выборка будет более разбросанной.

Из этого примера видно, что при многоступенчатой ​​выборке у вас все еще есть преимущество более концентрированной выборки для снижения затрат. Однако выборка не такая концентрированная, как кластерная выборка, и размер выборки, необходимый для получения заданного уровня точности, все равно будет больше, чем для 9-кратной выборки.0188 SRS , поскольку этот метод менее эффективен. Тем не менее, многоэтапная выборка по-прежнему может сэкономить много времени и усилий по сравнению с SRS , поскольку вам не нужно иметь список всех учащихся 11-х классов. Все, что вам нужно, это список классов из 400 школ и список учеников из 800 классов.

Многоэтапная выборка

Многоэтапная выборка собирает основную информацию из большой выборки единиц, а затем собирает более подробную информацию для подвыборки этих единиц. Наиболее распространенной формой многоэтапной выборки является двухэтапная выборка (или двойная выборка), но также возможны три или более этапов.

Многоэтапный отбор проб сильно отличается от многоступенчатого отбора проб, несмотря на схожесть их названий. Хотя многоэтапная выборка также включает в себя получение двух или более выборок, все выборки берутся из одного и того же кадра. Выбор подразделения на втором этапе обусловлен его выбором на первом этапе. Единица, не выбранная на первом этапе, не будет частью выборки на втором этапе. Как и в случае многоступенчатой ​​выборки, чем больше фаз используется, тем сложнее план выборки и ее оценка.

Многоэтапная выборка полезна, когда в основе выборки отсутствует вспомогательная информация, которую можно было бы использовать для стратификации совокупности или для исключения части совокупности.

Пример 7

Предположим, что организации требуется информация о животноводческих фермах в Альберте, но в инструментарии обследования перечислены все типы ферм — крупного рогатого скота, молочные, зерновые, свиноводческие, птицеводческие и сельскохозяйственные. Ситуация усложняется тем, что инструментарий обследования не предоставляет никакой вспомогательной информации по перечисленным там хозяйствам.

Простой опрос, единственным вопросом которого будет «Часть или вся ваша ферма посвящена животноводству?» можно было провести. При наличии только одного вопроса это обследование должно иметь низкую стоимость интервью (особенно если оно проводится по телефону) и, следовательно, организация должна быть в состоянии составить большую выборку. После того, как первая выборка составлена, можно взять вторую, меньшую выборку среди фермеров, занимающихся выращиванием крупного рогатого скота, и задать этим фермерам более подробные вопросы. Используя этот метод, организация избегает затрат на съемочные единицы, которые не входят в эту конкретную область (например, фермеры, не занимающиеся животноводством).

В примере 7 данные, собранные на первом этапе, использовались для исключения единиц, не входящих в целевую совокупность. В другом контексте эти данные можно было бы использовать для повышения эффективности второй фазы, например, путем создания пластов. Многоэтапная выборка также может использоваться для уменьшения нагрузки на респондентов или в случае очень разных затрат, связанных с разными вопросами опроса, как показано в следующем примере.

Пример 8

В ходе обследования состояния здоровья участникам задают несколько основных вопросов об их питании, привычках курения, физических упражнениях и употреблении алкоголя. Кроме того, опрос требует, чтобы респонденты подвергали себя некоторым прямым физическим тестам, таким как бег на беговой дорожке или измерение артериального давления и уровня холестерина.

Заполнение анкет или опрос участников являются относительно недорогими процедурами, но медицинские тесты требуют наблюдения и помощи квалифицированного врача, а также использования оборудованной лаборатории, что может быть довольно дорогостоящим.