75. Какие существуют виды стратифицированной выборки?

Различают три  вида   стратифицированной   выборки  в зависимости от способа определения количественных пропорций между стратами в выборочной совокупности: 

1) структура  выборки  пропорциональна структуре генеральной совокупности; 

2) равномерное размещение единиц выборочной совокупности по слоям

3) отбор с долями, пропорциональными величине дисперсии (оптимальная  выборка ) по каждому слою. 

Пропорциональный отбор означает, что в выборочной совокупности сохраняются те же соотношения между стратами, какие имеют место в генеральной совокупности.

При равных по всем слоям долях отбора обеспечивается точное воспроизведение структуры генеральной совокупности, что существенно снижает ошибку репрезентативности.

Слабой стороной такого метода является невозможность дифференцированного и сравнительного анализа материалов обследования по отдельным стратам в тех случаях, когда имеются малочисленные типы, по которым объем выборочной совокупности слишком мал и вычисленные по ним выборочные показатели не являются достаточно достоверными. 

76. Каков порядок распространения выборочных результатов на генеральную совокупность?

Характеристика генеральной совокупности на основе выборочных результатов – это конечная цель выборочного наблюдения.

Выборочный метод применяется для получения характеристик генеральной совокупности по определенным показателям выборки. В зависимости от целей исследования это осуществляется прямым пересчетом показателей выборки для генеральной совокупности или методом расчета поправочных коэффициентов.

Способ прямого пересчета в том, что при нем показатели выборочной доли w или средней х распространяются на генеральную совокупность с учетом ошибки выборки.

Способ поправочных коэффициентов применяется, когда целью выборочного метода является уточнение результатов сплошного учета. Данный способ используется при уточнении данных ежегодных переписей скота у населения.

77. Что понимается под малой выборкой?

В практике статистического исследования в современных условиях все чаще приходится сталкиваться с небольшими по объему выборками.

Малая выборка – выборка наблюдения численность единиц которого не превышает 30, n£30/

Разработка теории малой выборки была проделана английским статистом Госсет, писавшим под псевдонимом student в 1908 году.

Он доказал, что оценка расхождения между средствами малой выборки и генеральной выборки имеет особый закон распределения.

79. Какие задачи позволяет решать дисперсионный анализ?

Дисперсионный анализ применяется для исследования влияния одной или нескольких качественных переменных (факторов) на одну зависимую количественную переменную (отклик).

Дисперсионный анализ схематически можно подразделить на несколько категорий. Это деление осуществляется в зависимости от того, сколько, во-первых, факторов принимает участие в рассмотрении, во-вторых, - сколько переменных подвержены действию факторов, и, в-третьих, - от того, как соотносятся друг с другом выборки значений.

При наличии одного фактора, влияние которого исследуется, дисперсионный анализ именуется однофакторным и распадается на две разновидности: — анализ несвязанных (различных) выборок. (одна группа респондентов решает задачу в условиях тишины, вторая- в шумной комнате. ( «среднее время решения задач такого-то типа будет одинаково в тишине и в условиях шумного помещения, то есть не зависит от фактора шума».); - анализ связанных выборок, например, двух замеров, проведенных на одной и той же группе респондентов в разных условиях. Тот же пример: в первый раз задача решалась в тишине, второй - сходная задача - в условиях шумовых помех. (На практике к подобным опытам следует подходить с осторожностью, поскольку в действие может вступить неучтенный фактор «научаемость», влияние которого исследователь рискует приписать изменению условий, а именно, - шуму.)

В случае, если исследуется одновременное воздействие двух или более факторов, мы имеем дело с многофакторным дисперсионным анализом, который также можно подразделить по типу выборки.