Pengambilan sampel ganda

Kami menjelaskan apa itu pengambilan sampel ganda, contoh, kelebihan dan kekurangan dan melakukan latihan terpecahkan

Dalam pengambilan sampel ganda, Anda ingin mengetahui lebih dalam variabel populasi

Apa itu pengambilan sampel ganda?

Dia Pengambilan sampel ganda Ini adalah teknik yang digunakan dalam statistik inferensial ketika Anda ingin mengetahui lebih banyak detail dan kepastian tentang variabel tertentu, yang menjadi ciri populasi tertentu.

Sampel populasi kedua umumnya dilakukan setelah sampel pertama, yang analisisnya tidak menunjukkan kesimpulan yang signifikan secara statistik pada salah satu variabel penelitian telah diambil dan dianalisis.

Karena alasan ini, pengambilan sampel statistik ganda juga dikenal sebagai Dua fase pengambilan sampel. Kegunaan sampel kedua terletak di mana ia membantu menentukan lebih tepatnya estimasi alasan dan regresi variabel tambahan tertentu, yang muncul dalam terang analisis sampel pertama.

Penggunaan lain yang diberikan pada pengambilan sampel ganda adalah mengumpulkan informasi untuk realisasi pengambilan sampel strata.

Contoh

Di bawah ini adalah berbagai situasi di mana pengambilan sampel ganda dibenarkan.

Kontrol kualitas dalam elaborasi potongan

Metode pengambilan sampel ganda sering digunakan dalam kontrol kualitas industri dan biasanya dilakukan dalam dua fase.

Misalnya, misalkan mesin industri yang menyiapkan potongan tertentu. Sebanyak mesin disesuaikan, tidak ada bagian yang identik dengan yang lain, karena dalam dimensinya dan variasi kecil yang berat dapat terjadi. Ini adalah tentang menentukan apakah banyak suku cadang yang diproduksi oleh mesin tersebut memenuhi kriteria toleransi sehingga diterima atau ditolak.

Pertama, sampel potongan acak diambil dengan salah satu variabel yang harus diperiksa, misalnya, panjang potongan, berada di dalam toleransi.

Jika panjang rata -rata di bawah atau di atas tingkat toleransi yang diinginkan untuk variabel tersebut, dalam sampel pertama ini, maka disimpulkan bahwa lot tersebut rusak dan harus dibuang. Dalam hal ini tidak diharuskan mengambil sampel baru.

Dapat melayani Anda: Koefisien Korelasi: Rumus, Perhitungan, Interpretasi, Contoh

Sebaliknya, jika nilai rata -rata berada dalam kisaran toleransi, tetapi standar deviasi sampel cukup besar untuk jumlah atau pengurangan ke nilai rata -rata di luar margin, maka akan diperlukan untuk mengumpulkan sampel utama kedua kedua.

Sampel kedua ini harus menyertakan sampel asli untuk mengulang perhitungan dan dengan demikian dapat membuat keputusan akhir tentang variabel yang diselidiki. Dengan cara ini dapat diketahui apakah lot itu rusak atau tidak.

Penurunan biaya pengambilan sampel

Pada banyak kesempatan, informasi tentang salah satu variabel yang ingin Anda pelajari sulit diakses. Tetapi mungkin ada variabel tambahan lebih mudah untuk pengumpulan data.

Dalam hal ini, dua sampel diambil, yang besar untuk variabel tambahan, lebih murah, dan sampel kecil, yang terkandung dalam sampel utama dari variabel paling mahal.

Metode ini berlaku setiap kali ditentukan bahwa ada korelasi antara kedua variabel, yang umumnya merupakan hubungan proporsionalitas.

Contoh dari situasi ini muncul dalam ilmu hutan, di mana diinginkan untuk menentukan persentase pohon yang terkena dampak tanaman parasit (La Tiña).

Karena ini sangat luas dan sulit untuk mengakses daerah, populasi pohon lengkap tidak layak dalam waktu dan biaya. Langkah -langkah ini kemudian diikuti:

Langkah 1: Pengambilan Sampel

Pengambilan sampel pendahuluan akan terdiri dari penggunaan fotografi udara dan hutan dibagi lagi menjadi banyak. Beberapa lot dipilih secara acak dan diperkirakan, dengan analisis gambar lot yang dipilih, berapa banyak pohon yang dipengaruhi oleh kurap, karena warna pohon dipengaruhi oleh parasit.

Dapat melayani Anda: Teorema Euclid

Langkah 2: Pekerjaan Lapangan

Tetapi analisis fotografi tidak tepat, jadi kami melanjutkan untuk memilih, lebih disukai secara acak, beberapa sampel pertama yang melakukan pekerjaan lapangan.

Langkah 3: Perbandingan

Maka hasil lapangan dibandingkan dengan fotografi untuk intersepsi dua lot. Perbandingan ini dapat dilakukan, misalnya, membuat grafik di mana sumbu horizontal adalah nilai yang diperoleh untuk setiap lot dengan fotografi dan pada sumbu vertikal nilai yang diperoleh oleh lot melalui pekerjaan lapangan.

Metode grafis ini memungkinkan mengidentifikasi secara visual apakah ada korelasi antara kedua hasil dan ditentukan, melalui analisis regresi, proporsionalitas atau koefisien rasio antara kedua sampel tersebut.

Setelah sampel utama, yaitu, sampel fotografi, nilai rata -rata pohon yang terinfeksi dan standar deviasinya diambil. Tetapi karena koefisien proporsionalitas dan kesalahannya dengan sampel lapangan ditentukan, maka dimungkinkan untuk memperbaiki hasil sampel utama (fotografi).

Maka hasil ini dapat diekstrapolasi ke populasi pohon lengkap.

Keuntungan dan Kekurangan Pengambilan Sampel Ganda

Dalam contoh yang dijelaskan, keuntungan biaya adalah bukti.

Kerugiannya adalah bahwa, dalam hal pengambilan sampel ganda untuk kontrol kualitas, ada risiko melalui banyak produk yang baik yang tidak toleransi.

Latihan

Anda ingin memperkirakan jumlah pohon yang sakit di hutan 162 hektar. Karena hutan sangat luas, dibagi lagi menjadi 100 plot dari area yang sama. 18 plot dipilih secara acak dan melalui studi fotografi mereka diperkirakan bahwa di 18 plot tersebut ada 8 pohon sakit dengan kesalahan standar sekitar 4,5 pohon.

Dapat melayani Anda: apa saja bagian dari fraksi? (Contoh)

Dari 18 plot ini, 8 plot dipilih secara acak. Untuk delapan plot itu, studi fotografi menghasilkan 10 pohon sakit dengan kesalahan kurang lebih 5,3 pohon.

Di sisi lain, untuk delapan plot yang sama, studi lapangan melempar 12,4 pohon sakit dengan kesalahan lebih dari 6,3 pohon.

Itu diminta:

• a) Tentukan koefisien proporsionalitas antara studi lapangan dengan regresi linier.
• b) Perkirakan jumlah pohon yang sakit melalui metode fotografi di seratus plot.
• c) menerapkan koreksi dengan koefisien proporsionalitas yang diperoleh, untuk memperkirakan jumlah nyata pohon sakit di seluruh hutan.

Larutan

Grafik jumlah pohon per jumlah fotografi vs jumlah lapangan untuk delapan lot yang dipilih untuk kedua studi.

Hitungan Fotografi versus Jumlah Lapangan. Sumber: f. Zapata.

Garis tren disesuaikan dan kemiringannya ditentukan. Dalam hal ini diperoleh bahwa koefisien proporsionalitas adalah 1,23. Yaitu, jika x adalah nomor jumlah fotografi, kemudian diperkirakan bahwa jumlah bidang akan menjadi y = 1,23 x.

Jumlah pohon yang sakit sesuai dengan jumlah fotografi di 18 lot yang dipilih adalah:

18 x 8.5 = 153

Tetapi karena seluruh hutan dibagi menjadi 100 plot dari area yang sama, jumlah pohon sakit yang diperkirakan dengan metode fotografi adalah: (100/18) x 153 = 850.

Faktor koreksi yang diperoleh dari perbandingan antara bidang dan studi fotografi sekarang diterapkan:

Perkiraan jumlah nyata pohon sakit di hutan = 1,23 x 850 = 1046.

Referensi

1. Sampel ganda untuk estimasi rasio, Pennstate College. Diperoleh dari PSU.Edu
2. Pengambilan Sampel Ganda, Banyak dan Segensial, Universitas Negeri NC. Pulih dari NCSU.Edu
3. Contoh acak sederhana. Pulih dari Investopedia.com
4. Apa itu pengambilan sampel ganda? Pulih dari: nist.Pemerintah
5. Sampel. Diperoleh dari: di.Wikipedia.org
6. Sampel multistage. Diperoleh dari: di.Wikipedia.org