20386

Pareto™ Style for lazy flies!

-    wielokrotne losowanie jednostek z populacji charakteryzuje się tendencją do odtwarzania uzyskanej w ten sposób populacji sytuacji występującej w populacji tym dokładniej im więcej jednostek wylosujemy.

-    czyli mówiąc jeżykiem nieco mniej złożonym- im większa próba tym większe prawdopodobieństwo, że jej struktura będzie przypominać strukturę populacji.

-    konsekwencje: jeśli chcemy mieć pewność, że wykryjemy zależność obecną w populacji badając próbę, powinniśmy zadbać o to by próba była jak największa.

5.    Okoliczności brane pod uwagę podczas określania liczebności próby.

-    prawo wielkich liczb- im większa próba tym bardziej podobna do populacji

-    koszta badania- ogranicza liczebność

-    problem badawczy, liczba zmiennych- im więcej zmiennych tym większa powinna być próba

-    skomplikowanie związków między zmiennymi- im bardziej złożony model tym większa powinna być liczebność

-    stopień kontroli nad zakłóceniami i zmiennymi niezależnymi ubocznymi-w badaniach eksperymentalnych mamy nad nimi kontrolę, w naturalnych pojawia się z nimi problem- powinniśmy powiększyć próbę

-    skale pomiarowe- im silniejsze, tym mniejsza próba potrzebna (najsilniejsze: interwałowa i ilorazowa)

-    trafność i rzetelność pomiaru- im większa tym mniejsza liczebność

-    oczekiwana siła związków między zmiennymi- im większa tym mniejsza liczebność

-    wymagania związane z błędami 1 i 2 rodzaju

6. Czy w badaniach częściowych zdarza się wnioskować na podstawie małej próby?

-    tak, co prawda grozi to nie wykryciem prawidłowości, ale...

- ...sprawdza się, gdy szukane prawidłowości są bardzo silne, co pozwala...

-    ... ograniczyć koszty :)

7.    Mały przegląd typów losowania- zalety, wady, warunki efektywności/ nieefektywności

Losowanie grupowe- grupujemy jednostki populacji w zespoły, następnie jednostkami losowania są grupy.

-    zalety: niski koszta, łatwy dostęp, możliwe wykorzystanie grup naturalnych (np. klasy)

-    wady: mało efektywne przy dużym podobieństwie wewnątrzgrupowym

-    kiedy efektywne: przy dużych różnicach wewnątrzgrupowych i dużym podobieństwie strukturalnym między grupami, gdy losujemy wiele grup (prawo wielkich liczb).

2