Statistický soubor
(přesměrováno z Náhodný výběr)
Statistický soubor je množina objektů (dat), které jsou předmětem statistického šetření. Máme-li k dispozici kompletní množinu dat (v deskriptivní statistice), mluvíme o základním souboru. Pokud tento soubor není dostupný a máme k dispozici pouze výběr z něj, nebo je-li předmětem zkoumání náhodná veličina, hovoříme o tzv. výběrovém souboru. Počet prvků souboru se nazývá rozsah souboru.
Základní soubor[upravit | editovat zdroj]
- Základní soubor je zadán přesným vymezením jeho prvků. Tyto prvky jsou určeny buď výčtem, nebo stanovením jednoznačného pravidla (např. určité společné vlastnosti), které je pak kritériem příslušnosti daného prvku do daného základního souboru.
- Prvky základního souboru mohou být různé objekty – osoby, rodiny, pokusná zvířata, biologický materiál, záznam EEG apod.
- Např. základním souborem může být soubor obyvatel určitého území v daném časovém období, soubor dětí s určitou vrozenou vadou, soubor vzorků tkáně pokusných zvířat, …
- Rozsah základního souboru může být konečný (např. demografické soubory), nebo nekonečný, což je spíše ideální soubor, existující pouze hypoteticky (např. soubor všech možných výsledků pokusů proveditelných za daných experimentálních podmínek nebo soubor všech osob s danou nemocí).
- Homogenním souborem rozumíme soubor, který je stejnorodý, tj. ve kterém všichni členové mají stejné vlastnosti, odpovídající předem zvolenému kritériu.[zdroj?]
Výběrový soubor[upravit | editovat zdroj]
Metodami statistické inference lze vyvozovat závěry o základním souboru ze zjištěných vlastností u části jeho prvků tzv. výběru. Aby to bylo možné, je nutné zvolit výběr, který je reprezentativní tj. výběr, který odráží svým složením vlastnosti všech prvků základního souboru. Výběr, který není reprezentativní, je označován jako selektivní. Např. při zjišťování průměrné výšky chlapců v populaci ve věku 10 let může být výběr složený z chlapců, kteří hrají basketbal, značně selektivní.
Abychom vyčíslili stupeň nejistoty, že výběr není reprezentativní, a tak podpořili vědeckost závěrů statistické inference je nutné vytvářet výběr technikou náhodného neboli pravděpodobnostního výběru. Tyto metody mají zaručit, že každý prvek základního souboru má stejnou možnost, že bude zařazen do výběru a každý další prvek je vybírán nezávisle na těch, které jsme již vybrali. Podle způsobu provedení rozlišujeme různé techniky náhodného výběru např.:
- Prostý náhodný výběr
- je prováděn vhodnou technikou losování. Existuje řada technik losování, včetně použití tabulek náhodných čísel. Nevýhodou tohoto postupu je však nezbytnost předchozí identifikace prvků (např. očíslování), což není v praxi u rozsáhlejších souborů proveditelné.
- Mechanický (systematický) výběr
- je podmíněn určitým, předem daným uspořádáním prvků základního souboru. Do výběru zařadíme všechny prvky, které jsou od sebe vzdáleny o určitý výběrový krok k, přičemž první prvek vybereme náhodně z k prvků na začátku souboru.
- Oblastní (stratifikovaný) výběr
- se provádí tehdy, když lze soubor rozdělit do takových oblastí, které jsou uvnitř homogenní (ve sledovaných znacích se příliš neliší) a mezi sebou heterogenní (mezi sebou se mohou lišit).
- Skupinový výběr
- se provádí v případech, kdy základní soubor je velmi početný. Zde nevybíráme jednotlivé prvky, ale skupiny prvků, které tvoří přirozená či umělá seskupení (např. rodina). Je žádoucí, aby byly skupiny pokud možno stejně velké a prvky uvnitř skupin různorodé.
- Vícestupňový výběr
- je založen na existenci určitého hierarchického uspořádání prvků základního souboru. K těmto prvkům se postupně dostáváme přes vyšší výběrové jednotky (např. města – domy – domácnosti).
Odkazy[upravit | editovat zdroj]
Související články[upravit | editovat zdroj]
Použitá literatura[upravit | editovat zdroj]
- BENCKO, Vladimír, et al. Epidemiologie : výukové texty pro studenty 1. LF UK. 2. vydání. Praha : Karolinum, 2002. s. 70-73. ISBN 80-246-0383-7.
- ŠPUNDA, Miroslav a Jaroslav DUŠEK, et al. Zdravotnická informatika. 1. vydání. Praha : Karolinum, 2007. 194 s. ISBN 978-80-246-1378-9.