In statistics, quality assurance, and survey methodology, sampling is concerned with the selection of a subset of individuals from within a statistical population to estimate characteristics of the whole population. Each observation measures one or more properties (such as weight, location, color) of observable bodies distinguished as independent objects or individuals. In survey sampling, weights can be applied to the data to adjust for the sample design, particularly stratified sampling. Results from probability theory and statistical theory are employed to guide the practice. In business and medical research, sampling is widely used for gathering information about a population.

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  • In statistics, quality assurance, and survey methodology, sampling is concerned with the selection of a subset of individuals from within a statistical population to estimate characteristics of the whole population. Each observation measures one or more properties (such as weight, location, color) of observable bodies distinguished as independent objects or individuals. In survey sampling, weights can be applied to the data to adjust for the sample design, particularly stratified sampling. Results from probability theory and statistical theory are employed to guide the practice. In business and medical research, sampling is widely used for gathering information about a population. The sampling process comprises several stages: * Defining the population of concern * Specifying a , a set of items or events possible to measure * Specifying a for selecting items or events from the frame * Determining the sample size * Implementing the sampling plan * Sampling and data collecting * Data which can be selected (en)
  • 25بك المحتوى هنا ينقصه الاستشهاد بمصادر. يرجى إيراد مصادر موثوق بها. أي معلومات غير موثقة يمكن التشكيك بها وإزالتها. (فبراير 2016) 25بك هذه المقالة تحتاج للمزيد من الوصلات للمقالات الأخرى للمساعدة في ترابط مقالات الموسوعة. فضلًا ساعد في تحسين هذه المقالة بإضافة وصلات إلى المقالات المتعلقة بها الموجودة في النص الحالي. (أغسطس 2015) الاعتيان له أهمية كبيرة في علم الإحصاء وذلك لان في أغلب الأحيان لايمكن دراسة كافة مفردات المجتمع (بسبب التكلفة مثلاً). لهذا يحتاج الباحث أو الاحصائي إلى اختيار عينة مناسبة لدراسة الجمهرة. (ar)
  • En la referencia estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población estadistica. Al elegir una muestra aleatoria se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población. En las investigaciones llevadas por empresarios y de la medicina se usa muestreo extensivamente en recoger información sobre poblaciones. Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance con una probabilidad alta. En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extracción, sigue la llamada distribución muestral. (es)
  • Eine Zufallsstichprobe (auch Wahrscheinlichkeitsauswahl, Zufalls-Stichprobe, Zufallsauswahl, Random-Sample) ist eine Stichprobe aus der Grundgesamtheit, die mit Hilfe eines speziellen Auswahlverfahrens gezogen wird. Bei einem solchen Zufallsauswahlverfahren hat jedes Element der Grundgesamtheit eine angebbare Wahrscheinlichkeit (größer null), in die Stichprobe zu gelangen. Nur bei Zufallsstichproben sind, streng genommen, die Methoden der induktiven Statistik anwendbar. (de)
  • In statistica il campionamento casuale corrisponde ad un'estrazione da una popolazione distribuita secondo la sua legge (funzione di densità) di un determinato numero di individui/oggetti.La scelta del campione nel campionamento casuale è affidata al caso e non deve essere influenzata, più o meno consciamente, da chi compie l'indagine.Le caratteristiche essenziali di un campionamento casuale semplice sono:a) tutte le unità della popolazione hanno eguale probabilità di fare parte del campione;b) ogni campione di ampiezza n ha la stessa probabilità di essere formato. Un modo semplice per operare tale campionamento consiste nel numerare tutte le unità della popolazione, mettere in un'urna tante palline numerate, tutte uguali fra loro, quante sono le unità della popolazione e quindi sorteggiare da tale urna le palline per formare il campione.Invece dell'urna si preferisce oggi ricorrere a una tavola di numeri casuali. Le tavole dei numeri casuali si costruivano, un tempo, con metodi empirici; attualmente si utilizzano gli elaboratori elettronici; per utilizzare le tavole dei numeri casuali, si parte da un punto qualunque, solitamente, estratto a sorte, e si procede in orizzontale, o in verticale, o in diagonale. Il campionamento casuale può essere: * Estrazione in blocco (cosiddetta estrazione in blocco) ed il campionamento senza riposizione Nell'estrazione in blocco le n unità statistiche che compongono il campione vengono estratte contemporaneamente, e di conseguenza non si può distinguere l'ordine con cui gli n elementi si presentano. Quindi ad esempio in questo caso il campione "A B C D" è considerato uguale al campione "A C B D". NCn = 'combinazioni semplici mentre il campionamento senza riposizione consiste nell'estrazione di un elemento alla volta senza il reinserimento nella popolazione dello stesso. In questo caso l'ordine con cui vengono scelti gli elementi conta. il numero dei possibili campioni è: D(N,n)= 'campionamento senza riposizione * Estrazione bernoulliana o con ripetizione (poco utilizzato) Ogni unità statistica estratta viene rimessa nella popolazione e quindi la stessa unità può essere nuovamente estratta D'(N,n) = 'disposizioni con ripetizione Si potrebbe formare il campione anche estraendo successivamente le n unità senza reimmissione, ma tenendo conto dell'ordine in cui le singole unità sono estratte. In questo caso il numero dei campioni di n elementi che si possono estrarre dalla popolazione di N elementi è dato dalle disposizioni semplici D(N,n) degli N elementi di classe n, ma questo procedimento è molto difficile da trovare. Conoscendo la distribuzione della popolazione è possibile: * calcolare il rischio d'errore a cui ci si espone nella stima delle caratteristiche di interesse (errore casuale di campionamento) * estendere mediante processi di inferenza induttiva inversa i risultati all'intera popolazione. (it)
  • 標本調査(ひょうほんちょうさ)とは、母集団をすべて調査対象とする全数調査に対して、母集団から標本を抽出して調査し、それから母集団の性質を統計学的に推定する方法である。 例としては、商品などの抜き取り調査、一般の社会調査や世論調査などがある。国勢調査は全数調査であり、選挙の投票も建前上は全数調査である。別の視点から言えば、投票行為そのものが標本作成であるということができる。社会調査は調査そのものが対象に影響を与えるため動機づけのひずみ(motivational bias)を考慮する必要がある。 全数調査は一般に、以下のような理由により不可能なことが多いため、標本調査が必要になる。 * 物品を対象とする場合、破壊検査は調査する目的が調査目的に合わない。全数検査は非破壊的検査に限る。 * 費用・手間・時間がかかる。 * 例えば医学・心理学などの調査では、全人類(これから生まれる人も含む)が母集団になり、全数調査は費用・手間・時間が問題となるため同時調査は不可能。 標本調査は次のような段階を踏んで行われる。 1. * 対象とする母集団の定義 2. * 抽出の枠(測定する要素のリスト)の設定 3. * 枠から要素を選択する(標本抽出)方法の特定 4. * 標本抽出とデータ収集 5. * データ解析 6. * 再調査 方法としては単純無作為抽出を用いることが理想的だが、実際には容易でないので、枠と抽出法に関して他の方法が用いられることが多い。 (ja)
  • Em estatística, amostragem é o processo de obtenção de amostras, que são uma pequena parte de uma população. (pt)
  • Dobór próby jest częścią badania statystycznego. Polega na wybraniu pewnych indywidualnych obserwacji, które tworząc tzw. próbę statystyczną pozwolą uzyskać pewną wiedzę o całej populacji. Każda obserwacja może obejmować jedną lub większą liczbę konkretnych wartości tzw. cech statystycznych dotyczących jednego konkretnego obiektu badań, lub (w przypadku analiz zmian jakiegoś zjawiska w czasie) jednej chwili czasowej. Błędy doboru próby powodują brak odzwierciedlenia rozkładu cech populacji w próbie. Rzutują na całe badanie: błędnie dobrana próba skutkuje nieprzydatnością badania do opisu zjawisk i prawidłowości w populacji. Hipotezy sformułowane wstępnie pozostają nierozstrzygnięte. Skutki są podobne do przekłamań w zebranych danych. Wykrycie błędu doboru próby jest trudne i wymaga prześledzenia metodologii badań oraz znajomości realiów tematu badania. Dobór próby można podzielić na siedem etapów: * Definiowanie szerokiej populacji * Wybór operatu losowania * Określenie metody doboru * Określenie wielkości próby * Implementacja założeń * Zbieranie danych * Sprawdzenie poprawności doboru (pl)
  • В математической статистике, семплирование — обобщенное название различных методов манипуляции с начальным распределением случайной величины или выборкой этой случайной величины, которые позволяют улучшить точность статистического результата, полученного на основе применения этого начального распределения или выборки. Например, уменьшить дисперсию среднего значения какой-либо характеристики, вычисленного с помощью выборки. (ru)
  • 在统计学中,抽样(Sampling)是一种推論統計方法,它是指从目标总体(Population,或称为母体)中抽取一部分个体作为样本(Sample),通过观察样本的某一或某些属性,依据所获得的数据对总体的数量特征得出具有一定可靠性的估计判断,从而达到对总体的认识。 (zh)
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  • 25بك المحتوى هنا ينقصه الاستشهاد بمصادر. يرجى إيراد مصادر موثوق بها. أي معلومات غير موثقة يمكن التشكيك بها وإزالتها. (فبراير 2016) 25بك هذه المقالة تحتاج للمزيد من الوصلات للمقالات الأخرى للمساعدة في ترابط مقالات الموسوعة. فضلًا ساعد في تحسين هذه المقالة بإضافة وصلات إلى المقالات المتعلقة بها الموجودة في النص الحالي. (أغسطس 2015) الاعتيان له أهمية كبيرة في علم الإحصاء وذلك لان في أغلب الأحيان لايمكن دراسة كافة مفردات المجتمع (بسبب التكلفة مثلاً). لهذا يحتاج الباحث أو الاحصائي إلى اختيار عينة مناسبة لدراسة الجمهرة. (ar)
  • Eine Zufallsstichprobe (auch Wahrscheinlichkeitsauswahl, Zufalls-Stichprobe, Zufallsauswahl, Random-Sample) ist eine Stichprobe aus der Grundgesamtheit, die mit Hilfe eines speziellen Auswahlverfahrens gezogen wird. Bei einem solchen Zufallsauswahlverfahren hat jedes Element der Grundgesamtheit eine angebbare Wahrscheinlichkeit (größer null), in die Stichprobe zu gelangen. Nur bei Zufallsstichproben sind, streng genommen, die Methoden der induktiven Statistik anwendbar. (de)
  • Em estatística, amostragem é o processo de obtenção de amostras, que são uma pequena parte de uma população. (pt)
  • В математической статистике, семплирование — обобщенное название различных методов манипуляции с начальным распределением случайной величины или выборкой этой случайной величины, которые позволяют улучшить точность статистического результата, полученного на основе применения этого начального распределения или выборки. Например, уменьшить дисперсию среднего значения какой-либо характеристики, вычисленного с помощью выборки. (ru)
  • 在统计学中,抽样(Sampling)是一种推論統計方法,它是指从目标总体(Population,或称为母体)中抽取一部分个体作为样本(Sample),通过观察样本的某一或某些属性,依据所获得的数据对总体的数量特征得出具有一定可靠性的估计判断,从而达到对总体的认识。 (zh)
  • In statistics, quality assurance, and survey methodology, sampling is concerned with the selection of a subset of individuals from within a statistical population to estimate characteristics of the whole population. Each observation measures one or more properties (such as weight, location, color) of observable bodies distinguished as independent objects or individuals. In survey sampling, weights can be applied to the data to adjust for the sample design, particularly stratified sampling. Results from probability theory and statistical theory are employed to guide the practice. In business and medical research, sampling is widely used for gathering information about a population. (en)
  • En la referencia estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población estadistica. Al elegir una muestra aleatoria se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población. En las investigaciones llevadas por empresarios y de la medicina se usa muestreo extensivamente en recoger información sobre poblaciones. (es)
  • In statistica il campionamento casuale corrisponde ad un'estrazione da una popolazione distribuita secondo la sua legge (funzione di densità) di un determinato numero di individui/oggetti.La scelta del campione nel campionamento casuale è affidata al caso e non deve essere influenzata, più o meno consciamente, da chi compie l'indagine.Le caratteristiche essenziali di un campionamento casuale semplice sono:a) tutte le unità della popolazione hanno eguale probabilità di fare parte del campione;b) ogni campione di ampiezza n ha la stessa probabilità di essere formato. NCn = 'combinazioni semplici (it)
  • 標本調査(ひょうほんちょうさ)とは、母集団をすべて調査対象とする全数調査に対して、母集団から標本を抽出して調査し、それから母集団の性質を統計学的に推定する方法である。 例としては、商品などの抜き取り調査、一般の社会調査や世論調査などがある。国勢調査は全数調査であり、選挙の投票も建前上は全数調査である。別の視点から言えば、投票行為そのものが標本作成であるということができる。社会調査は調査そのものが対象に影響を与えるため動機づけのひずみ(motivational bias)を考慮する必要がある。 全数調査は一般に、以下のような理由により不可能なことが多いため、標本調査が必要になる。 * 物品を対象とする場合、破壊検査は調査する目的が調査目的に合わない。全数検査は非破壊的検査に限る。 * 費用・手間・時間がかかる。 * 例えば医学・心理学などの調査では、全人類(これから生まれる人も含む)が母集団になり、全数調査は費用・手間・時間が問題となるため同時調査は不可能。 標本調査は次のような段階を踏んで行われる。 1. * 対象とする母集団の定義 2. * 抽出の枠(測定する要素のリスト)の設定 3. * 枠から要素を選択する(標本抽出)方法の特定 4. * 標本抽出とデータ収集 5. * データ解析 6. * 再調査 (ja)
  • Dobór próby jest częścią badania statystycznego. Polega na wybraniu pewnych indywidualnych obserwacji, które tworząc tzw. próbę statystyczną pozwolą uzyskać pewną wiedzę o całej populacji. Każda obserwacja może obejmować jedną lub większą liczbę konkretnych wartości tzw. cech statystycznych dotyczących jednego konkretnego obiektu badań, lub (w przypadku analiz zmian jakiegoś zjawiska w czasie) jednej chwili czasowej. Wykrycie błędu doboru próby jest trudne i wymaga prześledzenia metodologii badań oraz znajomości realiów tematu badania. Dobór próby można podzielić na siedem etapów: (pl)
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  • Sampling (statistics) (en)
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  • Zufallsstichprobe (de)
  • Muestreo (estadística) (es)
  • Campionamento casuale (it)
  • 標本調査 (ja)
  • Dobór próby (pl)
  • Amostragem (estatística) (pt)
  • Семплирование (математическая статистика) (ru)
  • 抽樣 (zh)
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