An Entity of Type: Thing, from Named Graph: http://dbpedia.org, within Data Space: dbpedia.org

In statistics, quality assurance, and survey methodology, sampling is the selection of a subset (a statistical sample) of individuals from within a statistical population to estimate characteristics of the whole population. Statisticians attempt to collect samples that are representative of the population in question. Sampling has lower costs and faster data collection than measuring the entire population and can provide insights in cases where it is infeasible to sample an entire population.

Property Value
dbo:abstract
  • يُعتبر أخذ العينات (أو الاعتيان) في الإحصاء وضمان الجودة والاستقصاء الإحصائي، اختيار مجموعة فرعية (عينة إحصائية) من الأفراد من داخل مجتمع إحصائي لتقدير خصائص المجتمع بأكمله. بشكل يحاول فيه الإحصائيون جعل العينات تمثّل السكان المعنيين. يوجد ميزتان لأخذ العينات، هما التكلفة المنخفضة وجمع البيانات بشكل أسرع من جمعها للسكان بالكامل. تقيس كل ملاحظة علمية (كل رصد) خاصية واحدة أو أكثر (مثل الوزن والموقع واللون) للكيانات ممكنة الملاحظة والمميزة كأشياء أو أفراد مستقلين. في مسح أخذ العينات، يمكن وضع الوزن كأحد البيانات لضبط تصميم العينة، لا سيما في أخذ العينات الطبقية. تُستخدم نتائج من نظرية الاحتمالات والنظرية الإحصائية لتوجيه تطبيق أخذ العينات. في مجال الأعمال التجارية والبحوث الطبية، يُستخدم أخذ العينات على نطاق واسع لجمع المعلومات حول المجتمع الإحصائي. تُستخدم عينات القبول لتحديد ما إذا كانت دفعة من المواد المُنتجة تفي بالمواصفات المطلوبة. (ar)
  • Výběr (anglicky sampling) je v oborech statistiky, zajišťování kvality a průzkumové metodologie proces zajištění podskupin objektů (jedinců) ze statistické za účelem odhadnutí charakteristik celé populace (tzv. výběrové šetření). Výsledek výběru, tedy vybraná podskupina populace, se označuje výběr nebo vzorek (anglicky sample). Hlavní výhody spočívají v nižších nákladech a rychlejším sbírání dat, než je tomu v případě měření celkové populace. Každé pozorování měří jeden nebo více parametrů (jako váhu, lokaci, barvu) pozorovaných objektů či jedinců. Odebraným vzorkům můžeme přikládat různou váhu, abychom je přizpůsobili návrhu výběru (metoda výběru a odhadu), který hodláme uplatnit; platí to zvláště pro metodu stratifikovaného výběru. Výsledky teorie pravděpodobnosti a statistiky jsou použity k směrování dalšího postupu. V obchodních a zdravotních průzkumech se výběrová šetření hojně využívají k shromažďování informací o populaci. Proces výběru sestává z několika fází: * Definování populace, která nás zajímá * Zajištění opory výběru (sampling frame), tj. seznamu předmětů či událostí, které chceme měřit * Určení metody výběru předmětů či událostí z daného rámce * Určení rozsahu výběru (kolik jednotek se má vybrat) * Implementování plánu výběru * Výběr jedinců z populace a sbírání dat (cs)
  • Στη στατιστική συχνά θέλουμε να εκτιμήσουμε την τιμή μίας παραμέτρου ενός πληθυσμού.Επειδή πρακτικά είναι δύσκολο ή και αδύνατο να έχουμε στοιχεία για όλο τον πληθυσμό, καταφεύγουμε στην επιλογή ενός πεπερασμένου υποσυνόλου του.Το υποσύνολο αυτό ονομάζεται τυχαίο δείγμα.Η διαδικασία επιλογής του τυχαίου δείγματος ονομάζεται δειγματοληψία. Έστω η τυχαία μεταβλητή που περιγράφει το χαρακτηριστικό που ερευνούμε.Επιλέγουμε με τυχαίο τρόπο στοιχεία του πληθυσμού και συμβολίζουμε με την τιμή που παίρνει η τυχαία μεταβλητή για το στοιχείο αυτό.Το διάνυσμα ονομάζεται τυχαίο δείγμα μεγέθους .Ο όρος "τυχαίο δείγμα" χρησιμοποιείται και για την αντίστοιχη τυχαία μεταβλητή ,όπου οι τυχαίες μεταβλητές θεωρούνται και ισόνομες (έχουν δηλαδή την ίδια συνάρτηση κατανομής). (el)
  • Estatistikan, laginketa populazio bat aztertzeko lagina jasotzeko prozesuari deritzo. Laginketaren helburua lagina modu egoki eta eraginkorrenean aukeratzea da, populazioa fidagarritasunez islatzearren. Adibidez, hauteskunde bateko emaitzen inguruan inkesta bat antolatzeko, laginketak inkestatu beharreko pertsona kopurua zehaztea eta pertsona hauek nola aukeratu behar diren erabakitzea barne hartzen ditu, besteak beste. (eu)
  • En statistique, l'échantillonnage — ou le sondage[réf. nécessaire] — désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs, etc. Les résultats obtenus constituent un échantillon. Sur un échantillon, on peut calculer différents paramètres statistiques de position (moyenne, etc.) ou de dispersion (écart type, etc.) issus de la statistique descriptive, de la même manière que l'on peut déterminer des paramètres statistiques d'une population par son recensement exhaustif. On peut également déduire des propriétés de la population à partir de celles de l'échantillon par inférence statistique. D'après la loi des grands nombres, plus la taille de l'échantillon augmente, plus ses propriétés seront proches de celle de la population. En particulier, on peut estimer une probabilité sur les individus d'une population par la fréquence observée sur un échantillon si sa taille est suffisamment grande. Par ailleurs, une moyenne ou une proportion dans une population peuvent être estimés par un intervalle de confiance. Cette démarche est employée dans le cadre des sondages d'opinions ou le contrôle statistique de la qualité. La « fluctuation d'échantillonnage » désigne la variabilité des résultats provenant de la prise d'échantillon. Plus la taille des échantillons est grande, moins il y a de fluctuation due à l'échantillonnage. La « distribution d'échantillonnage » d'un paramètre statistique regroupe toutes les valeurs possibles de ce paramètre sur l'ensemble de tous les échantillons d'une certaine taille qui pourraient être prélevés dans la population. On peut procéder de différentes manières pour collecter les données de l'échantillon, il existe en effet plusieurs méthodes d'échantillonnage : * Échantillonnage aléatoire et simple : le tirage des individus de l'échantillon est aléatoire, c'est-à-dire que chaque individu a la même probabilité d'être choisi, et simple, c'est-à-dire que les choix des différents individus sont réalisés indépendamment les uns des autres. * Échantillonnage systématique : le premier individu est choisi de manière aléatoire, puis les suivants sont déterminés à intervalle régulier. Par exemple, dans un verger, on choisit au hasard le 7e pommier, puis les 27e, 47e, 67e, etc. * Échantillonnage stratifié : on subdivise la population en plusieurs parties avant de prendre l'échantillon. * Échantillonnage par quotas : la composition de l'échantillon doit être représentative de celle de la population selon certains critères jugés particulièrement importants. On utilise cette méthode pour réaliser les sondages d'opinions[réf. nécessaire]. (fr)
  • En la estadística, se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población estadística.​ 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)
  • In statistics, quality assurance, and survey methodology, sampling is the selection of a subset (a statistical sample) of individuals from within a statistical population to estimate characteristics of the whole population. Statisticians attempt to collect samples that are representative of the population in question. Sampling has lower costs and faster data collection than measuring the entire population and can provide insights in cases where it is infeasible to sample an entire population. Each observation measures one or more properties (such as weight, location, colour) of independent objects or individuals. In survey sampling, weights can be applied to the data to adjust for the sample design, particularly in 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. Acceptance sampling is used to determine if a production lot of material meets the governing specifications. (en)
  • 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(悉皆調査)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。 標本調査の例として、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。別の視点からいえば、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ので、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って不可能なことが多いので、標本調査が必要になる。 * 物品を対象とする場合、では調査すること自体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・時間が問題となるので調査は不可能。 (ja)
  • 표집(sampling)은 모집단에서 표본을 추출하는 일이다. 관심 대상의 모집단에 관한 정보를 얻기 위한 의도로 개별적 관측을 선택하는 의 일부이며 또한 가설검증의 일부이다. (ko)
  • 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. (it)
  • Een aselecte steekproef is in de statistiek een aantal onafhankelijke trekkingen uit dezelfde verdeling. Een aselecte steekproef is een n-tal onderling onafhankelijke gelijkverdeelde stochastische variabelen . Bij een aselecte steekproef van is de verdeling waaruit de trekkingen afkomstig zijn de verdeling van . De elementen van de steekproef zijn dan onafhankelijke kopieën van . Het begrip komt overeen met een aselecte steekproef met terugleggen uit de steekproeftheorie. Omdat ook aselecte trekkingen zonder terugleggen bestaan en men niet altijd de associatie met steekproef wil benadrukken, wordt ook vaak gesproken van o.g.v.s.v.: onafhankelijke gelijk verdeelde stochastische variabelen, in navolging van het Engelse i.i.d.r.v.: independent identically distributed random variables. Ook de afkorting o.g.v. alleen wordt gebruikt, zoals ook in het Engels i.i.d. of nog korter iid. Aselecte steekproeven spelen een belangrijke rol in de statistiek, enerzijds omdat vaak gegevens op deze manier verkregen worden en anderzijds omdat zulke steekproeven het gebruik van verschillende statistische methoden vereenvoudigen. Veel technieken gaan ervan uit dat een aselecte steekproef gegeven is en bepalen een geschikte steekproeffunctie, dus een functie van deze steekproef, als conclusie. (nl)
  • Dobór próby – część 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)
  • 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)
  • В математической статистике семплирование (от англ. sample — выборка) — обобщенное название методов управления начальной выборкой при известной цели моделирования, которые позволяют выполнить структурно-параметрическую идентификацию наилучшей статистической модели стационарного эргодического случайного процесса. (ru)
  • В математичній статистиці, забезпеченні якості, методології опитування відбір вибірки (або вибирання, англ. sampling) — це вибирання підмножини (статистичної вибірки) об'єктів із генеральної сукупності з метою оцінювання характеристик генеральної сукупності в цілому. Двома головними перевагами відбирання є те, що, порівняно з обмірюванням всієї генеральної сукупності, витрати на вибірці є нижчими, і збирання даних є швидшим. Кожне спостереження є вимірюванням однієї або декількох властивостей (таких як вага, положення, колір) об'єктів спостереження, які розрізняють як незалежні об'єкти або особи. У , щоби підлаштуватися до дизайну вибирання, зокрема, стратифікованого вибирання, до даних можуть застосовуватися ваги. Для ведення цієї діяльності застосовуються результати з теорії ймовірностей та теорії статистики. Відбирання широко застосовують для збирання інформації про населення в бізнесових та медичних дослідженнях. Для визначення того, чи виробнича партія матеріалу відповідає нормативним вимогам, застосовують . (uk)
dbo:thumbnail
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 160361 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 53110 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 1050372966 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
dbp:wikiPageUsesTemplate
dct:subject
rdf:type
rdfs:comment
  • Estatistikan, laginketa populazio bat aztertzeko lagina jasotzeko prozesuari deritzo. Laginketaren helburua lagina modu egoki eta eraginkorrenean aukeratzea da, populazioa fidagarritasunez islatzearren. Adibidez, hauteskunde bateko emaitzen inguruan inkesta bat antolatzeko, laginketak inkestatu beharreko pertsona kopurua zehaztea eta pertsona hauek nola aukeratu behar diren erabakitzea barne hartzen ditu, besteak beste. (eu)
  • 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(悉皆調査)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。 標本調査の例として、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。別の視点からいえば、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ので、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って不可能なことが多いので、標本調査が必要になる。 * 物品を対象とする場合、では調査すること自体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・時間が問題となるので調査は不可能。 (ja)
  • 표집(sampling)은 모집단에서 표본을 추출하는 일이다. 관심 대상의 모집단에 관한 정보를 얻기 위한 의도로 개별적 관측을 선택하는 의 일부이며 또한 가설검증의 일부이다. (ko)
  • 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)
  • В математической статистике семплирование (от англ. sample — выборка) — обобщенное название методов управления начальной выборкой при известной цели моделирования, которые позволяют выполнить структурно-параметрическую идентификацию наилучшей статистической модели стационарного эргодического случайного процесса. (ru)
  • يُعتبر أخذ العينات (أو الاعتيان) في الإحصاء وضمان الجودة والاستقصاء الإحصائي، اختيار مجموعة فرعية (عينة إحصائية) من الأفراد من داخل مجتمع إحصائي لتقدير خصائص المجتمع بأكمله. بشكل يحاول فيه الإحصائيون جعل العينات تمثّل السكان المعنيين. يوجد ميزتان لأخذ العينات، هما التكلفة المنخفضة وجمع البيانات بشكل أسرع من جمعها للسكان بالكامل. (ar)
  • Výběr (anglicky sampling) je v oborech statistiky, zajišťování kvality a průzkumové metodologie proces zajištění podskupin objektů (jedinců) ze statistické za účelem odhadnutí charakteristik celé populace (tzv. výběrové šetření). Výsledek výběru, tedy vybraná podskupina populace, se označuje výběr nebo vzorek (anglicky sample). Hlavní výhody spočívají v nižších nákladech a rychlejším sbírání dat, než je tomu v případě měření celkové populace. Proces výběru sestává z několika fází: (cs)
  • Στη στατιστική συχνά θέλουμε να εκτιμήσουμε την τιμή μίας παραμέτρου ενός πληθυσμού.Επειδή πρακτικά είναι δύσκολο ή και αδύνατο να έχουμε στοιχεία για όλο τον πληθυσμό, καταφεύγουμε στην επιλογή ενός πεπερασμένου υποσυνόλου του.Το υποσύνολο αυτό ονομάζεται τυχαίο δείγμα.Η διαδικασία επιλογής του τυχαίου δείγματος ονομάζεται δειγματοληψία. (el)
  • En statistique, l'échantillonnage — ou le sondage[réf. nécessaire] — désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs, etc. (fr)
  • En la estadística, se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población estadística.​ 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 statistics, quality assurance, and survey methodology, sampling is the selection of a subset (a statistical sample) of individuals from within a statistical population to estimate characteristics of the whole population. Statisticians attempt to collect samples that are representative of the population in question. Sampling has lower costs and faster data collection than measuring the entire population and can provide insights in cases where it is infeasible to sample an entire population. (en)
  • 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. (it)
  • Een aselecte steekproef is in de statistiek een aantal onafhankelijke trekkingen uit dezelfde verdeling. Een aselecte steekproef is een n-tal onderling onafhankelijke gelijkverdeelde stochastische variabelen . Bij een aselecte steekproef van is de verdeling waaruit de trekkingen afkomstig zijn de verdeling van . De elementen van de steekproef zijn dan onafhankelijke kopieën van . (nl)
  • Dobór próby – część 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)
  • В математичній статистиці, забезпеченні якості, методології опитування відбір вибірки (або вибирання, англ. sampling) — це вибирання підмножини (статистичної вибірки) об'єктів із генеральної сукупності з метою оцінювання характеристик генеральної сукупності в цілому. Двома головними перевагами відбирання є те, що, порівняно з обмірюванням всієї генеральної сукупності, витрати на вибірці є нижчими, і збирання даних є швидшим. (uk)
rdfs:label
  • Sampling (statistics) (en)
  • اعتيان (ar)
  • Výběr (statistika) (cs)
  • Mostreig (estadística) (ca)
  • Τυχαίο δείγμα (el)
  • Muestreo (estadística) (es)
  • Laginketa (estatistika) (eu)
  • Échantillonnage (statistiques) (fr)
  • Teknik pencuplikan (in)
  • Campionamento casuale (it)
  • 標本調査 (ja)
  • 표집 (ko)
  • Dobór próby (pl)
  • Aselecte steekproef (nl)
  • Amostragem (estatística) (pt)
  • Семплирование (математическая статистика) (ru)
  • Відбір вибірки (статистика) (uk)
  • 抽樣 (zh)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:depiction
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageDisambiguates of
is dbo:wikiPageRedirects of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is foaf:primaryTopic of
Powered by OpenLink Virtuoso    This material is Open Knowledge     W3C Semantic Web Technology     This material is Open Knowledge    Valid XHTML + RDFa
This content was extracted from Wikipedia and is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License