Probability Sampling The distinguis

Probability Sampling The distinguishing characteristic of probability sampling
is that the researcher can specify, for each element of the population, the probability
that it will be included in the sample. Two common types of probability
sampling are simple random sampling and stratifi ed random sampling. Simple
random sampling is the basic technique of probability sampling. The most common
defi nition of simple random sampling is that every element has an equal
chance of being included in the sample. The procedures for simple random
sampling are outlined in Box 5.1.
One critical decision that must be made in selecting a random sample is how
large it should be. For now, we will simply note that the size of a random sample
needed to represent a population depends on the degree of variability in
the population. For example, college students in Ivy League schools represent
a more homogeneous population than college students in all U.S. colleges in
terms of their academic abilities. At one extreme, the most homogeneous population
would be one in which all members of the population are identical. A
sample of one element would be representative of this population regardless of
the size of the population. At the other extreme, the most heterogeneous population
would be one in which each member was completely different from all
other members on all characteristics. No sample, regardless of its size, could be
representative of this population. Every individual would have to be included

Kết quả (Việt) 1:

Xác suất lấy mẫu tính xác suất lấy mẫu, phân biệtlà rằng các nhà nghiên cứu có thể xác định, cho mỗi phần tử của người dân, xác suấtnó sẽ được bao gồm trong các mẫu. Hai loại phổ biến của các xác suấtLấy mẫu là lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản và stratifi ed lấy mẫu ngẫu nhiên. Đơn giảnLấy mẫu ngẫu nhiên là kỹ thuật lấy mẫu xác suất cơ bản. Phổ biến nhấtDEFI nition lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản là mọi phần tử có ngangcó thể có được bao gồm trong các mẫu. Thủ tục đơn giản ngẫu nhiênLấy mẫu được nêu trong hộp 5.1.Một trong những quyết định quan trọng phải được thực hiện trong việc lựa chọn một mẫu ngẫu nhiên là như thế nàolớn nó nên. Bây giờ, chúng tôi sẽ chỉ cần lưu ý rằng kích thước của một mẫu ngẫu nhiêncần thiết để đại diện cho một dân số phụ thuộc vào mức độ biến đổi trongdân số. Ví dụ, đại diện cho sinh viên đại học ở các trường Ivy Leaguedân đồng nhất hơn so với sinh viên đại học ở tất cả các trường cao đẳng Hoa Kỳ tạiđiều khoản của khả năng học tập của họ. Ở một cực, dân nhất đồng nhấtsẽ là một trong đó tất cả các thành viên của dân số là giống hệt nhau. Amẫu của một trong những yếu tố sẽ là đại diện của dân số này bất kểKích thước của dân. Ở cực khác, dân số không đồng nhất nhấtsẽ là một trong đó mỗi thành viên hoàn toàn khác nhau từ tất cảCác thành viên khác trên tất cả đặc điểm. Không có mẫu, bất kể kích thước của nó, có thể làđại diện của dân số này. Mỗi cá nhân sẽ có thể bao gồm

Kết quả (Việt) 2:

Xác suất lấy mẫu Các đặc điểm phân biệt của lấy mẫu xác suất
là các nhà nghiên cứu có thể xác định, đối với mỗi yếu tố dân số, xác suất
mà nó sẽ được bao gồm trong mẫu. Hai loại phổ biến của xác suất
lấy mẫu là lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản và stratifi ed lấy mẫu ngẫu nhiên. Đơn giản
lấy mẫu ngẫu nhiên là kỹ thuật cơ bản của việc lấy mẫu xác suất. Phổ biến nhất
Defi định nghĩa lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản là mỗi phần tử có một bằng
cơ hội được bao gồm trong mẫu. Thủ tục đơn giản ngẫu nhiên
lấy mẫu được trình bày trong Hộp 5.1.
Một quyết định quan trọng phải được thực hiện trong việc lựa chọn một mẫu ngẫu nhiên là như thế nào
lớn, nó nên được. Để bây giờ, chúng ta sẽ chỉ đơn giản là lưu ý rằng kích thước của một mẫu ngẫu nhiên
cần thiết để đại diện cho một dân số phụ thuộc vào mức độ biến đổi trong
dân số. Ví dụ, sinh viên đại học ở các trường Ivy League đại diện cho
một dân số đồng nhất hơn so với sinh viên đại học ở tất cả các trường đại học Hoa Kỳ tại
về khả năng học tập của họ. Ở một thái cực, dân số đồng nhất nhất
sẽ là một trong đó tất cả các thành viên của dân số là giống hệt nhau. Một
mẫu của một phần tử sẽ là đại diện của dân này bất kể
kích thước của dân số. Ở thái cực khác, dân số không đồng nhất nhất
sẽ là một trong đó mỗi thành viên là hoàn toàn khác nhau từ tất cả các
thành viên khác trên tất cả các đặc điểm. Không có mẫu, bất kể kích thước của nó, có thể là
đại diện của dân số này. Mỗi cá nhân sẽ phải được bao gồm