Seminarski rad-
Medicinska statistika i informatika
Tema :
Uzorak i metode izbora
Profesor : Student :
Zoran Milošević Ivan Nikolić
4586
Medicinski fakultet – Stomatologija
Sadržaj
Uvod .....................................................................................................................................
1.Pojam i karakteristike uzorka ...................................................................................................
2.Osnovne teorije uzorkovanja ....................................................................................................
3.Izrada plana uzorkovanja .........................................................................................................
4.Metode uzoraka.................................................................................................................
4.1.1. Jednostavni slučajni uzorak
4.1.2
.
Stratifikovani uzorak
4.1.3. Uzorak grupa
4.1.4. Sistematski uzorak
4.2 Uzorci koji nisu zasnovani samo na teoriji verovatnoće
4.2.1. Kvotni uzorak
4.2.2. Ekspertni uzorak
4.2.3. Uzorak grudva
4.2.4. Prigodni uzorak
4.3. Prednosti i nedostaci uzoraka
5. Greške u prikupljanju uzoraka
6. Primena metoda uzoraka
6.1. Praktična primena metoda uzoraka
7. Zaključak
Literatura
Pojam i karakteristike uzorka
Uzorak je podskup osnovnog skupa, a uzima se u svrhu ispitivanja obeležja elemenata
osnovnog skupa (ili populacije).
Pomoću uzorka procenjuju se određeni parametri osnovnog
skupa i testiraju se hipoteze o nepoznatim parametrima osnovnog skupa. Uzorak treba biti
reprezentativan i poželjno je da bude što veći. Veličinu uzorka nije moguće opšte definisati,
jer to ovisi o varijabilnosti pojave koja se meri i o preciznosti kojom se pojava želi izmeriti.
Kad god je moguće poželjno je izabrati slučajni uzorak . U takvom uzorku svaka jedinica
populacije (osnovnog skupa) ima jednaku verovatnost da bude izabrana. Uzorak ne sme biti
selekcionisan.Ako neki članovi populacije imaju veću šansu od drugih da budu izabrani, takav
uzorak se naziva pristrasni uzorak .
Slučajan uzorak sastavlja se prema određenim načelima koji odgovaraju zakonu
slučaja.Najbolji način je upotreba „tablice slučajnih brojeva“ili kompjuterskog sistema
slučajnog izbora (generator slučajnih brojeva).
Uzorak može biti i sistematski ako se jedinice iz osnovnog skupa biraju sistematski (npr. ako
se po redu u uzorak bira svaki 10-ti element iz osnovnog skupa). Stratifikovani ili slojeviti
uzorak je takav uzorak koji se dobije tako da se populacija podeli u stratume (slojeve) prema
nekim karakteristikama, te da se iz svake od grupa uzme slučajni uzorak. Na primer, u
sociološkim istraživanjima stratumi se mogu birati prema dobnim skupinama.
Klaster uzorci su lošija varijanta slučajnog uzorka i upotrebljavaju se u velikim tržišnim,
ekonomskim ili političkim istraživanjima. Na primer, pri ispitivanju mišljenja stanovnika
nekoga grada o nekoj problematici, grad se može prema planu podijeliti na 50-ak blokova,
odnosno kvartova. Tada se na slučajan način biraju neki blokovi u kojima anketari detaljno
intervjuišu sve stanovnike. Čak se vraćaju na adrese dok ne dobiju intervju od svakog
stanovnika u odabranim blokovima.
Kvotni uzorci su još lošiji jer predstavljaju neslučajni stratificirani uzorak. Istraživač unapred
izabere broj ljudi (kvotu) svakog pojedinog stratuma koje mora intervjuisati. Upotrebljavaju
se kod
ad hoc
organiziranih istraživanja za tržišne potrebe, za prikupljanje mišljenja građana
o nekom problemu i slično.
Prigodni uzorak je onaj koji se„nađe pri ruci“jer je drugi nedostupan. Na primer, dostupni
bolesnici na odeljenju u bolnici, prisutni studenti neke godine studija i slično...
2
FRAKCIJA UZORKA
(f) je razlika jedinica u uzorku i broja jedinica u osnovnom skupu:
F= n/N,
gde je:
n – broj jedinica u uzorku
N – broj jedinica u osnovnom skupu
KORAK ODABIRANJA
je recipročna vrednost frakcije odabiranja (
1/F
) i upotrebljava se
kod sistematskog izbora jedinica u uzorak. To znači da ako je korak izbora jednak 20, tada se
u uzorak iz osnovnog skupa odabire svaki 20. Element
BROJ SVIH MOGUĆIH UZORAKA
(bez ponavljanja) veličine niz osnovnog skupa
veličine N jednak je broju kombinacija bez ponavljanja-tog razreda
K= N/n
2. Osnovne teorije uzorkovanja
Osnovna karakteristika svih načina nepotpunog ili delimičnog posmatranja i prikupljanja
podataka je ta da izborom manjeg ili većeg broja jedinica iz populacije,dolazimo do
informacija o celoj posmatranoj pojavi. Broj jedinica koje su nam neophodne za donošenje
konačnih zaključaka biće veći ili manji, nekada veoma mali, ali se uvek mora paziti da taj broj
bude dovoljan za donošenje objektivnih zaključaka.
Postoji više vrsta nepotpunog posmatranja i ispitivanja,a među najznačajnijespadaju: anketa,
uzorak, procena, selekcija i monografski opis. Kod svih navedenih vrsta posmatranja
pouzdanost i tačnost podataka prikupljenih na takav način uslovljena je selekcijom jedinica iz
populacije.
Osnovna razlika između deskriptivne i inferencijalne statistike zasniva se na znanju o
populaciji. U deskriptivnoj statistici se pretpostavlja da analitičar poseduje određena znanja o
populaciji koja je predmet istraživanja. U inferencijalnoj statistici znanje o populaciji je
ograničeno na podatke koji se mogu dobiti iz uzorka. U takvim slučajevima jedini način da se
stekne određena predstavao populaciji svodi se na analizu uzoraka, procenu i testiranje
hipoteza o pojedinim karakteristikama populacije.
U istraživanjima, koja se temelje na radu s uzorcima, cilj je pronaći i odrediti jačinu veze
između nekih vidljivih obeležja i nekih traženih ili manje vidljivih obeležja.Strukture
različitih uzoraka, koje po principu slučajnosti možemo izvući iz jednogosnovnog skupa, na
različit način odražavaju strukturu osnovnog skupa.
3
