"প্রতিটি নীল টি-শিার্টযুক্ত ব্যক্তি" কি পদ্ধতিগত নমুনা?

Question

আমি একটি ইন্ট্রো স্ট্যাটাস ক্লাস শিখিয়েছি এবং পদ্ধতিগত নমুনা সহ আপনি নমুনা দেওয়ার ধরণগুলি পর্যালোচনা করছিলাম যেখানে আপনি প্রতিটি কাঠের পৃথক বা বস্তুর নমুনা রাখেন।

একজন শিক্ষার্থী জিজ্ঞাসা করেছিলেন যে নির্দিষ্ট ব্যক্তিত্বের সাথে প্রত্যেক ব্যক্তির নমুনা তৈরি করা একই জিনিস সম্পাদন করবে।

উদাহরণস্বরূপ, নীল টি-শার্টযুক্ত প্রত্যেক ব্যক্তির নমুনা দেওয়া কি এলোমেলো হয়ে পুরো লোকের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য যথেষ্ট পরিমাণে সরবরাহ করে? কমপক্ষে, যদি আপনি "কোন রঙের টি-শার্ট পরা পছন্দ করেন?" ব্যতীত অন্য কোনও প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করছেন? আমার জ্ঞানটি হ'ল না, তবে আমি ভাবছিলাম যে এখানকার কারও যদি এই বিষয়ে কিছু চিন্তাভাবনা করে।

Comments

না, আপনি যদি স্কটল্যান্ডের গ্লাসগোতে বাস করতেন, তবে বেশিরভাগ লোকেরা যারা "নীল টি-শার্ট" পরে থাকেন তারা সম্ভবত রেঞ্জার্স সমর্থক হতে পারেন। আপনি সেল্টিক সমর্থকদের অনুপস্থিত হবে । গ্লাসগোতে ফুটবল দলটি ধর্মের প্রক্সি হবে।

— csgillespie

@ সিএসগিলিসপি বিস্ময়কর উদাহরণ!

— whuber

এছাড়াও, আপনি মেয়েদের চেয়ে আরও বেশি ছেলে পেতে পারেন কারণ পাশ্চাত্য সংস্কৃতিতে নীল পুরুষদের সাথে সম্পর্কিত

— Roland Kofler

রঙিন টি-শার্টগুলি সাদা টি-শার্টের চেয়ে বেশি ব্যয়বহুল, এবং সমস্ত ডিজাইনের জন্য সমস্ত রঙের জন্য কাজ করে না। সুতরাং, যদিও এটি নির্দোষ বলে মনে হচ্ছে, এমনকি টি-শার্ট পরিধানকারীদের মধ্যে আপনি ধনী ব্যক্তি বা আরও বেশি আবেগপ্রবণ গ্রাহক বা কোনও নির্দিষ্ট রাজনৈতিক দলের পক্ষের লোকদের নির্বাচন করছেন।

— ডগলাস জারে

বয়স এবং টি-শার্ট পরা, সাংস্কৃতিক পটভূমি এবং টি-শার্ট পরা ইত্যাদির মধ্যেও একটি সংযোগ রয়েছে।

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

Answer 1

সাধারণভাবে আপনার প্রশ্নের উত্তর হ'ল "না"। জনসংখ্যার (বিশেষত মানুষের) কাছ থেকে এলোমেলো নমুনা পাওয়া কুখ্যাতভাবে কঠিন। একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যযুক্ত উপর কন্ডিশনার দ্বারা, আপনি সংজ্ঞা দিয়ে এলোমেলো নমুনা না পেয়ে। এটি কতটা পক্ষপাতিত্বের পরিচয় দেয় তা সম্পূর্ণরূপে অন্য একটি বিষয়।

কিছুটা অযৌক্তিক উদাহরণ হিসাবে, আপনি এইভাবে নমুনা করতে চান না, বলুন, বিয়ার এবং প্যাকারদের মধ্যে একটি ফুটবল খেলা এমনকি আপনার জনসংখ্যা "ফুটবল অনুরাগী" হলেও। (ভাল্লুকের ভক্তদের অন্যান্য ফুটবল অনুরাগীদের তুলনায় আলাদা আলাদা বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে, আপনি যে পরিমাণে আগ্রহী তা ফুটবলের সাথে সরাসরি সম্পর্কিত নাও মনে হতে পারে।)

এইভাবে নমুনা গ্রহণের ফলে গোপন পক্ষপাতের অনেক বিখ্যাত উদাহরণ রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের সাম্প্রতিক নির্বাচনগুলিতে যেখানে ফোন পোল পরিচালিত হয়েছে, এটি বিশ্বাস করা হয় যে কেবলমাত্র একটি সেল ফোন রয়েছে এমন লোকে এবং কোনও ল্যান্ডলাইনই (সম্ভবত নাটকীয়ভাবে) নমুনায় উপস্থাপিত হয় না। যেহেতু এই লোকগুলি ল্যান্ডলাইনগুলির সাথে তাদের চেয়ে কম বয়সীও থাকে, তাই একটি পক্ষপাতদুষ্ট নমুনা পাওয়া যায়। তদুপরি, অল্প বয়স্ক লোকের বয়স্ক জনসংখ্যার তুলনায় খুব আলাদা রাজনৈতিক বিশ্বাস রয়েছে। সুতরাং, এটি একটি মামলার একটি সাধারণ উদাহরণ যেখানে নমুনাটি যখন নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের উপর ইচ্ছাকৃতভাবে শর্তযুক্ত ছিল না তখনও এটি সেভাবে ঘটেছিল। এবং, যদিও পোলের কিছুই করার ছিল না কন্ডিশনার বৈশিষ্ট্যটি (যেমন, কেউ ল্যান্ডলাইন ব্যবহার করেন বা না করেন) দিয়ে, জরিপের সিদ্ধান্তে কন্ডিশনার বৈশিষ্ট্যের প্রভাবটি পরিসংখ্যানগত এবং ব্যবহারিকভাবে উভয়ই তাৎপর্যপূর্ণ ছিল।

Answer 2

যতক্ষণ আপনি নমুনায় ইউনিট বাছাই করতে যে বৈশিষ্ট্যটির ব্যবহার করছেন তা যে পরিমাণ জনসংখ্যার অনুমান করতে চান তার বৈশিষ্ট্য বন্টনের ক্ষেত্রে প্রচলিত ধারণা হিসাবে, আপনি এটির উপর কন্ডিশনার নির্বাচনের মাধ্যমে জনসংখ্যার পরিমাণের একটি নিরপেক্ষ অনুমান পেতে পারেন। নমুনা কঠোরভাবে একটি এলোমেলো নমুনা নয়। তবে লোকেদের এলোমেলো করে দেওয়া যে এলোমেলো নমুনাগুলি ভাল কারণ নমুনায় ইউনিট বাছাই করতে ব্যবহৃত এলোমেলো পরিবর্তনশীল জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য বন্টনের সূত্রপাত, কারণ এটি এলোমেলো নয়।

পি (ইনভলজিট (এক্স_আই)) দিয়ে বার্নুলি থেকে এলোমেলোভাবে অঙ্কন সম্পর্কে চিন্তা করুন যেখানে x -i [-inf, inf] -তে ইউনিট I এর বৈশিষ্ট্য যা কোভ (x, y)! = 0, এবং y জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য যার মানে আপনি অনুমান করতে চান নমুনাটি "এলোমেলো" অর্থে যে নমুনা নির্বাচনের আগে আপনি র্যান্ডমাইজ করছেন। তবে নমুনাটি y এর জনসংখ্যার পক্ষপাতহীন অনুমান দেয় না।

আপনার যা প্রয়োজন তা হল ভেরিয়েবলের নমুনা হিসাবে কন্ডিশনার নির্বাচন যা এলোমেলোভাবে নির্ধারিত তত ভাল । অর্থাত্‍ এটি যে পরিবর্তনশীলের উপর নির্ভরযোগ্য, যার উপর আগ্রহের পরিমাণ নির্ভর করে। এলোমেলোকরণ ভাল কারণ এটি orthogonality এর বীমা করে, নিজেই এলোমেলোকরণের কারণে নয়।

Comments

এটি সঠিক, তবে আপনি কীভাবে জানবেন যে যদি এটি সত্যিকারের এলোমেলো নমুনা না থাকে তবে এটি অরথগোনাল ছিল?

— পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায়