Representativeness - ਇਸ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਕੀ ਹੈ? ਕਵਰੇਜ ਗਲਤੀ

ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੀ ਧਾਰਨਾ 'ਚ ਆਮ ਹੈ ਅੰਕੜਾ otchetnostyakh ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ ਹੈ. ਸ਼ਾਇਦ ਬਿਨਾ ਹੀ ਡਿਸਪਲੇਅ ਨੂੰ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੇਸ਼ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

Representativeness - ਇਹ ਕੀ ਹੈ?

Representativeness ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਆਬਜੈਕਟ ਜ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਹ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਦੇ ਅਰਥ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਸਾਰੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਹੈ.

ਹੋਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ

ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਵੱਖ ਵੱਖ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਫੈਲਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਰ ਇਸ ਦੇ ਅਰਥ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ - ਰਹਿਤ ਦੀ ਫੀਚਰ ਅਤੇ ਆਮ ਜਨਤਾ ਦੇ ਚੁਣੇ ਯੂਨਿਟ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਹੀ ਇੱਕ ਮੁਕੰਮਲ ਸਾਰੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਆਮ ਗੁਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ.

ਵੀ ਨੁਮਾਇੰਦੇ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ ਜਾਇਦਾਦ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਚੱਲ ਖੋਜ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਦੇ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.

ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਮੂਨਾ

ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਸੂਲ ਸਹੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸੈਟ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵੇਖਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਇਹ ਢੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਆਮ ਆਬਾਦੀ, ਸਿਰਫ ਚੁਣਿਆ ਸਮੱਗਰੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਵਰਤ.

ਇਸ ਲਈ, ਸਾਰੇ ਸਮੱਗਰੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੋਣ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ. ਇਹ ਕੀ ਹੈ? ਇਹ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਕੁੱਲ ਪੁੰਜ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਨੂੰ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡਾਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਹੈ.

ਉਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਦੇ ਢੰਗ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ. ਸੰਭਾਵਨਾ - ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਸਭ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਡਾਟਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਮ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਹੋਰ ਨੁਮਾਇੰਦੇ ਹਨ, ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਦੇ ਕੇ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਇਹ ਇੱਕ-ਬੁੱਝ ਪਸੰਦ ਜ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਨਮੂਨਾ ਹੈ, ਪਰ, ਇਸ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਧਰਮੀ ਹੈ.

Nonprobabilistic - ਲਾਟਰੀ ਦੀ ਆਮ ਅਸੂਲ 'ਤੇ ਦੇ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨਾ ਦੇ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ. ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਅਜਿਹੇ ਇੱਕ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਦੀ ਰਾਏ. ਇਹ ਸਿਰਫ ਅੰਨ੍ਹੇ ਡਰਾਅ ਵਰਤਦਾ ਹੈ.

ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ

ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਵੀ ਕਈ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਸਭ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਸਾਫ ਅਸੂਲ ਦੇ ਇੱਕ - ਇੱਕ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਢੰਗ ਨੂੰ ਅਕਸਰ, ਜਦ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਸਰਵੇਖਣ ਕਰਵਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਜਵਾਬ ਕੋਈ ਵੀ ਖਾਸ ਫੀਚਰ 'ਤੇ ਭੀੜ ਤੱਕ ਚੁਣਿਆ ਨਹੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਹਿਲੇ 50 ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ ਸੀ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ.
• ਜਾਣ-ਬੁੱਝ ਕੇ ਨਮੂਨੇ ਵਿਚ ਕੀ ਫ਼ਰਕ ਹੈ ਉਹ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਚੋਣ ਲਈ ਹਾਲਾਤ ਦੀ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ, ਪਰ ਅਜੇ ਵੀ ਇਤਫ਼ਾਕ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ, ਚੰਗਾ ਅੰਕੜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਹੈ, ਨਾ ਪਿੱਛਾ.
• ਕੋਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਮੂਨਾ - ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪਰਿਵਰਤਨ' ਤੇ-probabilistic ਨਮੂਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਕਸਰ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਉਸ ਦੇ ਲਈ, ਹਾਲਾਤ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਲਈ ਵਰਤਿਆ. ਚੁਣੇ ਆਬਜੈਕਟ ਨੂੰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ. ਜੋ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਸਰਵੇਖਣ ਦੀ ਮਿਸਾਲ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ 100 ਲੋਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਨਿਰਧਾਰਤ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੇਗਾ, ਦੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਰਾਏ ਅੰਕੜਾ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਜਾਵੇਗਾ.

ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ

ਦੀ ਚੋਣ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਮੂਨਾ ਵਿਚ ਆਬਜੈਕਟ, ਨੂੰ ਮਿਲਣ ਜਾਵੇਗਾ ਨੂੰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਤਰੀਕੇ ਠੀਕ ਠੀਕ ਤੱਥ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਡਾਟਾ ਦੇ representativeness ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਗਿਣਤੀ ਲਈ. ਇਹ ਢੰਗ ਗਣਨਾ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਡਾਟਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਸਧਾਰਨ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨੇ. ਇਹ ਤੱਥ ਹੈ ਕਿ ਚੁਣੇ ਹਿੱਸੇ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਲਗਾਤਾਰ ਡਾਟੇ ਦੀ ਲਾਟਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰਕਮ ਨੂੰ ਦੇ ਨੁਮਾਇੰਦੇ ਨਮੂਨਾ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਚੁਣਿਆ ਵਿਚ ਪਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

• ਤਰਤੀਬਵਾਰ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਨਮੂਨੇ ਇਹ ਸੰਭਵ ਲਗਾਤਾਰ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਡਾਟਾ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਦੇ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਜੇ ਪਹਿਲੇ ਨੰਬਰ, ਜੋ ਕਿ ਆਮ ਆਬਾਦੀ ਤੱਕ ਚੁਣਿਆ ਡਾਟਾ ਦੀ ORDINAL ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, 5 ਹੈ, ਫਿਰ ਇਸ ਉਪਰੰਤ ਡਾਟਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 15, 25, 35 ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਚੁਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਮਿਸਾਲ ਸਾਫ਼-ਸਾਫ਼ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਘੱਟ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੱਚਾ ਡਾਟਾ ਦੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਗਣਨਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਨਮੂਨਾ ਗਾਹਕ

ਭਰੀ ਨਮੂਨਾ - ਇੱਕ ਢੰਗ ਹੈ, ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ, ਅਤੇ ਗੁਣ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਦੇ ਉਸ ਦੇ ਿਨਰਧਾਰਨ ਕੰਪਾਇਲ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਨੁਮਾਇੰਦੇ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲੋੜ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਸਾਰੀ ਡਾਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਡਾਇਲ. ਇਹ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ, ਜੋ ਕਿ ਚੋਣ ਕੁੱਲ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਨਹੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਜਾਵੇਗਾ ਦੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁੱਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਚੁਣਿਆ ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣ ਬਿਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ. ਇਸ ਢੰਗ ਵਿੱਚ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ representativeness.

ਨਮੂਨਾ ਦਾ ਆਕਾਰ

ਪਿਛਲੇ ਨਾ ਸਵਾਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਇਸ ਨੂੰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ representativeness ਲਈ ਨਮੂਨਾ ਦਾ ਆਕਾਰ ਹੈ. ਨਮੂਨਾ ਦਾ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿਚ ਸਰੋਤ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਪਰ, ਨਮੂਨੇ ਦੇ representativeness ਕਿੰਨੇ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਫਲਸਰੂਪ ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਦੇ ਲਈ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਹੋਰ ਹਿੱਸੇ, ਹੋਰ ਡਾਟਾ ਲਾਭਕਾਰੀ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਨਤੀਜੇ ਇੱਕ ਆਮ ਮਿਆਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ ਲੋੜ ਨਹੀ ਹੈ, ਜੇ, ਫਿਰ, ਕ੍ਰਮਵਾਰ, ਨਮੂਨਾ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ,, ਕਿਉਕਿ, ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਜਾ ਬਗੈਰ, ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਤਹੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਦੇ ਵਿਆਖਿਆ ਸ਼ੇਅਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.

representativeness ਗਲਤੀ ਦੀ ਧਾਰਨਾ

ਗਲਤੀ ਦਾ ਫਰਕ - ਆਬਾਦੀ ਅਤੇ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਅੰਤਰ. ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਪੂਰਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਚੋਣ ਦੇ ਸਿਰਫ ਹਿੱਸਾ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਸਿਰਫ ਸਾਰੀ ਸੈੱਟ ਦੀ ਸਟੱਡੀ ਕਰਨ ਵਿਚ ਸੰਭਵ ਹੈ ਬਿਲਕੁਲ ਅਸੰਭਵ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਮੁਆਇਣਾ ਕੁਝ ਗਲਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤੀ.

ਗਲਤੀ ਦੀ ਕਿਸਮ

ਕੁਝ ਗਲਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਮੂਨਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅੰਤਰ:

• ਸਿਸਟੇਮੈਟਿਕ.
• ਬੇਤਰਤੀਬੇ.
• ਇੰਟਸ਼ਨਲ.
• ਬੇਲੋੜੀਦਾ.
• ਮਿਆਰੀ.
• ਸੀਮਾ.

ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਗਲਤੀ ਦੀ ਦਿੱਖ ਲਈ ਆਧਾਰ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੁੱਲ ਆਬਾਦੀ ਦਾ discontinuous ਕੁਦਰਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ, representativeness ਦੇ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਗਲਤੀ ਛੋਟੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਅੱਖਰ ਹਨ.

ਸਿਸਟੇਮੈਟਿਕ ਗਲਤੀ ਆਮ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਚੋਣ ਨਿਯਮ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਡਾਟਾ ਵਿਚਕਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.

ਔਸਤ ਗਲਤੀ - ਔਸਤ ਨਮੂਨਾ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੈਟ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ. ਇਹ ਨਮੂਨਾ ਵਿਚ ਇਕਾਈ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਉਲਟ ਅਨੁਪਾਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ. ਫਿਰ ਵੱਡਾ ਵਾਲੀਅਮ, ਹੇਠਲੇ ਔਸਤ ਦਾ ਮੁੱਲ ਗਲਤੀ.

ਗਲਤੀ ਹੈ ਸੀਮਾ - ਔਸਤ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਆਬਾਦੀ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਡਾ ਸੰਭਵ ਅੰਤਰ ਹੈ. ਇਹ ਗਲਤੀ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਦੇ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹਾਲਾਤ ਅਧੀਨ ਸਭ ਗਲਤੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ.

representativeness ਦੇ ਇੰਟਸ਼ਨਲ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀਦਾ ਗਲਤੀ

ਡਾਟਾ ਆਫਸੈੱਟ ਗਲਤੀ ਇਰਾਦਤਨ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀਦਾ ਹਨ.

ਫਿਰ ਬੁਝ ਗਲਤੀ ਦੇ ਸੰਕਟ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰਨ ਰੁਝਾਨ ਪਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਡਾਟਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ. ਨਮੂਨਾ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਮੂਨਾ ਦੇ ਗਠਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਦੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਬੇਲੋੜੀਦਾ ਗਲਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਅਜਿਹੇ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਆਧਾਰ 'ਨਮੂਨੇ ਲਈ, ਦੀ ਸੂਚੀ ਭਾਗ ਨੂੰ ਚੋਣ ਯੂਨਿਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਇਹ ਪੂਰੀ ਇਕਸਾਰ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਸਹੀ ਹੋਣ ਲਈ, ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਪ੍ਰਮਾਣਕਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, representativeness. ਕੈਲਕੂਲੇਸ਼ਨ ਗਲਤੀ

ਨਮੂਨਾ ਗਲਤੀ (ਮਿਲੀਮੀਟਰ) ਹਿਸਾਬ ਦੀ ਗਣਨਾ ਮੁੱਲ (ਐਮ) ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ.

ਮਿਆਰੀ ਭਟਕਣ: ਨਮੂਨਾ ਦਾ ਆਕਾਰ (> 30).

ਗਲਤੀ ਦਾ ਅੰਤਰ (ਸੰਸਦ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ ਦਾ ਮੁੱਲ (ਪੀ) ਨਮੂਨਾ ਦਾ ਆਕਾਰ (n> 30).

ਮਾਮਲੇ 'ਚ ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਮੂਹਿਕ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਜਿਸ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਘੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਘੱਟ ਵੱਧ 30 ਯੂਨਿਟ, ਫਿਰ ਮਾਮਲੇ ਦੀ ਨੰਬਰ ਇਕ ਯੂਨਿਟ ਵੱਧ ਘੱਟ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਹੈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ.

ਗਲਤੀ ਹੈ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤੀ. ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਅੱਪ ਡਰਾਇੰਗ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਡਿਗਰੀ ਦੀ ਕੈਲਕੂਲੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਮੁੱਲ ਸੀਮਾ ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਹੈ.

ਦੇ ਨੁਮਾਇੰਦੇ ਸਿਸਟਮ

ਨਾ ਸਿਰਫ ਕਿਸੇ ਨੁਮਾਇੰਦੇ ਨਮੂਨਾ ਵਰਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿਅਕਤੀ representational ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਦੀ ਪੜਤਾਲ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਕੁਝ ਕਾਰਜ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਪਲਾਈ ਡਾਟਾ ਜਾਇਜ਼ਾ ਅਤੇ ਮਾਮਲਾ ਸਮਝਣ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੂਰੀ ਵਹਾਅ ਦੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਾਲ ਨਮੂਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ. ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਕਰਨ ਲਈ: 'representativeness - ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ "- ਕਾਫ਼ੀ ਬਸ ਮਨੁੱਖੀ ਚੇਤਨਾ ਦੀ ਸਕੇਲ. ਇਹ ਕਰਨ ਲਈ, ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਅਧੀਨ ਵਰਤਦਾ ਹੈ , ਹੋਸ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਆਮ ਧਾਰਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਭੇਦ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ:

• ਵਿਜ਼ੂਅਲ representational ਸਿਸਟਮ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅੰਗ ਅੱਖ ਦੇ ਦਿੱਖ ਧਾਰਨਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਦਾ ਹੈ. ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਇਸੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਰਤਣ, ਦਿੱਖ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ.
• ਸਬਿੰਧੀ representational ਸਿਸਟਮ. ਮੁੱਖ ਸਰੀਰ ਨੂੰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ - ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਫ਼ਵਾਹ ਹੈ. ਆਵਾਜ਼ ਫਾਇਲ ਜ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਕਾਰਵਾਈ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ. ਲੋਕ ਸੁਣਵਾਈ, ਕਹਿੰਦੇ audialami 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੁਣਦੇ ਹਨ.
• Kinesthetic ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ olfactory ਅਤੇ ਸਪਰਸ਼ ਦੇ ਚੈਨਲ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਪਾ ਕੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਵਹਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

• ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਬਾਹਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਾਧਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਹੋਰ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਹ ਅੰਤਰਮੁਖੀ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਵਿਆਖਿਆ.

ਇਸ ਲਈ representativeness - ਇਹ ਕੀ ਹੈ? ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਚ ਸੈੱਟ ਹੈ ਜ ਅਟੁੱਟ ਵਿਧੀ ਤੱਕ ਸਧਾਰਨ ਚੋਣ? ਸਾਨੂੰ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ representativeness ਜਿਹਾ ਡਾਟਾ ਸਟਰੀਮ ਦੇ ਸਾਡੀ ਧਾਰਨਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਤੱਕ ਸਭ ਦੇ ਮਜਬੂਰ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਲੱਗ ਥਲੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ.