Популяционный метод это: Методы исследования генетики — урок. Биология, 9 класс.

Психогенетика – Психологос

Психогенетика – наука, раздел психологии, использующий данные генетики и генеалогический метод. Предметом психогенетики является взаимодействие наследственности – и среды в формировании межиндивидуальной вариантности психологических свойств человека (когнитивных и двигательных функций, темперамента). В последние годы активно развиваются две отрасли психогенетики: генетическая психофизиология, исследующая наследственные и средовые детерминанты биоэлектрической активности мозга, и генетика индивидуального развития. Основными методами психогенетики являются: популяционный, генеалогический, метод приемных детей — и метод близнецов. Полученные в психогенетике данные говорят в пользу того, что индивидуальные особенности психики — определяются наследственностью в значительной степени.

Методы психогенетики

Методы психогенетики — методы, позволяющие определить влияние наследственных факторов и среды на формирование тех или иных психических особенностей человека.

Наиболее информативным является метод близнецов. Он основан на том, что монозиготные (однояйцевые) близнецы имеют идентичный генотип, дизиготные (двуяйцевые) — неидентичный; при этом члены близнецовых пар любого типа должны иметь сходную среду воспитания. Тогда большее внутрипарное сходство монозиготных близнецов по сравнению с дизиготными может свидетельствовать о наличии наследственных влияний на изменчивость изучаемого признака. Существенное ограничение этого метода состоит в том, что сходство собственно психологических признаков монозиготных близнецов может иметь и негенетическое происхождение.

Генеалогический метод — исследование сходства между родственниками в разных поколениях. Для этого необходимо точное знание ряда признаков прямых родственников по материнской и отцовской линиям и охват возможно более широкого круга кровных родственников; возможно также использование данных по достаточному числу разных семей, позволяющему выявить сходство родословных.

Этот метод применим главным образом в медицинской генетике и антропологии. Однако сходство поколений по психологическим признакам может объясняться не только генетической их передачей, но и социальной преемственностью.

Популяционный метод позволяет изучать распространение отдельных генов или хромосомных аномалий в человеческих популяциях. Для анализа генетической структуры популяции необходимо обследовать большую группу лиц, которая должна быть репрезентативной, т. е. представительной, позволяющей судить о популяции в целом. Этот метод также более информативен при изучении различных форм наследственной патологии. Что же касается

анализа наследуемости нормальных психологических признаков, то данный метод, взятый изолированно от других методов психогенетики, надежных сведений не дает, ибо различия между популяциями в распределении той или иной психологической особенности могут вызываться социальными причинами, обычаями и т. д.

Метод приемных детей — сопоставление сходства по какому-либо психологическому признаку между ребенком и его биологическими родителями, с одной стороны, ребенком и воспитавшими его усыновителями — с другой.

Методы предполагают обязательную статистическую обработку, специфическую для каждого метода. Наиболее информативные способы математического анализа требуют одновременного использования по крайней мере двух первых методов.

Литература

Психогенетика, Учебник. И. В. Равич-Щербо, Т. М. Марютина, Е. Л. Григоренко. Под ред. И. В. Равич-Щербо — М.; Аспект Пресс, 2000,- 447 с.

ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ • Большая российская энциклопедия

Авторы: С. Г. Инге-Вечтомов, В. С. Михеев

ГЕНЕТИ́ЧЕСКИЙ АНА́ЛИЗ, со­во­куп­ность ме­то­дов, на­прав­лен­ных на оп­ре­де­ле­ние на­след­ст­вен­ной обу­слов­лен­но­сти при­зна­ков, ле­жа­щих в ос­но­ве раз­но­об­ра­зия жи­вых ор­га­низ­мов. При­знак при этом рас­смат­ри­ва­ют на лю­бых уров­нях био­ло­гич. ор­га­ни­за­ции: от био­це­но­тич. до мо­ле­ку­ляр­но­го. Г. а. во­пло­ща­ет один из ме­то­до­ло­гич. прин­ци­пов ге­не­ти­ки: изу­че­ние слож­ной сис­те­мы – фе­но­ти­па – пу­тём раз­ло­же­ния его на ме­нее слож­ные под­сис­те­мы и в ко­неч­ном счё­те на эле­мен­тар­ные при­зна­ки – фе­ны и оп­ре­де­ляю­щие их эле­мен­тар­ные еди­ни­цы ге­не­ти­че­ско­го ма­те­риа­ла – ге­ны. Ре­зуль­та­том Г. а. ста­но­вит­ся оп­ре­де­ле­ние ге­ноти­па по ис­сле­дуе­мым при­зна­кам и ха­рак­те­ра взаи­мо­дей­ст­вия ге­нов, обу­слов­ли­ваю­ще­го фе­но­тип, кар­ти­ро­ва­ние иден­ти­фи­ци­ро­ван­ных ге­нов (их ал­лель­ных раз­ли­чий) в груп­пах сце­п­ле­ния, а так­же внут­ри­ген­ная ло­ка­ли­за­ция ис­сле­дуе­мых му­та­ций.

Г. а. в зна­чит. сте­пе­ни сов­па­да­ет с гиб­ри­до­ло­ги­че­ским ана­ли­зом как спе­ци­фич. ме­то­дом ге­не­ти­ки, но пред­став­ля­ет со­бой бо­лее ши­ро­кую об­ласть экс­пе­рим. био­ло­гии. Он вклю­ча­ет так­же спо­со­бы вы­яв­ле­ния или по­лу­че­ния (по­сред­ст­вом се­лек­ции или му­та­ге­не­за) ис­ход­но­го раз­но­об­ра­зия по ис­сле­дуе­мым при­зна­кам, на­следств. обу­слов­лен­ность ко­то­рых и изу­ча­ют в по­сле­дую­щем гиб­ри­до­ло­гич. ана­ли­зе. Су­ще­ст­вен­ную ха­рак­те­ри­сти­ку Г. а. (или гиб­ри­до­ло­ги­ческо­го) со­став­ля­ет его раз­ре­шаю­щая спо­соб­ность, ко­то­рая за­ви­сит от дли­тель­но­сти жиз­нен­но­го цик­ла объ­ек­та, его пло­до­ви­то­сти, дос­туп­но­сти се­лек­тив­ных ме­то­дов для от­бо­ра ред­ко по­яв­ляю­щих­ся му­тан­тов или ре­ком­би­нан­тов и др. свойств объ­ек­та, оп­ре­де­ляю­щих, ка­кое чис­ло осо­бей за ка­кое вре­мя мож­но ис­сле­до­вать при му­та­ге­не­зе и в по­сле­до­ва­тель­ных по­ко­ле­ни­ях скре­щи­ва­ний. Осо­бое зна­че­ние эта ха­рак­те­ри­сти­ка при­об­ре­та­ет при изу­че­нии сце­п­ле­ния и крос­син­го­ве­ра ме­ж­ду тес­но сце­п­лен­ны­ми му­та­ция­ми од­но­го ге­на.

На­ря­ду с гиб­ри­ди­за­ци­ей (сис­те­мой скре­щи­ва­ний) и ана­ли­зом рас­ще­п­ле­ния в ря­ду по­ко­ле­ний в Г. а. при­ме­ня­ют цито­ло­гич., ге­неа­ло­гич., по­пу­ля­ци­он­но-ге­не­тич., се­лек­ци­он­ный, он­то­ге­не­тич., близ­не­цо­вый и др. ме­то­ды ге­не­ти­ки, а так­же ме­то­ды смеж­ных дис­ци­п­лин, ис­поль­зуе­мые пре­им. для ха­рак­те­ри­сти­ки на­блю­дае­мых фе­но­ти­пич. раз­ли­чий. Как яв­ст­ву­ет уже из ра­бо­ты Г. Мен­де­ля (1865), осо­бое зна­че­ние в при­ме­не­нии к Г. а. име­ет ма­те­ма­тич. ме­тод. Он по­зво­ля­ет ви­деть про­стые за­ко­но­мер­ные со­от­но­ше­ния в боль­ших вы­бор­ках и не­об­хо­дим для по­строе­ния ги­по­тез о ха­рак­те­ре на­сле­до­ва­ния, ко­то­рые под­твер­жда­ют, от­вер­га­ют или уточ­ня­ют в хо­де ге­не­ти­че­ско­го ана­ли­за.

Обыч­но Г. а. при­ме­ня­ет­ся для ис­сле­до­ва­ния фе­но­ти­пов и ге­но­ти­пов в пре­де­лах од­но­го ви­да на ор­га­низ­мен­ном и кле­точ­ном уров­нях био­ло­гич. ор­га­ни­за­ции. Эти уров­ни сов­па­да­ют для од­но­кле­точ­ных ор­га­низ­мов. У мно­го­кле­точ­ных фе­но­ти­пич. и ге­но­ти­пич. раз­ли­чия свя­за­ны так­же с при­зна­ка­ми диф­фе­рен­ци­ров­ки и опи­са­ни­ем та­ких слож­ных сис­тем, как адап­тив­ные ре­ак­ции и по­ве­де­ние (у жи­вот­ных и че­ло­ве­ка). Всё ча­ще Г. а. ис­поль­зу­ет­ся для ис­сле­до­ва­ния меж­ви­до­вых гиб­ри­дов, осо­бен­но пред­став­ляю­щих пер­спек­тив­ную цен­ность в се­лек­ции, напр. три­ти­ка­ле – ржа­но-пше­нич­ные гиб­ри­ды, даю­щие зер­но, су­ще­ст­вен­но пре­вос­хо­дя­щее по ка­че­ст­ву ржа­ное, и не ме­нее ус­той­чи­вые к не­бла­го­при­ят­ным ус­ло­ви­ям, чем рожь. Од­ним из спо­со­бов объ­е­ди­не­ния ге­но­мов раз­ных ви­дов и бо­лее уда­лён­ных так­со­нов слу­жит по­лу­че­ние гиб­ри­дов их со­ма­тич. кле­ток с по­сле­дую­щим изу­че­ни­ем на ис­кусств. сре­дах, а так­же с при­ме­не­ни­ем ме­то­дов ци­то­ге­не­ти­ки.

К че­ло­ве­ку гиб­ри­до­ло­гич. ме­тод, как сис­те­ма оп­ре­де­лён­ных скре­щи­ва­ний, не­при­ме­ним по мо­раль­но-этич. со­об­ра­же­ни­ям; в этом слу­чае его эк­ви­ва­лен­том яв­ля­ет­ся ге­неа­ло­ги­че­ский ме­тод (ме­тод ро­до­слов­ных), ко­то­рый ис­поль­зу­ет­ся и для др. ви­дов ор­га­низ­мов, а так­же по­пу­ля­ци­он­ный ме­тод, ос­но­ван­ный на под­счё­те час­тот фе­но­ти­пов в отд. по­пу­ля­ци­ях ор­га­низ­мов. Это, в свою оче­редь, по­зво­ля­ет оп­ре­де­лять ге­не­тич. ха­рак­те­ри­сти­ки по­пу­ля­ции – её ге­но­ти­пич. струк­ту­ру и ге­но­фонд. Срав­не­ние этих дан­ных с дан­ны­ми в ма­те­ма­тич. мо­де­лях по­пу­ля­ци­он­ных про­цес­сов ис­поль­зу­ют для оцен­ки дей­ст­вия на по­пу­ля­цию при­род­ных фак­то­ров, напр. му­та­ций, ес­те­ст­вен­но­го от­бо­ра, внут­ри- и меж­по­пу­ля­ци­он­ной изо­ля­ции, при­во­дя­щих к ди­вер­ген­ции при­зна­ков, из­ме­не­нию час­тот встре­чае­мо­сти кон­тро­ли­рую­щих эти при­зна­ки ге­нов и ал­ле­лей. При Г. а. че­ло­ве­ка ши­ро­ко ис­поль­зу­ют так­же ме­то­ды гиб­ри­ди­за­ции со­ма­тич. кле­ток че­ло­ве­ка и др. мле­ко­пи­таю­щих, в ча­ст­но­сти мы­шей – объ­ек­та с хо­ро­шо изу­чен­ной ча­ст­ной ге­не­ти­кой. С учё­том прин­ци­па био­ло­гич. уни­вер­саль­но­сти мн. ме­та­бо­лич. про­цес­сов и эво­лю­ци­он­ной кон­сер­ва­тив­но­сти от­вет­ст­вен­ных за них фер­мен­та­тив­ных сис­тем, опи­ра­ясь на ци­то­ге­не­тич. ме­тод, уда­лось ло­ка­ли­зо­вать мн. ге­ны че­ло­ве­ка не­по­сред­ст­вен­но на хро­мо­со­мах.

С раз­ви­ти­ем ге­не­ти­ки боль­шое рас­про­стра­не­ние в Г. а. по­лу­чи­ли ме­то­ды био­хи­мии и мо­ле­ку­ляр­ной ге­не­ти­ки, по­зво­ляю­щие ха­рак­те­ри­зо­вать при­зна­ки на уров­не кле­точ­но­го (и ор­га­низ­мен­но­го) ме­та­бо­лиз­ма и ра­бо­тать с но­си­те­ля­ми ге­не­ти­че­ской ин­фор­ма­ции (мо­ле­ку­ла­ми ДНК, РНК), а так­же с бел­ка­ми и РНК – не­по­сред­ст­вен­ны­ми про­дук­та­ми дей­ст­вия ге­нов. Раз­ви­тие ге­не­ти­че­ской ин­же­не­рии да­ло воз­мож­ность рас­про­стра­нить ме­то­ды транс­фор­ма­ции и транс­дук­ции, при­ме­няв­шие­ся пер­во­на­чаль­но в Г.  а. про­ка­ри­от, на эу­ка­ри­от, вклю­чая мно­го­кле­точ­ных жи­вот­ных и рас­те­ния. Вы­де­ле­ние ДНК ин­ди­ви­ду­аль­ных ге­нов разл. ор­га­низ­мов по­зво­ля­ет ло­ка­ли­зо­вать ге­ны не­по­сред­ст­вен­но на пре­па­ра­тах хро­мо­сом ме­то­дом гиб­ри­ди­за­ции нук­леи­но­вых ки­слот.

Г. а. пред­став­ля­ет со­бой со­во­куп­ность ме­то­дов, кос­вен­но вскры­ваю­щих мо­ле­ку­ляр­ную дис­крет­ность био­ло­гич. ор­га­ни­за­ции, по­это­му он ор­га­нич­но ин­тег­ри­ро­вал­ся в ме­то­до­ло­гию мо­ле­ку­ляр­ной ге­не­ти­ки. На совр. эта­пе мно­гие из пе­ре­чис­лен­ных за­дач ре­ша­ют­ся ме­то­да­ми ге­не­тич. ин­же­не­рии и ге­но­ми­ки. Ре­зуль­та­ты Г. а. ис­поль­зу­ют в се­лек­ци­он­ной и мед. прак­ти­ке, срав­нит. и эво­лю­ци­он­ной ге­не­ти­ке.

Методы выборки из населения

ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ:

В настоящее время мы обновляем эту главу, и мы ценим ваше терпение, пока она завершается.

 

Как правило, было бы нецелесообразно изучать всю совокупность, например, при проведении анкетирования. Выборка — это метод, который позволяет исследователям получать информацию о популяции на основе результатов, полученных от подмножества популяции, без необходимости исследовать каждого человека. Сокращение числа участников исследования снижает стоимость и рабочую нагрузку и может облегчить получение высококачественной информации, но это должно быть сбалансировано с наличием достаточно большого размера выборки с достаточной мощностью для обнаружения истинной связи. (Расчет размера выборки рассматривается в разделе 1B (статистика) программы DFPH.)

Если будет использована выборка, каким бы методом она ни была выбрана, важно, чтобы отобранные лица были репрезентативными для всего населения. Это может включать конкретное нацеливание на труднодоступные группы. Например, если для определения участников использовался городской список избирателей, некоторые люди, например бездомные, не были бы зарегистрированы и, следовательно, по умолчанию исключены из исследования.

Существует несколько различных методов выборки, которые можно разделить на две группы: вероятностная выборка и невероятностная выборка.

При вероятностной (случайной) выборке вы начинаете с полной основы выборки всех подходящих лиц, из которых вы выбираете свою выборку. Таким образом, все подходящие лица имеют шанс быть выбранными для выборки, и вы сможете лучше обобщить результаты своего исследования. Методы вероятностной выборки, как правило, требуют больше времени и средств, чем невероятностная выборка. При невероятностной (неслучайной) выборке вы не начинаете с полной основы выборки, поэтому у некоторых людей нет шансов быть отобранными. Следовательно, вы не можете оценить влияние ошибки выборки, и существует значительный риск получения нерепрезентативной выборки, дающей необобщаемые результаты. Однако методы неслучайной выборки, как правило, дешевле и удобнее, и они полезны для поисковых исследований и выработки гипотез.
 

Методы вероятностной выборки

1. Простая случайная выборка

В этом случае каждый индивидуум выбирается совершенно случайно, и каждый член совокупности имеет равные шансы или вероятность быть отобранным.

Один из способов получения случайной выборки состоит в том, чтобы дать каждому индивидууму в популяции номер, а затем использовать таблицу случайных чисел, чтобы решить, каких индивидуумов включить. ¹ Например, если у вас есть основа выборки из 1000 человек, помеченная цифрами от 0 до 9.99, используйте группы из трех цифр из таблицы случайных чисел, чтобы выбрать образец. Итак, если первые три числа из таблицы случайных чисел были 094, выберите человека с пометкой «94» и так далее.

Как и все методы вероятностной выборки, простая случайная выборка позволяет рассчитать ошибку выборки и уменьшить погрешность отбора. Особым преимуществом является то, что это самый простой метод вероятностной выборки. Недостатком простой случайной выборки является то, что вы можете не выбрать достаточное количество людей с интересующей вас характеристикой, особенно если эта характеристика является необычной. Также может быть сложно определить полную основу выборки и неудобно связываться с ними, особенно если требуются различные формы связи (электронная почта, телефон, почта) и ваши единицы выборки разбросаны по обширной географической территории.

 

2. Систематическая выборка

Отдельные лица отбираются через равные промежутки времени из основы выборки. Интервалы выбираются таким образом, чтобы обеспечить достаточный размер выборки. Если вам нужна выборка размером

n из совокупности размером x , вы должны выбрать для выборки каждого x/n ^th индивидов. Например, если вы хотите получить размер выборки 100 человек из совокупности в 1000 человек, выберите каждые 1000/100 = 10 ^th членов основы выборки.

Систематическая выборка часто более удобна, чем простая случайная выборка, и ею легко управлять. Однако это также может привести к систематической ошибке, например, если в порядке следования лиц в основе выборки имеются лежащие в основе закономерности, так что метод выборки совпадает с периодичностью лежащей в основе закономерности. В качестве гипотетического примера, если группа студентов подвергалась выборке, чтобы узнать их мнение о возможностях колледжа, но центральный список всех студентов отдела учета студентов был составлен таким образом, что пол студентов чередовался между мужчинами и женщинами, выбирая равный интервал ( например каждые 20

-й -й студент) приведет к выборке всех мужчин или всех женщин. Хотя в этом примере смещение очевидно и должно быть легко исправлено, это не всегда так.
 

3. Стратифицированная выборка

В этом методе население сначала делится на подгруппы (или страты), которые имеют схожие характеристики. Он используется, когда мы можем обоснованно ожидать, что измерение интереса будет варьироваться между различными подгруппами, и мы хотим обеспечить представительство всех подгрупп. Например, при исследовании исходов инсульта мы можем стратифицировать население по полу, чтобы обеспечить равное представительство мужчин и женщин. Образец для исследования затем получается путем отбора образцов одинакового размера из каждой страты. В стратифицированной выборке также может быть уместно выбирать неравные размеры выборки из каждой страты. Например, при исследовании состояния здоровья сестринского персонала в округе, если есть три больницы с разным количеством сестринского персонала (в больнице А 500 медсестер, в больнице В 1000, а в больнице С 2000), то будет уместно выбрать номера образцов из каждой больницы

пропорционально (например, 10 из больницы А, 20 из больницы В и 40 из больницы С). Это обеспечивает более реалистичную и точную оценку состояния здоровья медсестер по всему округу, в то время как простая случайная выборка привела бы к чрезмерной репрезентативности медсестер из больниц A и B. На этапе анализа следует учитывать тот факт, что выборка была стратифицированной.

Стратифицированная выборка повышает точность и репрезентативность результатов за счет уменьшения смещения выборки. Однако для этого требуется знание соответствующих характеристик основы выборки (подробности о которых не всегда доступны), и может быть трудно решить, по каким характеристикам проводить стратификацию.
 

4. Кластерная выборка

В кластерной выборке в качестве единицы выборки используются подгруппы населения, а не отдельные лица. Население делится на подгруппы, известные как кластеры, которые выбираются случайным образом для включения в исследование. Кластеры обычно уже определены, например, отдельные врачебные практики или города могут быть идентифицированы как кластеры. При одноступенчатой ​​кластерной выборке в исследование включаются все члены выбранных кластеров. При двухступенчатой ​​кластерной выборке для включения случайным образом отбираются отдельные лица из каждого кластера. При анализе следует учитывать кластеризацию. Общее обследование домохозяйств, ежегодно проводимое в Англии, является хорошим примером (одноэтапной) кластерной выборки. В обследование включаются все члены выбранных домохозяйств (кластеров). ¹

Кластерная выборка может быть более эффективной, чем простая случайная выборка, особенно когда исследование проводится в широком географическом регионе. Например, легче связаться с большим количеством людей в нескольких клиниках общей практики, чем с несколькими людьми в разных клиниках общей практики. Недостатки включают повышенный риск систематической ошибки, если выбранные кластеры не являются репрезентативными для генеральной совокупности, что приводит к увеличению ошибки выборки.
 

Невероятностные методы выборки

1. Удобная выборка

Удобная выборка, пожалуй, самый простой метод выборки, поскольку участники отбираются на основе их доступности и готовности принять участие. Полезные результаты могут быть получены, но результаты подвержены значительной систематической ошибке, поскольку те, кто добровольно принимает участие, могут отличаться от тех, кто предпочитает не участвовать (предвзятость добровольцев), а выборка может не отражать другие характеристики, такие как возраст. или секс. Примечание: предвзятость добровольцев является риском для всех методов выборки, основанных на невероятности.
 

2. Выборка по квотам

Этот метод выборки часто используется исследователями рынка. Интервьюерам дается квота субъектов определенного типа, которых они пытаются завербовать. Например, интервьюеру может быть предложено выбрать 20 взрослых мужчин, 20 взрослых женщин, 10 девочек-подростков и 10 мальчиков-подростков, чтобы он мог взять у них интервью о просмотре телепередач. В идеале выбранные квоты должны пропорционально отражать характеристики основного населения.

Несмотря на то, что это имеет то преимущество, что является относительно простым и потенциально репрезентативным, выбранная выборка может не быть репрезентативной для других характеристик, которые не учитывались (следствие неслучайного характера выборки). ²
 

3. Суждение (или Целенаправленная) выборка

Этот метод, также известный как выборочная или субъективная выборка, основан на суждении исследователя при выборе того, кого просить об участии. Таким образом, исследователи могут имплицитно выбирать «репрезентативную» выборку в соответствии со своими потребностями или специально подходить к людям с определенными характеристиками. Этот подход часто используется средствами массовой информации при опросе общественного мнения и в качественных исследованиях.

Выборка на основе суждений имеет то преимущество, что она эффективна с точки зрения затрат времени и средств, и в то же время дает ряд ответов (особенно полезно в качественных исследованиях). Однако, в дополнение к предвзятости добровольцев, он также подвержен ошибкам суждений исследователя, и результаты, хотя и могут быть широкими, не обязательно будут репрезентативными.
 

4. Метод снежного кома

Этот метод обычно используется в социальных науках при исследовании труднодоступных групп. Существующих испытуемых просят назвать других известных им предметов, поэтому выборка увеличивается в размере, как катящийся снежный ком. Например, при проведении исследования рискованного поведения среди лиц, употребляющих наркотики внутривенно, участников могут попросить назвать других лиц, которые будут опрошены.

Выборка методом снежного кома может быть эффективной, когда трудно определить основу выборки. Однако при выборе друзей и знакомых уже исследованных субъектов существует значительный риск систематической ошибки отбора (выбор большого количества людей со сходными характеристиками или взглядами с первоначальным идентифицированным человеком).
 

Погрешность выборки

Существует пять важных потенциальных источников систематической ошибки, которые следует учитывать при отборе выборки, независимо от используемого метода. Систематическая ошибка выборки может быть введена, когда: ¹

1. Любые предварительно согласованные правила отбора проб отклоняются от
2. Люди в труднодоступных группах опущены
3. Выбранные лица заменяются другими, например, если с ними трудно связаться
4. Низкая частота ответов
5. В качестве основы выборки используется устаревший список (например, если он исключает людей, которые недавно переехали в какой-либо район)

Другие потенциальные проблемы, связанные со стратегиями выборки, рассматриваются в главе 8 этого раздела (« Источники вариации, ее измерение и контроль “).

 

Ссылки

1. Ben-Shlomo Y, Brookes S, Hickman M. 2013.  Lecture Notes: Epidemiology, Evidence-based Medicine and Public Health. .
    
2. http://www.stats.gla.ac.uk/steps/glossary/sampling.html — по состоянию на 04.08.17

 

 

 

© Helen Barratt 2009, Saran Shantikumar 2018

 

 

Выборка населения — репрезентативная подгруппа населения

Выборка населения — это процесс отбора подмножества субъектов, репрезентативного для всего населения. Выборка должна иметь достаточный размер для проведения статистического анализа.

Откройте для себя еще 23 статьи по этой теме

Не пропустите эти статьи по теме:

1. Невероятностная выборка
2. Удобная выборка
3. Случайная выборка
4. Стратифицированная выборка
5. Исследовательская популяция

Обычно выборка проводится потому, что невозможно протестировать каждого отдельного человека в популяции. Это также делается для экономии времени, денег и усилий при проведении исследования.

Тем не менее, каждый исследователь должен помнить, что в идеале необходимо проверить всех людей для получения надежных, достоверных и точных результатов. Если тестирование всех людей невозможно, это единственный случай, когда мы полагаемся на методы выборки.

Выполнение выборки населения должно проводиться правильно, так как ошибки могут привести к неточным и вводящим в заблуждение данным.

Типы выборки

Невероятностная выборка

При этом типе выборки члены совокупности не имеют равных шансов быть отобранными. В связи с этим небезопасно предполагать, что выборка полностью представляет целевую совокупность. Также возможно, что исследователь намеренно выбрал лиц, которые будут участвовать в исследовании.

Невероятностный метод выборки населения полезен для пилотных исследований, тематических исследований, качественных исследований и для разработки гипотез.

Этот метод выборки обычно используется в исследованиях, которые не интересуются параметрами всего населения. Некоторые исследователи предпочитают этот метод выборки, потому что он дешев, быстр и прост.

Вероятностная выборка

При вероятностной выборке каждый человек в популяции имеет равные шансы быть выбранным в качестве объекта исследования.

Этот метод гарантирует, что процесс отбора будет полностью случайным и беспристрастным.

Самым простым примером вероятностной выборки является перечисление всех имен людей в совокупности на отдельных листах бумаги, а затем вытягивание нескольких листов один за другим из полного набора имен.

Преимуществом использования вероятностной выборки является точность статистических методов после эксперимента. Его также можно использовать для оценки параметров населения, поскольку он репрезентативен для всего населения. Это также надежный метод устранения систематической ошибки выборки.

Non-Probability Sampling	Convenience Sampling
	Consecutive Sampling
	Quota Sampling
	Judgmental Sampling
	Snowball Sampling
Probability Sampling	Simple Random Sampling
	Систематическая выборка
	Стратифицированная выборка
	Кластерная выборка
	Непропорциональная выборка

Этапы набора соответствующей исследовательской выборки

1. Во-первых, исследователь должен четко определить целевую совокупность.

   В исследованиях население — это определенная группа людей или объектов, обладающая характеристикой, которая ставится под сомнение в исследовании. Чтобы иметь возможность четко определить целевую группу, исследователь должен определить все специфические качества, общие для всех людей или объектов, находящихся в фокусе.

   Популяция может быть как простой, как все граждане Калифорнии, так и конкретной, как все 17-летние учащиеся средней школы мужского пола, страдающие астмой, принимающие бронходилататоры с 12-летнего возраста.

2. Определите доступное население с учетом времени, бюджета и рабочей силы исследователя.

   Этот процесс поможет исследователям понять конкретную идею, относящуюся к образцу, который они могут получить от населения.

   Если у исследователя достаточно времени, средств и рабочей силы, он может провести исследование с использованием полностью рандомизированной выборки, но если время, деньги и рабочая сила ограничены, исследователь может выбрать удобную выборку.