1 / 28

Populaţie – eşantion Variabile

Populaţie – eşantion Variabile. Alex Coman Centrul pentru Politici de Sănătate şi Sănătate Publică UBB Cluj-Napoca a lexandrucoman @yahoo.com. Întâlnirea de azi:. De ce utilizam eşantioane? Populaţie - eşantion Eşantionare Proiecte le voastre. De ce utilizam esantioane?. Idei? Pareri?.

kerryn
Télécharger la présentation

Populaţie – eşantion Variabile

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Populaţie – eşantionVariabile Alex Coman Centrul pentru Politici de Sănătate şi Sănătate Publică UBB Cluj-Napoca alexandrucoman@yahoo.com

  2. Întâlnirea de azi: • De ce utilizam eşantioane? • Populaţie - eşantion • Eşantionare • Proiectele voastre

  3. De ce utilizam esantioane? • Idei? Pareri?

  4. Populaţia teoretica – Care e populatia pe care se generalizeaza rezultatele? • Populatia studiata – Care e populatia accesibila? • Cadrul eşantionului – Concret, cum se ajunge la populatia accesibila? • Eşantionul – Cine participa la studiu? • http://www.socialresearchmethods.net/kb/sampterm.php accesat in 9 noiembrie 08

  5. In practica • Timp si bani – resurse importante

  6. Esantionare • Probabilistica - aleatoare • Neprobabilistica - nealeatoare

  7. Esantionare probabilistica • fiecare individ din populatie are o sansa diferita de zero de a fi ales in esantion • E simpla aleatoare • E sistematica • E proportionala • E stratificata • E cluster • E multistadiala • E multifazica

  8. Esantionare neprobabilistica • Eşantion “convenient” • Voluntari • Eşantionare bazata pe judecata experta • Esantionarea pe cote +/aleator

  9. Esantionare simpla aleatoare • Fiecare membru al populatiei are sanse egale si diferite de 0 de a fi inclus in esantion • Cu sau fara inlocuire • Probabilitatea de selectie = (n ÷ N) x 100% • Exemplu: din 1000 de studenti aleg 100 Penultimul rand, a 2-a persoana din stanga mea

  10. Raspuns: 10%

  11. Esantionare sistematica • De interval • Selectez 100 de studenti din 1000 • “Pasul” de esantioare este 1000 / 100 adica 10 • Selectez punctul de pornire 1-10, apoi tot al 10-lea student e selectat

  12. Esantionare proportionala • Sansa de a fi selectat e proportionala cu dimensiunea fiecarui element din populatie • Exemplu: • Trimiteti SMS la nr 100 si castigati un VW Golf. Cu cat mai multe SMS-uri cu atat mai multe sanse de castig.

  13. Esantionare stratificata • Impratirea in grupuri OMOGENE si mutual exclusive = stratificare • Apoi esantionare in fiecare strat • Exemplu: • Parerea studentilor UBB referitoare la importanta seminarului de MTC

  14. Esantionare cluster • Populatia se imparte in “grupe” neomogene • Se selecteaza grupele • Exemplu: • O clasa • Un bloc • Un cartier • etc

  15. Esantionare multistadiala • Seamana cu esantionarea tip cluster • Cel putin 2 etape • Nu participa toti din cluster • Exemplu: • Parearea studentilor de anul 1 referitoare la problema YYYYYYYYYYYYYYYYYYYY • Ultimul rand, prima persoana din dreapta mea

  16. Esantionare multifazica • Colectarea informatiilor in mai multe faze • Faza initiala – informatii putine • Faze ulterioare – detalii • Exemplu: evaluarea comportamentului alimentar si a starii de sanatate a studentilor de anul 1 CRP

  17. Eşantion “convenient” • Convenience sampling • Haphazard sampling • Accidental sampling • Exemplu: primii 10 studenti care intra in sala de curs

  18. Voluntari • Exemplu: cine se oferasaparticipe la un studiudespreeficacitateavaccinuluigripal?

  19. Eşantionare bazata pe judecata experta • Pretestarea unui chestionar / test / metoda • Exemplu: testarea chestionarului pentru seminarul de la MTC pe colegul din caminul vecin

  20. Esantionarea pe cote • -/+ aleator • Exemplu: • Primele 10 fete si primii 10 baieti care intra in magazinul AAAAAAAAAAAAAAAAA

  21. Dimensiunea esantionului • Regula “30 – 10” • SAU • http://www.surveysystem.com/sample-size-formula.htm accesat 9 noiembrie 08 • http://www.stat.ubc.ca/~rollin/stats/ssize/ accesat 9 noiembrie 08

  22. Dimensiunea esantionului -exemplu Z = valoarea Z ( 1.96 pentru 95% interval de incredere) p = Valoarea estimata a ceea ce vrem sa studiem c = intervalul de incredere exprimat zecimal (exemplu .04 = ±4)

  23. Corectie pentru populatii finite

  24. Informatii necesare • Eroare tip I sau alpha – sansa de a respinge ipoteza nula atunci cand ea e adevarata (vezi diferente acolo unde nu exista) – alpha = 5% • Eroare tip II sau beta – sansa de a accepta ipoteza nula cand ea este falsa (nu vezi diferente acolo unde ele exista) – beta = 10%-20% • Puterea = probabilitatea de a detecta diferente acolo unde exista (1-beta)

  25. Exemplu 1 EpiInfo

  26. Exemplu 1 -EpiInfo • Population Survey or Descriptive Study Using Random (Not Cluster) Sampling • Population Size : 999,999 • Expected Frequency : 10.00 % • Worst Acceptable : 15.00 % • Confidence Level Sample Size • ---------------- ----------- • 80 % 59 • 90 % 97 • 95 % 138 • 99 % 239 • 99.9 % 390 • 99.99 % 545

  27. INTREBARI?

More Related