Współcześnie prowadząc różnorakie badania naukowcy bardzo często posługują się terminem „próba”, będącym słowem-kluczem w analizie jakości prowadzonych przez nich wnioskowań. Przykładowo, chcąc zbadać preferencje polityczne Polaków nawet najbardziej znanych ośrodków takich jak Centrum Badania Opinii Społecznej, zwyczajnie nie stać na indywidualne ankietowanie każdej osoby posiadającej czynne prawo wyborcze. Wprawdzie wówczas uzyskane wyniki badań (przy założeniu udzielania prawdziwych odpowiedzi przez respondentów) byłyby w 100% wiarygodne, jednakże statystyka na przestrzeni lat swojego rozwoju opracowała alternatywne metody, które z odpowiednim (dopuszczonym przez badacza) błędem, pozwalają na określenie cech populacji na podstawie jej wycinka, czyli tzw. próby.
Chcąc obliczyć minimalną liczebność próby na potrzeby własnych badań można skorzystać z dostępnych w Internecie kalkulatorów, które na podstawie podanych przez nas parametrów takich jak:
- Wielkość populacji (np. 20 milionów osób uprawnionych do głosowania w wyborach)
- Poziom ufności dla wyników (procentowa pewność oszacowanego wyniku),
- Wielkość frakcji (gdy nie znamy, wówczas wpisujemy 50%),
- Dopuszczalny przez nas błąd maksymalny,
dostarczają nam informację zwrotną określającą jaka powinna być liczebność badanego przez nas wycinka.
Przykładowo, dla poziomu ufności 95%, wielkości populacji równej 20 milionów osób, wielkości frakcji równej 50% oraz błędu maksymalnego (określającego wielkość poprawki, którą należy przyjąć względem wyniku sondażu) wynoszącego 3% wymagana liczba osób do przeprowadzenia sondażu wynosi 1067.
Oprócz liczebności próby kluczowym aspektem determinującym jej jakość jest jej reprezentatywność. Terminem tym można określić taki wycinek populacji, który dobrze opisuje całość. W analizie tego zagadnienia wyróżnia się reprezentatywność proceduralną i przedmiotową.
Pierwszy typ dotyczy sytuacji w której każda jednostka należąca do populacji posiada określone, różne od zera prawdopodobieństwo wylosowania do próby. W przypadku próby prostej zależnej prawdopodobieństwo to jest równe dla każdej jednostki, a więc w sytuacji, w której należy wybrać 10 jednostek z 50-osobowej populacji, jest ono równe 0,2. Ponadto w powyższym zagadnieniu znaczącą rolę odgrywa bezzwrotny dobór jednostek do zbioru osób ankietowanych. Oznacza to, że jednostka, która wzięła udział w badaniu, nie może wziąć w nim ponownego udziału. Warto zaznaczyć, że na realizację założeń w/w reprezentatywności nie pozwalają takie metody jak próby telefoniczne, w których nie ma możliwości uprzedniego określenia prawdopodobieństwa wylosowania. Założenie to spełnia z kolei korzystanie z systemu PESEL, jednakże zazwyczaj nie wszystkie poproszone o udział w badaniach osoby zgadzają się na to, co jest tematem osobnego zagadnienia – poziomu realizacji próby.
Drugi typ reprezentatywności – przedmiotowy, ma związek z odwzorowaniem struktury kluczowych cech właściwych dla danej populacji. Przykładowo gdy prowadzone jest badanie preferencji politycznych względem posiadanego wykształcenia, wówczas jeżeli w populacji 25% osób posiada wykształcenie średnie, wtedy co czwarta osoba w próbie kwotowej (spełniającej powyższy postulat) powinna mieć za sobą zdaną maturę.
Powyższe zagadnienia można zastosować w trakcie konstrukcji własnej strategii działania na rynkach finansowych. Po jej sformułowaniu konieczne jest bowiem jej przetestowanie, a więc sprawdzenie jak sprawdziłaby się ona hipotetycznie w danej sytuacji rynkowej. Tutaj główne znaczenie ma odpowiedni dobór minimalnej liczebności próby, a więc liczby zawartych transakcji, które będą zawierane w oparciu o nią. Z jednej strony większa ich liczba pozwala na zmniejszenie niepewności prowadzonego wnioskowania, a z drugiej im dłużej będą trwały nasze badania, tym większa szansa, że sytuacja na rynku może się zmienić, a np. panujący od dłuższego czasu trend, może ulec odwróceniu.
Komentarze
Sortuj według: Najistotniejsze
Nie ma jeszcze komentarzy. Skomentuj jako pierwszy i rozpocznij dyskusję