Розрізняють чотири види відбору сукупності одиниць спостереження:
. Випадковий - жеребкування (тиражі виграшів). p align="justify">. Механічний - вся сукупність розбивається на рівні за обсягом групи з випадковою ознакою, потім з кожної групи береться одна одиниця. p align="justify">. Типовий - сукупність розбивається щодо істотного типическому ознакою на якісно однорідні групи, потім з кожної гурту виділяється кількість одиниць пропорційно питомій вазі групи. Типовий відбір дає більш точні результати, ніж випадковий і механічний. p align="justify">. Серійний (гніздо) - відбору підлягають не окремі одиниці сукупності, а цілі групи (серії, гнізда), відібрані випадковим і механічним способами. У кожній групі проводиться суцільне спостереження, а результати переносяться на всю сукупність. p align="justify"> Точність вибірки залежить і від схеми відбору. Вибірка може бути проведена за схемою повторного і бесповторного відбору. p align="justify"> Повторний відбір - кожна відібрана одиниця і серія повертається у всю сукупність і може знову потрапити у вибірку, що представляє собою схему повернутого кулі .
бесповторном відбір - кожна обстежена одиниця вилучається і не повертається сукупність, що дає більш точні результати в порівнянні з повторним відбором, тому що при одному і тому ж обсязі вибірки охоплюється більша кількість одиниць обстежуваної сукупності.
Кількість відібраних одиниць зазвичай визначається, виходячи з прийнятої частки вибірки.
Частка вибірки - відношення числа одиниць вибіркової сукупності до числа одиниць генеральної сукупності.
Застосовуючи вибірковий метод в статистиці, зазвичай використовують два основних види узагальнюючих показників:
. Середню величину кількісної ознаки;
. Відносну величину альтернативного ознаки (частку або питома вага одиниць, які відрізняються від всіх інших одиниць даної сукупності тільки наявністю досліджуваної ознаки). p> Вибіркова частка (? '' омега ? частость) визначається відношенням числа одиниць, які мають досліджуваним ознакою ( m ) до загального числа одиниць вибіркової сукупності ( n ):.
Помилка вибірки ( E ) являє собою різницю відповідних вибіркових і генеральних характеристик.
Для середніх кількісної ознаки:.
Для частки альтернативної ознаки:.
Кінцевою метою вибіркового спостереження є характеристика генеральної сукупності на основі отриманих результатів.
Вибіркові середні і відносні величини поширюються на генеральні сукупності з урахуванням межі їх можливої вЂ‹вЂ‹помилки. p> Фактичні розбіжності, тобто різниця між вибіркової середньої і генеральної середньої, можуть розглядатися як якась гранична помилка, пов'язана з середньою помилкою і гарантована з певною ймовірністю P .
P = Ф (t), де t - коефіцієнт довіри.
t1, 01,962,02,583 P = Ф (t) 0,683 ... 0,954 ... 0,997
Для стабільного процесу t = 2, для нестабільного процесу t = 3.
Гранична помилка вибірки дозволяє визначити граничні значення характеристик вибірки та їх довірчі інтервали:
;
,.
