Üldkogum ja valim. Üldkogum ja valim

Homogeensete objektide kogumit uuritakse sageli seoses mõne neid iseloomustava tunnusega, mõõdetuna kvantitatiivselt või kvalitatiivselt.

Näiteks kui on osade partii, siis osa suurus vastavalt GOST-ile võib olla kvantitatiivne märk ja detaili standardsus võib olla kvaliteedimärk.

Vajadusel kontrollitakse nende vastavust standarditele, mõnikord kasutavad nad täielikku uuringut, kuid praktikas kasutatakse seda harva. Näiteks kui üldpopulatsioonis on tohutult palju uuritavaid objekte, siis on pideva uuringu läbiviimine praktiliselt võimatu. Sel juhul valitakse kogu populatsioonist välja teatud arv objekte (elemente) ja neid uuritakse. Seega on olemas üld- ja valimipopulatsioon.

Üldnimetus on kõigi objektide kogum, mida kontrollitakse või uuritakse. Üldkogum sisaldab reeglina lõplikku arvu elemente, kuid kui see on liiga suur, siis eeldatakse matemaatiliste arvutuste lihtsustamiseks, et kogu populatsioon koosneb loendamatust arvust objektidest.

Valim või valimipopulatsioon on osa kogu populatsioonist valitud elementidest. Proovide võtmine võib olla korduv või mittekorduv. Esimesel juhul tagastatakse see üldrahvastikule, teisel juhul mitte. Praktikas kasutatakse sagedamini mittekorduvat juhuslikku valikut.

Üldkogum ja valim peavad olema omavahel seotud esinduslikkuse poolest. Teisisõnu, selleks, et valimi üldkogumi tunnused saaksid kindlalt määrata kogu üldkogumi tunnuseid, on vajalik, et valimi elemendid esindaksid neid võimalikult täpselt. Teisisõnu peab valim olema esinduslik (esinduslik).

Valim on enam-vähem esinduslik, kui see moodustatakse juhuslikult väga suurest hulgast kogu populatsioonist. Seda saab vaielda nn suurte arvude seaduse alusel. Sel juhul on kõigil elementidel võrdne tõenäosus valimisse sattuda.

Valikuvõimalusi on erinevaid. Kõik need meetodid võib põhimõtteliselt jagada kaheks võimaluseks:

• Valik 1. Üksused valitakse siis, kui üldkogumit ei jagata osadeks. See variant sisaldab lihtsaid juhuslikke korduvaid ja mittekorduvaid valikuid.
• Variant 2. Üldpopulatsioon jagatakse osadeks ja tehakse elementide valik. Need hõlmavad tüüpilisi, mehaanilisi ja seeriavalikuid.

Lihtne juhuslik – valik, mille käigus eraldatakse elemendid ükshaaval kogu populatsioonist juhuslikult.

Tüüpiline on valik, milles elemendid ei ole valitud mitte kogu populatsiooni, vaid kõigi selle "tüüpiliste" osade hulgast.

Mehaaniline - see on selline valik, kui kogu populatsioon jagatakse rühmadesse, mis on võrdsed valimisse kuuluvate elementide arvuga, ja vastavalt sellele valitakse igast rühmast üks element. Näiteks kui on vaja valida 25% masina valmistatud detailidest, siis valitakse iga neljas osa ja kui on vaja valida 4% detailidest, siis iga kahekümne viies detail jne. peal. Samas tuleb öelda, et mõnikord ei pruugi mehaaniline valik piisavat pakkuda

Jada - see on selline valik, kus elemendid valitakse kogu populatsiooni hulgast "seeriatena", mida pidevalt uuritakse, mitte ükshaaval. Näiteks kui osi valmistatakse suure hulga automaatsete masinatega, viiakse täielik uuring läbi ainult mitme masina toodete kohta. Seeriavalikut kasutatakse juhul, kui uuritaval tunnusel on erinevates seeriates vähe varieeruvust.

Vea vähendamiseks kasutatakse valimi abil üldkogumi hinnanguid. Veelgi enam, selektiivne kontroll võib olla nii ühe- kui ka mitmeastmeline, mis suurendab küsitluse usaldusväärsust.

Rahvaarv- kõigi objektide (ühikute) kogum, mille kohta teadlane kavatseb konkreetse probleemi uurimisel järeldusi teha. Üldkogum koosneb kõigist uuritavatest objektidest. Üldpopulatsiooni koosseis sõltub uuringu eesmärkidest. Mõnikord on üldrahvastik teatud piirkonna kogu elanikkond (näiteks kui uuritakse potentsiaalsete valijate ja kandidaadi suhet), enamasti seatakse mitu kriteeriumi, mis määravad uurimisobjekti. Näiteks naised vanuses 18-29, kes kasutavad teatud kaubamärke kätekreeme vähemalt korra nädalas ja kelle sissetulek on vähemalt 150 dollarit pereliikme kohta.

Näidis- juhtumite kogum (subjektid, objektid, sündmused, näidised), kasutades teatud protseduuri, mis on uuringus osalemiseks valitud üldkogumi hulgast.

1. Näidissuurus;
2. Sõltuvad ja sõltumatud proovid;
3. Esinduslikkus:
   1. Mitteesindusliku valimi näide;
4. Näidistest ehitusgruppide plaanitüübid;
5. Grupi moodustamise strateegiad:
   1. Randomiseerimine;
   2. Paaripõhine valik;
   3. Stratomeetriline valik;
   4. Ligikaudne modelleerimine.

Näidissuurus– valimisse kaasatud juhtumite arv. Statistilistel põhjustel soovitatakse haigusjuhtude arv olla vähemalt 30-35.

Sõltuvad ja sõltumatud proovid

Kahe (või enama) valimi võrdlemisel on oluline parameeter nende sõltuvus. Kui on võimalik luua homomorfne paar (st kui üks juhtum proovist X vastab ühele ja ainult üks juhtum proovist Y ja vastupidi) iga juhtumi jaoks kahes valimis (ja see seose alus on tunnuse jaoks oluline proovidel mõõdetuna), nimetatakse selliseid proove sõltuvateks. Sõltuvate proovide näited: kaksikute paarid, tunnuse kaks mõõtmist enne ja pärast eksperimentaalset kokkupuudet, abikaasad jne.

Kui valimite vahel sellist seost pole, loetakse need valimid sõltumatuks, näiteks: mehed ja naised, psühholoogid ja matemaatikud.

Sellest tulenevalt on sõltuvad valimid alati sama suurusega, samas kui sõltumatute valimite suurus võib erineda.

Proovide võrdlemisel kasutatakse erinevaid statistilisi kriteeriume:

• õpilase t-test;
• Wilcoxoni T-test;
• U-test Mann-Whitney;
• Märkide kriteeriumid jne.

Esinduslikkus

Valimit võib pidada esinduslikuks või mitteesinduslikuks.

Mitteesindusliku valimi näide

Ameerika Ühendriikides on üks tuntumaid ajaloolisi näiteid ebaesindusliku valimi moodustamise kohta 1936. aasta presidendivalimised, telefoniraamatud üle kogu riigi ja autode registreerimisnimekirjades olevad inimesed. 25% tagastatud sedelite puhul (ligi 2,5 miljonit) jagunesid hääled järgmiselt:

57% eelistas vabariiklaste kandidaati Alf Landonit

40% valis tollase demokraatliku presidendi Franklin Roosevelti

Teatavasti võitis Roosevelt tegelikud valimised enam kui 60% häältega. Litreary Digesti viga oli järgmine: soovides suurendada valimi esinduslikkust – kuna nad teadsid, et suurem osa nende tellijatest peab end vabariiklasteks – laiendasid nad valimit telefoniraamatutest ja registreerimisnimekirjadest valitud inimestega. Kuid nad ei arvestanud oma aja reaalsust ja värbasid tegelikult veelgi rohkem vabariiklasi: suure depressiooni ajal võis endale lubada peamiselt kesk- ja kõrgklass (st enamus vabariiklasi, mitte demokraate). oma telefonid ja autod.

Näidistest ehitusgruppide plaanitüübid

Rühmaehitusplaanil on mitu peamist tüüpi:

1. Õppida katse- ja kontrollrühmadega, mis on paigutatud erinevatesse tingimustesse;
2. Uuring katse- ja kontrollrühmadega, kasutades paarisvaliku strateegiat;
3. Uuring, kasutades ainult ühte rühma - eksperimentaalne;
4. Sega- (faktoriaalset) plaani kasutav uuring – kõik rühmad on paigutatud erinevatesse tingimustesse.

Grupi loomise strateegiad

Rühmade valimine psühholoogilises eksperimendis osalemiseks viiakse läbi erinevate strateegiate abil, mis on vajalikud sisemise ja välise kehtivuse võimalikult suureks järgimiseks:

1. Juhuslik valik (juhuslik valik);
2. Paaripõhine valik;
3. Stratomeetriline valik;
4. Ligikaudne modelleerimine;
5. Tõeliste rühmade kaasamine.

Randomiseerimine

Juhuslikkust ehk juhuslikku valikut kasutatakse lihtsate juhuslike valimite loomiseks. Sellise valimi kasutamine põhineb eeldusel, et iga üldkogumi liige on võrdse tõenäosusega valimisse kaasatud. Näiteks 100 üliõpilasest koosneva juhusliku valimi tegemiseks võite panna mütsi sisse paberitükid kõigi ülikooli üliõpilaste nimedega ja seejärel võtta sealt välja 100 paberit - see on juhuslik valik.

Paaripõhine valik

Paaripõhine valik on valimirühmade koostamise strateegia, mille puhul katsealuste rühmad koosnevad katsealustest, mis on katse jaoks oluliste kõrvalparameetrite poolest samaväärsed. See strateegia on efektiivne katsetes, kus kasutatakse parima võimalusega eksperimentaal- ja kontrollrühmi – kaksikpaaride (mono- ja disügootsete) meelitamine, kuna see võimaldab teil luua.

Stratomeetriline valik

Stratomeetriline valik – randomiseerimine kihtide (või klastrite) valikuga. Selle valimi moodustamise meetodi abil jagatakse üldkogum teatud tunnustega (sugu, vanus, poliitilised eelistused, haridus, sissetulekutase jne) gruppidesse (kihtidesse) ning valitakse välja vastavate tunnustega subjektid.

Ligikaudne modelleerimine

Ligikaudne modelleerimine – piiratud valimite koostamine ja selle valimi kohta tehtud järelduste üldistamine suuremale populatsioonile. Näiteks ülikooli 2. kursuse üliõpilaste uuringus osalemisel laienevad selle uuringu andmed "inimestele vanuses 17 kuni 21 aastat". Selliste üldistuste lubatavus on äärmiselt piiratud.

Rahvaarv(inglise keeles - elanikkonnast) - kõigi objektide (ühikute) kogum, mille kohta teadlane kavatseb konkreetse probleemi uurimisel järeldusi teha.

Üldkogum koosneb kõigist uuritavatest objektidest. Üldpopulatsiooni koosseis sõltub uuringu eesmärkidest. Mõnikord on üldrahvastik teatud piirkonna kogu elanikkond (näiteks kui uuritakse potentsiaalsete valijate suhtumist kandidaadisse), enamasti seatakse mitu kriteeriumi, mis määravad uurimisobjekti. Näiteks 30-50-aastased mehed, kes kasutavad teatud marki habemenuga vähemalt kord nädalas ja kelle sissetulek on vähemalt 100 dollarit pereliikme kohta.

Näidis või proovivõtu raam- juhtumite kogum (subjektid, objektid, sündmused, näidised), kasutades teatud protseduuri, mis on uuringus osalemiseks valitud üldkogumi hulgast.

Näidise omadused:

 Valimi kvalitatiivsed omadused - kelle me täpselt valime ja milliseid valimi võtmise meetodeid me selleks kasutame.

 Valimi kvantitatiivsed omadused – mitu juhtumit me valime ehk teisisõnu valimi suurus.

Proovide võtmise vajadus

 Uurimisobjekt on väga ulatuslik. Näiteks globaalse ettevõtte toodete tarbijad on tohutul hulgal geograafiliselt hajutatud turge.

 Vaja on koguda esmast teavet.

Näidissuurus

Näidissuurus– valimisse kaasatud juhtumite arv. Statistilistel põhjustel soovitatakse haigusjuhtude arv olla vähemalt 30-35.

17. Peamised proovivõtumeetodid

Proovide võtmine põhineb eelkõige teadmistel valimi kontuurist, mille all mõistetakse loendit kõigist üldkogumi üksustest, millest valimi üksused on valitud. Näiteks kui käsitleme kõiki Moskva linna autoteenindustöökodasid komplektina, siis peab meil olema selliste töökodade loend, mida peetakse kontuuriks, mille sees valim moodustatakse.

Valimi kontuur sisaldab paratamatult viga, mida nimetatakse valimi kontuuri veaks, mis iseloomustab üldkogumi tegelikust suurusest kõrvalekaldumise astet. Ilmselgelt pole Moskvas kõigi autoteenindustöökodade täielikku ametlikku nimekirja. Uurija peab töö tellijat teavitama valimi võtmise kontuurivea suurusest.

Valimi moodustamisel kasutatakse tõenäosuslikku (juhuslikku) ja ebatõenäosuslikku (mittejuhuslikku) meetodit.

Kui kõigil valimiüksustel on teada võimalus (tõenäosus) valimisse sattuda, nimetatakse valimit tõenäosusvalimiks. Kui see tõenäosus on teadmata, nimetatakse valimit ebatõenäoliseks. Kahjuks ei ole enamikus turundusuuringutes võimalik populatsiooni suuruse täpse määramise võimatuse tõttu tõenäosusi täpselt arvutada. Seetõttu põhineb mõiste "teadaolev tõenäosus" rohkem teatud valimimeetodite kasutamisel kui teadmisel populatsiooni täpse suuruse kohta.

Tõenäosuslikud meetodid hõlmavad järgmist:

Lihtne juhuslik valik;

Süstemaatiline valik;

klastri valik;

kihistunud valik.

Uskumatud meetodid:

Valik mugavuse põhimõttel;

Otsustel põhinev valik;

Valimi moodustamine uuringu käigus;

Valimi moodustamine kvootide alusel.

Mugavuse põhimõttel põhineva valikumeetodi mõte seisneb selles, et proovide võtmine toimub uurija seisukohast kõige mugavamal viisil, näiteks minimaalse aja- ja jõukulu, proovide kättesaadavuse seisukohalt. vastajad. Uuringukoha valik ja valimi koosseis on subjektiivne, näiteks kliendiküsitlus viiakse läbi uurija elukohale lähimas kaupluses. Ilmselgelt ei osale paljud elanikkonna liikmed uuringus.

Hinnangupõhise valimi moodustamise aluseks on kvalifitseeritud spetsialistide, ekspertide arvamuse kasutamine valimi koosseisu kohta. Sellest lähenemisest lähtuvalt kujuneb sageli fookusgrupi koosseis.

Valimi moodustamisel küsitluse käigus lähtutakse vastajate arvu laienemisest juba küsitluses osalenud vastajate ettepanekute põhjal. Esialgu moodustab teadlane uuringu jaoks vajalikust palju väiksema valimi, seejärel laieneb see selle läbiviimisel.

Kvootide alusel valimi moodustamine (kvoodi valik) hõlmab uuringu eesmärkidest lähtuvalt esialgset kindlaksmääramist, kui palju vastajate gruppe vastab teatud nõuetele (tunnustele). Näiteks otsustati uuringu jaoks, et kaubamajas tuleks intervjueerida 50 meest ja 50 naist. Intervjueerija viib küsitluse läbi seni, kuni valib kindlaksmääratud kvoodi.

Juhusliku muutuja jaotus sisaldab kogu teavet selle statistiliste omaduste kohta. Mitut juhusliku muutuja väärtust peate teadma selle jaotuse koostamiseks? Selleks peate uurima üldine elanikkond.

Üldkogum on kõigi väärtuste kogum, mida antud juhuslik muutuja võib võtta.

Üldkogumi ühikute arvu nimetatakse selle mahuks N. See väärtus võib olla lõplik või lõpmatu. Näiteks kui uurida teatud linna elanike arvu kasvu, siis üldrahvastiku maht võrdub linna elanike arvuga. Kui tehakse mõni füüsiline eksperiment, on üldpopulatsiooni maht lõpmatu, kuna mis tahes füüsilise parameetri kõigi võimalike väärtuste arv on võrdne lõpmatusega.

Üldpopulatsiooni uurimine ei ole alati võimalik ja asjakohane. See on võimatu, kui üldpopulatsiooni suurus on lõpmatu. Kuid isegi piiratud mahtude korral ei ole terviklik uuring alati õigustatud, kuna see nõuab palju aega ja tööjõudu ning tulemuste absoluutset täpsust tavaliselt ei nõuta. Vähem täpseid tulemusi, kuid palju vähema vaeva ja rahaga, on võimalik saada, kui uurida vaid osa elanikkonnast. Selliseid uuringuid nimetatakse selektiivseks.

Statistilisi uuringuid, mis tehakse ainult osa üldkogumi kohta, nimetatakse valimiks ja üldkogumi uuritavat osa valimiks.

Joonis 7.2 kujutab sümboolselt üldkogumit ja valimit hulgana ja selle alamhulgana.

Joonis 7.2 Populatsioon ja valim

Töötades antud üldpopulatsiooni mõne alamhulgaga, mis sageli moodustab sellest tähtsusetu osa, saame tulemusi, mille täpsus on praktilistel eesmärkidel üsna rahuldav. Suure osa üldkogumi uurimine ainult suurendab täpsust, kuid ei muuda tulemuste olemust, kui valim on statistilisest seisukohast õigesti võetud.

Et valim kajastaks üldkogumi omadusi ja tulemused oleksid usaldusväärsed, peab see nii olema esindaja(esindaja).

Mõnes üldpopulatsioonis on nende mis tahes osa oma olemuse tõttu tüüpiline. Kuid enamikul juhtudel tuleb erilist tähelepanu pöörata proovide esinduslikkuse tagamisele.

Üks Kaasaegse matemaatilise statistika üheks peamiseks saavutuseks peetakse juhusliku valimi meetodi teooria ja praktika väljatöötamist, mis tagab andmevaliku esinduslikkuse.

Näidisuuringud kaotavad alati täpsuses võrreldes kogu populatsiooni uuringuga. Seda saab aga ühildada, kui on teada vea suurus. Ilmselt, mida rohkem valimi suurus läheneb üldkogumi suurusele, seda väiksem on viga. Sellest on selge, et statistiliste järelduste probleemid muutuvad eriti aktuaalseks väikeste valimitega töötamisel ( N ? 10-50).

Teatud kategooria indiviidide kogumit nimetatakse üldpopulatsiooniks. Üldkogumi mahu määravad uuringu eesmärgid.

Kui uuritakse mõnda metslooma- või taimeliiki, on üldpopulatsiooniks kõik selle liigi isendid. Sel juhul on üldkogumi maht väga suur ja arvutustes on see võetud lõpmata suure väärtusena.

Kui uuritakse mõne toimeaine mõju teatud kategooria taimedele ja loomadele, siis üldpopulatsiooniks on kõik selle kategooria taimed ja loomad (liik, sugu, vanus, majanduslik otstarve), kuhu katseobjektid kuulusid. See ei ole enam väga suur hulk isendeid, kuid pidevaks õppimiseks siiski kättesaamatu.

Üldrahvastiku maht ei ole alati pideva uuringu jaoks kättesaadav. Mõnikord uuritakse väikseid agregaate, näiteks määratakse konkreetsele töötajale määratud loomade rühma keskmine piimajõudlus või keskmine villanihke. Sellistel juhtudel on üldpopulatsiooniks väga väike arv isendeid, keda kõiki uuritakse. Väikest üldpopulatsiooni leidub ka kollektsioonis olevate taimede või loomade uurimisel, et iseloomustada selle kollektsiooni konkreetset rühma.

Rühma omaduste (jne) tunnuseid, mis on seotud kogu populatsiooniga, nimetatakse üldparameetriteks.

Näidis on objektide rühm, millel on kolm funktsiooni:

1 on osa üldkogumikust;

2 valitud juhuslikult, teatud viisil;

3 uuriti kogu üldpopulatsiooni iseloomustamiseks.

Et saada valimist kogu üldkogumi kohta üsna täpne iseloomustus, on vaja korraldada õige objektide valik üldkogumist.

Teooria ja praktika on välja töötanud mitu süsteemi üksikisikute valimiseks valimis. Kõigi nende süsteemide aluseks on soov anda maksimaalne võimalus valida üldrahvastiku hulgast ükskõik milline objekt. Kallutatus, kallutatus näidisuuringu objektide valikul takistab õigete üldiste järelduste tegemist, muudab valimuuringu tulemused kogu populatsiooni indikatiivseks, st mitterepresentatiivseks.

Kogu üldkogumi korrektse, moonutamata iseloomustuse saamiseks tuleb püüda tagada võimalus valida mis tahes objekti valimisse üldkogumi mis tahes osast. Seda põhinõuet tuleb seda rangemalt täita, mida varieeruvam on uuritav tunnus. On täiesti selge, et nullile läheneva mitmekesisuse korral, näiteks mõne liigi karva- või sulgede värvi uurimisel, annab iga proovivõtumeetod esinduslikke tulemusi.

Erinevates uuringutes kasutatakse valimisse kuuluvate objektide valimisel järgmisi meetodeid.

4 Juhuslik uuesti valik, mille puhul uuritavad objektid valitakse üldpopulatsioonist, võtmata eelnevalt arvesse uuritava tunnuse arengut, st juhuslikus (selle tunnuse) järjekorras; pärast valimist uuritakse iga üksust ja tagastatakse seejärel oma populatsiooni, nii et iga üksust saab uuesti valida. See valikumeetod võrdub valikuga lõpmata suurest üldpopulatsioonist, mille jaoks on välja töötatud peamised valimi ja üldväärtuste vahelise seose näitajad.

5 Juhuslik mittekorduv valik, mille puhul juhuslikult valitud objekte, nagu ka eelmises meetodis, ei tagastata üldkogumisse ega saa uuesti valimisse siseneda. See on kõige levinum proovivõtukorraldus; see võrdub valikuga suure, kuid piiratud üldkogumi hulgast, mida võetakse arvesse üldnäitajate määramisel valimitest.

6 Mehaaniline valik, mille käigus valitakse objektid üldpopulatsiooni eraldi osadest ja need osad märgistatakse eelnevalt mehaaniliselt vastavalt katsevälja ruutudele, vastavalt populatsiooni erinevatest piirkondadest võetud juhuslikele loomarühmadele jne. Tavaliselt , selliseid osi on planeeritud nii palju, kui uuritavate objektide arvele võetakse, seega on osade arv võrdne valimi suurusega. Mehaaniline valik viiakse mõnikord läbi nii, et valitakse isendite uurimine teatud arvu järel, näiteks loomade läbiviimisel lõhest ja iga kümnendiku, sajandiku jne valimisel või iga 100 või 200 m järel lõike tegemisel või ühe objekti valimisel. iga 10 kohatud, 100 jne eksemplari kogu populatsiooni uuringus.

8 Jadavalik (pesastatud), milles üldkogum on jagatud osadeks – seeriateks, mõnda neist uuritakse tervikuna. Seda meetodit kasutatakse edukalt juhtudel, kui uuritavad objektid on teatud mahus või teatud territooriumil üsna ühtlaselt jaotunud. Näiteks õhu või vee mikroorganismidega saastumist uurides võetakse proove, mida pidevalt uuritakse. Mõnel juhul saab põllumajandusobjekte uurida ka pesitsusmeetodil. Lihatõugu veiste liha ja muude töötlemissaaduste saagikuse uurimisel on võimalik võtta proovi kõik selle tõu loomad, kes saabusid kahte või kolme lihakombinaadisse. Kolhoosi-linnukasvatuses munade suurust uurides on võimalik seda tunnust uurida mitme kolhoosi kanade kogu populatsioonis.

Rühma omaduste karakteristikud (μ, s jne) valimi jaoks saadud nimetatakse valimi näitajateks.

Esinduslikkus

Valitud objektide rühma otsene uurimine annab ennekõike proovi enda esmase materjali ja omadused.

Kõik näidisandmed ja koondnäitajad on olulised kui uuringu käigus selgunud esmased faktid, mida tuleb hoolikalt kaaluda, analüüsida ja võrrelda teiste tööde tulemustega. Kuid see ei piirdu uuringu algmaterjalidesse manustatud teabe hankimise protsessiga.

Asjaolu, et objektid valiti valimisse spetsiaalsete meetoditega ja piisavas koguses, muudab valimi uurimise tulemused indikatiivseks mitte ainult valimi enda, vaid ka kogu üldkogumi jaoks, millest see valim võeti.

Valim muutub teatud tingimustel enam-vähem täpseks kogu populatsiooni peegelduseks. Seda valimi omadust nimetatakse esinduslikkuseks, mis tähendab representatiivsust teatud täpsuse ja usaldusväärsusega.

Nagu iga omadus, võib ka näidisandmete esinduslikkust väljendada piisaval või ebapiisaval määral. Esimesel juhul saadakse valimis usaldusväärsed hinnangud üldistele parameetritele, teisel juhul ebausaldusväärsed. Oluline on meeles pidada, et ebausaldusväärsete hinnangute saamine ei vähenda valimi enda iseloomustamiseks kasutatavate näitajate väärtust. Usaldusväärsete hinnangute saamine laiendab selektiivuuringus saavutatud saavutuste ulatust.