В анализе HR данных выбор между генеральной и выборочной совокупностью влияет на точность выводов, стоимость анализа и время его проведения. В этой статье разберем различия между этими видами выборок.
1️⃣ Генеральная совокупность: полный охват данных
Генеральная совокупность (просто совокупность) — это все объекты исследования, которые объединены общим признаком и соответствуют заданным критериям. Используется в случаях:
- когда данных немного и их можно обработать без ограниченной выборки,
- когда нужна максимальная точность.
Пример: Компания проводит ежегодный опрос вовлеченности. В этом случае можно опросить всех, чтобы получить полную информацию и избежать погрешностей. Оцифрованные результаты всех сотрудников будут генеральной совокупностью.
2️⃣ Выборочная совокупность: анализ части данных
Выборочная совокупность (просто выборка) — это подмножество генеральной совокупности, отобранное для исследования. Полученные результаты выборки с определенным уровнем вероятности распространяются на всю совокупность.
Выборка вместо всей совокупности используется в случаях:
- когда невозможно или нецелесообразно анализировать всю генеральную совокупность,
- когда нужно сократить время и ресурсы на сбор данных.
Для того, чтобы выборка была репрезентативной, необходимо обеспечить равные возможности попадания в отбор для всех единиц исследования.
Репрезентативность – это соответствие характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности.
3️⃣ Методы формирования выборки
Отбор единиц из генеральной совокупности производится с помощью специальных методов. Основными из них являются:
- вероятностный (случайный),
- механический,
- стратифицированный (типический),
- кластерный (серийный).
🔻Случайная выборка - метод при котором единица отбирается из генеральной совокупности на основе случая, который действует заранее непредвиденно. При формировании случайной выборки, каждая единица совокупности имеет равный шанс в отборе.
Например, случайный отбор 30% сотрудников для оценки удовлетворенности.
Чтобы сформировать случайную выборку, используют 2 основных способа:
- Отбор единиц с помощью таблицы случайных чисел. Это такая последовательность чисел, в которой каждая из цифр от 0 до 9 встречается независимо друг от друга.
- Отбор единиц с помощью специальных формул Excel для расчета случайных чисел. Это самый лучший способ обработки первичных данных.
🔻Механическая выборка - метод, при котором единица отбирается из генеральной совокупности через определенный шаг (интервал).
🔻Стратифицированная (типическая) выборка - метод, при котором генеральная совокупность делится на группы (страты), из которых затем отбираются элементы. Для выборки используется формула Excel Случмежду.
Например, отдельно выборка сотрудников по отделам: 20% из IT, 20% из маркетинга и т. д.
🔻Кластерная выборка - метод случайного отбора групп (кластеров), а не отдельных единиц. Для выборки также используется формула Excel Случмежду.
Например, исследование лояльности в филиалах компании: выбираются 3 из 10 офисов и опрашиваются все их сотрудники.
4️⃣ Ошибки выборки и как их избежать
При работе с выборочными данными возможны:
Систематические ошибки - смещение результата из-за неправильного отбора.
Например, если в выборку попадут работники только с 1 признаком (наиболее частотным) вместо разных. В результате не сформируется полное и корректное представление о генеральной совокупности.
Случайные ошибки - погрешность результата, которая возникла из-за технических ошибок, пустых значений, опечаток и др.
Чтобы выборка корректно отражала совокупность, ее необходимо проверять на наличие ошибок и логически, и арифметически.
Резюмирую:
Выбор между генеральной и выборочной совокупностью зависит от целей исследования, объема данных и ресурсов.
