Statistiska undersökningar


()

Population, totalundersökning, stickprov och urvalsmetoder

Speciellt nämns urvalsmetoderna obundet slumpmässigt urval och stratifierat urval

Signifikans, felmarginal och konfidensintervall

Statistiska undersökningar

Vilka deltar i undersökningen?

Population - det eller de som undersökningen ska beskriva

En population är samtliga föremål, personer eller andra saker, som vi vill att undersökningen ska beskriva, inte endast de utvalda som undersöks. 

Det kan exempelvis vara:

  • alla 45-åriga kvinnor i Sverige,
  • alla skruvar med ett visst modellnummer som ett företag tillverkar under en viss vecka, eller
  • samtliga skolans elever som pendlar

Om jag vill göra en undersökning gällande inkomsten för lärare på skolan, så skulle populationen vara samtliga lärare på skolan, medan de som faktiskt tillfrågas kan vara hela populationen eller endast en del av den. 

Totalundersökning

En undersökning där hela populationen undersöks kallas för en totalundersökning

Om vi exempelvis ska undersöka medellängden på eleverna på en skola, skulle en totalundersökning innebära att vi tillfrågade samtliga elever.  

Totalundersökningar kan göras i vissa fall, där antalet som ska undersökas (populationen) inte är alltför stort.

Oftast är totalundersökningar praktiskt ogenomförbara på grund av  för stor population, eller alltför kostsamma för att gå att genomföra. Då behöver man göra en stickprovsundersökning istället.

Stickprovsundersökning (urvalsundersökning)

Ofta väljer man att inte undersöka hela populationen utan istället göra ett urval, ett stickprov. Detta kallas därför för en urvalsundersökning eller en stickprovsundersökning. 

Urvalsmetoden är viktig

När vi endast undersöker ett urval av hela populationen är det viktigt att urvalet korrekt avspeglar populationen. Detta behöver vi säkerställa då vi gör undersökningen och det kan göras på flera olika sätt. 

Olika typer av urval

Obundet slumpmässigt urval

Slumpen får avgöra vilka objekt som ska undersökas.
Detta är lämpligt om objekten/personerna liknar varandra.

Ofta är det bra att göra ett slumpmässigt urval. Om vi vill undersöka elevernas studiemotivation i en skola kan detta göras genom att slumpmässigt utse vilka elever som ska tillfrågas att vara med i undersökningen. Med ett slumpmässigt urval kan slutsatserna från undersökningen ofta anses gälla för hela populationen. 

Stratifierat urval - de olika grupperna har samma fördelning som i populationen

Om vi tar samma exempel som nyss, att vi ska undersöka studiemotivationen hos eleverna på skolan skulle det kunna anses viktigt att fördelningen mellan olika gymnasieprogram av de elever som är med i undersökningen är detsamma som fördelningen av eleverna på hela skolan (hela populationen).

Det är ju möjligt att eleverna på vissa program skulle kunna vara mer studiemotiverade överlag än elever på andra program. Om skolan exempelvis har 100 elever på NA-programmet, 50 elever på IN-programmet och 50 elever på SA-programmet kanske det i undersökningen också bör vara dubbelt så många NA-elever som från respektive övrigt program.

Ett annat exempel skulle kunna vara att fördelningen mellan pojkar och flickor i undersökningen ska vara lika som fördelningen i hela populationen. 

Undvik vissa typer av urval

Enkäter som skickas i exempelvis social media och som ej är personliga. Sannolikheten är hög att endast ett fåtal svarar och att de som väljer att svara

  • kanske har en stark åsikt/uppfattning om frågan.
  • kanske är extra ambitiösa.
  • kanske vill vara snälla mot dig och ”ställa upp” och kanske tenderar att ha samma uppfattning som dig i frågan.

 

Det är mycket troligt att ett sådant urval inte är representativt för populationen.

Urvalets storlek

För att resultatet och slutsatserna av undersökningen ska vara tillförlitligt och kunna anses gälla för hela populationen bör stickprovet vara relativt stort. Ju större stickprov, desto säkrare blir slutsatserna som dras.

Det allra säkraste är en totalundersökning, men ett tillräckligt stort stickprov kan ge relativt säkra resultat även det. 

Signifikans, felmarginal och konfidensintervall

När vi gör en stickprovsundersökning kan vi inte vara helt säker på att resultatet är tillförlitligt. Det kan dels bero på urvalets storlek men också på andra felkällor som påverkar tillförlitligheten i resultatet. 

Signifikans - statistiskt säkerställd

En hypotes (ett påstående) anses vara signifikant om vi kan säga att det med 95 % säkerhet avspeglar populationen. Vi kan också använda andra nivåer, exempelvis 99 %, då är ”hypotesen signifikant på 99 %-nivån”. 

Begreppet statistiskt säkerställd innebär också att hypotesen med 95 % säkerhet ska stämma.

 

Exempel. Om vi gör en undersökning med en fråga där 60 procent av personerna i stickprovet svarar Ja, så kan vi inte säkert säga att 60 % av hela populationen skulle svara ja på frågan. Däremot kan vi beräkna en felmarginal och med hjälp av denna ange ett konfidensintervall som vi med 95 % sannolikhet kan säga gäller för hela populationen.

Om vi skulle komma fram till att felmarginalen i denna undersökning är 8 % så innebär det att konfidensintervall som populationens värde bör hamna på är 60±8 %, alltså att den andel som svarar ja på frågan är mellan 52 % till 68 %.

När vi pratar om felmarginal och konfidensintervall är det vanligt att det är på konfidensintervallnivån 95 %. Det finns dock andra konfidensintervall. Om vi vill kunna ange ett intervall med 99 % säkerhet behöver vi antingen utöka antalet personer i urvalet kraftigt, eller öka felmarginalen kraftigt för att kunna säga att resultatet med 99 % säkerhet är korrekt.

Rösta!

Vad tycker du om just denna sida på Vidma?

Genomsnittlig ranking: / 5. Antal röster:

Var först med att ge ditt omdöme!

Eftersom du gillade detta

... så får du gärna följa Vidma på Facebook. 🙂 Då skulle jag bli glad!

Lämna en kommentar

Din e-postadress kommer inte publiceras.