Выборки это: Выборка | это… Что такое Выборка?

Выборка | это… Что такое Выборка?

Выборка или выборочная совокупность — множество случаев (испытуемых, объектов, событий, образцов), с помощью определённой процедуры выбранных из генеральной совокупности для участия в исследовании.

Характеристики выборки:

• Качественная характеристика выборки – кого именно мы выбираем и какие способы построения выборки мы для этого используем.
• Количественная характеристика выборки – сколько случаев выбираем, другими словами объём выборки.

Необходимость выборки

• Объект исследования очень обширный. Например, потребители продукции глобальной компании – огромное количество территориально разбросанных рынков.
• Существует необходимость в сборе первичной информации.

Содержание 1 Объём выборки 2 Зависимые и независимые выборки 3 Репрезентативность 3.1 Пример нерепрезентативной выборки 4 Виды плана построения групп из выборок 5 Типы выборки 5. 1 Вероятностные выборки 5.2 Невероятностные выборки 6 Стратегии построения групп 6.1 Рандомизация 6.2 Попарный отбор 6.3 Стратометрический отбор 6.4 Приближённое моделирование 7 Примечания 8 Литература 9 См. также 10 Ссылки

Объём выборки

Объём выборки — число случаев, включённых в выборочную совокупность. Из статистических соображений рекомендуется, чтобы число случаев составляло не менее 30—35.

Зависимые и независимые выборки

При сравнении двух (и более) выборок важным параметром является их зависимость. Если можно установить гомоморфную пару (то есть, когда одному случаю из выборки X соответствует один и только один случай из выборки Y и наоборот) для каждого случая в двух выборках (и это основание взаимосвязи является важным для измеряемого на выборках признака), такие выборки называются зависимыми. Примеры зависимых выборок:

• пары близнецов,
• два измерения какого-либо признака до и после экспериментального воздействия,
• мужья и жёны
• и т. п.

В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми, например:

• мужчины и женщины,
• психологи и математики.

Соответственно, зависимые выборки всегда имеют одинаковый объём, а объём независимых может отличаться.

Сравнение выборок производится с помощью различных статистических критериев:

• t-критерий Стьюдента
• Критерий Уилкоксона
• U-критерий Манна-Уитни
• Критерий знаков
• и др.

Репрезентативность

Выборка может рассматриваться в качестве репрезентативной или нерепрезентативной.

Пример нерепрезентативной выборки

В США одним из наиболее известных исторических примеров нерепрезентативной выборки считается случай, происшедший во время президентских выборов в 1936 году^[1]. Журнал «Литрери Дайджест», успешно прогнозировавший события нескольких предшествующих выборов, ошибся в своих предсказаниях, разослав десять миллионов пробных бюллетеней своим подписчикам, а также людям, выбранным по телефонным книгам всей страны и людям из регистрационных списков автомобилей.

В 25 % вернувшихся бюллетеней (почти 2,5 миллиона) голоса были распределены следующим образом:

• 57 % отдавали предпочтение кандидату-республиканцу Альфу Лэндону
• 40 % выбрали действующего в то время президента-демократа Франклина Рузвельта

На действительных же выборах, как известно, победил Рузвельт, набрав более 60 % голосов. Ошибка «Литрери Дайджест» заключалась в следующем: желая увеличить репрезентативность выборки, — так как им было известно, что большинство их подписчиков считают себя республиканцами, — они расширили выборку за счёт людей, выбранных из телефонных книг и регистрационных списков. Однако они не учли современных им реалий и в действительности набрали ещё больше республиканцев: во время Великой депрессии обладать телефонами и автомобилями могли себе позволить в основном представители среднего и высшего класса (то есть большинство республиканцев, а не демократов).

Виды плана построения групп из выборок

Выделяют несколько основных видов плана построения групп^[2]:

1. Исследование с экспериментальной и контрольной группами, которые ставятся в разные условия.
   • Исследование с экспериментальной и контрольной группами с привлечением стратегии попарного отбора
2. Исследование с использованием только одной группы — экспериментальной.
3. Исследование с использованием смешанного (факторного) плана — все группы ставятся в разные условия.

Типы выборки

Выборки делятся на два типа:

• вероятностные
• невероятностные

Вероятностные выборки

1. Простая вероятностная выборка:
   • Простая повторная выборка. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может попасть в выборку. На основе списка генеральной совокупности составляются карточки с номерами респондентов. Они помещаются в колоду, перемешиваются и из них наугад вынимается карточка, записывается номер, потом возвращается обратно. Далее процедура повторяется столько раз, какой объём выборки нам необходим. Минус: повторение единиц отбора.

Процедура построения простой случайной выборки включает в себя следующие шаги:

1. необходимо получить полный список членов генеральной совокупности и пронумеровать этот список. Такой список, напомним, называется основой выборки;

2. определить предполагаемый объем выборки, то есть ожидаемое число опрошенных;

3. извлечь из таблицы случайных чисел столько чисел, сколько нам требуется выборочных единиц. Если в выборке должно оказаться 100 человек, из таблицы берут 100 случайных чисел. Эти случайные числа могут генерироваться компьютерной программой.

4. выбрать из списка-основы те наблюдения, номера которых соответствуют выписанным случайным числам

• Простая случайная выборка имеет очевидные преимущества. Этот метод крайне прост для понимания. Результаты исследования можно распространять на изучаемую совокупность. Большинство подходов к получению статистических выводов предусматривают сбор информации с помощью простой случайной выборки. Однако метод простой случайной выборки имеет как минимум четыре существенных ограничения:

1. зачастую сложно создать основу выборочногo наблюдения, которая позволила бы провести простую случайную выборку.

2. результатом применения простой случайной выборки может стать большая совокупность, либо совокупность, распределенная по большой географической территории, что значительно увеличивает время и стоимость сбора данных.

3. результаты применения простой случайной выборки часто характеризуются низкой точностью и большей стандартной ошибкой, чем результаты применения других вероятностных методов.

4. в результате применения SRS может сформироваться нерепрезентативная выборка. Хотя выборки, полученные простым случайным отбором, в среднем адекватно представляют генеральную совокупность, некоторые из них крайне некорректно представляют изучаемую совокупность. Вероятность этого особенно велика при небольшом объеме выборки.

• Простая бесповторная выборка. Процедура построения выборки такая же, только карточки с номерами респондентов не возвращаются обратно в колоду.

1. Систематическая вероятностная выборка. Является упрощенным вариантом простой вероятностной выборки.
   На основе списка генеральной совокупности через определённый интервал (К) отбираются респонденты. Величина К определяется случайно. Наиболее достоверный результат достигается при однородной генеральной совокупности, иначе возможны совпадение величины шага и каких-то внутренних циклических закономерностей выборки (смешение выборки). Минусы: такие же как и в простой вероятностной выборке.
2. Серийная (гнездовая) выборка. Единицы отбора представляют собой статистические серии (семья, школа, бригада и т. п.). Отобранные элементы подвергаются сплошному обследованию. Отбор статистических единиц может быть организован по типу случайной или систематической выборки. Минус: Возможность большей однородности, чем в генеральной совокупности.
3. Районированная выборка. В случае неоднородной генеральной совокупности, прежде, чем использовать вероятностную выборку с любой техникой отбора, рекомендуется разделить генеральную совокупность на однородные части, такая выборка называется районированной. Группами районирования могут выступать как естественные образования (например, районы города), так и любой признак, заложенный в основу исследования. Признак, на основе которого осуществляется разделение, называется признаком расслоения и районирования.
4. «Удобная» выборка. Процедура «удобной» выборки состоит в установлении контактов с «удобными» единицами выборки — с группой студентов, спортивной командой, с друзьями и соседями. Если необходимо получить информацию о реакции людей на новую концепцию, такая выборка вполне обоснована. «Удобную» выборку часто используют для предварительного тестирования анкет.

Невероятностные выборки

Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.

1. Квотная выборка – выборка строится как модель, которая воспроизводит структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) изучаемых признаков. Число элементов выборки с различным сочетанием изучаемых признаков определяется с таким расчётом, чтобы оно соответствовало их доле (пропорции) в генеральной совокупности. Так, например, если генеральная совокупность у нас представлена 5000 человек, из них 2000 женщин и 3000 мужчин, тогда в квотной выборке у нас будут 20 женщин и 30 мужчин, либо 200 женщин и 300 мужчин. Квотированные выборки чаще всего основываются на демографических критериях: пол, возраст, регион, доход, образование и прочих. Минусы: обычно такие выборки нерепрезентативны, т.к. нельзя учесть сразу несколько социальных параметров. Плюсы: легкодоступный материал.
2. Метод снежного кома. Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т. д.)
3. Стихийная выборка – выборка так называемого «первого встречного». Часто используется в теле- и радиоопросах. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов. Минусы: невозможно установить какую генеральную совокупность представляют опрошенные, и как следствие – невозможность определить репрезентативность.
4. Маршрутный опрос – часто используется, если единицей изучения является семья. На карте населённого пункта, в котором будет производиться опрос, нумеруются все улицы. С помощью таблицы (генератора) случайных чисел отбираются большие числа. Каждое большое число рассматривается как состоящее из 3-х компонентов: номер улицы (2-3 первых числа), номер дома, номер квартиры. Например, число 14832: 14 – это номер улицы на карте, 8 – номер дома, 32 – номер квартиры.
5. Районированная выборка с отбором типичных объектов. Если после районирования из каждой группы отбирается типичный объект, т.е. объект, который по большинству изучаемых в исследовании характеристик приближается к средним показателям, такая выборка называется районированной с отбором типичных объектов.

6.Модальная выборка. 7.экспертная выборка. 8.Гетерогенная выборка.

Стратегии построения групп

Отбор групп для их участия в психологическом эксперименте осуществляется с помощью различных стратегий, которые нужны для того, чтобы обеспечить максимально возможное соблюдение внутренней и внешней валидности^[3].

• Рандомизация (случайный отбор)
• Попарный отбор
• Стратометрический отбор
• Приближённое моделирование
• Привлечение реальных групп

Рандомизация

Рандомизация, или случайный отбор, используется для создания простых случайных выборок. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый член популяции с равной вероятностью может попасть в выборку. Например, чтобы сделать случайную выборку из 100 студентов вуза, можно сложить бумажки с именами всех студентов вуза в шляпу, а затем достать из неё 100 бумажек — это будет случайным отбором (Гудвин Дж., с. 147).

Попарный отбор

Попарный отбор — стратегия построения групп выборки, при котором группы испытуемых составляются из субъектов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам. Данная стратегия эффективна для экспериментов с использованием экспериментальных и контрольных групп с лучшим вариантом — привлечением близнецовых пар (моно- и дизиготных), так как позволяет создать…

Стратометрический отбор

Стратометрический отбор — рандомизация с выделением страт (или кластеров). При данном способе формирования выборки генеральная совокупность делится на группы (страты), обладающие определёнными характеристиками (пол, возраст, политические предпочтения, образование, уровень доходов и др.), и отбираются испытуемые с соответствующими характеристиками.

Приближённое моделирование

Приближённое моделирование — составление ограниченных выборок и обобщение выводов об этой выборке на более широкую популяцию. Например, при участии в исследовании студентов 2-го курса университета, данные этого исследования распространяются на «людей в возрасте от 17 до 21 года». Допустимость подобных обобщений крайне ограничена.

Приближенное моделирование – формирование модели, которая для четко оговоренного класса систем (процессов) описывает его поведение (или нужные явления) с приемлемой точностью.

Примечания

1. ↑ Исследование в психологии: методы и планирование / Дж. Гудвин. — СПб.: Питер, 2004. С. 146.
2. ↑ Дружинин В. Н. Экспериментальная психология. — 2-е изд., доп. — СПб.: Питер, 2002. С. 92
3. ↑ См. там же. С. 93—95.

Литература

Наследов А. Д. Математические методы психологического исследования. — СПб.: Речь, 2004.

• Ильясов Ф. Н. Репрезентативность результатов опроса в маркетинговом исследовании // Социологические исследования. 2011. № 3. С. 112-116.

См. также

• Список когнитивных искажений
• В некоторых типах исследований выборку делят на группы:
  • экспериментальная
  • контрольная
• Когорта

Ссылки

• Выборка по Р 50-605-80-93
• Выборка в аудите
• Понятие выборки. Основные характеристики выборки. Типы выборки

Выборка | это… Что такое Выборка?

Выборка или выборочная совокупность — множество случаев (испытуемых, объектов, событий, образцов), с помощью определённой процедуры выбранных из генеральной совокупности для участия в исследовании.

Характеристики выборки:

• Качественная характеристика выборки – кого именно мы выбираем и какие способы построения выборки мы для этого используем.
• Количественная характеристика выборки – сколько случаев выбираем, другими словами объём выборки.

Необходимость выборки

• Объект исследования очень обширный. Например, потребители продукции глобальной компании – огромное количество территориально разбросанных рынков.
• Существует необходимость в сборе первичной информации.

Содержание 1 Объём выборки 2 Зависимые и независимые выборки 3 Репрезентативность 3. 1 Пример нерепрезентативной выборки 4 Виды плана построения групп из выборок 5 Типы выборки 5.1 Вероятностные выборки 5.2 Невероятностные выборки 6 Стратегии построения групп 6.1 Рандомизация 6.2 Попарный отбор 6.3 Стратометрический отбор 6.4 Приближённое моделирование 7 Примечания 8 Литература 9 См. также 10 Ссылки

Объём выборки

Объём выборки — число случаев, включённых в выборочную совокупность. Из статистических соображений рекомендуется, чтобы число случаев составляло не менее 30—35.

Зависимые и независимые выборки

При сравнении двух (и более) выборок важным параметром является их зависимость. Если можно установить гомоморфную пару (то есть, когда одному случаю из выборки X соответствует один и только один случай из выборки Y и наоборот) для каждого случая в двух выборках (и это основание взаимосвязи является важным для измеряемого на выборках признака), такие выборки называются зависимыми. Примеры зависимых выборок:

• пары близнецов,
• два измерения какого-либо признака до и после экспериментального воздействия,
• мужья и жёны
• и т. п.

В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми, например:

• мужчины и женщины,
• психологи и математики.

Соответственно, зависимые выборки всегда имеют одинаковый объём, а объём независимых может отличаться.

Сравнение выборок производится с помощью различных статистических критериев:

• t-критерий Стьюдента
• Критерий Уилкоксона
• U-критерий Манна-Уитни
• Критерий знаков
• и др.

Репрезентативность

Выборка может рассматриваться в качестве репрезентативной или нерепрезентативной.

Пример нерепрезентативной выборки

В США одним из наиболее известных исторических примеров нерепрезентативной выборки считается случай, происшедший во время президентских выборов в 1936 году^[1]. Журнал «Литрери Дайджест», успешно прогнозировавший события нескольких предшествующих выборов, ошибся в своих предсказаниях, разослав десять миллионов пробных бюллетеней своим подписчикам, а также людям, выбранным по телефонным книгам всей страны и людям из регистрационных списков автомобилей. В 25 % вернувшихся бюллетеней (почти 2,5 миллиона) голоса были распределены следующим образом:

• 57 % отдавали предпочтение кандидату-республиканцу Альфу Лэндону
• 40 % выбрали действующего в то время президента-демократа Франклина Рузвельта

На действительных же выборах, как известно, победил Рузвельт, набрав более 60 % голосов. Ошибка «Литрери Дайджест» заключалась в следующем: желая увеличить репрезентативность выборки, — так как им было известно, что большинство их подписчиков считают себя республиканцами, — они расширили выборку за счёт людей, выбранных из телефонных книг и регистрационных списков. Однако они не учли современных им реалий и в действительности набрали ещё больше республиканцев: во время Великой депрессии обладать телефонами и автомобилями могли себе позволить в основном представители среднего и высшего класса (то есть большинство республиканцев, а не демократов).

Виды плана построения групп из выборок

Выделяют несколько основных видов плана построения групп^[2]:

1. Исследование с экспериментальной и контрольной группами, которые ставятся в разные условия.
   • Исследование с экспериментальной и контрольной группами с привлечением стратегии попарного отбора
2. Исследование с использованием только одной группы — экспериментальной.
3. Исследование с использованием смешанного (факторного) плана — все группы ставятся в разные условия.

Типы выборки

Выборки делятся на два типа:

• вероятностные
• невероятностные

Вероятностные выборки

1. Простая вероятностная выборка:
   • Простая повторная выборка. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может попасть в выборку. На основе списка генеральной совокупности составляются карточки с номерами респондентов. Они помещаются в колоду, перемешиваются и из них наугад вынимается карточка, записывается номер, потом возвращается обратно. Далее процедура повторяется столько раз, какой объём выборки нам необходим. Минус: повторение единиц отбора.

Процедура построения простой случайной выборки включает в себя следующие шаги:

1. необходимо получить полный список членов генеральной совокупности и пронумеровать этот список. Такой список, напомним, называется основой выборки;

2. определить предполагаемый объем выборки, то есть ожидаемое число опрошенных;

3. извлечь из таблицы случайных чисел столько чисел, сколько нам требуется выборочных единиц. Если в выборке должно оказаться 100 человек, из таблицы берут 100 случайных чисел. Эти случайные числа могут генерироваться компьютерной программой.

4. выбрать из списка-основы те наблюдения, номера которых соответствуют выписанным случайным числам

• Простая случайная выборка имеет очевидные преимущества. Этот метод крайне прост для понимания. Результаты исследования можно распространять на изучаемую совокупность. Большинство подходов к получению статистических выводов предусматривают сбор информации с помощью простой случайной выборки. Однако метод простой случайной выборки имеет как минимум четыре существенных ограничения:

1. зачастую сложно создать основу выборочногo наблюдения, которая позволила бы провести простую случайную выборку.

2. результатом применения простой случайной выборки может стать большая совокупность, либо совокупность, распределенная по большой географической территории, что значительно увеличивает время и стоимость сбора данных.

3. результаты применения простой случайной выборки часто характеризуются низкой точностью и большей стандартной ошибкой, чем результаты применения других вероятностных методов.

4. в результате применения SRS может сформироваться нерепрезентативная выборка. Хотя выборки, полученные простым случайным отбором, в среднем адекватно представляют генеральную совокупность, некоторые из них крайне некорректно представляют изучаемую совокупность. Вероятность этого особенно велика при небольшом объеме выборки.

• Простая бесповторная выборка. Процедура построения выборки такая же, только карточки с номерами респондентов не возвращаются обратно в колоду.

1. Систематическая вероятностная выборка. Является упрощенным вариантом простой вероятностной выборки. На основе списка генеральной совокупности через определённый интервал (К) отбираются респонденты. Величина К определяется случайно. Наиболее достоверный результат достигается при однородной генеральной совокупности, иначе возможны совпадение величины шага и каких-то внутренних циклических закономерностей выборки (смешение выборки). Минусы: такие же как и в простой вероятностной выборке.
2. Серийная (гнездовая) выборка. Единицы отбора представляют собой статистические серии (семья, школа, бригада и т. п.). Отобранные элементы подвергаются сплошному обследованию. Отбор статистических единиц может быть организован по типу случайной или систематической выборки. Минус: Возможность большей однородности, чем в генеральной совокупности.
3. Районированная выборка. В случае неоднородной генеральной совокупности, прежде, чем использовать вероятностную выборку с любой техникой отбора, рекомендуется разделить генеральную совокупность на однородные части, такая выборка называется районированной. Группами районирования могут выступать как естественные образования (например, районы города), так и любой признак, заложенный в основу исследования. Признак, на основе которого осуществляется разделение, называется признаком расслоения и районирования.
4. «Удобная» выборка. Процедура «удобной» выборки состоит в установлении контактов с «удобными» единицами выборки — с группой студентов, спортивной командой, с друзьями и соседями. Если необходимо получить информацию о реакции людей на новую концепцию, такая выборка вполне обоснована. «Удобную» выборку часто используют для предварительного тестирования анкет.

Невероятностные выборки

Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.

1. Квотная выборка – выборка строится как модель, которая воспроизводит структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) изучаемых признаков. Число элементов выборки с различным сочетанием изучаемых признаков определяется с таким расчётом, чтобы оно соответствовало их доле (пропорции) в генеральной совокупности. Так, например, если генеральная совокупность у нас представлена 5000 человек, из них 2000 женщин и 3000 мужчин, тогда в квотной выборке у нас будут 20 женщин и 30 мужчин, либо 200 женщин и 300 мужчин. Квотированные выборки чаще всего основываются на демографических критериях: пол, возраст, регион, доход, образование и прочих. Минусы: обычно такие выборки нерепрезентативны, т.к. нельзя учесть сразу несколько социальных параметров. Плюсы: легкодоступный материал.
2. Метод снежного кома. Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т. д.)
3. Стихийная выборка – выборка так называемого «первого встречного». Часто используется в теле- и радиоопросах. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов. Минусы: невозможно установить какую генеральную совокупность представляют опрошенные, и как следствие – невозможность определить репрезентативность.
4. Маршрутный опрос – часто используется, если единицей изучения является семья. На карте населённого пункта, в котором будет производиться опрос, нумеруются все улицы. С помощью таблицы (генератора) случайных чисел отбираются большие числа. Каждое большое число рассматривается как состоящее из 3-х компонентов: номер улицы (2-3 первых числа), номер дома, номер квартиры. Например, число 14832: 14 – это номер улицы на карте, 8 – номер дома, 32 – номер квартиры.
5. Районированная выборка с отбором типичных объектов. Если после районирования из каждой группы отбирается типичный объект, т.е. объект, который по большинству изучаемых в исследовании характеристик приближается к средним показателям, такая выборка называется районированной с отбором типичных объектов.

6.Модальная выборка. 7.экспертная выборка. 8.Гетерогенная выборка.

Стратегии построения групп

Отбор групп для их участия в психологическом эксперименте осуществляется с помощью различных стратегий, которые нужны для того, чтобы обеспечить максимально возможное соблюдение внутренней и внешней валидности^[3].

• Рандомизация (случайный отбор)
• Попарный отбор
• Стратометрический отбор
• Приближённое моделирование
• Привлечение реальных групп

Рандомизация

Рандомизация, или случайный отбор, используется для создания простых случайных выборок. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый член популяции с равной вероятностью может попасть в выборку. Например, чтобы сделать случайную выборку из 100 студентов вуза, можно сложить бумажки с именами всех студентов вуза в шляпу, а затем достать из неё 100 бумажек — это будет случайным отбором (Гудвин Дж., с. 147).

Попарный отбор

Попарный отбор — стратегия построения групп выборки, при котором группы испытуемых составляются из субъектов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам. Данная стратегия эффективна для экспериментов с использованием экспериментальных и контрольных групп с лучшим вариантом — привлечением близнецовых пар (моно- и дизиготных), так как позволяет создать…

Стратометрический отбор

Стратометрический отбор — рандомизация с выделением страт (или кластеров). При данном способе формирования выборки генеральная совокупность делится на группы (страты), обладающие определёнными характеристиками (пол, возраст, политические предпочтения, образование, уровень доходов и др.), и отбираются испытуемые с соответствующими характеристиками.

Приближённое моделирование

Приближённое моделирование — составление ограниченных выборок и обобщение выводов об этой выборке на более широкую популяцию. Например, при участии в исследовании студентов 2-го курса университета, данные этого исследования распространяются на «людей в возрасте от 17 до 21 года». Допустимость подобных обобщений крайне ограничена.

Приближенное моделирование – формирование модели, которая для четко оговоренного класса систем (процессов) описывает его поведение (или нужные явления) с приемлемой точностью.

Примечания

1. ↑ Исследование в психологии: методы и планирование / Дж. Гудвин. — СПб.: Питер, 2004. С. 146.
2. ↑ Дружинин В. Н. Экспериментальная психология. — 2-е изд., доп. — СПб.: Питер, 2002. С. 92
3. ↑ См. там же. С. 93—95.

Литература

Наследов А. Д. Математические методы психологического исследования. — СПб.: Речь, 2004.

• Ильясов Ф. Н. Репрезентативность результатов опроса в маркетинговом исследовании // Социологические исследования. 2011. № 3. С. 112-116.

См. также

• Список когнитивных искажений
• В некоторых типах исследований выборку делят на группы:
  • экспериментальная
  • контрольная
• Когорта

Ссылки

• Выборка по Р 50-605-80-93
• Выборка в аудите
• Понятие выборки. Основные характеристики выборки. Типы выборки

Выборка | это… Что такое Выборка?

Выборка или выборочная совокупность — множество случаев (испытуемых, объектов, событий, образцов), с помощью определённой процедуры выбранных из генеральной совокупности для участия в исследовании.

Характеристики выборки:

• Качественная характеристика выборки – кого именно мы выбираем и какие способы построения выборки мы для этого используем.
• Количественная характеристика выборки – сколько случаев выбираем, другими словами объём выборки.

Необходимость выборки

• Объект исследования очень обширный. Например, потребители продукции глобальной компании – огромное количество территориально разбросанных рынков.
• Существует необходимость в сборе первичной информации.

Содержание 1 Объём выборки 2 Зависимые и независимые выборки 3 Репрезентативность 3. 1 Пример нерепрезентативной выборки 4 Виды плана построения групп из выборок 5 Типы выборки 5.1 Вероятностные выборки 5.2 Невероятностные выборки 6 Стратегии построения групп 6.1 Рандомизация 6.2 Попарный отбор 6.3 Стратометрический отбор 6.4 Приближённое моделирование 7 Примечания 8 Литература 9 См. также 10 Ссылки

Объём выборки

Объём выборки — число случаев, включённых в выборочную совокупность. Из статистических соображений рекомендуется, чтобы число случаев составляло не менее 30—35.

Зависимые и независимые выборки

При сравнении двух (и более) выборок важным параметром является их зависимость. Если можно установить гомоморфную пару (то есть, когда одному случаю из выборки X соответствует один и только один случай из выборки Y и наоборот) для каждого случая в двух выборках (и это основание взаимосвязи является важным для измеряемого на выборках признака), такие выборки называются зависимыми. Примеры зависимых выборок:

• пары близнецов,
• два измерения какого-либо признака до и после экспериментального воздействия,
• мужья и жёны
• и т. п.

В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми, например:

• мужчины и женщины,
• психологи и математики.

Соответственно, зависимые выборки всегда имеют одинаковый объём, а объём независимых может отличаться.

Сравнение выборок производится с помощью различных статистических критериев:

• t-критерий Стьюдента
• Критерий Уилкоксона
• U-критерий Манна-Уитни
• Критерий знаков
• и др.

Репрезентативность

Выборка может рассматриваться в качестве репрезентативной или нерепрезентативной.

Пример нерепрезентативной выборки

В США одним из наиболее известных исторических примеров нерепрезентативной выборки считается случай, происшедший во время президентских выборов в 1936 году^[1]. Журнал «Литрери Дайджест», успешно прогнозировавший события нескольких предшествующих выборов, ошибся в своих предсказаниях, разослав десять миллионов пробных бюллетеней своим подписчикам, а также людям, выбранным по телефонным книгам всей страны и людям из регистрационных списков автомобилей. В 25 % вернувшихся бюллетеней (почти 2,5 миллиона) голоса были распределены следующим образом:

• 57 % отдавали предпочтение кандидату-республиканцу Альфу Лэндону
• 40 % выбрали действующего в то время президента-демократа Франклина Рузвельта

На действительных же выборах, как известно, победил Рузвельт, набрав более 60 % голосов. Ошибка «Литрери Дайджест» заключалась в следующем: желая увеличить репрезентативность выборки, — так как им было известно, что большинство их подписчиков считают себя республиканцами, — они расширили выборку за счёт людей, выбранных из телефонных книг и регистрационных списков. Однако они не учли современных им реалий и в действительности набрали ещё больше республиканцев: во время Великой депрессии обладать телефонами и автомобилями могли себе позволить в основном представители среднего и высшего класса (то есть большинство республиканцев, а не демократов).

Виды плана построения групп из выборок

Выделяют несколько основных видов плана построения групп^[2]:

1. Исследование с экспериментальной и контрольной группами, которые ставятся в разные условия.
   • Исследование с экспериментальной и контрольной группами с привлечением стратегии попарного отбора
2. Исследование с использованием только одной группы — экспериментальной.
3. Исследование с использованием смешанного (факторного) плана — все группы ставятся в разные условия.

Типы выборки

Выборки делятся на два типа:

• вероятностные
• невероятностные

Вероятностные выборки

1. Простая вероятностная выборка:
   • Простая повторная выборка. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может попасть в выборку. На основе списка генеральной совокупности составляются карточки с номерами респондентов. Они помещаются в колоду, перемешиваются и из них наугад вынимается карточка, записывается номер, потом возвращается обратно. Далее процедура повторяется столько раз, какой объём выборки нам необходим. Минус: повторение единиц отбора.

Процедура построения простой случайной выборки включает в себя следующие шаги:

1. необходимо получить полный список членов генеральной совокупности и пронумеровать этот список. Такой список, напомним, называется основой выборки;

2. определить предполагаемый объем выборки, то есть ожидаемое число опрошенных;

3. извлечь из таблицы случайных чисел столько чисел, сколько нам требуется выборочных единиц. Если в выборке должно оказаться 100 человек, из таблицы берут 100 случайных чисел. Эти случайные числа могут генерироваться компьютерной программой.

4. выбрать из списка-основы те наблюдения, номера которых соответствуют выписанным случайным числам

• Простая случайная выборка имеет очевидные преимущества. Этот метод крайне прост для понимания. Результаты исследования можно распространять на изучаемую совокупность. Большинство подходов к получению статистических выводов предусматривают сбор информации с помощью простой случайной выборки. Однако метод простой случайной выборки имеет как минимум четыре существенных ограничения:

1. зачастую сложно создать основу выборочногo наблюдения, которая позволила бы провести простую случайную выборку.

2. результатом применения простой случайной выборки может стать большая совокупность, либо совокупность, распределенная по большой географической территории, что значительно увеличивает время и стоимость сбора данных.

3. результаты применения простой случайной выборки часто характеризуются низкой точностью и большей стандартной ошибкой, чем результаты применения других вероятностных методов.

4. в результате применения SRS может сформироваться нерепрезентативная выборка. Хотя выборки, полученные простым случайным отбором, в среднем адекватно представляют генеральную совокупность, некоторые из них крайне некорректно представляют изучаемую совокупность. Вероятность этого особенно велика при небольшом объеме выборки.

• Простая бесповторная выборка. Процедура построения выборки такая же, только карточки с номерами респондентов не возвращаются обратно в колоду.

1. Систематическая вероятностная выборка. Является упрощенным вариантом простой вероятностной выборки. На основе списка генеральной совокупности через определённый интервал (К) отбираются респонденты. Величина К определяется случайно. Наиболее достоверный результат достигается при однородной генеральной совокупности, иначе возможны совпадение величины шага и каких-то внутренних циклических закономерностей выборки (смешение выборки). Минусы: такие же как и в простой вероятностной выборке.
2. Серийная (гнездовая) выборка. Единицы отбора представляют собой статистические серии (семья, школа, бригада и т. п.). Отобранные элементы подвергаются сплошному обследованию. Отбор статистических единиц может быть организован по типу случайной или систематической выборки. Минус: Возможность большей однородности, чем в генеральной совокупности.
3. Районированная выборка. В случае неоднородной генеральной совокупности, прежде, чем использовать вероятностную выборку с любой техникой отбора, рекомендуется разделить генеральную совокупность на однородные части, такая выборка называется районированной. Группами районирования могут выступать как естественные образования (например, районы города), так и любой признак, заложенный в основу исследования. Признак, на основе которого осуществляется разделение, называется признаком расслоения и районирования.
4. «Удобная» выборка. Процедура «удобной» выборки состоит в установлении контактов с «удобными» единицами выборки — с группой студентов, спортивной командой, с друзьями и соседями. Если необходимо получить информацию о реакции людей на новую концепцию, такая выборка вполне обоснована. «Удобную» выборку часто используют для предварительного тестирования анкет.

Невероятностные выборки

Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.

1. Квотная выборка – выборка строится как модель, которая воспроизводит структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) изучаемых признаков. Число элементов выборки с различным сочетанием изучаемых признаков определяется с таким расчётом, чтобы оно соответствовало их доле (пропорции) в генеральной совокупности. Так, например, если генеральная совокупность у нас представлена 5000 человек, из них 2000 женщин и 3000 мужчин, тогда в квотной выборке у нас будут 20 женщин и 30 мужчин, либо 200 женщин и 300 мужчин. Квотированные выборки чаще всего основываются на демографических критериях: пол, возраст, регион, доход, образование и прочих. Минусы: обычно такие выборки нерепрезентативны, т.к. нельзя учесть сразу несколько социальных параметров. Плюсы: легкодоступный материал.
2. Метод снежного кома. Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т. д.)
3. Стихийная выборка – выборка так называемого «первого встречного». Часто используется в теле- и радиоопросах. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов. Минусы: невозможно установить какую генеральную совокупность представляют опрошенные, и как следствие – невозможность определить репрезентативность.
4. Маршрутный опрос – часто используется, если единицей изучения является семья. На карте населённого пункта, в котором будет производиться опрос, нумеруются все улицы. С помощью таблицы (генератора) случайных чисел отбираются большие числа. Каждое большое число рассматривается как состоящее из 3-х компонентов: номер улицы (2-3 первых числа), номер дома, номер квартиры. Например, число 14832: 14 – это номер улицы на карте, 8 – номер дома, 32 – номер квартиры.
5. Районированная выборка с отбором типичных объектов. Если после районирования из каждой группы отбирается типичный объект, т.е. объект, который по большинству изучаемых в исследовании характеристик приближается к средним показателям, такая выборка называется районированной с отбором типичных объектов.

6.Модальная выборка. 7.экспертная выборка. 8.Гетерогенная выборка.

Стратегии построения групп

Отбор групп для их участия в психологическом эксперименте осуществляется с помощью различных стратегий, которые нужны для того, чтобы обеспечить максимально возможное соблюдение внутренней и внешней валидности^[3].

• Рандомизация (случайный отбор)
• Попарный отбор
• Стратометрический отбор
• Приближённое моделирование
• Привлечение реальных групп

Рандомизация

Рандомизация, или случайный отбор, используется для создания простых случайных выборок. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый член популяции с равной вероятностью может попасть в выборку. Например, чтобы сделать случайную выборку из 100 студентов вуза, можно сложить бумажки с именами всех студентов вуза в шляпу, а затем достать из неё 100 бумажек — это будет случайным отбором (Гудвин Дж., с. 147).

Попарный отбор

Попарный отбор — стратегия построения групп выборки, при котором группы испытуемых составляются из субъектов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам. Данная стратегия эффективна для экспериментов с использованием экспериментальных и контрольных групп с лучшим вариантом — привлечением близнецовых пар (моно- и дизиготных), так как позволяет создать…

Стратометрический отбор

Стратометрический отбор — рандомизация с выделением страт (или кластеров). При данном способе формирования выборки генеральная совокупность делится на группы (страты), обладающие определёнными характеристиками (пол, возраст, политические предпочтения, образование, уровень доходов и др.), и отбираются испытуемые с соответствующими характеристиками.

Приближённое моделирование

Приближённое моделирование — составление ограниченных выборок и обобщение выводов об этой выборке на более широкую популяцию. Например, при участии в исследовании студентов 2-го курса университета, данные этого исследования распространяются на «людей в возрасте от 17 до 21 года». Допустимость подобных обобщений крайне ограничена.

Приближенное моделирование – формирование модели, которая для четко оговоренного класса систем (процессов) описывает его поведение (или нужные явления) с приемлемой точностью.

Примечания

1. ↑ Исследование в психологии: методы и планирование / Дж. Гудвин. — СПб.: Питер, 2004. С. 146.
2. ↑ Дружинин В. Н. Экспериментальная психология. — 2-е изд., доп. — СПб.: Питер, 2002. С. 92
3. ↑ См. там же. С. 93—95.

Литература

Наследов А. Д. Математические методы психологического исследования. — СПб.: Речь, 2004.

• Ильясов Ф. Н. Репрезентативность результатов опроса в маркетинговом исследовании // Социологические исследования. 2011. № 3. С. 112-116.

См. также

• Список когнитивных искажений
• В некоторых типах исследований выборку делят на группы:
  • экспериментальная
  • контрольная
• Когорта

Ссылки

• Выборка по Р 50-605-80-93
• Выборка в аудите
• Понятие выборки. Основные характеристики выборки. Типы выборки

Что это означает в статистике, типах и примерах

По

Уилл Кентон

Полная биография

Уилл Кентон — эксперт в области экономики и инвестиционного законодательства. Ранее он занимал руководящие должности редактора в Investopedia и Kapitall Wire, имеет степень магистра экономики Новой школы социальных исследований и степень доктора философии по английской литературе Нью-Йоркского университета.

Узнайте о нашем редакционная политика

Обновлено 01 июля 2022 г.

Рассмотрено

Сомер Андерсон

Рассмотрено Сомер Андерсон

Полная биография

​Сомер Дж. Андерсон является дипломированным бухгалтером, доктором бухгалтерского учета и профессором бухгалтерского учета и финансов, который работает в сфере бухгалтерского учета и финансов более 20 лет. Ее опыт охватывает широкий спектр областей бухгалтерского учета, корпоративных финансов, налогов, кредитования и личных финансов.

Узнайте о нашем Совет финансового контроля

Факт проверен

Викки Веласкес

Факт проверен Викки Веласкес

Полная биография

Викки Веласкес — исследователь и писатель, которая руководила, координировала и руководила различными общественными и некоммерческими организациями. Она провела углубленное исследование социальных и экономических вопросов, а также пересмотрела и отредактировала учебные материалы для района Большого Ричмонда.

Узнайте о нашем редакционная политика

Что такое образец?

Образец относится к меньшей, управляемой версии большей группы. Это подмножество, содержащее характеристики большей совокупности. Выборки используются в статистическом тестировании, когда размеры совокупности слишком велики для того, чтобы тест мог включать всех возможных членов или наблюдения. Выборка должна представлять генеральную совокупность в целом и не отражать какой-либо предвзятости по отношению к конкретному признаку.

Существует несколько методов выборки, используемых исследователями и статистиками, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.

Ключевые выводы

• В статистике выборка представляет собой аналитическое подмножество большей совокупности.
• Использование образцов позволяет исследователям проводить свои исследования с более управляемыми данными и своевременно.
• Случайно взятые выборки не имеют большого смещения, если они достаточно велики, но получение такой выборки может быть дорогостоящим и трудоемким.
• При простой случайной выборке каждый объект в совокупности идентичен, в то время как стратифицированная случайная выборка делит всю совокупность на более мелкие группы.

Понимание образцов

Выборка – это несмещенное количество наблюдений, взятых из совокупности. Проще говоря, популяция — это общее количество наблюдений (то есть особей, животных, предметов, данных и т. д.), содержащихся в данной группе или контексте. Другими словами, выборка представляет собой часть, часть или часть всей группы и действует как подмножество генеральной совокупности. Образцы используются в различных условиях, где проводятся исследования. Ученые, маркетологи, правительственные учреждения, экономисты и исследовательские группы входят в число тех, кто использует образцы для своих исследований и измерений.

Использование целых популяций для исследований сопряжено с трудностями. У исследователей могут возникнуть проблемы с получением быстрого доступа ко всем популяциям. Кроме того, из-за характера некоторых исследований у исследователей могут возникнуть трудности со своевременным получением необходимых им результатов. Вот почему используются образцы людей. Использование меньшего числа людей, представляющих все население, может по-прежнему давать достоверные результаты при сокращении времени и ресурсов.

Выборки, используемые исследователями, должны напоминать более широкую совокупность, чтобы делать точные выводы или прогнозы. Все участники выборки должны обладать одинаковыми характеристиками и качествами. Таким образом, если исследование посвящено первокурсникам мужского пола колледжа, выборка должна состоять из небольшого процента мужчин, соответствующих этому описанию. Точно так же, если исследовательская группа проводит исследование режима сна одиноких женщин старше 50 лет, выборка должна включать только женщин из этой демографической группы.

Особые указания

Рассмотрим группу ученых-исследователей, которые хотят узнать, сколько студентов потратили менее 40 часов на экзамен CFA и все же сдали его. Поскольку более 200 000 человек ежегодно сдают экзамен по всему миру, обращение к каждому участнику экзамена потребует затрат времени и ресурсов.

На самом деле к тому времени, когда данные о популяции будут собраны и проанализированы, пройдет пара лет, что сделает анализ бесполезным, поскольку появится новая популяция. Вместо этого исследователи могут взять выборку населения и получить данные из этой выборки.

Чтобы получить несмещенную выборку, выборка должна быть случайной, чтобы каждый член населения имел равные и вероятные шансы быть добавленным в группу выборки. Это похоже на розыгрыш лотереи и является основой для простой случайной выборки.

Для несмещенной выборки выборка должна быть случайной, чтобы у всех в совокупности были равные шансы быть добавленными в группу.

Типы выборки

Простая случайная выборка

Простая случайная выборка идеальна, если каждый объект в совокупности идентичен. Если исследователям все равно, являются ли их объекты выборки мужчинами или женщинами, или они представляют собой сочетание обоих полов в той или иной форме, простая случайная выборка может быть хорошим методом отбора.

Допустим, в 2021 году экзамен CFA сдали 200 000 человек, из которых 40% были женщины и 60% мужчины. Таким образом, случайная выборка, составленная из населения, должна состоять из 400 женщин и 600 мужчин, что в сумме составляет 1000 испытуемых.

Но как насчет случаев, когда важно знать соотношение мужчин и женщин, сдавших тест после обучения менее 40 часов? Здесь стратифицированная случайная выборка предпочтительнее простой случайной выборки.

Стратифицированная случайная выборка

Этот тип выборки, также называемый пропорциональной случайной выборкой или квотной случайной выборкой, делит общую совокупность на более мелкие группы. Они известны как слои. Люди внутри страт имеют схожие характеристики.

Что, если бы возраст был важным фактором, который исследователи хотели бы включить в свои данные? Используя метод стратифицированной случайной выборки, они могли создать слои или страты для каждой возрастной группы. Выбор из каждой страты должен быть случайным, чтобы у всех в скобке был вероятный шанс быть включенным в выборку. Например, двум участникам, Алексею и Давиду, 22 и 24 года соответственно. Выборка выборки не может выбрать один из других на основе какого-либо предпочтительного механизма. Они оба должны иметь равные шансы быть выбранными из своей возрастной группы. Слоты могут выглядеть примерно так:

Слои (Возраст)	Численность населения	Номер для включения в пробу
20-24	30 000	150
25-29	70 000	350
30-34	40 000	200
35-39	30 000	150
40-44	20 000	100
>44	10 000	50
Итого	200 000	1000

Из таблицы население было разделено на возрастные группы. Например, в 2021 году экзамен CFA сдали 30 000 человек в возрасте от 20 до 24 лет. Используя ту же пропорцию, в выборке будет (30 000 ÷ 200 000) × 1000 = 150 испытуемых, которые попадают в эту группу. Алекс или Дэвид, или оба, или ни один из них, могут быть включены в число 150 случайных участников выборки.

Есть много других страт, которые можно было бы скомпилировать при принятии решения о размере выборки. Некоторые исследователи могут указывать должностные обязанности, страны, семейное положение и т. д. испытуемых при принятии решения о том, как создать выборку.

Примеры образцов

В 2021 году население мира составляло почти 7,9 миллиарда человек, из которых 49,6% составляли женщины и 50% мужчины. Общее количество людей в любой данной стране также может быть численностью населения. Общее количество студентов в городе можно принять за население, а общее количество собак в городе также является численностью населения. Образцы могут быть взяты из этих популяций для исследовательских целей.

Следуя нашему примеру с экзаменом CFA, исследователи могли бы взять выборку из 1000 участников CFA из общего числа 200 000 испытуемых — населения — и запустить необходимые данные по этому числу. Среднее значение этой выборки будет использоваться для оценки среднего числа сдавших экзамен CFA, даже если они учились менее 40 часов.

Отобранная группа выборки не должна быть предвзятой. Это означает, что если среднее значение выборки из 1000 участников экзамена CFA равно 50, среднее значение совокупности из 200 000 участников теста также должно быть приблизительно равно 50.

Почему аналитики используют выборки вместо измерения населения?

Часто популяция слишком велика или экстенсивна, чтобы измерить каждого члена, а измерение каждого члена было бы дорого и отнимало много времени. Выборка позволяет делать выводы о населении с использованием статистических методов.

Что такое простая случайная выборка?

В этом методе выборки используются респонденты или точки данных, которые выбираются случайным образом из большей совокупности. При достаточно большом размере выборки случайная выборка устраняет систематическую ошибку.

Почему случайные выборки позволяют делать выводы?

Какой размер выборки вам нужен?

Это будет зависеть от размера совокупности и типа анализа, который вы хотите провести (например, какие доверительные интервалы вы используете). Анализ мощности — это метод математической оценки наименьшего размера выборки, необходимого в зависимости от ваших потребностей. Еще одно эмпирическое правило заключается в том, что ваша выборка должна быть достаточно большой, но не более чем на 10% больше, чем население.

Источники статьи

Investopedia требует, чтобы авторы использовали первоисточники для поддержки своей работы. К ним относятся официальные документы, правительственные данные, оригинальные отчеты и интервью с отраслевыми экспертами. Мы также при необходимости ссылаемся на оригинальные исследования других авторитетных издателей. Вы можете узнать больше о стандартах, которым мы следуем при создании точного и беспристрастного контента, в нашем редакционная политика.

1. Издательство Сейдж. «Введение в статистику, глава 1», страницы 4-5.

2. Институт CFA. «Результаты кандидатских экзаменов 1963–2022 гг.».

3. Техническая библиотека Вирджинии. «Значимые статистические данные: 1,5 Методы отбора проб и этика».

4. Группа Всемирного банка. «Население, женщины (% от общей численности населения)».

5. Группа Всемирного банка. «Население, мужчины (% от общей численности населения)».

6. Группа Всемирного банка. «Население, всего».

Образец резюме ИТ | монстр.com

Пример ИТ-резюме

Требуется ли обновление вашего ИТ-резюме? Мы слышим вас. Технологии — одна из самых горячих отраслей сегодня, поэтому, чтобы быть успешным кандидатом на самые желанные должности в области ИТ, полезно иметь исчерпывающее резюме, которое говорит о вас больше, чем языки программирования, которые вы знаете. Просмотрите приведенный ниже образец или загрузите наш шаблон резюме в области ИТ (в формате Word) и пишите в своем собственном темпе.

Вы можете заменить традиционную цель ИТ-резюме более современным резюме квалификации. Мы использовали маркированный формат, чтобы выделить основные преимущества этого кандидата, чтобы менеджер по найму мог быстро прочитать его. Во многих образцах ИТ-резюме для опытных специалистов есть разделы, посвященные областям знаний, техническим навыкам и профессиональному развитию (например, сертификации). Потратьте время, чтобы отделить эти квалификации друг от друга, чтобы работодателям было проще воспринимать ваше резюме.

Образец резюме ИТ-специалиста

Оливия Харрисон
1234 Avenue Street, City, State 12345
[email protected] | 555.555.5555

Обеспечение оптимальной производительности, надежности и безопасности основных бизнес-систем

• Целеустремленный профессионал, предлагающий прогрессивную семилетнюю карьеру в области информационных технологий.
• Неоднократное успешное руководство ИТ-проектами от начала до реализации, стратегическое распределение ресурсов и делегирование задач для достижения своевременного выполнения в рамках бюджета.
• Умело управляйте операциями технической поддержки, тщательно устраняя неполадки для выявления основных причин и предотвращения повторения.
• Чемпион по совершенствованию процессов с опытом внедрения новых процедур и технологий для укрепления системы безопасности, повышения операционной эффективности и контроля затрат.

– Области компетенции –

Тестирование и устранение неполадок | Управление проектами | Системное администрирование

Отношения с поставщиками | Стратегическое планирование | Распределение ресурсов | Эффективное общение

Руководство командой | Непрерывность бизнеса | Резервное копирование и восстановление данных

 

Платформы	Windows Vista/7/10; Mac OS X; Оракул; САП
Программное обеспечение	Microsoft Office (Word, Excel, Outlook, PowerPoint, Project), SQL и SharePoint; Быстрые книги; Salesforce.com
Языки	Java, HTML, C++, PHP, Python, Ruby

 

Gray & Associates, Сиэтл, Вашингтон — 10/20xx по настоящее время

Системный администратор (6/20xx по настоящее время)

Повышение до руководящей роли в бизнес-приложениях и подотчетность систем. Сотрудничайте с высшим руководством для планирования краткосрочного и долгосрочного технологического планирования. Планируйте, координируйте и выполняйте обновления аппаратного и программного обеспечения. Служите жизненно важным ресурсом для сотрудников службы поддержки, контролируя ежедневные операции поддержки и помогая в сложных заявках на устранение неполадок. Развитие и поддержание отношений с поставщиками ИТ.

Избранные проекты…

• Успешно руководил своевременным и уложившимся в бюджет обновлением всей компании до Windows 10 и Office 365, затронувшим более 50 сотрудников на местах и ​​пять удаленных сотрудников.
• Инициированы преобразующие ИТ-политики, предназначенные для повышения безопасности системы, включая расширенные меры по требованиям к паролям и доступу пользователей.
• Возглавил новые процедуры для документации службы поддержки, что позволило разработать всеобъемлющую базу знаний о распространенных проблемах и решениях для повышения эффективности службы поддержки.

Специалист технической поддержки (с 10/20xx по 6/20xx)

Оказание технической поддержки конечным пользователям с использованием обширного опыта для выявления проблем, диагностики, решения и эскалации через систему службы поддержки, телефон и удаленно инструменты поддержки. Выполнение функций администрирования безопасности для пользователей, данных и удаленного доступа.

Избранные проекты…

• Играл ключевую роль в переходе всей компании с устаревшей системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) на Salesforce.com, предоставляя обучение и поддержку конечных пользователей.
• Разработаны пошаговые учебные пособия для конечных пользователей, чтобы обеспечить плавный переход после обновления приложения.

Anderson Consulting, Портленд, Орегон

Техник службы поддержки (с 3/20xx по 8/20xx)

Устранение неполадок, ремонт и техническое обслуживание компьютерных систем, оборудования, периферийных устройств и телефонии. Проанализированы системные требования для эффективной изоляции и решения широкого спектра технических проблем. Участвовал в масштабных модернизациях и установках.

Избранные достижения…

• Быстрое изучение и освоение проприетарных приложений.
• Продемонстрировал выдающиеся навыки обслуживания клиентов, постоянно получая высокие оценки в опросах удовлетворенности клиентов.

Превосходство на предыдущих должностях техника поддержки настольных компьютеров в ABC Enterprises в Портленде, штат Орегон (с 20xx по 20xx), и в качестве операционного менеджера Fancy Restaurant в Юджине, штат Орегон (с 20xx по 20xx)

Сертификация специалиста по управлению проектами (PMP) | Microsoft Certified Professional (MCP)

Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE) | Microsoft Certified Solutions Associate (MCSA)

CompTIA A+ | Безопасность CompTIA+ | Сеть CompTIA+ | CompTIA Project+

 

Загрузите этот шаблон резюме ИТ (бесплатно!) в Word.

Ваше резюме в области ИТ будет использовано с пользой: по прогнозам Бюро статистики труда, количество рабочих мест для ИТ-специалистов вырастет на 13% в течение следующего десятилетия, что выше среднего.

Средняя зарплата ИТ-специалиста составляет 71 410 долларов в год, согласно данным Monster, и вы обнаружите большой спрос на ИТ-специалистов в следующих городских районах:

• Нью-Йорк
• Солт-Лейк-Сити
• Вашингтон, округ Колумбия
• Хьюстон
• Сан-Диего

Когда вы будете готовы найти открытые вакансии, вы можете искать вакансии в сфере ИТ на Monster. И ознакомьтесь с образцом резюме ИТ-специалиста начального уровня и образцом резюме помощника руководителя ИТ-проекта, чтобы получить дополнительные советы по формату резюме. Затем взгляните на эти примеры вопросов и ответов на собеседование в сфере ИТ, чтобы пройти собеседование при приеме на работу.

Найдите свое резюме в области ИТ Около

Как ИТ-специалист, вы понимаете важность функциональности. И мы тоже. Готов начать поиск работы. Используйте приложение Monster, чтобы облегчить вам задачу. Когда вы найдете позицию, которая вам нравится, просто проведите пальцем вправо. Это интересный и функциональный способ поиска новой работы.

Примеры сопроводительного письма в области ИТ (любая работа в области информационных технологий)

Вы готовите сопроводительное письмо в области ИТ , чтобы приложить его к заявлению о приеме на работу в сфере технологий.

 

Будь то невероятные привилегии, беспрецедентная технология или громкое имя стартапа, вы взволнованы, и это правильно!

 

Однако —

 

Написание сопроводительного письма хорошо ИТ не поможет.

 

Скорее, вам нужно потрясающее сопроводительное письмо по информационным технологиям, которое привлечет внимание ИТ-менеджера, как будто они только что объявили об IPO и все они миллионеры.

 

Вы попали по адресу.

 

Это руководство по ИТ-сопроводительным письмам покажет вам:

 

• Лучшие примеры ИТ-сопроводительных писем и другие примеры информационных технологий.
• Как написать сопроводительное письмо по ИТ, от которого стартапы сходят с ума.
• Образец идеального сопроводительного письма для ИТ-специалистов, демонстрирующий результаты.
• Совет эксперта, как удерживать концентрацию и взгляд до конца.

 

Хотите быстро написать сопроводительное письмо? Воспользуйтесь нашим конструктором сопроводительных писем. Выберите из  20+ профессиональных шаблонов сопроводительного письма  , которые соответствуют вашему резюме. Смотрите практические примеры и получайте советы экспертов.

 

Создайте сопроводительное письмо сейчас

 

Используйте этот шаблон сопроводительного письма

Сопроводительное письмо к резюме в сфере ИТ — См. дополнительные примеры сопроводительного письма здесь .

 

Хотите убедиться, что ваше резюме в области ИТ так же актуально, как и определения антивируса? Ознакомьтесь с нашим полным образцом и руководством по ИТ-резюме: Образец и руководство по ИТ-резюме.

 

Хотите ознакомиться с другими примерами сопроводительных писем по ИТ? Вот они:

• Образец сопроводительного письма ИТ-специалиста
• Образец сопроводительного письма ИТ-менеджера
• Образец сопроводительного письма в службу технической поддержки
• Образец сопроводительного письма системного администратора
• Образец сопроводительного письма инженера-программиста
• Образец сопроводительного письма разработчика программного обеспечения
• Front -Образец сопроводительного письма конечного разработчика
• Образец сопроводительного письма инженера
• Образец сопроводительного письма веб-разработчика
• Образец сопроводительного письма по кибербезопасности
• Образец сопроводительного письма аналитика данных
• Образец сопроводительного письма для ввода данных
• Образец сопроводительного письма специалиста по данным
• Образец сопроводительного письма4 компьютера 9007 Образец сопроводительного письма по научной работе 
• Образец сопроводительного письма для инженерной стажировки
• Образец сопроводительного письма от Blizzard

 

Хотите узнать больше о своих возможностях? Посмотрите нашу полную подборку примеров сопроводительных писем для каждой профессии: Лучшие примеры сопроводительных писем для работы.

 

Теперь начнем.

Первый UP, однако, вот профессиональное сопроводительное письмо Пример:

Образец сопроводительного письма

Lindsay Kalpaxis

20 Ludlow St.

Apt. 57B

Нью-Йорк, штат Нью-Йорк 10002

 

June 17, 2019

 

Joanne Fitzpatrick

Human Resources Manager

Cyber ​​Science Technologies

508 W 26th St.

New York, NY 10001

 

Dear Joanne,

 

Having недавно закончил двухлетний контракт на разработку программного обеспечения после получения степени бакалавра наук в области компьютерных наук, я готов начать следующую главу в своей жизни. Итак, я был в восторге, когда наткнулся на вашу вакансию в поисках ИТ-кандидатов в области разработки программного обеспечения. Имея как образовательный, так и профессиональный опыт во всем жизненном цикле разработки программного обеспечения, я считаю, что у меня есть все необходимое, чтобы стать идеальным выбором для Cyber ​​Science Tech.

 

Как ИТ-специалист, нацеленный на достижение максимальных результатов в разработке систем и программного обеспечения, я знаю, что у меня есть все необходимое, чтобы добиться впечатляющих результатов в Cyber ​​Science Tech. У меня есть опыт как в области разработки интерфейса, так и в области разработки бэкенда, мой набор навыков разнообразен и дополняет друг друга. На моей предыдущей должности я добился следующих успехов:

 

• Повышение производительности разработки на 15 % за счет выполнения как клиентской, так и серверной части по мере необходимости.

• Все программное обеспечение и приложения, к которым я приложил руку, в настоящее время имеют рейтинг выше 4,5/5,0 или 90% соответственно (например, Google Play Store, Windows Store, iOS App Store).

 

Я живу и дышу информационными технологиями, особенно разработкой программного обеспечения, а свободное время использую для постоянного совершенствования своих навыков в области ИТ. Если мне представится возможность работать в Cyber ​​Science Tech, я привнесу тот же драйв и мотивацию в вашу ИТ-команду.

 

Я с нетерпением жду возможности поговорить о ближайших и долгосрочных целях Cyber ​​Science Tech. Кроме того, я хотел бы поделиться тем, как мои ИТ-навыки и технические достижения дают мне отличную отправную точку. Можем ли мы выбрать время, чтобы обсудить, как моя работа в XYZ Soft может привести к повышению качества для клиентов Cyber ​​Science Tech?

 

С уважением,

 

Линдси Калпаксис

 

P.S. Я подумал — может быть, мы встретимся за кофе? Я хотел бы показать вам, как мне удалось добиться тех же результатов (увеличение производительности на 15 %), что и в Cyber ​​Science Tech.

 

Что вы думаете?

 

Выше мы рассмотрели идеальный образец сопроводительного письма для вакансий в сфере ИТ.

 

Сейчас —

 

Вот как написать сопроводительное письмо для ИТ-специалистов, чтобы они убедились в том, что вы подходите для этой работы:

 

1

Выберите лучший формат для ИТ-сопроводительного письма

 

Любой ИТ-работодатель хочет хорошего UX, а не роговицы.

 

Это относится и к любому письму с заявлением о приеме на работу в ИТ —

 

Будь то сопроводительное письмо ИТ-специалиста начального уровня или сопроводительное письмо ИТ-директора, отформатируйте его непосредственно перед тем, как начать писать.

 

Вот правильный макет письма ИТ-приложения, чтобы сделать их счастливыми:

 

Пример сопроводительного письма по информационным технологиям — формат

 

• Ваш адрес указан в сопроводительном письме вверху.
• Дата, когда вы пишете или отправляете им письмо-заявление.
• Название и адрес технической компании или ИТ-рекрутера.
• Приветствие и вступительное заявление, побуждающее читать дальше.
• Ваши лучшие технические навыки, опыт и достижения в области ИТ.
• Заключительный абзац с призывом к действию.
• Прощание и ваша подпись.
• Постскриптум, по желанию, чтобы получить еще одну возможность завоевать их расположение.

 

Если вы хотите узнать больше о различных разделах сопроводительного письма, см. наше полное руководство: Что включать в сопроводительное письмо? Введение Им понравится0003

 

Это означает добавление 557 100 новых рабочих мест в ближайшие несколько лет, дополнительную конкуренцию среди людей, которые уже ищут.

 

Итак —

 

Вы должны сбить их с ног с самого начала.

 

И оно начинается с имени:

 

Примеры сопроводительного письма ИТ-отдела — приветствие

 

7 неправильно

, которому это может быть касается, Уважаемый сэр или мадам,

9000 9000 9000.9010.9013 9000.9013 9000.9010.

ПРАВО
0.	0. 9000. .	0. 9000 9000.9010. 9000 9000.9010. 9000 9000 9000.9013 .   Видите различия?   Приветствие в сопроводительном письме для вакансий в сфере ИТ — самая простая часть, но в ней также легче всего ошибиться.   Зачем использовать имя?   Согласно данным сканирования мозга и визуализации, которые ваш технический опыт позволит вам понять лучше, чем я когда-либо мог, люди любят слышать свои имена.   Это означает—   Напрягите свои технические мускулы и найдите их имя. Выполните поиск в LinkedIn или просмотрите страницу о компании, чтобы найти имя менеджера по найму или директора по информационным технологиям.   Не можете найти их имя после поиска по всему миру?   Не волнуйтесь.   Что-то вроде Уважаемый менеджер по найму является нейтральным и все же гораздо более эффективным, чем , кого это может касаться .   Совет профессионала . Ведущие технологические компании часто нанимают ИТ-рекрутеров для поиска таких талантов, как вы. В этом случае вы будете обращаться к ИТ-рекрутеру, а не к кому-то из компании, в которую вы подаете заявку.   Далее следует вступительное заявление .   Это важный абзац, который нужно правильно понять, поскольку он представляет вас и ваши стремления к карьере в сфере ИТ.   Подобно успешному удержанию пользователей, мы надеемся, что это заинтересует их, и они прочитают все это целиком.   Вот как начать сопроводительное письмо таким образом, чтобы произвести хорошее первое впечатление:   Пример сопроводительного письма для вакансий в области ИТ — вступительные абзацы   08 080096	неправильно
Здравствуйте, меня зовут Линдси, и я подаю заявление на вакансию в вашей компании. У меня широкий спектр ИТ-навыков, я обладаю сильной трудовой этикой и большим вниманием.

право

Недавно закончив двухлетний контракт в области разработки программного обеспечения после получения степени бакалавра компьютерных наук, я готов начать следующую главу в моей жизни. Итак, я был в восторге, когда наткнулся на вашу вакансию в поисках ИТ-кандидатов в области разработки программного обеспечения. Имея как образовательный, так и профессиональный опыт во всем жизненном цикле разработки программного обеспечения, я считаю, что у меня есть все необходимое, чтобы стать идеальным выбором для Cyber ​​Science Tech.

 

Помимо длины, заметили отличия?

 

Ни один работодатель, работающий в сфере ИТ или в других сферах, не хочет стандартное сопроводительное письмо. Первый — это спам, и в компании, в которую вы подаете заявку, скорее всего, есть ИТ-специалисты, которые просто отфильтровывают подобные вещи.

 

Второй — первоклассное введение.

 

Это дает им краткое упоминание о вашем опыте в области ИТ и технических навыках, а также побуждает их читать дальше, если они хотят узнать больше.

 

Кроме того, он предназначен для этой конкретной работы с указанием названия компании и точной должности.

 

Вы сразу смотрите на них как на The Next Big Thing™.

 

Совет профессионала : вы пишете сопроводительное письмо, не имея опыта работы в ИТ-индустрии? Следуйте тем же правилам. В сопроводительном письме начального уровня для должностей в сфере ИТ укажите наиболее технический опыт и навыки, чтобы показать менеджеру по персоналу, что у вас есть таланты, которые они ищут.

 

Это стандартный способ вступительного заявления в сопроводительном письме по информационным технологиям. Но есть и другие! Другие идеи см. в нашем полном руководстве: Как написать сопроводительное письмо

 

3

Напишите отличное сопроводительное письмо по информационным технологиям

.

 

Следующим, как обычно, является.

 

Вы заинтриговали их вводным абзацем (кстати, хорошая работа!).

 

Теперь пришло время рассказать им, почему вы лучший выбор с телом письма ИТ-заявки.

 

Как и на странице с ценами любого приложения, здесь вы подробно описываете свои обширные технические навыки, опыт, опыт и достижения.

 

Покажите им, что нанять вас — это все равно, что получить версию Ultimate по цене базовой версии.

 

Как?

 

Вот о чем следует написать в следующих нескольких абзацах сопроводительного письма ИТ-специалиста:

 

• Расскажите о своих навыках и техническом опыте в области ИТ.
• Назовите несколько ключевых достижений с цифрами, чтобы доказать, что вы лучший технический талант.
• Покажите им, почему нанять вас в их ИТ-команду — лучшее решение, которое они могут принять.
• Дайте им почувствовать, что они — единственный стартап, на который вы смотрите.

 

Теперь давайте соберем все вместе.

 

Вот образец сопроводительного письма для ИТ-специалистов:

 

Примеры сопроводительного письма для ИТ-специалистов — параграфы основной части

 

Как ИТ-специалист, я специализируюсь на разработке систем и предоставлении первоклассных результатов. У меня есть все, что нужно, чтобы быть впечатляющим исполнителем в Cyber ​​Science Tech. У меня есть опыт как в области разработки интерфейса, так и в области разработки бэкенда, мой набор навыков разнообразен и дополняет друг друга. На моей предыдущей позиции несколько моих побед включают в себя:

 

• Повышение производительности разработки на 15 % за счет выполнения как клиентской, так и серверной части по мере необходимости.

• Устаревшие процедуры безопасности и обработки данных были переработаны в соответствии с отраслевыми стандартами и передовыми практиками, что снизило количество уязвимостей в системе безопасности на 33%.

 

Я живу и дышу информационными технологиями, особенно разработкой программного обеспечения, а свободное время использую для постоянного совершенствования своих навыков в области ИТ. Если вам будет предоставлена ​​возможность работать в Cyber ​​Science Tech, вы можете рассчитывать на то, что я привнесу тот же драйв и мотивацию в вашу ИТ-команду.

 

Как насчет ИТ-письма или раздела тела приложения?

 

Он выполняет все, что мы намеревались сделать, от рассказа о ваших впечатляющих достижениях с использованием поддающихся проверке цифр до демонстрации энтузиазма и технической увлеченности.

 

Мы обязательно внесем вас в белый список для участия в собеседовании по ИТ как можно скорее!

 

Совет профессионала : Какой длины должно быть сопроводительное письмо? Сократите объем письма об ИТ-заявке до половины страницы или двух третей страницы, что составляет около 200–300 слов.

 

Чтобы по-настоящему поработать с этими центральными абзацами, пока они не будут оптимизированы и готовы для конечных пользователей, см. это руководство: Основные советы по написанию сопроводительного письма

 

и бросайте маркеры, навыки и автоматически заполняйте скучные вещи. Проверка орфографии? Чек . Начните бесплатно создавать шаблон профессионального резюме здесь .

Создайте мое резюме сейчас

Когда вы закончите, Создатель резюме Zety оценит ваше резюме и расскажет вам именно , как его улучшить.

4

Завершите свои сопроводительные письма в области ИТ как профессионал

 

Как и в случае с недавно собранным компьютером, пришло время испытать эти навыки, чтобы настроить и разогнать ваше сопроводительное письмо для ИТ-специалистов до максимума производительность.

 

Итак —

 

Вот как закрыть сопроводительное письмо для информационных технологий:

 

Образец сопроводительного письма об ИТ – заключительный абзац

 

900 жду вашего ответа.

неправильно

справа
Я с нетерпением жду возможности поговорить о ближайших и долгосрочных целях Cyber ​​Science Tech. Кроме того, я хотел бы поделиться тем, как мои ИТ-навыки и технические достижения дают мне отличную отправную точку. Спасибо, что нашли время, чтобы прочитать это, и я не могу дождаться, чтобы поговорить с вами!

 

Никто не любит стандартное сопроводительное письмо, особенно столь бесстрастное —

 

Рекрутер из ИТ-отдела будет разочарован.

 

Вместо этого —

 

Напишите сопроводительное письмо к вакансии в ИТ-сфере, которое красиво подытожит все это, используя энтузиазм и уверенность.

 

В отличие от ROM, этот шаблон сопроводительного письма для ИТ-специалистов наверняка не будет доступен только для чтения!

 

Далее следует завершающая фраза, и она одинакова независимо от того, пишете ли вы сопроводительное письмо для ИТ-поддержки или сопроводительное письмо для ИТ-специалиста.

Вот как это выглядит:

Пример информационной технологии сопроводительное письмо — Valediction

Сжмите,

 

Наконец, сопроводительное письмо подошло к концу.

 

Однако—

 

Хотя это и не требуется, добавление P.S. после твоего прощального приветствия и Джона Хэнкока — аккуратное сопроводительное письмо для последнего шанса привлечь их внимание.

 

Вот отличный пример сопроводительного письма в области ИТ:

 

Примеры сопроводительного письма в области ИТ — Postscript

 

P.S. Я подумал — может быть, мы встретимся за кофе? Я хотел бы показать вам, как мне удалось добиться тех же результатов (увеличение производительности на 15 %), что и в Cyber ​​Science Tech.

  

Не сложно, да?

 

Это P.S. Заявление потрясающе, потому что оно выходит за рамки формальности тела сопроводительного письма, обращаясь к их человечности.

 

В то же время это еще раз напоминает им, что вы лучший выбор, еще раз подсунув туда пронумерованное достижение.

 

Вот как это делается, и теперь все готово!

 

Совет профессионала . Используйте сопроводительное письмо для ИТ-специалистов, чтобы продать себя, и вы можете сделать это разными способами. Вы получили впечатляющую награду в области технологий? У вас есть узнаваемая и престижная IT-премия? Добавьте их в сопроводительное письмо по ИТ!

 

Как и существует множество способов произвести впечатление на ИТ-менеджера или рекрутера, нет единственного способа закрыть сопроводительное письмо ИТ-специалиста. См. это руководство: Как закончить сопроводительное письмо

 

Ключевой вывод

 

Итак, у вас есть это — сопроводительное письмо по информационным технологиям, безусловно, готовое к прайм-тайму.

 

Подведем итог —

 

Вот как лучше всего написать заявление о приеме на работу в сфере информационных технологий:

 

• Прежде чем писать, убедитесь, что формат письма IT соответствует номиналу.