The nome in questo articolo si riferisce sinonimo allo spazio campione della probabilità e statistica argomenti. Molte conclusioni sono derivate e le decisioni importanti vengono prese sulla base dei risultati dello studio del campione in probabilità sperimentale e l'arrivo di un data.It statistico adeguato è importante che il campione prelevato per un esperimento di probabilità o per un'indagine statistica deve essere quantitativa e qualitativa anche. Anche la selezione della dimensione del campione deve essere corretto altrimenti la conclusione sarà una polarizzazione a causa di campioni rappresentativi. campione non rappresentativo: un campione che è stato erroneamente considerato per study.Let di studiare l'importanza della qualità di una sample.Bias Grazie a campioni non rappresentativi - Descrizione del situationsThe concetto di probabilità e gli esperimenti di probabilità utilizzati per prevedere alcuni risultati sulla base dello studio dei campioni. L'esempio lampante è l'ispezione di un lotto di articoli prodotti da parte del fabbricante o del fornitore. Nella maggior parte dei casi, può non essere possibile testare tutte le voci del lotto per vari motivi validi. Quindi è imperativo che massima cura nella scelta della dimensione del campione. Ad esempio, durante il controllo di un lotto di frutta, non si può accettare l'intero lotto semplicemente controllando i frutti che sono posti nella parte superiore del contenitore. roba marcio può benissimo essere stato nascosto sul fondo. Mentre la determinazione della dimensione del campione di accettazione, gli ispettori di controllo di qualità sono rigorosamente istruiti a rendere la dimensione del campione accettazione scegliendo articoli a 'caso' da tutti i possibili luoghi del lot.Similarly un rapporto statistico è fatto conducendo un'indagine su un tratto limitato di gli oggetti o persone. L'indagine deve essere condotta in situazioni corretta e con il giusto tipo di sezione. Ad esempio, non è possibile effettuare un report statistici per la percentuale di cittadini Senor in una città solo attraverso la rilevazione delle vecchie conclusioni età homes.The arrivati sulla base dei campioni non rappresentativi sarà sicuramente è una parte. Bias in quanto significa ovviamente qualcosa che non è un fatto e una falsa conclusione involontariamente o intentionally.Bias causa a campioni non rappresentativi - Esempio casesCase1: Tom, un ispettore di controllo di qualità esperto visita una fabbrica che si produce ruote per l'automobile. Il produttore offre un lotto di 1000 alberi, pronti per la spedizione e suggerisce un sacco campione di 100 alberi tenuto da parte per l'ispezione. Spiegare come Tom sarebbe andato circa per un controllo di qualità e conclusion.First di tutti, come gli elementi da ispezionare sono alberi metallici, Tom avrebbe insistono sul fatto che la dimensione del campione è più grande perché l'ispezione del 10% è troppo basso per questo tipo di oggetti. Può essere che può limitare il numero di alberi al minimo al fine di prove distruttive. (Alberi metallici fanno sottoposti a test distruttivi per determinare la resistenza al taglio) .Tom non avrebbe mai accettato un lotto di campioni per l'ispezione che viene suggerito dal produttore. Questo tipo di controlli di qualità sono sempre pre disposti e mai un'ispezione a sorpresa. E 'del tutto possibile che il produttore potrebbe aver testato tutte le voci del lotto campione prima e avrebbe potuto tenuto da parte i migliori 100 pezzi. Quindi Tom avrebbe insistito che avrebbe deciso la dimensione del campione, scegliendo gli oggetti a caso dal lotto che deve essere shipped.Case 2: un gruppo di persone sono stati invitati effettuare un'indagine sul marchio più apprezzato di auto in una città. I membri del gruppo iniziano i lavori alle ore 10 su una strada trafficata e prendere una pausa per il pranzo dalle ore 12 alle 2 pm. Poi l'indagine continua fino alle 5 pm e la squadra chiamare un giorno. Commenta il sondaggio condotto dal sondaggio team.A di decidere il marchio più apprezzato delle auto deve essere condotta in un momento in cui vi è un traffico intenso. La squadra sceglie il proprio tempo conveniente di 10, un termine entro il quale la maggior parte dei frequentatori di ufficio avrebbero già raggiunto i loro uffici con la propria auto. Oppure i genitori avrebbero già abbandonato i loro figli a schools.Secondly, hanno selezionato un tempismo sbagliato per il loro pranzo. Tra le ore 12 e 14:00 copre l'ora di pranzo per il pubblico in generale. Questa è la parte della giornata, quando le persone usano la loro auto di nuovo per andare a casa o andare a mangiare out. Anche molte scuole elementari vicino che time.Only dopo le 5 pm, nella maggior parte delle strade cittadine, è trovare il massimo traffico. La squadra per le loro ragioni chiudere il loro lavoro da pm.Hence, nel complesso, la squadra non ha analizzato un campione popolato di auto su una strada trafficata. Le informazioni hanno registrato chiaramente ammonta a campioni non rappresentativi e certamente ci sarebbe un bias nella loro relazione.