Haupt-Array-Methode in der Statistik

**Die Massenmethode in der Statistik** ist eine in der statistischen Forschung verwendete Methode, bei der nur die Teile der Bevölkerung untersucht werden, in denen sich die Mehrheit der Analyseeinheiten konzentriert. Diese Methode wird häufig verwendet, wenn die Stichprobe nicht die gesamte Bevölkerung vollständig abbilden kann und die Untersuchung nur bestimmter Teile der Stichprobe aussagekräftige Ergebnisse liefern kann.

**Eine grundlegende Methode in der Soziologie** wird verwendet, um die Verteilung von Umfrageergebnissen zu ändern und die statistische Aussagekraft oder Messgenauigkeit zu erhöhen. Das Hauptarray der Analyse ist eine umgekehrte Screening-Methode; auf andere Weise wird eine Gruppe (im Fall qualitativer Daten) der Fragen ausgewählt, die im Fragebogen insgesamt die wenigsten Stimmen erhalten haben (in einigen Fällen sind es alle Fragen). ausgewählt). Die Mainstream-Forschung konzentriert sich auf die umstrittensten Fragen, in der Regel auf solche, auf die die Befragten gegensätzliche Antworten gaben. Wenn beispielsweise 20 % der Befragten die Frage „Ich liebe den Sommer“ mit „Ja“ beantworteten und 80 % mit „Nein“, dann konzentriert sich die Hauptanalyse auf Fragen, die einen so hohen Prozentsatz „Nein“ hervorgerufen haben, und umgekehrt , wenn die gleiche Frage zu mehr als 80 % mit „Ja“ beantwortet wurde.

Die Hauptarray-Analyse ist eine Möglichkeit, fundierte Beobachtungen auszuwählen und bietet außerdem eine bessere Kontrolle über die Stichprobenmaßnahme. Dadurch können Sie ein gewisses Maß an Meinungsverschiedenheiten in der Stichprobe berücksichtigen und Fälle ausschließen, die die allgemeine Meinung der Befragten nicht ausreichend widerspiegeln

Wenn wir die Eigenschaften einer Probe herausfinden wollen, müssen wir alle ihre Beobachtungseinheiten berücksichtigen, d. h. Betrachten Sie das gesamte Set. Allerdings lässt sich nicht immer sagen, was generell besser für die Bevölkerung (für die Gesamtbevölkerung) ist.

Probenahme und Probenahme. Im Allgemeinen ist die Anzahl der Variablen, die wir aggregiert anzeigen, sehr begrenzt, es ist jedoch häufig erforderlich, viele Indikatoren zu generieren, um alle möglichen Beobachtungssituationen/-zustände zu berücksichtigen. Beispielsweise kann ein Geschäft Produkte/Dienstleistungen anhand von 20 verschiedenen Parametern bewerten