Метод Основного Массива В Статистике

**Метод основного массива в статистике** – это метод, используемый в статистических исследованиях, который заключается в изучении только тех частей совокупности, где сосредоточены большинство единиц анализа. Этот метод часто применяется, когда выборка не может полностью представить всю совокупность и изучение только явных частей выборки может дать значимые результаты.

**Основной массив метод в социологии** используется для изменения распределения результатов опроса и повышения статистической мощности или точности измерения. Основной массив анализ представляет собой метод обратного скрининга, по-другому отбирается группа (в случае качественных данных) тех вопросов, которые получили наименьшие голоса по опроснику в целом (в некоторых случаях отбираются вовсе все вопросы). Исследование основного массива фокусируется на наиболее противоречивых вопросах, обычно те, на которые респонденты давали противоположные ответы. Например, если 20% респондентов ответили на вопрос «Я люблю лето» «да», а 80% ответили «нет», то основной массив анализ будет направлен на вопросы, которые вызвали такой высокий процент против и наоборот, если на тот же самый вопрос более 80%, ответили как «да».

Основной массив анализ – это способ выбрать хорошо информированные наблюдения, а также обеспечивает лучший контроль за мерой выборки. Он позволяет учитывать некоторую степень разделения по мнению в выборке и исключить случаи, которые недостаточно отражают общие мнение опрошенных

Когда мы хотим выяснить характеристики некоторой выборки, мы должны рассмотреть все ее единицы наблюдения, т.е. рассмотреть полностью всю совокупность. Однако далеко не всегда можно сказать, что в целом лучше для популяции (для всей совокупности).

Выборка и выборка. В целом, количество переменных, которые мы отображаем в совокупности, сильно ограничено, однако часто необходимо генерировать множество показателей, чтобы рассмотреть все возможные ситуации/состояния наблюдения. Например, магазин может оценивать товары/услуги по 20 различным параметрам