Hogyan vegyünk mintákat a sample() használatával R-ben?

A mintavétel statisztikai eljárás, amellyel egy nagyobb adathalmazból részhalmazokat, mintákat választunk ki. Az R programozási nyelvben a mintavételezéshez a sample() függvény használható. Ez a függvény véletlenszerű vagy rétegzett mintavételt tesz lehetővé, és rugalmas beállításokat kínál a minta méretének és a kiválasztási módszernek a meghatározásához. Ez a cikk átfogó útmutatót nyújt a sample() függvény használatához R-ben, a mintavétel alapjaitól kezdve a haladó technikákig.

Bevezetés a mintavételbe

A mintavétel lehetővé teszi, hogy egy nagyobb populáció jellemzőit egy kisebb mintán keresztül becsüljük meg. A véletlenszerű mintavétel módszertan, amelyben a populáció minden egyede egyenlő eséllyel kerül kiválasztásra a mintába. Ez biztosítja, hogy a minta reprezentálja a populáció diverzitását és statisztikailag érvényes következtetéseket vonhassunk le belőle.

A sample() függvény használata

A sample() függvény két fő paramétert igényel:

* x: Az a vektor, mátrix vagy adatkeret, amelyből mintát szeretnénk venni.
* size: A minta mérete. Ez lehet egy szám vagy egy százalékos arány (pl. 0,5 a populáció 50%-ának kiválasztásához).

R
library(tidyverse)

10 véletlenszerű szám kiválasztása 1-től 100-ig

sample(1:100, 10)

A populáció 25%-ának kiválasztása egy adatkeretből

df <- data.frame(id = 1:100, value = rnorm(100))
sample_df <- sample_frac(df, 0.25)


Rátegzett mintavétel

A rétegzett mintavétel egy olyan technika, amely biztosítja, hogy a minta az egyes alcsoportok (rétegek) megfelelő arányát tükrözze az eredeti populációban. A sample() függvény a strata paraméter segítségével támogatja a rétegzett mintavételt.

R

Rátegzett mintavétel egy kategorikus változó alapján

df <- data.frame(id = 1:100, group = sample(c("A", "B", "C"), 100, replace = TRUE))

sample_strata <- sample(df, size = 50, strata = df$group)


Egyenlőtlenségi mintavétel

Az egyenlőtlenségi mintavétel egy olyan technika, amely lehetővé teszi, hogy egyes alcsoportokból több egyedet válasszunk ki a mintába. A sample() függvény a prob paraméter segítségével támogatja az egyenlőtlenségi mintavételt.

R

Egyenlőtlenségi mintavétel súlyozott valószínűségek alapján

df <- data.frame(id = 1:100, group = sample(c("A", "B", "C"), 100, replace = TRUE),
weight = rnorm(100))

50 elem kiválasztása, ahol a "B" csoport súlya 2-szerese a másik két csoportnak

prob <- c(0.25, 0.5, 0.25)
sample_unequal <- sample(df, size = 50, prob = prob)


Véletlenszerű mintavétel permutációval

A véletlenszerű mintavétel permutációval egy olyan technika, amely lehetővé teszi, hogy véletlenszerű permuációkat hozzunk létre a megadott vektorból. A sample() függvény a replace paraméter segítségével támogatja a véletlenszerű mintavételt permutációval.

R

10 véletlenszerű permutáció létrehozása az 1-től 100-ig terjedő számokból

sample(1:100, 10, replace = TRUE)

Az adatkeret sorainak véletlenszerű permutálása

df <- data.frame(id = 1:100, value = rnorm(100))
df_perm <- df[sample(nrow(df)), ]


Következtetés

A sample() függvény egy sokoldalú eszköz a mintavételhez R-ben. Lehetővé teszi véletlenszerű, rétegzett, egyenlőtlenségi és permutációs mintavétel végrehajtását. Az ebben a cikkben ismertetett technikák elsajátításával pontos és reprezentatív mintákat hozhatunk létre adatainkból, amelyek statisztikailag érvényes következtetésekhez vezetnek.

GYIK

1. Mi a különbség a mintavétel és a véletlenszerű mintavétel között?

A mintavétel egy nagyobb populációból származó részhalmaz kiválasztásának általános eljárása. A véletlenszerű mintavétel egy olyan mintavételi módszer, amelyben a populáció minden egyede egyenlő eséllyel kerül kiválasztásra a mintába.

2. Mikor érdemes rétegzett mintavételt használni?

A rétegzett mintavétel akkor használható, ha a populáció alcsoportokba (rétegekbe) osztható, és azt szeretnénk biztosítani, hogy a minta az egyes rétegek megfelelő arányát tükrözze.

3. Hogyan számíthatom ki a minta méretét?

A minta méretének kiszámítása a kívánt pontosságtól és bizalmi szinttől, valamint a populáció méretétől és szóródásától függ. Számos mintaelemszám-kalkulátor áll rendelkezésre online.

4. Mi a különbség a mintavétel permutációval és a véletlenszerű mintavétel között?

A mintavétel permutációval véletlenszerű permuációkat hoz létre egy megadott vektorból, míg a véletlenszerű mintavétel egy adott populációból véletlenszerű elemeket választ ki.

5. Hogyan kezelem a hiányzó értékeket a mintavétel során?

A hiányzó értékek kezelése a mintavétel során a speciális mintavételi módszerektől, például a többszörös imputálástól függ.

6. Hogyan értékelhetem a minta reprezentativitását?

A minta reprezentativitását összehasonlítással értékelhetjük az eredeti populációval olyan jellemzők alapján, mint a demográfiai adatok, a magatartás és a válaszadási arány.

7. Vannak-e olyan online eszközök, amelyek segítenek a mintavételben?

Igen, számos online eszköz áll rendelkezésre, amelyek segítenek a mintavételben, például a Random.org és a Survey System mintaelemszám-kalkulátor.

8. Hogyan használhatom a sample() függvényt adatkeret sorainak permutálására?

Az adatkeret sorainak permutálásához a sample() függvényt a replace = TRUE paraméterrel használhatja. Ez létrehoz egy véletlenszerű permuációt a sorindexekből, amelyet az adatkeret permutálására használhat.