オブジェクトのプロパティを研究するとき一般集団のすべてのユニットの特性が決定されるのではなく、その一部のみが決定されます。これにより、選択した領域を選択的に観察することにより、特定の選択した機能またはプロパティに従って、すべてのオブジェクトを全体として十分に完全に特徴付けることができます。
選択したオブジェクトが調査中のすべてのユニットを十分な確率で表すことができるようにするには、作業を特定の方法で編成する必要があります。
いくつかの伝統的な方法があります、選択的観測を一般集団全体に拡張できるようにするため、主なものは次のとおりです。係数の方法と直接再計算。最初のオプションは、継続的な観察の結果として得られたデータを確認または明確にする必要がある場合に使用されます。 2番目のケースでは、調査中の特性の平均値と一般集団の全体積の積が決定されます。同時に、サンプルで得られた結果を一般集団に拡張する際に、すべての要因が点推定を完全に適用できるわけではないという事実を考慮する必要があります。したがって、実際には、区間推定はかなり広く使用されており、その助けを借りて、母集団の一部の限界誤差のサイズを考慮し、それを平均として計算し、必要に応じて計算することができます。機能の共有のため。
研究が全く行われていないとき一般集団の一部ですが、選択的観察のエラーが必然的に発生する可能性があり、これにより、得られた結果が真の値から逸脱します。同時に、最終結果の歪みを引き起こす可能性のある2つの主な理由があります。
統計における選択的観察はかなり広く使用されています。この場合、資金を大幅に節約し、コストを削減することで、研究対象に関する信頼できる情報を得ることができます。実施された調査の代表性の保証は、調査の回答者の科学的に根拠のある選択です。
実際には、選択的観察が最も頻繁に行われますランダムまたはゾーン方式で選択されたオブジェクトに対して実行されます。最初のケースでは、1つまたは別のユニットがサンプルに含まれるのと同じ確率が提供されます。研究対象が情報を受け取った後、一般集団に戻った場合、ランダムサンプルは繰り返しと呼ばれます。それ以外の場合は、繰り返しできません。ゾーン化されたサンプルは、調査対象の特性の性質に応じて、一般集団をいくつかの地区（グループ）に分割した結果として形成されます。適切な選択手法により、各グループの代表者が選択された母集団に確実に存在するようになります。
選択的観察をどのように構成するかについて話す場合、この場合、次の条件に従う必要があります。
これにより、調査の量を最小限に抑えることで、関心のある問題に関する信頼できる情報を取得できます。
