Промилле уклон это: Уклон в процентах и промилле

Содержание

Уклон в процентах и промилле

     Угол уклона - показатель наклона какой либо поверхности (дороги, крыши, пандуса, лестничного марша и пр.) относительно уровня горизонта.

     Угловые размеры указывают на чертежах в градусах, минутах и секундах с обозначением единицы измерения (ГОСТ 2.307-2011 "Единая система конструкторской документации (ЕСКД). Нанесение размеров и предельных отклонений").



     В соответствии с ГОСТ Р 21.1101-2013 "Система проектной документации для строительства (СПДС). Основные требования к проектной и рабочей документации", на планах направление уклона плоскостей указывают стрелкой, над которой при необходимости проставляют числовое значение уклона в процентах или в виде отношения единицы высоты плоскости к соответствующей горизонтальной проекции. Допускается числовое значение уклона указывать в промилле или в виде десятичной дроби с точностью до третьего знака.
     На разрезах, сечениях и схемах перед размерным числом, определяющим числовое значение уклона, наносят знак,
     острый угол которого должен быть направлен в сторону уклона (кроме крутизны откосов насыпей и выемок). Обозначение уклона наносят непосредственно над линией контура или на полке линии-выноски.

     Также вместо знака угла, на чертежах встречается и буквенное обозначение уклона ( i ).

     В процентах обычно обозначают углы уклонов крыш, пандусов, лестничных маршей и т.п.


     В промилле обозначают углы уклонов плоскостных сооружений - спортивные игровые площадки, поля, беговые дорожки, а также линейные сооружения - автомобильные и железные дороги.
     Процент ( % ) - одна сотая доля.
     Промилле ( ‰ ) - одна тысячная доля.

     Например: уклон при высоте 0,2 метра и протяженностью по горизонтали 4 метра будет равен 5 % (читается как - пять сотых) или 50 ‰ (читается как - пятьдесят тысячных), это значение также будет соответствовать приблизительно - 3 о.

     Чертеж 1



     Часто спрашивают, что означает уклон, на пример 0,05
- это соотношение высоты к длине горизонтального участка (0,2 м / 4 м = 0,05 - см. чертеж 1), которое при необходимости можно перевести в проценты или промилле, смотря что требуется.

     Для определение угла уклона в процентах (%) (см. чертеж 1) необходимо: 0,2 м / 4 м х 100 = 5 %.

     Для определение угла уклона в промилле (‰) необходимо: 0,2 м / 4 м х 1000 = 50 ‰.

     Ту же величину уклона можно обозначить и как соотношение высоты к длине горизонтального участка - 1:20 (4 / 0,2 = 20).

     Если требуется определить протяженность горизонтального участка, зная величину уклона в процентах и его высоту из чертежей, необходимо - 0,2 м / (5 % / 100) = 4 м.

     Чтобы определить высоту уклона, зная величину уклона в процентах и протяженность участка из чертежей, необходимо - 5 % / 100 х 4 м = 0,2 м.

     Аналогичным образом вычисляются размеры для угла уклона выраженного в промилле, только вместо деления на 100, выполняется деление на 1000.

     Примечание: для того чтобы ввести на компьютере символ промилле (), необходимо включить NumLock, нажать клавишу Alt и удерживая ее набрать на цифровом блоке клавиатуры 0137, отпустить клавишу Alt после чего появится символ .

     Если требуется определить уклон с точностью до 1 градуса, нужно: 0,2 м / 4 м = 0,05. Полученное число - 0,05 необходимо найти в таблице tg (тангенсов) для углов. Приближенное значение в таблице - 0,0524, будет соответствовать углу 3 о (см. таблицу).

     Полная таблица тангенсов для углов от 0о до 360о


Промилле - это... Что такое Промилле?

Проми́лле (лат. pro mille — за тысячу)[1] — одна тысячная доля, 1/10 процента. Обозначается (‰). Используется для обозначения количества тысячных долей чего-либо в целом. Происходит (как и процент) от написания простой дробью: 27/1000 → 27 ‰; количество нулей в обозначении (3 нуля) соответствует количеству нулей в числе 1000. Символ можно ввести на компьютере с Windows с помощью Alt-0137: при включённом NumLock удерживая Alt набрать на цифровом блоке клавиатуры 0137.

Так,

  • 1 ‰ = 0,1 % = 1⁄1000 = 0,001
  • 100 ‰ = 10 % = 0,1
  • 300 ‰ = 30 % = 300/1000 = 0,3
  • 0,7 ‰ = 0,07 % = 0,0007
  • 0 ‰ = 0 % = 0

Величина в промилле от массы, выраженной в килограммах, эквивалентна массе в граммах. От массы в тоннах — килограммам.

Пропромилле

Пропромилле — одна миллионная часть, обозначается тремя латинскими буквами — ppm, читается как «пи-пи-эм». Интересно, что при этом саму аббревиатуру ppm чаще понимают как «частей на миллион» (англ. «Parts per million»), а не как «Pro pro mille». 1 ppm в 1000 раз (на 3 порядка) меньше чем 1 промилле[2].

  • 1ppm =1/1000000 = 0,000001 = 1⋅10−6 = 0,001 ‰ = 0,0001 %

Применение

Есть некоторые величины (доли), традиционно измеряемые в промилле.

Например, фраза «солёность воды составляет 11 ‰ (одиннадцать промилле)», это то же самое, что и 1,1 % и означает, что из общей массы воды 0,011 (11 тысячных) занимают соли; так, если взять 1 кг воды, то в ней будет 11 г солей.

Уровень содержания алкоголя в крови человека также часто выражается в промилле.

Уклон

В связи с тем, что уклон железно­дорож­но­го пути сравнительно невелик, его также принято исчислять в промилле, однако при этом употребляют термин «тысячная» (например: «уклон 10 тысячных»).

Представив рельс как гипотенузу прямоугольного треугольника, один из катетов которого имеет длину 1000 метров и параллелен горизонту, увидим, что второй катет будет равен высоте, на которую поднимется состав, проехав (почти) 1 километр. Отношение второго катета к первому на практике часто представляет собой очень малую величину, поэтому его удобно выражать в тысячных. Уклон в 8 ‰ означает, например, что, проехав 1 километр, состав поднимется на высоту 8 метров (тангенс угла подъёма при этом составляет 0,008, то есть собственно угол подъёма равен arctg 0,008 ≈ 0,46°).

Однако в американской практике уклон пути измеряют в процентах, используя десятичные дроби. Возможно, это связано с тем, что в Америке используется английская система мер, в которой соотношения между единицами расстояния (в частности, милями, ярдами и футами) не кратны 1000.

См. также

Литература

  1. Большой энциклопедический словарь. — 2-е изд., перераб. и доп. — М. : «Большая Российская энциклопедия»; СПб. : «Норинт», 1998. — 1456 с. — ISBN 5-85270-160-2
  2. Внесистемные единицы
Как рассчитать поперечный и продольный уклоны? — PROGENPLAN
Нормативные требования по уклонам

При проектировании улиц населенных пунктов необходимо соблюдать требования по минимальным и максимальным показателям продольных и поперечных уклонов. Значения уклонов приводятся в промилле.

Поперечный уклон проезжей части улиц и площадей принимается в зависимости от типа дорожного покрытия:

— асфальтобетонные и цементобетонные – 15 ‰ — 25 ‰;

— сборные из бетонных и железобетонных плит, брусчатые мостовые — 20 ‰ — 25 ‰;

— щебеночные и гравийные — 20 ‰ — 30 ‰;

— булыжные мостовые — 20 ‰ — 35 ‰.

При возведении и реконструкции в стесненных условиях можно увеличить поперечные уклоны на 5 ‰.

Поперечные и продольные уклоны машино-места на площадках автостоянок и парковок принимается в пределах от 5 ‰ до 40 ‰.

Поперечный уклон машино-места на парковках, прилегающих непосредственно к проезжей части улиц, допускается увеличивать до 60 ‰.

 

Минимальный продольный уклон на улицах со стоком поверхностных вод, осуществляемым

по лоткам вдоль проезжей части, следует принимать:

— для асфальтобетонных и цементобетонных покрытий — 4 ‰;

— для остальных типов покрытий — 5 ‰.

Если водоотводные лотки вдоль проезжей части не предусматриваются, то значение минимального продольного уклона не нормируется, и он обеспечивается за счет поперечных уклонов.

Продольные уклоны на участках улиц с движением автобусов, троллейбусов и трамваев не должны превышать:

— 60 ‰ — с остановочными пунктами и радиусами кривых в плане 250 м и более;

— 40 ‰ — с остановочными пунктами и радиусами кривых в плане от 100 до 250 м;

— 40 ‰ — без остановочных пунктов с радиусами кривых в плане менее 100 м.

 

Перевод промилле в градусы

 

При переводе промилле в градусы можно пользоваться таблицей Брадиса. Для этого нужно поделить количество промилле на 1000 – это тангенс угла, и посмотреть в таблице значение угла в градусах.

Но куда проще и быстрее воспользоваться онлайн конвертером величин (откроется в новой вкладке).

 

 

При помощи таблицы Брадиса можно выполнить и обратную задачу – перевести градусы в промилле. Например, значение 50 по таблице = 0,08749. Если умножим это значение на 100, то получим проценты (8,749%), а умножим на 1000 – получим промилле (87,49‰).

 

Расчет продольного уклона

 

Чтобы проверить, соответствует ли запроектированное значение продольного уклона нормативным показателям, можно выполнить небольшой расчет:

Разницу проектных отметок поделить на расстояние между этими отметками и умножить на 1000. Получите значение уклона в промилле.

Пример:

179.04 — 178.93 = 0,11;   0,11/15,2м*1000 = 7,2 ‰.

 

Расчет поперечного уклона

 

Запроектированное значение поперечного уклона проверим с помощью двух выбранных горизонталей. С середины одной из выбранных горизонталей проводим перпендикуляр. Продлеваем другую горизонталь до перпендикуляра.Длина получившейся линии (от начала перпендикуляра до точки пересечения) равна 16м. как на рисунке. Зная превышение и расстояние просчитываем поперечный уклон – ( 0,1м : 16м) * 1000= 6,3 ‰.

как посчитать, методы, как перевести градусы в промилле

Автор На чтение 6 мин. Опубликовано

Пропромилле

Пропромилле — одна миллионная часть, обозначается тремя латинскими буквами — ppm, читается как «пи-пи-эм». Интересно, что при этом саму аббревиатуру ppm чаще понимают как «частей на миллион» (англ. «Parts per million»), а не как «Pro pro mille». 1 ppm в 1000 раз (на 3 порядка) меньше чем 1 промилле[2].

  • 1ppm =1/1000000 = 0,000001 = 1⋅10−6 = 0,001 ‰ = 0,0001 %

Способы вычисления склона в процентах

Единицей измерения крена, в зависимости от его величины, бывают градус, процент, промилле — тысячная доля целого числа: 1‰ = 1/10% = 1/1000 от 1. Физический смысл уклона — отношение перепада высот к длине участка, на котором это наблюдается. По сути — тангенс угла: превышение 12 метров на отрезке дороги в сто метров выражается величиной 0,12 (тангенс) = 12% = 120 ‰. То есть чтобы сделать расчёт уклона в промилле, надо умножить процентный показатель на десять.

При выполнении планировочных работ на земельном участке приходится прибегать к измерениям крутизны косогоров. Сделать это можно несколькими методами:

  1. Как определить уклон в процентахКак определить уклон в процентахС помощью нивелира выполняются все необходимые измерения, а потом несложными вычислениями формируется уклон в процентах. Как считать: перепад высот делится на расстояние между точками замеров, и результат умножается на сто процентов.
  2. По плану земельного участка, если на нём вынесены отметки рельефа местности. Разница высот между необходимыми точками считывается с рисунка, а расстояние замеряется масштабной линейкой. Дальнейшие вычисления аналогичны предыдущему способу.

Кровельщики часто сталкиваются с необходимостью определить фактический скат крыши, и знают, как рассчитать уклон с помощью специального инструмента, называемого уклономер. Конструкция приспособления несложная: на рейке закреплена рамка с закреплённым внутри транспортиром и маятником, имеющим груз и указатель. Основу прибора ставят на нижнюю поверхность измеряемого участка кровли, и стрелка обозначит угол.

Применение

Есть некоторые величины (доли), традиционно измеряемые в промилле.

Например, фраза «солёность воды составляет 11 ‰ (одиннадцать промилле)», это то же самое, что и 1,1 % и означает, что из общей массы воды 0,011 (11 тысячных) занимают соли; так, если взять 1 кг воды, то в ней будет 11 г солей.

Уровень содержанияалкоголя в крови человека также часто выражается в промилле.

40 промилле это сколько уклон40 промилле это сколько уклон

В связи с тем, что уклонжелезно­дорож­но­го пути сравнительно невелик, его также принято исчислять в промилле, однако при этом употребляют термин «тысячная» (например: «уклон 10 тысячных»).

Представив рельс как гипотенузу прямоугольного треугольника, один из катетов которого имеет длину 1000 метров и параллелен горизонту, увидим, что второй катет будет равен высоте, на которую поднимется состав, проехав (почти) 1 километр. Отношение второго катета к первому на практике часто представляет собой очень малую величину, поэтому его удобно выражать в тысячных.

Однако в американской практике уклон пути измеряют в процентах, используя десятичные дроби. Возможно, это связано с тем, что в Америке используется английская система мер, в которой соотношения между единицами расстояния (в частности, милями, ярдами и футами) не кратны 1000.

Определение угла наклона через тангенс

Из тригонометрии известно, что тангенс — дробь, в основании которой прилежащий к углу катет, а поверх — противолежащий (перепад высот). Чтобы определить уклон кровли в процентах и градусах через тангенс, понадобится выполнить замеры:

  • высоты от потолочного перекрытия до конька кровли;
  • расстояния от края ската до проекции верхней линии смыкания двух плоскостей.

Сделав несложные расчёты, получают некоторое значение и по таблице Брадиса или с помощью инженерного калькулятора находят соответствующее число градусов для искомого угла. Как посчитать уклон в процентах — определено выше: высоту конька делят на половину ширины чердачного перекрытия, если скаты равной величины.

Литература

  1. ↑Большой энциклопедический словарь. — 2-е изд., перераб. и доп. — М. : «Большая Российская энциклопедия»; СПб. : «Норинт», 1998. — 1456 с. — ISBN 5-85270-160-2
  2. ↑Внесистемные единицы
 Просмотр этого шаблонаПросмотр этого шаблона Доли числа (части целого)
Формы представления
Переменное значение
Фиксированное значение 1/4 (Четверть) •1/3 (Треть) •1/2 (Половина) •1/1 (всё, целое)
См. также Приставки СИ • Целая часть  • Десятичная дробь  • Дробная часть  • Десятичный разделитель • Дробь  • Часть  • Доля (музыка) • Доля (единица измерения)
 Просмотр этого шаблонаПросмотр этого шаблона Математические знаки
Плюс (   )  • Минус ( − )  • Знак умножения ( · или × )  • Знак деления ( : или / )  • Знак корня ( √ )  • Знак равенства ( =, ≈, ≡ и др.)  • Знаки неравенства ( ≠, {amp}gt;, {amp}lt; и др.)  • Бесконечность ( ∞ )  • Знак интеграла ( ∫ )  • Факториал ( ! )  • Вертикальная черта ( | )  • Знак градуса ( ° )  • Минута градуса ( ′ )  • Секунда градуса ( ″ )  • Штрих ( ′ )  • Звёздочка ( * )  • Обратная косая черта, бэкслеш (  )  • Процент ( % )  • Промилле ( ‰ )  • Тильда ( ~ )  • Циркумфлекс ( ^ )  • Плюс-минус ( ± )  • Обелюс ( ÷ )  • Десятичный разделитель ( , или . )
Математика  • История математических обозначений

Соотношение величин с уклоном крыши

Для каждого кровельного материала установлены допуски по наименьшему уклону. Другие факторы, влияющие на выбор угла скатов крыши:

  • Соотношение уклона Соотношение уклона способность комплексно защищать строение от внешних воздействий — техногенных и природных;
  • стойкость к ветровой нагрузке — крутые поверхности увеличивают парусность сооружения, это делает конструкцию уязвимой;
  • преобладание определённых решений архитекторов в отдельных регионах;
  • количество атмосферных осадков и загрязнений — на кровле с большим уклоном груз накапливаться не будет.

Строительные нормы и правила — СНиП II -26−76 регламентируют пологость скатов в процентах. Соотношение процентов и градусов для некоторых углов приведено в таблице.

Градус º Тангенс Процент, % Промилле, ‰ Градус º Тангенс Процент, % Промилле, ‰
1 0,0175 1,75 17,5 22 0,4040 40,40
5 0,0875 8,75 87,5 24 0,4452 44,52
10 0,1740 17,40 174 26 0,4878 48,78
12 0,2125 21,25 28 0,5318 53,18
14 0,2494 24,94 30 0,5773 57,73
16 0,2868 28,68 35 0,7001 70,01
18 0,3250 32,50 40 0,8390 83,90
20 0,3828 38,28 45 1,0000 100,0

Математические способы расчёта уклона применяются, когда особая точность не нужна, и измерения делают приблизительные. При необходимости вычислить точные показатели, пользуются современными измерительными приборами.

Пример вычисления: расстояние от края ската кровли до проекции линии сопряжения сторон — длина заложения, 5,2 м. Высота от чердачного перекрытия до верхней отметки кровли 2 метра. Уклон (тангенс угла) определяется действием: 2/5,2 = 0,3846. Ближайшее значение из таблицы — 20 градусов, что соответствует примерно 38%.

Другой вариант — с помощью угломера определили угол наклона кровли, его значение 5º. По соответствующей строке уклон поверхности составит 8,75 процента или 87,5 промилле.

Что такое промилле? — журнал За рулем

Зачем придумали промилле и что в них измеряется (помимо уровня алкоголя у водителей)?

Промилле — это одна тысячная часть чего-либо: 1/1000 (лат. pro mille — за тысячу).

Промилле обозначают вот таким символом: ‰.

Промилле — ближайший родственник процента. У них даже обозначения похожи. Однако перепутать их сложно: количество кружочков в обозначении соответствует числу нулей в соответствующей дроби. У процента два кружочка (1/100), а у промилле — три (1/1000).

Материалы по теме

Очевидно, что 1‰ = 0,1%.

Кстати, если процент — мужского рода, то промилле — непонятно какого: и женского, и среднего. В словарях пишут так:

промилле, нескл., ж. и с. (ед. измер.) ‰

Что можно измерять в промилле? Вообще говоря, что угодно. Хоть число блондинок в учреждении. Например, если на 120 сотрудников приходится 6 блондинок, то это составляет 50‰…

К сожалению, часто приходится читать, что промилле, мол, придумали специально для оценки опьянения водителей. Но это — полная чепуха. С таким же успехом можно сказать, что килограммы придуманы исключительно для взвешивания автомобилей.

Материалы по теме

Промилле действительно используют при замерах содержанияалкоголя в крови водителей, но это лишь одна из областей применения этой единицы. Например, железнодорожники часто применяют промилле для указания уклона рельсового пути. Уклон в 3‰ означает, что поезд, проехав 1 км, опустится на 3 м.

P.S. И еще пару слов про алкоголь, раз уж промилле часто связывают именно с ним. Содержание паров алкоголя в выдыхаемом воздухе обычно измеряют в миллиграммах на литр. Промилле и мг/л — совершенно разные вещи. Считают, что если в крови водителя 1‰ алкоголя, то в его выдохе концентрация составит 0,45 мг/л.

Онлайн калькулятор уклонов в процентах и градусах

Скачать, сохранить результат

Выберите способ сохранения

Информация

Сфера строительства развивается с каждым днем, но важность максимальной точности при расчетах тех или иных значений показателей остается прежней. Раньше расчеты требовали знания множества формул, которые не всегда простые. Люди получают высшее образование для того, чтобы иметь возможность работать в строительной отрасли. Сегодня необходимость в заучивании формул и самостоятельно расчете всех показателей исчерпала себя. Был создан онлайн-калькулятор, который рассчитывает любые интересующие Вас показатели. Для расчета необходимо просто ввести исходные данные, которые потребует калькулятор, а после он автоматически выдаст Вам показатель с предельной точностью.

Калькулятор уклонов является одним из таких инструментов. Он позволит произвести расчет уклона и избавит от долгих и крайне важных расчетов. Обычно данный расчет требует при строительстве частных домов, на крышу которого кладется кровля и при кладке необходимо рассчитать уклон кровли в процентах. В этих случаях наш онлайн-калькулятор избавит Вас от лишних трудностей. Также есть возможность рассчитать уклон кровли в процентах, а некоторые случаи могут требовать просчитать уклон кровли в промиллях.

Какие преимущества дает калькулятор уклонов:

Предельная точность выполненных расчетов, которая позволит Вам избежать неудач в процессе строительства.

  • Экономия времени, благодаря исключению необходимости самостоятельных расчетов.
  • Комфортный интерфейс калькулятора, который также принесет Вам определенное удовольствие от работы и не заставит долго разбираться в его работе.

Для того, чтобы воспользоваться нашим калькулятором, Вам необходимо зайти на сайт и провести следующие действия:

Определить что именно нужно посчитать (превышение через уклон и расстояние, уклон через превышение и расстояние или расстояние через превышение и уклон).

  • Выбрать единицу измерения.
  • Ввести данные и нажать кнопку «рассчитать».
  • Пролистать вниз страницы и Вы увидите точный ответ.

поделиться и оценить

Смотрите также:

Добавить комментарий

Что такое 1 промилле | Математика

Что такое 1 промилле? Как найти 1 промилле? Что измеряют в промилле?

Определение:

1 проми́лле — это одна тысячная часть числа.

Для обозначения промилле существует специальный знак — ‰ (знак процента с двумя нулями).

Вместо «1 промилле» пишут «1 ‰».

Слово «промилле» происходит от латинского «pro mille» (за тысячу, с тысячи).

Так как промилле — это одна тысячная часть числа, то все число — это 1000 ‰.

Промилле — десятые части процента, то есть

1 ‰ = 0,1  %.

Чтобы найти 1 промилле от числа, надо число разделить на тысячу.

Например,

1 ‰ от 563 равен 563:1000=0,563;

1 ‰ от 7204 равен 7204:1000=7,204;

1 ‰ от 65000 равен 65000:1000=65.

Для некоторых величин тысячная часть числа имеет свое название.

1 ‰ от 1 килограмма равен 1 грамму;

1 ‰ от 1 тонны равен 1 килограмму;

1 ‰ от 1 километра равен 1 метру.

Некоторые величины традиционно измеряют именно в промилле.

Например, соленость воды, уклон железнодорожного пути, уклон дороги, уклон кровли, естественный прирост населения.

Соленость океанской воды составляет около 35 ‰. Это означает, что в одном литре такой воды содержится 35 граммов солей.

Соленость морской воды разная: самая высокая — 40-42 промилле — в Красном море, в Баренцевом — всего 5 промилле.

Уклон железнодорожного полотна измеряют тысячными долями, но, в отличие от солености воды, их так и называют — тысячные ( а не промилле).

Если длина горизонтального отрезка AB равна 1000 метров, то уклон 11 тысячных означает, что высота AC, на которую поднимется состав, следующий по железной дороге из пункта B в пункт C, равна 11 метрам.

В старших классах вы узнаете, что угол ABC можно выразить через длины отрезков AC и BC как тангенс угла ABC:

   

Чтобы перевести промилле в градусы, то есть определить градусную меру угла ABC,  надо найти арктангенс отношения длин отрезков AC и AB:

   

Газовая установка

- значение и преобразование PPM, LEL & VOL-Winsen

PPM может быть преобразована в LEL следующим образом:
промилле =% LEL * LEL (об.%) * 100
Например: 35% LEL метана, его LEL составляет 2 об.%, То есть ppm = 35 (% LEL) * 2 (об.%) * 100 = 7000ppm метана
% LEL = ppm / (LEL (об.%) * 100)
300 частей на миллион пропана, его НКП составляет 1,2 об. Л5, то есть% НКП = 300 частей на миллион / (1,2 об.% * 100) = 2,5% НПВ пропана

Значение
промилле означает одну миллионную
% По массе означает одну сотую
То есть 10000ppm = 1 Vol%
% LEL означает нижнюю границу взрыва, то есть концентрацию, при которой горючий газ взрывается при встрече с огнем.Стоит отметить, что этот блок не является естественным блоком, но нижний предел взрыва разделен на сто частей, одна часть на 1% LEL.

Соотношение между LEL и VOL определяется в соответствии со стандартом, например, нижний предел концентрации метана в Китае определяется как 5 об.%, В то время как нижний предел взрыва в Германии считается более консервативным и строгим, что составляет 4,4%

Если вы не можете понять сверху, см. Следующее конкретное объяснение:

Значение и пересчет ppm, LEL и VOL
I.Значение ppm, LEL и VOL

1. ppm: объемный процент газа на миллион, это безразмерная единица измерения.
то есть, 5 частей на миллион окиси углерода означает, что воздух содержит 5 на миллион окиси углерода.
2. НПВ: минимальная объемная процентная концентрация горючего газа в воздухе, которая может взорваться, то есть нижний предел концентрации взрыва газа. (UEL: верхний предел концентрации взрыва газа.)
LEL% Процент нижнего предела взрыва, то есть нижний предел взрыва делится на сто частей, одна единица составляет 1LEL%.
т.е. 25LEL% означает 25% нижнего предела взрыва
50LEL% означает 50% нижнего предела взрыва
3.VOL: объемный процент газа, это физическая единица.
т.е. 5% VOL означает, что удельный газ занимает 5% объема воздуха.

Соотношение между тремя единицами: в нормальных случаях, ppm используется для точного измерения; LEL используется для испытания на взрыв; Величина VOL является самой большой из трех единиц. Например, нижний предел взрыва метана составляет 5% VOL, поэтому 10% LEL метана имеет следующее соответствие: 10% LEL = 5000ppm = 0.5% VOL

II. Пересчет ppm и LEL
Единица промилле может быть преобразована в LEL следующим образом:
промилле =% LEL × LEL (об.%) * 100
то есть: 35% НПВ метана, его НПВ составляет 2 об.%
То есть ppm = 35 (% LEL) * 2 (об.%) * 100 = 7000 ppm метана
% LEL = ppm / (LEL (об.%) * 100)
ppm - объемная концентрация.

Преобразовательная зависимость единицы концентрации обнаружения газа: ppm и миллиграммы / кубический метр
Существует два способа представления концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе (воздухе):
Представление массовой концентрации: масса на тонну воздуха, содержащегося в воздухе, объемная концентрация мг / м3 представляет собой: один миллион объемов воздуха, содержащихся в объеме загрязняющих веществ, то есть результатом концентрации большинства оборудования для обнаружения газа является объемная концентрация (ч / млн. ).
Согласно нашим правилам, особенно Департаменту охраны окружающей среды, концентрацию газа необходимо выражать в единицах массовой концентрации (например, мг / м3). Наши национальные стандарты также выражены в единицах массовой концентрации (например, мг / м3).

Какова взаимосвязь между этими двумя единицами концентрации газа в мг / м3 и м.д.? Как их конвертировать?
Используя единицу массовой концентрации (мг / м3) в качестве метода представления загрязнителей воздуха, мы можем легко рассчитать истинное количество загрязнителей.
Но качественная концентрация имеет некоторую связь с температурой газа, давлением и условиями окружающей среды, и ее значение будет отличаться в зависимости от температуры, давления воздуха и других изменений условий окружающей среды; фактические измерения должны одновременно измерять температуру газа и атмосферное давление.
В случае использования ppm в качестве концентрации загрязняющих веществ эта проблема не возникает, так как это объемное соотношение.

Единица концентрации ppm и мг / м3:
рассчитывается по следующей формуле:
мг / м3 = М / 22.4 · ppm · [273 / (273 + T)] * (Ba / 101325)
M ---- молекулярная масса газа
частей на миллион ---- измеренное значение объемной концентрации
Т ---- Температура
Ba ---- Давление
масса - объемная концентрация
Концентрация, выраженная в единицах массы загрязняющих веществ на кубический метр атмосферы, называется массово-объемной концентрацией, ее единица составляет миллиграммы на кубический метр или грамм / кубический метр.
Его отношение преобразования в ppm:
Х = М.С / 22,4
С = 22,4Х / М
Из формулы: X-загрязнитель выражается в виде значения концентрации в миллиграммах на кубический метр; С-концентрация загрязняющих веществ выражается в миллионных долях; М-молекулярный вес загрязняющих веществ.

Примечание. Поскольку концентрация метана, собираемого на участке трубопровода, как правило, превышает 90% VOL, для предотвращения отравления датчика прибора не рекомендуется проверять прибор газом пробы, который при необходимости собирается непосредственно в трубопроводе. Это необходимо для уменьшения времени разбавления и тестирования, чтобы таким образом продлить срок службы датчика прибора.

.
Типы статистического смещения объяснены (с примерами)

Люди глупы.

Мы все, потому что наш мозг создан таким образом. Наиболее очевидным доказательством этой встроенной глупости являются различные уклоны, которые производит наш мозг. Тем не менее, по крайней мере, мы можем быть немного умнее, чем в среднем, если мы знаем о них.

Это блог с данными, поэтому в этой статье я остановлюсь только на наиболее важных типах статистической погрешности - но я обещаю, что даже если вы не являетесь профессионалом в области сбора данных (пока), вы много выиграете от этой записи - вверх.Для простоты понимания приведу два примера каждого типа смещения: повседневный и один, связанный с анализом данных!

И просто чтобы прояснить это: предвзятая статистика - плохая статистика. Все, что я опишу здесь, это чтобы помочь вам предотвратить те же ошибки, которые время от времени делают некоторые из менее умных «исследователей».

Наиболее важные статистические смещения типов

Существует длинный список типов статистического смещения. Я расскажу о тех 9 типах ошибок, которые больше всего могут повлиять на вашу работу в качестве ученого или аналитика данных.Это:

  1. Смещение выбора
  2. Смещение самоотбора
  3. Смещение отзыва
  4. Смещение наблюдателя
  5. Смещение оставшегося в живых
  6. Пропущенная переменная смещение
  7. Смещение причины-причины
  8. Смещение причины Финансирование смещения
  9. Когнитивное смещение

Статистический уклон № 1: Выборочный уклон

правильная случайная выборка смещение выбора

Смещение выбора происходит, когда вы выбираете образец или неверные данные.Обычно это означает случайную работу с определенным подмножеством вашей аудитории, а не целым, что делает вашу выборку непредставительной для всего населения. Есть много основных причин, но наиболее типичной, которую я вижу, является сбор и работа только с данными, к которым легко получить доступ.

Пример повседневного выбора:

Пожалуйста, ответьте на этот вопрос: Каково общее мнение людей о президентстве Дональда Трампа?

У большинства людей есть немедленный и очень «хорошо информированный» ответ на этот вопрос.К сожалению для многих из них, основным источником этой информации является их лента в Facebook. Очень плохая и грустная практика, потому что то, что они видят там, не показывает общественное мнение - это только мнение их друзей. (На самом деле, это даже уже, потому что они видят только мнение друзей, которые активны и публикуют сообщения в Facebook - так что экстраверты и 25-35-летние, вероятно, перепредставлены.) Это классический уклон выбора: легкодоступные данные , но только для очень специфического, непредставительного подмножества всего населения.

Примечание 1. Я рекомендую блокировать ваш фид на Facebook по многим причинам, но в основном, чтобы вы не ограничивались: FB News Feed Eradicator!
Примечание 2: Если вы хотите прочитать еще одну классическую историю смещения выбора, проверьте, как «Литературный дайджест» совершил аналогичную ошибку (также называемую смещением недостаточного охвата) ~ 80 лет назад!

Пример аналитики данных смещения выбора:

Другой пример предвзятости выбора - это когда вы отправляете опрос подписчикам вашей рассылки, спрашивая, за какой новый продукт они будут платить.Конечно, важно взаимодействовать с вашей аудиторией (иногда я также рассылаю опросы моим подписчикам на новостную рассылку), но когда вы анализируете результаты опроса, вы должны знать, что подписчики вашей рассылки не представляют вашу потенциальную платящую аудиторию.

Возможно, есть группа людей, которые готовы платить за ваши продукты, но не являются частью вашего списка рассылки. А с другой стороны, в вашем списке может быть много людей, которые никогда не будут тратить деньги на ваши продукты - они просто для того, чтобы получать уведомления о ваших бесплатных материалах.И это только одна из причин, почему геодезия - это просто худший метод исследования (см. Остальное ниже). Кстати, для этого конкретного примера я бы предложил вместо этого тестирование поддельной двери!

Статистическая ошибка №2: систематическая ошибка

Смещение самоотбора - это подкатегория смещения выбора. Если вы позволите субъектам вашего анализа выбирать самих себя, это означает, что менее активные люди будут исключены. Большая проблема заключается в том, что самоотбор - это конкретное поведение, которое может коррелировать с другими специфическими поведениями, поэтому эта выборка не представляет всю совокупность.

Ежедневный пример смещения самоотбора:

Любой тип опроса или опроса. Например. Если вы будете использовать опросы для изучения поведения успешных предпринимателей, ваши результаты наверняка будут искажены. Зачем? Потому что успешные люди, скорее всего, не имеют времени или мотивации, чтобы ответить или даже взглянуть на случайные опросы. Так что 99% ваших ответов придут от предпринимателей, которые думают, что они успешны, но на самом деле это не так. В этом конкретном случае я бы предпочел заманить людей, которые доказали свою успешность, на личные интервью.

Пример аналитики данных смещения самоотбора:

Допустим, у вас есть онлайн-продукт и сопровождающая его база знаний, содержащая более 100 статей с практическими рекомендациями. Давайте выясним, насколько хороша ваша база знаний, сравнив пользователей, которые прочитали хотя бы 1 статью с практическими рекомендациями, с пользователями, которые этого не сделали. Мы находим, что пользователи, читающие статьи, более активны на 50% с точки зрения использования продукта, чем не читатели. База знаний работает отлично! Или это? На самом деле, мы не знаем, потому что читатели статей - это особая группа всего вашего населения, которая может иметь более высокую приверженность вашему продукту и, следовательно, больше интересоваться вашей базой знаний.Другими словами, они «выбрали себя» в группу читателей. Это смещение самоотбора приводит к классической дилемме корреляции / причинности, которую вы никогда не сможете решить с помощью исследования данных, только с помощью A / B-тестирования.

Статистическая ошибка № 3: Напомним, ошибка

Смещение отзыва - еще одна распространенная ошибка в ситуациях интервью / опроса, когда респондент неправильно запоминает вещи. Речь идет не о плохой или хорошей памяти - у людей выборочная память по умолчанию. Через несколько лет (или даже несколько дней) некоторые вещи остаются, а другие исчезают.Это нормально, но значительно усложняет исследование.

Ежедневный пример смещения отзыва:

Как прошел отпуск 3 года назад? Круто, верно? Оглядываясь назад, мы склонны забывать плохие вещи и сохраняем память только о хороших вещах. Хотя это не помогает нам объективно оценивать разные воспоминания, я вполне уверен, что наш разум таков по веской причине.

Пример анализа данных смещения отзыва:

Время от времени я провожу семинары по данным.Я обычно отправляю формы обратной связи после этого, чтобы сделать семинары лучше и лучше, основываясь на отзывах участников. Я обычно посылаю их на следующий день после семинара, но был один конкретный случай, когда я полностью забыл и отправил его через неделю. Глядя на комментарии, которые я получил, это был мой самый успешный семинар за все время. За исключением того, что это не обязательно правда. Более вероятно, что предвзятость отзыва могла быть довольно сильной. Через неделю после семинара никто из присутствующих не вспомнил, был ли кофе холодным, или я переоценил слайд здесь или там.Они помнили только хорошие вещи. Не то чтобы я не был рад получить хорошие отзывы, но если бы кофе был холодным , я бы хотел узнать об этом, чтобы я мог починить его в следующий раз…

Статистическая ошибка № 4: Наблюдательская ошибка

Смещение наблюдателя происходит, когда исследователь подсознательно проецирует свои ожидания на исследование. Это может происходить во многих формах, таких как (непреднамеренно) влияние на участников (во время интервью и опросов) или проведение некоторого серьезного выбора вишни (фокусируясь на статистике, которая поддерживает нашу гипотезу, а не на тех, которые не делают этого).)

Ежедневный пример смещения наблюдателя:

«Срочные новости!» Сенсационные статьи часто приходят из плохих исследований. Требуется очень тщательный и добросовестный журналист-расследователь, чтобы согласиться с тем, чтобы отвергнуть свою собственную нулевую гипотезу на этапе публикации. Если автор тратит 1 месяц на расследование, чтобы доказать, что местный уровень преступности высок из-за неосторожных полицейских, он может найти способ доказать это - оставив в стороне контраргументы и любые серьезные статистические соображения.

Это - усугубляется другими распространенными типами предвзятости, такими как предвзятость финансирования (исследования, как правило, поддерживают интересы финансовых спонсоров) или предвзятость публикации (неожиданные результаты исследований, как правило, публикуются, искушающие исследователей их экстремизировать) - привела меня к выводу, что чтение любого вида онлайн-медиа никогда не приблизит меня к какой-либо правде о нашем мире. Поэтому я бы посоветовал вам использовать достоверную статистику, а не онлайн-средства массовой информации - или даже лучше: найти достоверные необработанные данные и провести собственный анализ, чтобы узнать «истинную правду».”

Пример аналитики данных смещения наблюдателя:

Смещение наблюдателя также может повлиять на аналитические исследования, например, когда вы проводите Юзабилити-тесты. Как пользователь-исследователь, вы очень хорошо знаете свой продукт (и, возможно, он вам тоже нравится), поэтому подсознательно у вас могут быть ожидания. Если вы профессиональный исследователь пользовательского опыта, вы будете знать, как не повлиять на вопросы ваших тестеров, но если вы новичок в этой области, убедитесь, что вы тратите достаточно времени на подготовку хороших, непредвзятых вопросов и сценариев.Возможно, стоит подумать о найме профессионального консультанта по UX, чтобы помочь.

Примечание: в моем примере обратной связи семинара может наблюдаться смещение наблюдателя, если я отправлю опрос сразу после семинара. Участники могут находиться под влиянием личной встречи - и могут не захотеть «ранить мои чувства» отрицательной обратной связью. Формы обратной связи семинара должны быть отправлены через 1 день после семинара.

Статистический уклон № 5: уклон выживания

Уклон выживаемости - это тип статистического смещения, при котором исследователь фокусируется только на той части набора данных, которая уже прошла какой-то процесс предварительного отбора, и пропускает те точки данных, которые упали во время этого процесса (потому что они больше не видно).

Ежедневный пример уклона выживания:

Одна из самых интересных историй статистических предубеждений: падающие кошки. В 1987 году было написано исследование о выпадении кошек из зданий. Это заявило, что у кошек, которые упали от более высоких историй, есть меньше раны чем кошки, которые упали с более низко. Странный. Они объяснили это явление, используя предельную скорость, что в основном означает, что кошки, падающие с высоты более шести этажей, достигают максимальной скорости во время падения, поэтому они начинают расслабляться и готовиться к приземлению, поэтому они не наносят себе такого вреда.

Как бы нелепо это ни звучало, ошибочно оказалась эта теория. Спустя 10 лет газета Straight Dope указала на тот факт, что кошки, которые упали с высоты более шести историй, могли иметь более высокий шанс умереть и, следовательно, не попасть в ветеринарное учреждение - поэтому они просто не были зарегистрированы и не стали часть исследования. И кошки, которые упали с высоты, но выжили, просто падали более удачно, поэтому у них было меньше травм. Уклон выживания - в буквальном смысле.(Мне жаль кошек, хотя.)

Пример анализа данных о выживаемости:

Чтение тематических исследований. Тематические исследования очень полезны для вдохновения и идей для новых проектов. Но постоянно напоминайте себе, что публикуются только истории успеха! Вы никогда не услышите об истории, где кто-то использовал те же самые методы, но потерпел неудачу.

Не так давно я прочитал кучу статей о всплывающих окнах. В каждой статье указывалось, что всплывающие окна с намерением выхода велики и привели к увеличению числа подписок на рассылку на 30%, 40% и даже 200%.На самом деле это работает довольно прилично на моем сайте тоже ... Но давайте немного остановимся. Означает ли это, что всплывающие окна выхода будут работать для всех? Разве не возможно, что люди, которые протестировали всплывающие окна с намерением выйти и обнаружили, что это действительно вредит пользовательскому интерфейсу, бренду или времени загрузки страницы, просто не написали статью об этом плохом опыте? Конечно, это возможно - никто не любит писать о неудачных результатах эксперимента ... Дело в том: если вы читаете тематическое исследование, подумайте об этом, изучите его и протестируете - и на основе убедительных доказательств решите, будет ли это правильным решением для вас или не.

Еще 4 статистических типа смещения и некоторые предложения, чтобы избежать их ...

Это только начало! В следующей статье я продолжу еще 4 статистических смещения, о которых должен знать каждый ученый и аналитик данных. А через неделю я дам вам несколько практических советов о том, как преодолеть эти специфические предубеждения!

ОБНОВЛЕНИЕ: вот объясненные типы статистического смещения - часть 2

Cheers,
Tomi Mester

,
4 типа смещения в исследованиях и как сделать ваши опросы без смещения

Любое исследование, основанное на опросе, имеет ценность только в том случае, если его результаты достоверны. Тем не менее, многие бренды и компании принимают важные решения на основе ненадежных опросов. Есть один фактор, который они не принимают во внимание, - различные виды смещения в исследованиях.

Уклон заключается в том, чтобы исследовать, что такое криптонит для Супермена - слабое место. Как специалист по проведению опросов или опросов, желающий получить точные данные, вы должны убедиться, что вы сделали все, что в ваших силах, чтобы избежать предвзятости.Часто предвзятость может проникнуть в ваши отзывы и повлиять на качество результатов ваших исследований, даже если вы об этом даже не подозреваете.

Риск смещения присутствует практически во всех компонентах как качественных, так и количественных опросов, и его источник может быть найден как у создателя опроса, так и у респондентов. Я бы даже сказал, что было бы наивно думать, что любой опрос может быть на 100% беспристрастным. Но, тем не менее, есть много вещей, которые вы можете сделать, чтобы уменьшить и минимизировать смещение в исследованиях.

Из всех различных типов предвзятости в исследованиях легче всего справиться с теми, которые исходят непосредственно от создателя опроса.При наличии большого количества различных типов вопросов для опросов (от демографических до личных вопросов) написание вопросов для опросов и вариантов ответов является отдельной формой искусства.

Тем не менее, даже самые хорошо написанные опросы подвержены предвзятости. При этом я определил 4 наиболее распространенных типа смещения в исследованиях и дал несколько практических советов о том, как вы можете сделать все возможное, чтобы сделать ваши опросы беспристрастными.

Давайте копаться.

4 основных типа смещения в исследованиях и как их избежать

1.Смещение выборки

В мире рыночных исследований и опросов смещение выборки является ошибкой, связанной с тем, как отбираются респонденты. Это происходит, когда выборка опроса не является полностью случайной. Другими словами, если определенные типы участников опроса с большей или меньшей вероятностью будут выбраны в качестве образца для вашего исследования, высоки шансы, что вы имеете дело с систематической ошибкой выборки.

Types of Bias in Research - Sampling Bias

Допустим, вы проводите исследования на пассажирах. И вы решили провести свой опрос лично на улицах.Обследуя только тех людей, которых вы встречаете, гуляющих по улицам, вы вряд ли сможете получить репрезентативную выборку всех пассажиров, так как люди, которые водят или ездят на велосипедах, могут быть исключены из вашей выборки.

При этом вам нужно убедиться, что ваш опрос распространяется таким образом, чтобы у всех типов респондентов была возможность ответить на него. Даже если социальные сети могут показаться вам подходящим способом, все ли ваши клиенты имеют профили в социальных сетях? Даже если они это сделают, им понравилось или следили за вашей страницей?

Часто вам нужно использовать несколько разных каналов распространения, чтобы охватить всех ваших потенциальных респондентов.Чтобы вы избежали или хотя бы минимизировали смещение выборки в своих опросах, мы подготовили подробное руководство для маркетологов по типам выборки.

2. Нет ответа смещения

Даже если вы принимаете все меры предосторожности, чтобы минимизировать смещение выборки, это все равно не означает, что вы будете избегать других типов смещения в исследованиях, связанных со структурой респондентов вашего опроса.

Равное распределение ваших опросов среди всех соответствующих групп респондентов не обязательно означает, что вы получите равное количество ответов от всех из них.Вы можете сделать свою выборку совершенно правильно, но, тем не менее, всегда найдутся люди, которые не захотят или не смогут принять участие в опросе.

Types of Bias in Research - Nonresponse Bias

Во многих случаях группы людей, которые вообще не отвечают на ваши опросы, значительно и систематически отличаются от тех, кто это делает. В тех случаях, когда возникает такое расхождение между респондентами и нереспондентами, вы рискуете столкнуться с так называемым предвзятым мнением.

Несмотря на то, что не существует простого или надежного способа избежать непредвзятости, самый безопасный и эффективный способ сделать это - максимально повысить общий уровень отклика.У вас всегда будут люди, которые просто проигнорируют ваш опрос.

Тем не менее, наличие достаточного количества потенциальных респондентов увеличит шансы достаточного количества людей в каждой из ваших целевых групп принять участие в опросе, тем самым уменьшая риск непредвзятости. Что вы можете сделать, чтобы повысить скорость отклика?

Несмотря на то, что определенные факторы часто находятся вне вашего контроля, правильная передача сообщений, лежащих в основе ваших опросов, может иметь большое значение, когда речь заходит о вашей скорости отклика. Наряду с опросом, вам следует рассмотреть возможность отправки электронного письма с предварительным уведомлением (чтобы ваши респонденты могли больше узнать о цели и задачах опроса), персонализированного и индивидуального приглашения принять участие в опросе и напоминания на случай, если они этого не сделали. взял опрос еще.

3. Смещение ответа

Достаточно убедить людей принять участие в вашем опросе. Но заставить их просто ответить не имеет большого значения для вас, если они не воспримут опрос всерьез. При этом вам также необходимо подумать о том, как заставить респондентов предоставить точные и честные ответы на ваш опрос.

Types of Bias in Research - Response Bias

Что приводит нас ко второму в нашем списке типов смещений в исследованиях - смещения ответов. Менее правдивые ответы на опросы могут быть результатом как сознательных, так и подсознательных когнитивных факторов.Как следствие, в исследованиях существует несколько типов смещения ответов.

Смещение покоя

Пристрастность к уклончивости (также известная как уклон дружелюбия или «да») является одним из наиболее распространенных типов смещения в исследованиях.

Это проявляется, когда респондент проявляет тенденцию соглашаться с тем, что вы спрашиваете или заявляете. Опыт показывает, что всякий раз, когда опрос содержит вопросы типа «согласен / не согласен», респонденты чаще соглашаются, чем не соглашаются.Для этого есть несколько причин.

А именно, из-за феномена, присущего человеческой природе, некоторые люди имеют покорные личности и с большей вероятностью соглашаются с утверждениями, чем не соглашаются независимо от их содержания. Иногда люди воспринимают спрашивающего как эксперта, который заставляет их с большей вероятностью иметь положительную реакцию на вопрос.

Acquiescence также может быть «легким выходом», так как для этого требуется меньше времени и усилий, чем при тщательном рассмотрении каждого из вариантов.Наконец, некоторые люди просто согласятся, чтобы завершить опрос как можно скорее.

Как вы можете избежать систематической ошибки? Это довольно просто - никогда не задавайте вопросы, которые могут подразумевать, что есть «правильный» ответ. Вместо этого вам нужно сосредоточиться на точке зрения респондента, задавая реальный вопрос, а не просто спрашивая о согласии или несогласии с уже предопределенным утверждением.

Давайте посмотрим на это на практике. Вот два способа, которыми вы можете спросить своих пользователей об их опыте поддержки клиентов:

LeadQuizzes Survey

В приведенном выше примере мы делаем положительное заявление и спрашиваем, согласны они или нет.Если вы сформулируете свой вопрос таким образом, вы увеличите риск того, что ваши респонденты будут затронуты предвзятым ответом.

LeadQuizzes Survey 1

С другой стороны, вопрос, приведенный выше, не означает, что существует «более правильный» ответ, что позволяет респондентам выбирать свой ответ без каких-либо предубеждений.

Смещение характеристик спроса

Для некоторых респондентов сам факт того, что они участвуют в опросе, может повлиять на ответы, которые они дают.Это происходит потому, что, когда они участвуют в опросе или каком-либо другом экзамене, люди часто пытаются угадать цель, стоящую за ним, и ведут себя в соответствии с заранее установленными ожиданиями.

Этот тип смещения в исследованиях известен как смещение характеристик спроса. Лучший способ избежать этого - сделать ваш опрос как можно более интересным и интерактивным, чтобы респонденты забыли о том, что они участвуют в исследовании, и просто сосредоточились на предоставлении максимально правдивых ответов.

Экстремальный отклик

Когда респондентам предоставляется тип шкалы (такой как шкала Лайкерта), респонденты часто склонны выбирать только самые экстремальные варианты шкалы. Этот вид смещения в исследованиях обычно называют крайним смещением ответов.

Противоположность крайнего предвзятого ответа - когда респонденты выбирают только нейтральные ответы. Тенденция выбирать только экстремальные или нейтральные ответы во многих случаях культурно специфична.

Смещение желательности

Смещение желательности в исследовании происходит, когда респонденты мотивированы ответить на вопросы опроса, чтобы усилить характеристики и поведение, которые обычно являются социально желательными, и отрицать те, которые не являются таковыми.

Другими словами, люди часто отвечают на вопросы так, как они думают, что другие люди полюбят или примут их. Это врожденное желание представить себя в лучшем свете для других может быть фатальным для точности результатов вашего опроса, поскольку часто приводит к различным типам смещения в исследованиях.

Подобного смещения в исследованиях можно избежать или свести к минимуму, сделав опрос анонимным и удалив от него ваш бренд. Таким образом, респонденты не будут бояться дать ответ, который может быть сочтен нежелательным.

4. Вопрос порядка смещения

Это один из тех типов предвзятости в исследованиях, на которые многие люди даже не обращают внимания или не осознают, что это может привести к предвзятости. Но дело в том, что порядок как вопросов, так и ответов может привести к тому, что респонденты опроса будут давать необъективные ответы.

Question Order Bias

В некоторых случаях первоначальные вопросы вашего опроса могут повлиять на ответы ваших респондентов на последующие вопросы в дальнейшем в опросе. Например, задание вопросов об общей удовлетворенности качеством поддержки клиентов в LeadQuizzes после конкретных вопросов об удовлетворенности может привести к необъективным ответам.

Из-за так называемого эффекта ассимиляции, ответ на последний вопрос напоминает ответы на предыдущие вопросы более тесно, чем если бы он предшествовал им или был задан независимо.

Этот тип смещения в исследованиях может быть вызван не только порядком вопросов в опросе, но и порядком вариантов ответов. Наш опыт показал, что в онлайн- и печатных опросах респонденты обычно предпочитают некоторые из первых нескольких вариантов ответов, в то время как во время опросов по телефону и при личной встрече (где интервьюер читает ответы) респонденты с большей вероятностью выбирают некоторые из последние варианты.

Что вы можете сделать, чтобы минимизировать смещение исследования вопроса? Некоторые из вещей, которые вы могли бы сделать, - это уменьшить количество вопросов типа шкалы и сделать ваши вопросы как можно более интересными, рандомизировать ваши вопросы и варианты ответов, сгруппировать вопросы по общей теме и так далее.

Заключение

Выше я выделил 4 основных типа смещения в исследованиях - смещение выборки, смещение без ответа, смещение ответа и смещение порядка вопросов - которые, скорее всего, найдут свое отражение в ваших опросах и влияют на результаты ваших исследований.

Кроме того, я поделился несколькими советами о том, как вы можете бороться с каждой из предубеждений и что вы можете сделать, чтобы предотвратить их появление. По сути, если вы уверены, что задаете качественные вопросы нужным людям, зная о потенциальных источниках предвзятости, у вас гораздо больше шансов на проведение опроса без предубеждений и получение надежных результатов.

Если вам все еще нужна дополнительная помощь в проведении вашего собственного исследования рынка, мы подготовили исчерпывающее руководство по созданию опроса, предназначенного специально для маркетологов.

Почему бы вам не создать свой собственный опрос прямо сейчас? Просто нажмите на кнопку ниже и получите доступ к нашим шаблонам опросов!

,

Смещение выборки - Scholarpedia

  • Доктор Стефано Панцери, Университет Манчестера, Великобритания и ИИТ, Генуя, Италия

  • Г-н Чезаре Магри, Миланский университет / Итальянский технологический институт (ИИТ)

  • Доктор Людовико Карраро, Oxford Policy Management, Оксфорд, Великобритания и Пекинский педагогический университет, Пекин, Китай

Смещение выборки означает, что выборки стохастической переменной, которые собираются для определения ее распределения, выбраны неправильно и не представляют истинное распределение по неслучайным причинам.Давайте рассмотрим конкретный пример: мы могли бы предсказать исход президентских выборов посредством опроса общественного мнения. Опрос 1000 избирателей об их намерениях голосовать может дать довольно точный прогноз вероятного победителя, но только если наша выборка из 1000 избирателей является «представителем» электората в целом (то есть беспристрастным). Если мы опросим только 1000 студентов колледжей среднего класса, то в выборке, вероятно, будут недопредставлены взгляды многих важных частей электората в целом (этнических меньшинств, пожилых людей, рабочих). наша способность предсказать исход выборов по этой выборке снижается.

В несмещенной выборке различия между выборками, взятыми из случайной величины и ее истинным распределением, или различия между выборками единиц из совокупности и всей совокупности, которую они представляют, должны возникать только по случайности. Если их различия обусловлены не только случайностью, то возникает смещение выборки. Смещение выборки часто возникает из-за того, что определенные значения переменной систематически недопредставлены или перепредставлены относительно истинного распределения переменной (как в нашем примере опроса общественного мнения выше).Из-за своей непротиворечивой природы смещение выборки приводит к систематическому искажению оценки выборочного распределения вероятностей. Это искажение не может быть устранено путем увеличения количества выборок данных и должно быть исправлено с помощью соответствующих методов, некоторые из которых обсуждаются ниже. Другими словами, опрос дополнительных 1000 белых студентов колледжа не улучшит прогнозирующую силу нашего опроса, но опрос 1000 человек, выбранных случайным образом из списка избирателей, сделает это.Очевидно, что смещенная выборка может вызвать проблемы в измерении функционалов вероятности (например, дисперсии или энтропии распределения), поскольку любая статистика, вычисленная из этой выборки, потенциально может быть ошибочно ошибочной.

Причины смещения выборки

Распространенная причина смещения выборки заключается в планировании исследования или в процедуре сбора данных, которые могут способствовать или препятствовать сбору данных от определенных классов или отдельных лиц или в определенных условиях.Смещение выборки также особенно заметно, когда исследователи принимают стратегии выборки, основанные на суждении или удобстве, в которых критерий, используемый для отбора образцов, так или иначе связан с интересующими переменными. Например, снова ссылаясь на пример опроса общественного мнения, академический исследователь, собирающий данные о мнениях, может из-за удобства собирать мнения в основном у студентов колледжей, поскольку они живут поблизости, и это еще больше смещает выборку в сторону мнения, преобладающего в социальный класс, живущий по соседству.

Рисунок 1: Возможные источники смещения, возникающие при выборе образца из популяции.

В социальных и экономических науках для извлечения случайных выборок обычно требуется структура выборки, такая как список единиц всей совокупности или некоторая вспомогательная информация о некоторых ключевых характеристиках целевой совокупности, подлежащей выборке. Например, проведение исследования начальных школ в определенной стране требует получения списка всех школ в стране, из которого можно извлечь выборку.Однако использование рамки выборки не обязательно предотвращает смещение выборки. Например, кто-то может неправильно определить целевую группу или использовать устаревшую и неполную информацию, исключая, таким образом, части целевой группы. Кроме того, даже если рамка выборки выбрана правильно, смещение выборки может возникнуть из-за неотвечающих единиц выборки (например, некоторые классы субъектов могут с большей вероятностью отказаться от участия, или с ними может быть сложнее связаться и т. Д.) Отсутствие ответов особенно может вызвать смещение, если причина отсутствия ответа связана с изучаемым явлением.На рисунке 1 показано, как несоответствия между рамкой выборки и целевой совокупностью, а также отсутствие ответов могут повлиять на выборку.

В экспериментах в области физических и биологических наук смещение выборки часто происходит, когда целевая переменная, которая должна измеряться во время эксперимента (например, энергия физической системы), коррелируется с другими факторами (например, с температурой системы), которые остаются неизменными. или в пределах контролируемого диапазона во время эксперимента. Рассмотрим, например, определение вероятности распределения скорости всех автомобилей на британских дорогах в любое время в течение определенного дня.Скорость определенно связана с местоположением: поэтому измерение скорости только в определенных типах местоположений может сместить образец. Например, если все меры будут приняты на оживленных транспортных развязках в центре города, выборочное распределение скоростей автомобилей не будет репрезентативным для британских автомобилей и будет сильно смещено в сторону низких скоростей, поскольку оно игнорирует автомобили, едущие по автомагистралям и другим скоростным дорогам. дороги. Важно отметить, что систематическое искажение выборочного распределения случайной величины также может быть результатом других факторов, помимо смещения выборки, таких как систематическая ошибка в инструментах, используемых для сбора данных выборки.Рассмотрим еще раз пример распределения скорости автомобилей в Британии и предположим, что экспериментатор имеет доступ к одновременному считыванию спидометров, размещенных на каждом автомобиле, чтобы не было смещения выборки. Если большинство спидометров настроены так, чтобы переоценивать скорость и переоценивать ее на более высокой скорости, то полученное в результате выборочное распределение будет смещено в сторону высоких скоростей.

Исправление и уменьшение смещения выборки

Чтобы уменьшить смещение выборки, два наиболее важных шага при разработке исследования или эксперимента: (i) избежать суждения или удобной выборки (ii), чтобы убедиться, что целевая популяция определена правильно и что структура выборки соответствует ей настолько, насколько возможно.Когда ограниченные ресурсы или причины эффективности ограничивают возможность выборки всей совокупности, следует позаботиться о том, чтобы исключенные группы населения не отличались от общей с точки зрения статистики, подлежащей измерению. В общественных науках репрезентативные опросы населения чаще всего не являются простыми случайными выборками, а следуют более сложным схемам выборки (Cochran 1977). Например, в типичном обследовании домохозяйств выборка домохозяйств выбирается в два этапа: на первом этапе происходит выбор сел или частей городов (кластер), а на втором этапе выбирается определенное количество домохозяйств в пределах одного и того же кластер.При принятии таких сложных схем выборки важно убедиться, что информация о кадре выборки используется правильно, а вероятность и случайный выбор реализованы и задокументированы на каждом этапе процесса выборки. Фактически, такая информация будет иметь важное значение для вычисления несмещенных оценок для населения с использованием весов выборки (обратной вероятности выбора) и с учетом схемы выборки, чтобы правильно рассчитать ошибку выборки. В сложных схемах выборки ошибка выборки всегда будет больше, чем в простых случайных выборках (Cochran 1977).

Всякий раз, когда кадр выборки включает в себя единицы, которые больше не существуют (например, из-за того, что выборочные кадры являются неправильными и устаревшими), будет невозможно получить какие-либо выборки из таких несуществующих единиц. Эта ситуация не смещает оценки, при условии, что такие случаи не заменяются неслучайными методами, и что исходные веса выборки должным образом корректируются для учета таких недостатков кадра выборки (тем не менее, недостатки выборки кадра явно имеют финансовые последствия, и если выборка имеет место размер уменьшается, это также влияет на размер ошибки выборки).

Решения смещения из-за отсутствия ответа гораздо более четко сформулированы и обычно могут быть разделены на предварительные и последующие решения (Groves et al. 1998). Решения ex-ante пытаются предотвратить и минимизировать отсутствие ответов различными способами (например, специальное обучение счетчиков, несколько попыток опросить респондента и т. Д.), Тогда как решения ex-post пытаются собрать вспомогательную информацию о не респондентах, которая затем используется для расчета вероятности ответа для различных подгрупп населения и, таким образом, пересчитывает данные отклика для инверсии такой вероятности или, альтернативно, для некоторой пост стратификации и калибровки

Смещение выборки, ошибка выборки, смещение вероятностной функции и ограниченное смещение выборки

Понятие смещения выборки не следует путать с другими связанными, но различными понятиями, такими как «ошибка выборки», «смещение вероятностного функционала» и «ограниченный выборочный уклон». Ошибка выборки функционала распределения вероятностей (такого как дисперсия или энтропия распределения) представляет собой разницу между оценкой функционала вероятности, вычисленной по выборочному распределению, и правильным значением функционала, вычисленным по истинному распределению.Смещение функционала от распределения вероятностей определяется как ожидаемое значение ошибки выборки. Смещение выборки может привести к смещению функционала вероятности. Однако эти два понятия не эквивалентны.

Смещение может возникать при измерении нелинейного функционала вероятностей из ограниченного числа экспериментальных выборок, даже если эти выборки действительно случайным образом выбираются из базовой популяции и, таким образом, нет смещения выборки. Это смещение называется «ограниченным смещением выборки».Ниже мы приведем пример ограниченного смещения выборки взаимной информации.

Влияние ограниченной выборки на определение статистических и причинно-следственных связей

Образцы случайных величин часто собираются в ходе экспериментов, цель которых состоит в том, чтобы установить, являются ли две переменные \ (X \) и \ (Y \) статистически взаимосвязанными. Если это так, наблюдение значения переменной \ (X \) («объясняющая переменная») может позволить нам предсказать вероятное значение переменной \ (Y \) («переменная ответа»).Способ количественной оценки величины статистической зависимости между случайными величинами \ (X \) и \ (Y \) заключается в измерении взаимной информации \ (I (X; Y) \)

\ (\ tag {1} I (X; Y) = \ sum_ {x, y} P (x, y) \, log_2 \ frac {P (x, y)} {P (x) \ cdot P (y)} \)


где \ (P (x) \) обозначает вероятность того, что \ (X \) принимает конкретное значение \ (x \. \). Выше суммы суммируются по всем возможным значениям \ (x \) и \ ( y \), которые могут быть приняты \ (X \) и \ (Y \, \) соответственно. \ (I (X; Y) \) неотрицательна и равна нулю только тогда, когда \ (X \) и \ (Y \) статистически независимы, т.е.е. совместная вероятность \ (P (x, y) \) наблюдения \ (x \) и \ (y \) равна их произведению \ (P (x) \ cdot P (y) \. \). Таким образом, измеряя \ ( I (X; Y) \) представляет собой один из способов проверить гипотезу о том, что объяснительная и ответная переменные связаны между собой.

Однако на практике может быть трудно измерить \ (I (X; Y) \), поскольку точные значения вероятностей \ (P (x), P (y) и P (x, y) \) обычно неизвестно. В принципе, может быть легко оценить эти вероятности по наблюдаемым частотным распределениям в экспериментальных выборках, но это обычно приводит к смещенным оценкам \ (I (X; Y) \, \), даже если выборки использовались для оценки \ (P (x) ), P (y) и P (x, y) \) сами являются несмещенными, репрезентативными выборками базовых распределений \ (X \) и \ (Y \.\) Этот конкретный тип смещения называется «ограниченным смещением выборки» и определяется как разница между ожидаемым значением функционала вероятности, вычисленным из распределений вероятностей, оцененных с помощью \ (N \) выборок, и его значением, вычисленным из истинные распределения вероятностей.

Рисунок 2: Ограниченное смещение выборки. Моделирование «неинформативной» системы, чей дискретный отклик х распределен с равномерным распределением в диапазоне от 1 до 10, независимо от того, какое из двух значений предполагаемой пояснительной переменной было представлено х .Примеры эмпирических гистограмм вероятности ответа (красные сплошные линии), отобранные из 40 и 200 наблюдений (верхний и нижний ряд соответственно), показаны в левом и центральном столбцах (ответы на x = 1 и x = 2 соответственно). Черная пунктирная горизонтальная линия - это распределение истинного отклика. Правый столбец показывает (в виде синих гистограмм) распределение (более 5000 симуляций) значений взаимной информации, полученных с помощью 40 (вверху) и 200 (внизу) наблюдений соответственно.По мере увеличения количества наблюдений, ограниченное смещение выборки уменьшается. Пунктирная зеленая вертикальная линия в правых столбцах указывает истинное значение взаимной информации, передаваемой моделируемой системой (которая равна 0 битам).

В качестве примера рассмотрим гипотетическую переменную ответа \ (Y \), которая равномерно распределена в диапазоне 1-10, и "объясняющую переменную" \ (X \), которая может принимать значения 1 или 2. Предположим, что они в действительности полностью независимы друг от друга, и, следовательно, наблюдение значений \ (x \) не может помочь предсказать вероятные значения \ (y \.\) Однако, экспериментатор, ищущий возможные отношения между \ (X \) и \ (Y \), не знает этого. В этом случае истинная условная вероятность \ (P (y | x) \) равна 0,1 (рисунок 2А и рисунок 2В, черная пунктирная линия) для всех комбинаций \ (x \) и \ (y \, \), что означает что \ (P (y) \) также равно 0,1; следовательно, истинная ценность взаимной информации равна нулю. На рис. 2А и рис. 2В показаны частоты экспериментальных наблюдений (красные кривые), полученные в смоделированном эксперименте с \ (N \) = 40 выборками (по 20 выборок для каждого значения \ (x \)).В этом смоделированном примере выборки были взяты действительно случайно и правильно из базовых распределений вероятностей, и, таким образом, не было смещения выборки. Однако из-за ограниченной выборки оценочные вероятности (красная линия на рис. 2А и рис. 2В) заметно отличаются от 0,1 и друг от друга, и оценка взаимной информации, полученная путем включения экспериментально полученных оценок в формулу выше, не равна нулю ( 0,2 бита). Повторяя смоделированный эксперимент снова и снова, каждый раз получаются немного разные результаты (рис. 2С): распределение информации, рассчитанное по \ (N \) = 40 выборкам, центрируется в 0.202 бита - и не при истинном значении 0 бит. Это показывает, что оценка взаимной информации страдает от ограниченного смещения выборки. Чем больше выборок, тем меньше флуктуации в оцененных вероятностях и, следовательно, тем меньше ограниченный уклон выборки. Например, с \ (N \) = 200 выборок; (100 выборок для каждого значения \ (x \; \), рисунок 2D-F), ограниченный выборочный сдвиг взаимной информации составляет 0,033 бита. Аналогичные проблемы применимы и к мерам причинно-следственных связей, таким как причинность Грейнджера и энтропия переноса.Обратите внимание, что ограниченное смещение выборки возникает из-за того, что взаимная информация является нелинейной функцией вероятностей. Сами вероятности не будут затронуты ограниченным смещением выборки, потому что они будут усредняться к истинным вероятностям в течение многих повторений эксперимента с конечным числом данных.

Ограниченное смещение выборки может быть исправлено путем аналитического вычисления его приблизительного значения и вычитания его, или путем использования предварительной информации о базовых распределениях вероятностей для уменьшения их статистических колебаний выборки (Panzeri et al.2007).

В последние годы растет интерес к влиянию смещения выборки и ограниченного смещения выборки в нейробиологии. Важной проблемой в сенсорной нейробиологии является понимание того, как сети нейронов представляют и обмениваются сенсорной информацией посредством их скоординированного паттерна реакции на стимулы. Широко используемый эмпирический подход к этой проблеме заключается во внеклеточной регистрации потенциалов действия, испускаемых нейронами. Внеклеточные электроды часто размещаются в выбранном месте мозга, потому что потенциалы действия могут быть обнаружены.Признано, что эта процедура может смещать выборку к более крупным нейронам (испускающим сигналы, которые легче обнаружить) и к большинству активных нейронов (Shoham et al. 2006). Это в некоторой степени связано с проблемой «удобной выборки», которая обсуждалась выше. Нейробиологи чаще сообщают о поведении тех нейронов, которые легче всего («удобно») наблюдать с помощью методов, имеющихся в их распоряжении. Для исправления этого смещения при выборке необходимо также записать данные из более мелких и менее активных нейронов и оценить, используя различные типы анатомической и функциональной информации, относительное распределение различных типов нейронных популяций.Последствия этой проблемы выборки и способы ее учета обсуждаются в (Shoham et al. 2006). Ограниченное смещение выборки создает проблемы при определении причинно-следственной связи между сенсорными стимулами и некоторыми особенностями ответов нейрональной популяции, поскольку оно может искусственно увеличивать взаимную информацию, доступную в сложных характеристиках реакций нейронов (например, основанных на точном времени). потенциалов действия) по информации, доступной в более простой характеристике нейрональной активности (такой как те, которые пренебрегают деталями временной структуры нейронального ответа).Последствия этой проблемы выборки и способы ее решения обсуждаются в (Panzeri et al. 2007).

Рекомендации

  • Cochran W.G. (1977), «Методы отбора проб», Wiley
  • Гроувс Р. и Купер М. (1998) «Неотвечение в опросах домохозяйств», Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья
  • Панцери С., Сенаторе Р., Монтемурро М.А., Петерсен Р.С. (2007), «Исправление проблемы смещения выборки в информационных мерах шипового поезда», J Neurophysiol, 98: 1064–1072
  • Шохам С., О'Коннор Д.Х., Сегев Р. (2006), «Насколько молчит мозг: есть ли проблема« темной материи »в нейронауке?», J. Comp. Physiol. Нейроэтол. Сенс. Нейронный. Behav. Physiol., Aug; 192 (8): 777-84

Внутренние ссылки

  • Томаш Даунович (2007) Энтропия. Scholarpedia, 2 (11): 3901.
  • Джованни Галлавотти (2008) Колебания. Scholarpedia, 3 (6): 5893.
  • Rodolfo Llinas (2008) Neuron. Scholarpedia, 3 (8): 1490.

Внешние ссылки

Смещенный образец

(Википедия)

См. Также

,

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о