Random sampling:First, a word about

Random sampling:
First, a word about random sampling. What is outlined below is a variety of ways to count animals,
estimate density and characterize an area. Since we can neither count everything, nor map the entire area,
we are left with a decision: where should we sample, and how often should we do it? The first question is
answered in part with random sampling. The second often needs an initial data set to be answered.
Random sampling in theory assures that all areas within a site have an equal opportunity of being
sampled. This removes potential bias by the researcher, as we tend to focus our attention on the most
beautiful, or most 'different' habitats and organisms. By placing the transect and randomly designating an
area within it to focus the counts, we limit bias, and get a better representation of the population we are
studying. For example, you may be a fish watcher. On an average dive, you may swim quickly looking
for fish, and notice schools of them. You may get the impression that fish are quite numerous at that site.
If you choose transects though, and limit your field of view, you may soon realize that the fish are
actually not very numerous, but are distributed in a clumped or patchy fashion.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม:แรก คำอธิบายเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม อะไรจะอธิบายด้านล่างมีหลากหลายวิธีในการนับจำนวนสัตว์ประเมินความหนาแน่น และลักษณะของพื้นที่ เนื่องจากเราไม่สามารถนับรวมทุกอย่าง หรือแผนผังบริเวณเราจะเหลือไว้กับการตัดสินใจ: ที่ควรเราอย่าง และถี่ควรเราทำ คำถามแรกคือตอบบางส่วน ด้วยการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม ที่สองมักจะต้องการชุดข้อมูลเริ่มต้นการตอบสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มในทฤษฎีมั่นใจว่า พื้นที่ทั้งหมดภายในไซต์มีโอกาสของการเป็นตัวอย่างการ นี้เอาอคติอาจเกิดขึ้น โดยนักวิจัย เป็นเรามักจะเน้นความสนใจของเรามากสุดความสวยงาม อยู่อาศัย 'แตกต่าง' หรือมากที่สุดและสิ่งมีชีวิต โดยวาง transect การสุ่มก่อนการตั้งอยู่ภายในเพื่อการตรวจนับ เราจำกัดความโน้มเอียง และตัวแทนที่ดีของประชากรเราจะได้รับเรียน ตัวอย่าง คุณอาจ watcher ปลา ในการดำน้ำเฉลี่ย คุณอาจว่ายน้ำได้อย่างรวดเร็วมองปลา และแจ้งโรงเรียนของพวกเขา คุณอาจได้รับความประทับใจที่ปลาค่อนข้างมากมายที่เว็บไซต์ถ้าคุณเลือก transects แม้ และจำกัดของมุม เร็ว ๆ นี้คุณอาจรู้ว่าปลาที่จริง ๆ ไม่มากมาย แต่กระจายใน clumped หรือรำลึก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การสุ่มตัวอย่าง:
ครั้งแรกที่คำเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม
อะไรคือสิ่งที่ระบุไว้ด้านล่างคือความหลากหลายของวิธีการที่จะนับสัตว์เป็นประมาณการความหนาแน่นและลักษณะพื้นที่ เนื่องจากเราไม่สามารถทุกอย่างนับไม่ map
พื้นที่ทั้งหมดเราจะเหลือกับการตัดสินใจที่: สถานที่ที่เราควรจะได้ลิ้มลองและวิธีบ่อยครั้งที่เราควรทำหรือไม่
คำถามแรกที่จะตอบในส่วนที่มีการสุ่ม ที่สองมักจะต้องการข้อมูลเบื้องต้นกำหนดให้มีการตอบ. การสุ่มตัวอย่างในทฤษฎีมั่นใจว่าทุกพื้นที่ภายในเว็บไซต์มีโอกาสที่เท่าเทียมกันของการเป็นตัวอย่าง นี้จะเอาอคติที่อาจเกิดขึ้นโดยนักวิจัยในขณะที่เรามีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นความสนใจของเราในที่สุดสวยงามหรือส่วนใหญ่ 'แตกต่างกันและสิ่งมีชีวิตที่อยู่อาศัย โดยการวางแนวสำรวจและสุ่มกำหนดพื้นที่ภายในที่จะมุ่งเน้นการนับจำนวนที่เรามีอคติ จำกัด และได้รับการเป็นตัวแทนที่ดีของประชากรที่เรากำลังศึกษาอยู่ ตัวอย่างเช่นคุณอาจจะเฝ้าดูปลา ในการดำน้ำโดยเฉลี่ยแล้วคุณอาจจะว่ายน้ำได้อย่างรวดเร็วมองสำหรับปลาและโรงเรียนของพวกเขาจะแจ้งให้ทราบล่วงหน้า คุณอาจจะได้รับความประทับใจว่าปลาค่อนข้างจำนวนมากในเว็บไซต์ที่. หากคุณเลือกที่ตัดขวางแม้ว่าและ จำกัด มุมมองของคุณคุณเร็ว ๆ นี้อาจรู้ว่าปลาเป็นจริงไม่ได้เป็นจำนวนมากมากแต่มีการกระจายในแฟชั่น clumped หรือเป็นหย่อม