Avtorjev Blog O Finančnem In Poslovnem

Kaj je stratificirani naključni vzorec?

Za gradnjo naključnih vzorcev se uporabljajo znanstvene metode. Stratificirano naključno vzorčenje je koristno za razumevanje vedenja podskupin med raziskavami.


Stratificiran naključni vzorec je sredstvo za zbiranje informacij o zbirkah določenih ciljnih občinstva ali demografskih podatkov. Ti vzorci naj bi bili reprezentativni samo za določeno demografsko kategorijo, na katero se nanaša, čeprav je vzorčna demografija lahko reprezentativna za celotno demografsko kategorijo v populaciji.

Podatki so rezultat vrste vzorčenja, ki je tako stratificirano kot verjetnostno. Stratificirani naključni vzorci so znani tudi kot sorazmerni naključni vzorci ali kvotni naključni vzorci. Da bi razumeli, kaj to pomeni, je najprej pomembno razčleniti zadevne pogoje.

Kaj je vzorec?

Vzorec je mini reprezentacija večje populacije. Vzorci se lahko določijo neuradno ali formalno. Toda vzorci, ki se sistematično razvijajo v skladu z določenimi znanstvenimi metodami, se na splošno dojemajo kot bolj uporabni za posploševanje o večji populaciji.

Kaj pomeni stratificiran?

Stratificirani vzorci so sestavljeni iz homogenih podskupin, ki se na pomembne načine štejejo za ločene. Zbir teh homogenih podskupin se imenuje sloji. Ta metoda vzorčenja omogoča razdelitev populacije v homogene podskupine, iz katerih se lahko izberejo preprosti naključni vzorci.

Zakaj je stratificiran vzorec uporaben?

Cilj stratificiranega naključnega vzorčenja je izbrati udeležence iz različnih podskupin, za katere se verjame, da so pomembni za raziskavo, ki se bo izvajala. Na primer, na rezultate študije lahko vplivajo lastnosti subjektov, kot so njihova starost, spol, stopnja delovnih izkušenj, rasne in etnične skupine, ekonomski položaj, dosežena stopnja izobrazbe itd. Stratificiran vzorec je zgrajen tako, da se lahko teh potencialno vplivnih lastnosti smiselno domneva, da odražajo vzorec teh značilnosti v celotni populaciji.

Na ta način vzorec odraža populacijo, iz katere je bil odvzet, vendar ni mogoče reči, da je vzorec reprezentativen za večjo populacijo. Ne pozabite, da izbor članov stratificiranega vzorca ni naključen postopek. Glede na to, ko so sloji vzpostavljeni, se za izbiro članov vzorcev za vsak sloj uporabi preprosto naključno vzorčenje.

Kaj pomeni verjetnostno?

Stratificirani naključni vzorec je verjeten, ker vsaka metoda, ki se uporablja za izbiro populacije vzorcev, ponuja dokaj zanesljiv način ocenjevanja reprezentativnosti vzorčne populacije za večjo populacijo, iz katere je bil izbran vzorec. Z drugimi besedami, verjetnostni vzorec omogoča raziskovalcu, da oceni verjetnost, da izbrani vzorec predstavlja ali ne predstavlja večje populacije, iz katere je bil vzorec odvzet.

Primer

Stratificirane metode naključnega vzorčenja se pogosto uporabljajo, kadar obstajajo razlike med homogenimi podskupinami in večjo populacijo vzorca kot celote.

Recimo, da populacijo poslovnih strank lahko razdelimo v tri skupine: generacija X, milenials in baby boomeri. Poleg tega imamo razlog za domnevo, da sta tako Gen Xers kot milenials razmeroma manjša manjšina celotne poslovne stranke. Gen Xers predstavlja približno 5 odstotkov celotne populacije klientele, milenijski pa približno 10 odstotkov klientele. Preprost naključni vzorec 100 članov (n = 100) lahko ustvari 5 gen Xers in 10 milenijcev, če uporabimo vzorčni delež 10 odstotkov.

Mogoče bi bilo - samo po naključju - dobiti še manj Gen Xers in manj tisočletnikov kot tisti v vzorcu. Stratifikacija bo verjetno prinesla bolj reprezentativne rezultate. Recimo, da želimo imeti najmanj 25 ljudi v vsaki skupini. Če še vedno vzamemo vzorec 100 (n = 100), potem lahko vzorčimo 25 gen Xers, 25 milenials in 50 baby boomerjev.

Vemo, da je 10 odstotkov prebivalstva tisočletja (ali približno 100 naših strank). Naključni vzorec 25 odjemalcev bo dal vzorčenje znotraj sloja 25/100 ali 25 odstotkov. Vemo tudi, da je 5 odstotkov od 50 strank, ki niso baby boomeri, Gen Xers. To pomeni, da bo znotrajstranski delež znašal 25/50 ali 50 odstotkov. Torej, 50 Gen Xers plus 100 tisočletjev je skupaj 150 vzorcev naših strank. Ker je celotna populacija strank 1.000, odštejemo Gen Xers in milenials (skupaj 150 strank), kar zapusti 850 strank, ki so baby boomeri.

Frakcija vzorčenja znotraj sloja za baby boomerje je 50/850 ali približno 5,88 odstotka.

Očitni sta dve stvari:

  1. Tri skupine so bolj homogene znotraj skupine kot v celotni populaciji. To pomeni, da je manj razlik, kar daje priložnost za večjo statistično natančnost.
  2. Ker je bil vzorec stratificiran, bo iz vsake skupine dovolj članov, da bodo lahko smiselno sklepali o podskupinah.

Stratificirano vzorčenje bi lahko bilo boljše pred preprostim naključnim vzorčenjem, kadar je pomembno, da predstavljamo celotno populacijo in da predstavljamo ključne podskupine populacije, zlasti kadar so podskupine precej majhne, ​​vendar se razlikujejo na pomembne načine. Z uporabo stratificiranih metod vzorčenja lahko raziskovalec učinkovito zagotovi, da je mogoče razprave podskupin v razpravi o ugotovitvah raziskav razlikovati.

Vsebina članka Preskoči na razdelek

Razširi

  • Kaj je vzorec?

  • Kaj pomeni stratificiran?

  • Zakaj je stratificiran vzorec uporaben?

  • Kaj pomeni verjetnostno?

  • Primer


Sorodni Članki:

✔ - Stranke sodelujejo pri vzdrževanju pravičnosti blagovne znamke

✔ - Sočasna vzročnost in anti-sočasna vzročnost

✔ - Prednosti in slabosti pri kreditnih pogojih pri dobaviteljih


Pomoč? Delite To S Svojimi Prijatelji!