Stratificeret Tilfældig Prøvetagning: Definition
Stratificeret tilfældig sampling er en type af sandsynligheden for prøvetagning ved hjælp af, som en forskningsinstitution kan gren fra hele befolkningen i flere ikke-overlappende, homogene grupper (strata) og tilfældigt vælge endelige medlemmer fra de forskellige strata for forskning, som reducerer omkostningerne og forbedrer effektivitet. Medlemmer i hver af disse grupper skal være forskellige, så hvert medlem af alle grupper får lige muligheder for at blive valgt ved hjælp af simpel Sandsynlighed., Denne prøveudtagningsmetode kaldes også”stikprøveudtagning af tilfældige kvoter”.
Vælg dine respondenter
alder, socioøkonomiske divisioner, nationalitet, religion, uddannelsesmæssige resultater og andre sådanne klassifikationer falder ind under stratificeret tilfældig prøveudtagning.
lad os overveje en situation, hvor et forskerteam søger meninger om religion blandt forskellige aldersgrupper. I stedet for at indsamle feedback fra 326,044,985 amerikanske borgere, tilfældige prøver af omkring 10000 kan vælges til forskning. Disse 10000 borgere kan opdeles i lag efter alder,jeg.,e, grupper på 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 og 60 og derover. Hvert lag vil have forskellige medlemmer og antal medlemmer.
Lær mere: demografisk segmentering
8 trin til valg af en stratificeret tilfældig prøve:
- Definer målgruppen.
- Genkend stratifikationsvariablen eller variablerne, og find ud af antallet af lag, der skal bruges. Disse stratificeringsvariabler bør være i overensstemmelse med formålet med forskningen. Hver yderligere information bestemmer stratifikationsvariablerne., For eksempel, hvis målet med forskning for at forstå alle undergrupperne, vil variablerne være relateret til undergrupperne, og alle oplysninger om disse undergrupper vil påvirke variablerne. Ideelt set bør der ikke anvendes mere end 4-6 stratificeringsvariabler og højst 6 lag i en prøve, fordi en stigning i stratificeringsvariabler vil øge chancerne for, at nogle variabler annullerer virkningen af andre variabler.,
- brug en allerede eksisterende samplingramme, eller opret en ramme, der inkluderer alle oplysninger om stratifikationsvariablen for alle elementer i målgruppen.
- Foretag ændringer efter evaluering af prøveudtagningsrammen på grundlag af manglende dækning, overdækning eller gruppering.
- i betragtning af hele befolkningen skal hvert lag være unikt og dække hvert eneste medlem af befolkningen. Inden for stratumet bør forskellene være minimale, mens hvert stratum bør være ekstremt forskelligt fra hinanden., Hvert element af befolkningen bør tilhøre kun et lag.
- Tildel et tilfældigt, unikt nummer til hvert element.
- Find ud af størrelsen på hvert lag i henhold til dit krav. Den numeriske fordeling mellem alle elementer i alle lag bestemmer, hvilken type prøveudtagning der skal gennemføres. Det kan enten være proportional eller uforholdsmæssig stratificeret prøveudtagning.
- forskeren kan derefter vælge tilfældige elementer fra hvert lag for at danne prøven., Minimum et element skal vælges fra hvert lag, så der er repræsentation fra hvert lag, men hvis to elementer fra hvert lag er valgt, for nemt at beregne fejlmargenerne ved beregningen af indsamlede data.
få mere at Vide: Simpel Tilfældig Sampling
Typer af Stratificerede Stikprøver:
-
Proportional Stratificeret Tilfældig Prøvetagning:
I denne tilgang, hvert stratum stikprøve, er direkte proportional med populationens størrelse af hele befolkningen i lag. Det betyder, at hver lagprøve har den samme prøveudtagningsfraktion.,
Proportional Stratificeret Tilfældig Prøvetagning Formel: nh = ( Nh / N ) * n
nh= stikprøvestørrelse for hth stratum
Nh= Befolkningens størrelse for hth stratum
N = Størrelsen af hele befolkningen
n = Størrelsen af hele stikprøven
Hvis du har 4 lag med 500, 1000, 1500, 2000 respektive størrelser og forskning organisation vælger ½ som prøveudtagning brøkdel. En forsker skal derefter vælge 250, 500, 750, 1000 medlemmer fra det respektive lag.,
| Stratum | A | B | C | D |
| Population Size | 500 | 1000 | 1500 | 2000 |
| Sampling Fraction | 1/2 | 1/2 | 1/2 | 1/2 |
| Final Sampling Size Results | 250 | 500 | 750 | 1000 |
Irrespective of the sample size of the population, the sampling fraction will remain uniform across all the strata.,
få mere at vide: systematisk prøveudtagning
-
uforholdsmæssig stratificeret stikprøveudtagning:
Prøveudtagningsfraktion er den primære differentierende faktor mellem den forholdsmæssige og uforholdsmæssige stratificerede stikprøveudtagning. Ved uforholdsmæssig prøveudtagning vil hvert lag have en anden prøveudtagningsfraktion.
succesen med denne prøveudtagningsmetode afhænger af forskerens præcision ved fraktionstildeling. Hvis de tildelte fraktioner ikke er korrekte, kan resultaterne være partiske på grund af de overrepræsenterede eller underrepræsenterede lag.,td>Stratum
Learn more: Cluster Sampling
Stratified Random Sampling Examples:
Researchers and statisticians use stratified random sampling to analyze relationships between two or more strata., Da den stratificerede stikprøveudtagning involverer flere lag eller lag, er det afgørende at beregne lagene før beregning af prøveværdien.
få mere at Vide: Kvantitative markedsundersøgelser
Følgende er en klassiker, stratificeret tilfældig prøvetagning eksempel:
Lad os sige, 100 (Nh) studerende på en skole at have 1000 (N) studerende blev stillet spørgsmål om deres foretrukne emne. Det er en kendsgerning, at eleverne i 8.klasse vil have forskellige fagpræferencer end eleverne i 9. klasse., For at undersøgelsen kan levere præcise resultater, er den ideelle måde at opdele hver klasse i forskellige lag.,
Beregne prøve af hver klasse ved hjælp af den stratificerede stikprøver formel:
Lær mere: Convenience Sampling
Fordele ved Stratificeret Tilfældig Prøvetagning:
- Bedre nøjagtighed i resultaterne i forhold til andre probability sampling metoder, såsom cluster sampling, simple random sampling, og systematisk prøveudtagning eller ikke-sandsynligheden metoder såsom convenience sampling., Denne nøjagtighed vil være afhængig af sondringen mellem forskellige lag, dvs. resultaterne vil være meget nøjagtige, hvis alle lagene er ekstremt forskellige.
- praktisk at træne et hold til at stratificere en prøve på grund af nøjagtigheden af arten af denne prøveudtagningsteknik.
- på grund af den statistiske nøjagtighed af denne metode kan mindre prøvestørrelser også hente meget nyttige resultater for en forsker.
- denne prøveudtagningsteknik dækker maksimal population, da forskerne har fuldstændig ladning over lagdivisionen.,
få mere at vide: klynge Sampling vs stratificeret Sampling
Hvornår skal du bruge stratificeret tilfældig Sampling?
-
- stratificeret tilfældig prøveudtagning er en ekstremt produktiv metode til prøveudtagning i situationer, hvor forskeren kun har til hensigt at fokusere på specifikke lag fra de tilgængelige befolkningsdata. På denne måde kan de ønskede egenskaber ved lagene findes i undersøgelsesprøven.
- forskere er afhængige af denne prøveudtagningsmetode i tilfælde, hvor de har til hensigt at etablere et forhold mellem to eller flere forskellige lag., Hvis denne sammenligning foretages ved simpel stikprøveudtagning, er der større sandsynlighed for, at målgrupperne ikke er ligeligt repræsenteret.
- prøver med en population, Der er vanskelige at få adgang til eller kontakte, kan let inddrages i forskningsprocessen ved hjælp af stratificeret stikprøveudtagning teknik.
- nøjagtigheden af statistiske resultater er højere end simpel stikprøveudtagning, da elementerne i prøven og valgt fra relevante lag. Diversificeringen inden for lagene vil være meget mindre end den diversificering, der findes i målpopulationen., På grund af den involverede nøjagtighed er det meget sandsynligt, at den krævede prøvestørrelse vil være meget mindre, og det vil hjælpe forskere med at spare tid og indsats.
Skriv et svar