Stratifisert Tilfeldig utvalg: Definisjon

Stratifisert tilfeldig utvalg er en type sannsynlighet for prøvetaking ved hjelp som en forskning organisasjon kan gren av hele populasjonen inn i flere ikke-overlappende, homogene grupper (strata) og velger tilfeldig endelige medlemmer fra de ulike strata for forskning som reduserer kostnader og øker effektiviteten. Medlemmer i hver av disse gruppene bør være tydelig, slik at alle medlemmer i alle grupper får like muligheter til å bli valgt ved hjelp av enkle sannsynlighet., Dette sampling metoden kalles også «tilfeldige kvote sampling».

Velg din respondentene

Alder, sosioøkonomisk divisjoner, nasjonalitet, religion, utdanning prestasjoner og andre slike klassifikasjoner som faller inn under stratifisert tilfeldig utvalg.

La oss se på en situasjon hvor et forsknings team søker meninger om religion blant ulike aldersgrupper. I stedet for å samle tilbakemeldinger fra 326,044,985 U. S borgere, stikkprøver på rundt 10000 kan velges for forskning. Disse 10000 innbyggere kan være delt inn i strata etter alder,jeg.,e, grupper av 18-29, 30-39, 40-49, 50-59, og 60 og over. Hvert stratum vil ha forskjellige medlemmer og antall medlemmer.

Lær mer: Demografisk Segmentering

8 Trinn til å velge et stratifisert tilfeldig utvalg:

  1. Definere målgruppen.
  2. Gjenkjenne lagdelingen variabel eller variabler og finne ut hvor mange lag som skal brukes. Disse lagdelingen variabler skal være i tråd med målet for forskningen. Hver ekstra informasjon bestemmer seg for lagdelingen variabler., For eksempel, hvis målet av forskning for å forstå alle undergrupper, variablene vil være knyttet til undergrupper og all informasjon vedrørende disse undergruppene vil påvirke variabler. Ideelt sett ikke mer enn 4-6 lagdelingen variabler, og ikke flere enn 6 strata bør brukes i en prøve fordi en økning i lagdelingen variabler vil øke sjansene for at noen variabler avbryte ut effekten av andre variabler.,
  3. Bruk en allerede eksisterende prøvetaking ramme eller lage en ramme som er inkluderende av alle opplysninger av lagdelingen variabel for alle elementene i målgruppen.
  4. Foreta endringer etter vurdering på grunnlag av ramme på grunnlag av mangel på dekning, over-dekning, eller gruppering.
  5. Vurderer hele befolkningen, hvert stratum skal være unikt, og skal dekke hver og medlem av befolkningen. I stratum, forskjellene bør være minimum mens hvert stratum bør være svært forskjellige fra hverandre., Hvert element av befolkningen skal tilhøre kun ett stratum.
  6. Angi en tilfeldig, unikt nummer til hvert element.
  7. Finne ut størrelsen på hvert stratum i henhold til kravet ditt. Den numeriske distribusjon blant alle elementene i alle strata vil avgjøre hvilken type prøvetaking til å bli gjennomført. Det kan enten være proporsjonal eller disproportional stratifisert sampling.
  8. forskeren kan deretter velge tilfeldige elementer fra hvert stratum for å danne prøven., Minimum ett element må være valgt fra hvert stratum, slik at det er representasjon fra hvert stratum, men hvis to elementene fra hvert stratum er valgt, kan du enkelt beregne feil margene for beregning av innsamlede data.

Lær mer: Simple Random Sampling

Typer Stratifisert Tilfeldig utvalg:

  • Forholdsmessig Stratifisert Tilfeldig utvalg:

I denne tilnærmingen, hvert stratum eksempel størrelse er direkte proporsjonal med innbyggertallet i det hele populasjonen for strata. Det betyr at hvert strata eksempel har samme prøvetaking brøkdel.,

Forholdsmessig Stratifisert Tilfeldig utvalg Formel: nh = ( Nh / N ) * n

nh= utvalgsstørrelsen for hth stratum

Nh= bestandsstørrelse for hth stratum

N = Størrelsen av hele befolkningen

n = Størrelse på hele prøven

Hvis du har 4 lag med 500, 1000, 1500, 2000 respektive størrelser og forskning organisasjon velger ½ som sampling brøkdel. En forsker har til og velg deretter 250, 500, 750, 1000 medlemmer fra de respektive stratum.,

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.,

Lær mer: Systematisk Prøvetaking

  • Uforholdsmessig Stratifisert Tilfeldig utvalg:

Prøvetaking brøkdel er den primære differensierende faktor mellom den forholdsmessige og uforholdsmessig stratifisert tilfeldig utvalg. I uforholdsmessig prøvetaking, hvert stratum vil ha en annen prøvetaking brøkdel.

suksessen av denne sampling metoden avhenger av at forskeren er presisjon ved brøkdel tildeling. Hvis den avsatte fraksjoner som ikke er nøyaktige, kan resultatene være partisk på grunn av den overrepresentert eller underrepresentert strata.,td>Stratum

A B C D Population Size 500 1000 1500 2000 Sampling Fraction 1/2 1/3 1/4 1/5 Final Sampling Size Results 250 333 375 400

Learn more: Cluster Sampling

Stratified Random Sampling Examples:

Researchers and statisticians use stratified random sampling to analyze relationships between two or more strata., Som stratifisert tilfeldig utvalg involverer flere lag eller sjikt, er det avgjørende å beregne strata før beregning av prøven verdi.

Les mer på: Kvantitative markedsundersøkelser

Følgende er en klassisk stratifisert tilfeldig utvalg eksempel:

La oss si 100 (Nh) elevene på en skole å ha 1000 (N) elevene ble stilt spørsmål om deres favoritt motiv. Det er et faktum at elevene i 8. klasse har ulike motiv preferanser enn elevene i 9. klasse., For undersøkelsen for å levere presise resultater, den ideelle måte å dele hver karakter i de ulike strata.,

6 250 7 300 8 200 9 100

Beregne prøve fra hver klasse med stratifisert tilfeldig utvalg formel:

Lær mer: Praktisk Prøvetaking

Fordeler med Stratifisert Tilfeldig utvalg:

  • Bedre nøyaktighet i resultatene i forhold til andre sannsynlighet prøvetaking metoder som cluster sampling, enkelt tilfeldig utvalg, og systematisk prøvetaking eller ikke-sannsynlighet metoder som praktisk prøvetaking., Denne nøyaktigheten vil være avhengig av den æren av ulike strata, dvs., vil resultatene være svært nøyaktig hvis alle strata er svært forskjellige.
  • Praktisk å trene et team for å stratify et eksempel på grunn av den nøyaktighet av karakteren av dette prøvetakingsteknikk.
  • på Grunn av statistiske nøyaktigheten til denne metoden, mindre utvalgene kan også hente svært nyttige resultater for en forsker.
  • Dette prøvetakingsteknikk dekker maksimalt befolkningen som forskerne har fullført kostnad over strata divisjon.,

Lær mer: Cluster Sampling vs Stratifisert Sampling

Når du skal bruke Stratifisert Tilfeldig utvalg?

    • Stratifisert tilfeldig utvalg er en svært produktiv metode for prøvetaking i situasjoner hvor forskeren har til hensikt å fokusere bare på bestemte lag fra de tilgjengelige data om befolkningen. Denne måten, vil de ønskede egenskapene til strata kan bli funnet i undersøkelsen utvalget.
    • Forskere stole på denne sampling metoden i tilfeller hvor de har tenkt å etablere en relasjon mellom to eller flere forskjellige strata., Hvis denne sammenligningen er utført ved bruk av enkelt tilfeldig utvalg, er det en høyere sannsynlighet for de gruppene som ikke er likt representert.
    • Prøver med en befolkning som er vanskelig å få tilgang til, eller kontakte, kan lett bli involvert i forskning prosessen med stratifisert tilfeldig utvalg teknikk.
    • nøyaktigheten av statistiske resultater er høyere enn simple random sampling siden elementer av prøven og valgt ut fra aktuelle strata. Diversifisering i strata vil være mye mindre enn det mangfold som finnes i målgruppen., På grunn av den nøyaktighet som er involvert, er det svært sannsynlig at det er nødvendig utvalgsstørrelse vil være mye mindre og som vil hjelpe forskere i å spare tid og innsats.