Stratificată Eșantionare Aleatoare: Definiție

Stratificată eșantionare aleatoare este un tip de eșantionare aleatoare cu ajutorul căreia o organizație de cercetare pot ramifica off întreaga populație în mai multe non-se suprapun, grupuri omogene (straturi) și alege la întâmplare final membri din diferite straturi pentru cercetare, care reduce costurile și îmbunătățește eficiența. Membrii din fiecare dintre aceste grupuri ar trebui să fie distincți, astfel încât fiecare membru al tuturor grupurilor să obțină șanse egale de a fi selectat folosind probabilitate simplă., Această metodă de eșantionare se mai numește „eșantionare aleatorie a cotelor”.vârsta, diviziunile socio-economice, naționalitatea, religia, realizările educaționale și alte astfel de clasificări se încadrează în eșantionarea aleatorie stratificată.să luăm în considerare o situație în care o echipă de cercetare caută opinii despre religie în rândul diferitelor grupe de vârstă. În loc să colecteze feedback de la 326,044,985 cetățeni americani, eșantioane aleatorii de aproximativ 10000 pot fi selectate pentru cercetare. Aceste 10000 cetățenii pot fi împărțite în straturi în funcție de vârstă,eu.,e, grupuri de 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 și 60 și mai sus. Fiecare strat va avea membri distincți și numărul de membri.

Aflați mai multe: segmentarea demografică

8 pași pentru a selecta un eșantion aleatoriu stratificat:

  1. definiți publicul țintă.
  2. recunoașteți variabila de stratificare sau variabilele și aflați numărul de straturi care trebuie utilizate. Aceste variabile de stratificare ar trebui să fie în conformitate cu obiectivul cercetării. Fiecare informație suplimentară decide variabilele de stratificare., De exemplu, dacă obiectivul cercetării este de a înțelege toate subgrupurile, variabilele vor fi legate de subgrupuri și toate informațiile referitoare la aceste subgrupuri vor avea un impact asupra variabilelor. În mod ideal, nu trebuie utilizate mai mult de 4-6 variabile de stratificare și nu mai mult de 6 straturi într-un eșantion, deoarece o creștere a variabilelor de stratificare va crește șansele ca unele variabile să anuleze impactul altor variabile.,
  3. utilizați un cadru de eșantionare deja existent sau creați un cadru care să includă toate informațiile variabilei de stratificare pentru toate elementele din publicul țintă.
  4. efectuați modificări după evaluarea cadrului de eșantionare pe baza lipsei de acoperire, supra-acoperire sau grupare.având în vedere întreaga populație, fiecare strat trebuie să fie unic și să acopere fiecare membru al populației. În cadrul stratului, diferențele ar trebui să fie minime, în timp ce fiecare strat ar trebui să fie extrem de diferit unul de altul., Fiecare element al populației ar trebui să aparțină unui singur strat.
  5. atribuiți un număr aleatoriu, unic fiecărui element.
  6. figura dimensiunea fiecărui strat în funcție de cerințele dumneavoastră. Distribuția numerică între toate elementele din toate straturile va determina tipul de eșantionare care urmează să fie implementat. Poate fi eșantionare stratificată proporțională sau disproporționată.
  7. cercetătorul poate selecta apoi elemente aleatorii din fiecare strat pentru a forma eșantionul., Minim un element trebuie ales din fiecare strat, astfel încât să existe reprezentare din fiecare strat, dar dacă sunt selectate două elemente din fiecare strat, pentru a calcula cu ușurință marjele de eroare ale calculului datelor colectate.

Aflați mai multe: eșantionare aleatorie simplă

tipuri de eșantionare aleatorie stratificată:

  • eșantionare aleatorie stratificată proporțională:

în această abordare, fiecare dimensiune a eșantionului de strat este direct proporțională cu dimensiunea populației întregii populații de straturi. Aceasta înseamnă că fiecare probă de straturi are aceeași fracție de eșantionare.,NH = dimensiunea eșantionului pentru stratul hth

nh= dimensiunea întregii populații

nh= dimensiunea întregului eșantion

nh = dimensiunea populației pentru stratul hth

N = dimensiunea întregii populații

n = dimensiunea întregului eșantion

Dacă aveți 4 straturi cu dimensiunile respective 500, 1000, 1500, 2000 și Organizația de cercetare selectează ½ ca fracție de eșantionare. Un cercetător trebuie să selecteze apoi 250, 500, 750, 1000 de membri din stratul respectiv.,

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.,

Aflați mai multe: eșantionare sistematică

  • eșantionare aleatorie stratificată disproporționată:

fracția de eșantionare este factorul principal de diferențiere între eșantionarea aleatorie stratificată proporțională și disproporționată. În eșantionarea disproporționată, fiecare strat va avea o fracție de eșantionare diferită.

succesul acestei metode de eșantionare depinde de precizia cercetătorului la alocarea fracției. Dacă fracțiile alocate nu sunt corecte, rezultatele pot fi părtinitoare din cauza straturilor suprareprezentate sau subreprezentate.,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., Deoarece eșantionarea aleatorie stratificată implică mai multe straturi sau straturi, este esențial să calculați straturile înainte de a calcula valoarea eșantionului.

Aflați mai multe: cercetare de piață cantitativă

Următorul este un exemplu clasic de eșantionare aleatorie stratificată:

să spunem că 100 (NH) elevi ai unei școli care au 1000 (N) studenți au fost întrebați despre subiectul lor preferat. Este un fapt că elevii din clasa a 8-A vor avea preferințe diferite de subiect decât elevii din clasa a 9-a., Pentru ca sondajul să ofere rezultate precise, modul ideal este de a împărți fiecare grad în diferite straturi.,

6 250 7 300 8 200 9 100

Calcula eșantion din fiecare clasa folosind stratificată eșantionare aleatoare formula:

Afla mai multe: Eșantionarea de Conveniență

Avantajele Stratificată Eșantionare Aleatoare:

  • precizie Mai bună în rezultatele în comparație cu alte probabilitatea metode de prelevare de probe, cum ar fi grup de eșantionare, eșantionarea aleatorie simplă, și eșantionarea sistematică sau non-probabilitatea metode, cum ar fi eșantionarea de conveniență., Această precizie va depinde de distincția diferitelor straturi, adică rezultatele vor fi foarte precise dacă toate straturile sunt extrem de diferite.
  • convenabil de a instrui o echipă pentru a stratifica un eșantion datorită exactității naturii acestei tehnici de eșantionare.
  • datorită preciziei statistice a acestei metode, dimensiunile mai mici ale eșantioanelor pot, de asemenea, să obțină rezultate extrem de utile pentru un cercetător.
  • această tehnică de eșantionare acoperă populația maximă, deoarece cercetătorii au o încărcătură completă asupra diviziunii straturilor.,

Aflați mai multe: eșantionare în grup vs eșantionare stratificată

când se utilizează eșantionare aleatorie stratificată?

    • eșantionarea aleatorie stratificată este o metodă extrem de productivă de eșantionare în situațiile în care cercetătorul intenționează să se concentreze numai pe straturi specifice din datele populației disponibile. În acest fel, caracteristicile dorite ale straturilor pot fi găsite în eșantionul de sondaj.
    • cercetătorii se bazează pe această metodă de eșantionare în cazurile în care intenționează să stabilească o relație între două sau mai multe straturi diferite., Dacă această comparație este efectuată utilizând eșantionarea aleatorie simplă, există o probabilitate mai mare ca grupurile țintă să nu fie reprezentate în mod egal.
    • probele cu o populație care sunt dificil de accesat sau de contact, pot fi ușor implicate în procesul de cercetare folosind tehnica de eșantionare aleatorie stratificată.
    • precizia rezultatelor statistice este mai mare decât simpla eșantionare aleatorie, deoarece elementele eșantionului și alese din straturile relevante. Diversificarea în cadrul straturilor va fi mult mai mică decât diversificarea care există în populația țintă., Datorită preciziei implicate, este foarte probabil ca dimensiunea eșantionului necesar să fie mult mai mică și asta va ajuta cercetătorii să economisească timp și eforturi.