Понимание стратифицированных выборок и их создания

Стратифицированная выборка – это такая, которая гарантирует, что каждая подгруппа (страта) данной совокупности адекватно представлена ​​во всей выборочной совокупности исследовательского исследования. Например, можно разделить выборку взрослых на подгруппы по возрасту: 18–29, 30–39, 40–49, 50–59, 60 и старше. Чтобы стратифицировать эту выборку, исследователь случайным образом выбирал пропорциональное количество людей из каждой возрастной группы. Это эффективный метод выборки для изучения того, как тенденция или проблема может отличаться в разных подгруппах.

Важно отметить, что слои, используемые в этом методе, не должны перекрываться, потому что если они действительно, у одних людей шансы быть отобранными выше, чем у других. Это приведет к искажению выборки, что приведет к смещению результатов исследования и сделает результаты недействительными.

Некоторые из наиболее распространенных слоев, используемых в стратифицированной случайной выборке, включают возраст, пол , религия, раса, уровень образования, социально-экономический статус и национальность.

Когда использовать стратифицированную выборку

Есть много ситуаций в котором исследователи предпочли бы стратифицированную случайную выборку другим типам выборки. Во-первых, он используется, когда исследователь хочет изучить подгруппы в популяции. Исследователи также используют этот метод, когда они хотят наблюдать отношения между двумя или более подгруппами, или когда они хотят изучить редкие крайности популяции. При таком типе выборки исследователю гарантируется, что субъекты из каждой подгруппы включены в окончательную выборку, тогда как простая случайная выборка не гарантирует, что подгруппы представлены в выборке одинаково или пропорционально.

Пропорциональная стратифицированная случайная выборка

В пропорциональной стратифицированной случайной выборке размер каждой страты пропорционален размеру генеральной совокупности страт при исследовании всей генеральной совокупности. Это означает, что каждая страта имеет одинаковую долю выборки.

Например, предположим, что у вас есть четыре страты с размерами населения 200, 400, 600 и 800 Если вы выбираете долю выборки, равную ½, это означает, что вы должны случайным образом выбрать 100, 200, 300 и 400 субъектов из каждой страты соответственно. Для каждой страты используется одна и та же фракция выборки, независимо от различий в размере генеральной совокупности страт.

Непропорциональная стратифицированная случайная выборка

При непропорциональной стратифицированной случайной выборке разные страты не имеют одинаковых долей выборки друг с другом. Например, если ваши четыре страты содержат 200, 400, 600 и 800 человек, вы можете выбрать разные фракции выборки для каждой страты. Возможно, первая страта из 200 человек имеет фракцию выборки ½, в результате чего для выборки выбрано 100 человек, в то время как последняя группа из 800 человек имеет фракцию выборки, в результате чего для выборки выбрано 200 человек..

Точность использования непропорциональной стратифицированной случайной выборки сильно зависит от фракций выборки, выбранных и используемых исследователем. Здесь исследователь должен быть очень осторожным и точно знать, что делает. Ошибки, допущенные при выборе и использовании фракций выборки, могут привести к чрезмерному или недостаточному представлению страты, что приведет к искаженным результатам.

Преимущества стратифицированной выборки

Использование стратифицированной выборки всегда обеспечивает более высокую точность, чем простая случайная выборка, при условии, что страты были выбраны таким образом, чтобы члены одной и той же страты были максимально похожи с точки зрения интересующей характеристики . Чем больше разница между стратами, тем больше выигрыш в точности.

С административной точки зрения часто удобнее стратифицировать выборку, чем выбирать простой случайный образец. Например, интервьюеров можно обучить тому, как лучше всего работать с одним определенным возрастом или этнической группой, в то время как других обучат тому, как лучше всего работать с другим возрастом или этнической группой. Таким образом, интервьюеры могут сконцентрироваться на небольшом наборе навыков и усовершенствовать его, и это будет менее своевременным и дорогостоящим для исследователя.

Стратифицированная выборка также может быть меньше по размеру, чем простые случайные выборки, что может сэкономить много времени, денег и усилий исследователям. Это связано с тем, что этот тип метода выборки имеет высокую статистическую точность по сравнению с простой случайной выборкой.

Последним преимуществом является то, что стратифицированная выборка гарантирует лучший охват Население. Исследователь контролирует подгруппы, включенные в выборку, тогда как простая случайная выборка не гарантирует, что какой-либо один тип людей будет включен в окончательную выборку.

Недостатки стратифицированной выборки

Одним из основных недостатков стратифицированной выборки является то, что бывает трудно определить подходящие страты для исследования. Второй недостаток – сложность организации и анализа результатов по сравнению с простой случайной выборкой.

Обновлено Ники Лиза Коул, Доктор философии

Оцените статью
recture.ru
Добавить комментарий