Kako djeluje stratificirano slučajno uzorkovanje

Stratificirano nasumično uzorkovanje metoda je uzorkovanja koja uključuje podjelu populacije u manje skupine poznate kao slojevi. U stratificiranom nasumičnom uzorkovanju ili stratifikaciji, slojevi se formiraju na temelju zajedničkih atributa ili karakteristika članova. Stratificirano slučajno uzorkovanje naziva se i proporcionalno slučajno uzorkovanje ili kvotno nasumično uzorkovanje.

Suprotno tome, jednostavno nasumično uzorkovanje uzorak je pojedinaca koji postoje u populaciji; jedinke se nasumično biraju iz populacije i stavljaju u uzorak. Ova metoda nasumičnim odabirom pojedinaca nastoji odabrati veličinu uzorka koja je nepristrani prikaz populacije. Međutim, nije povoljno kada se uzorci populacije jako razlikuju.

Ključni odvodi

• Stratificirano slučajno uzorkovanje je metoda uzorkovanja koja uključuje uzimanje uzoraka populacije podijeljene u manje skupine poznate kao slojevi.
• Stratificirano slučajno uzorkovanje uključuje uzimanje slučajnih uzoraka iz slojevitih skupina, srazmjerno broju stanovnika; na taj je način stratificirano slučajno uzorkovanje preciznije mjerenje.

Razumijevanje stratificiranog slučajnog uzorkovanja

Stratificirano slučajno uzorkovanje dijeli populaciju na podskupine ili slojeve, a slučajni uzorci uzimaju se, proporcionalno broju stanovnika, iz svake stvorene slojeve. Članovi u svakom stratumu imaju slične osobine i karakteristike. Ova metoda uzorkovanja široko se koristi i vrlo je korisna kada je ciljna populacija heterogena. Iz svakog sloja treba uzeti jednostavan slučajni uzorak. Stratificirano slučajno uzorkovanje može se koristiti, na primjer, za uzorkovanje prosjeka bodova učenika (GPA) u cijeloj zemlji, ljudi koji provode prekovremene sate na poslu i životnog vijeka u cijelom svijetu.

Primjer stratificiranog slučajnog uzorkovanja

Pretpostavimo da istraživački tim želi utvrditi ukupnu ocjenu studenata na sveučilištu u SAD-u. Istraživački tim ima poteškoće u prikupljanju podataka od svih 21 milijuna studenata; odlučuje uzeti slučajni uzorak stanovništva koristeći 4000 učenika.

Pretpostavite da tim razmatra atribute sudionika u uzorku i pita se postoje li razlike u GPA-ima i studentskim smjernicama. Pretpostavimo da je utvrđeno da su 560 učenika engleske, 1135 matematičkih, 800 informatičkih, 1.090 tehničkih, a 415 matematičkih. Tim želi koristiti proporcionalni stratificirani slučajni uzorak gdje je sloj uzorka proporcionalan slučajnom uzorku u populaciji.

Pretpostavimo da tim istražuje demografiju studenata sveučilišta u SAD-u i pronalazi postotak onoga što studenti studiraju na 12% engleskog jezika, 28% znanosti u znanosti, 24% na fakultetu, 21% znanosti u inženjerstvu, i 15% glavnih studija iz matematike. Tako se iz stratificiranog postupka slučajnog uzorkovanja stvara pet slojeva.

Tim tada mora potvrditi da je sloj populacije proporcionalan sloju u uzorku; međutim, zaključuju kako proporcije nisu jednake. Tim tada treba ponovo prilagoditi 4.000 učenika iz populacije i nasumično odabrati 480 engleskog, 1.120 znanosti, 960 informatičkih, 840 inženjerskih i 600 studenata matematike. S tim, on ima proporcionalan stratificirani slučajni uzorak studenata, koji omogućava bolju zastupljenost studentskih fakulteta u SAD-u. Zatim istraživači mogu istaknuti određeni sloj, promatrati različite studije američkih studenata i primijetiti različite prosjeke ocjena,

Prijave

Ista metoda koja se gore koristi može se primijeniti na biranju izbora, dohotku različitog stanovništva i dohotku za različite poslove u nekoj državi.