Jednostavno nasumično naslonjeno naspram stratificiranog uzorka: u čemu je razlika?

Jednostavni slučajni uzorci i slojeviti slučajni uzorci oba su statistička mjerna sredstva. Jednostavni slučajni uzorak koristi se za predstavljanje cijele populacije podataka. Stratificirani slučajni uzorak dijeli populaciju na manje grupe ili slojeve, na temelju zajedničkih karakteristika.

Populacija je ukupni skup opažanja ili podataka. Uzorak je skup promatranja stanovništva. Metoda uzorkovanja je postupak koji se koristi za izvlačenje uzoraka iz populacije.

Jednostavan slučajni uzorak

Jednostavno nasumično uzorkovanje statistički je alat koji se koristi za opisivanje vrlo osnovnog uzorka uzetog iz podatkovne populacije. Ovaj uzorak predstavlja ekvivalent čitavoj populaciji.

Jednostavni slučajni uzorak često se koristi kada je na raspolaganju vrlo malo podataka o populaciji podataka, kada populacija podataka ima previše previše razlika za podjelu u različite podskupove ili kada postoji samo jedna karakteristična karakteristika među populacijom podataka.

Na primjer, tvrtka koja se bavi slatkišima možda želi proučiti navike kupca svojih kupaca kako bi odredila budućnost svoje linije proizvoda. Ako ima 10 000 kupaca, on se može odlučiti za 100 takvih kupaca kao slučajni uzorak. Tada može primijeniti ono što nađe od tih 100 kupaca na ostatak baze.

Statističari će izraditi iscrpan popis populacije podataka, a zatim će odabrati slučajni uzorak unutar te velike skupine. U ovom uzorku, svaki član populacije ima jednake šanse da bude izabran kao dio uzorka. Mogu se odabrati na dva načina:

• Kroz ručnu lutriju, u kojoj se svakom članu populacije daje broj. Brojeve tada nasumično izvlači netko za uključivanje u uzorak. To se najbolje koristi kada se gleda mala grupa.
• Računalo generirano uzorkovanje. Ova metoda najbolje uspijeva kod većih skupova podataka pomoću računala za odabir uzoraka, a ne čovjeka.

Korištenje jednostavnog slučajnog uzorkovanja omogućava istraživačima da daju generalizacije o određenoj populaciji i ne prepuste nikakvim pristranostima. Ovo može pomoći u određivanju budućih odluka. Na taj način tvrtka iz slatkiša iz gornjeg primjera može upotrijebiti ovaj alat za razvoj novog okusa slatkiša za proizvodnju na temelju trenutnih ukusa 100 kupaca. Ali imajte na umu da su to generalizacije, tako da postoji prostor za pogreške. Uostalom, to je jednostavan uzorak. Tih 100 kupaca možda nema tačan prikaz ukusa čitave populacije.

Stratificirano slučajno uzorkovanje

Za razliku od jednostavnih slučajnih uzoraka, slojeviti nasumični uzorci koriste se s populacijom koja se lako može rastaviti u različite podskupine ili podskupine. Te se skupine temelje na određenim kriterijima, a zatim nasumično biraju elemente iz svake proporcionalne veličini grupe u odnosu na populaciju.

Ova metoda uzorkovanja znači da će biti odabrani iz svake različite skupine - čija se veličina temelji na udjelu u cijeloj populaciji. Ali istraživači moraju osigurati da se slojevi ne preklapaju. Svaka točka stanovništva mora pripadati samo jednom sloju, tako da se svaka točka međusobno isključuje. Preklapanje slojeva povećalo bi vjerojatnost uključivanja nekih podataka, čime bi se uzorak nakrivio.

Tvrtka za slatkiše može se odlučiti za metodu slučajnog stratificiranog uzorkovanja tako da podijeli 100 kupaca u različite dobne skupine kako bi pomogla u odlučivanju o budućnosti svoje proizvodnje.

Upravitelji portfelja mogu koristiti stratificirano nasumično uzorkovanje za stvaranje portfelja preslikavanjem indeksa, poput indeksa obveznica.

Stratificirano uzorkovanje nudi neke prednosti i nedostatke u usporedbi s jednostavnim slučajnim uzorkovanjem. Budući da koristi specifične karakteristike, može pružiti precizniji prikaz populacije na temelju onoga što se koristi za podjelu u različite podvrsta. To često zahtijeva manju veličinu uzorka, što može uštedjeti resurse i vrijeme. Uz to, uključivanjem dovoljnog broja uzoraka iz svakog sloja, istraživači mogu provesti zasebnu analizu o svakom pojedinom sloju.

Ali potrebno je više rada za povlačenje slojevitog uzorka nego slučajnog uzorka. Istraživači moraju pojedinačno pratiti i potvrditi podatke za svaki sloj radi uključivanja, što može potrajati puno više vremena u usporedbi sa slučajnim uzorkovanjem.

Ključni odvodi

• Jednostavni i slojeviti slučajni uzorci su statistički alati za mjerenje.
• Jednostavan slučajni uzorak uzima mali, osnovni dio čitave populacije, da bi predstavljao čitav skup podataka.
• Populacija je podijeljena u različite skupine koje imaju slične karakteristike, iz kojih se uzima stratificirani slučajni uzorak.