Ako funguje stratifikovaný náhodný odber vzoriek

Stratifikovaný náhodný odber vzoriek je metóda odberu vzoriek, ktorá zahŕňa rozdelenie populácie na menšie skupiny známe ako vrstvy. Pri stratifikovanom náhodnom vzorkovaní alebo stratifikácii sa vrstvy tvoria na základe spoločných atribútov alebo charakteristík členov. Stratifikovaný náhodný odber vzoriek sa nazýva aj proporcionálny náhodný odber vzoriek alebo náhodný odber podľa kvót.

Naproti tomu jednoduchý náhodný výber je vzorkou jednotlivcov, ktorí existujú v populácii; jednotlivci sú náhodne vybraní z populácie a umiestnení do vzorky. Tento spôsob náhodného výberu jednotlivcov sa snaží vybrať veľkosť vzorky, ktorá je nezaujatým znázornením populácie. Nie je to však výhodné, keď sa vzorky populácie veľmi líšia.

Kľúčové jedlá

• Stratifikovaný náhodný odber vzoriek je metóda odberu vzoriek, ktorá zahŕňa odoberanie vzoriek populácie rozdelenej do menších skupín známych ako vrstvy.
• Stratifikovaný náhodný výber zahŕňa odoberanie náhodných vzoriek zo stratifikovaných skupín v pomere k populácii; Týmto spôsobom je stratifikovaný náhodný odber vzoriek presnejšou metrikou.

Pochopenie stratifikovanej náhodnej vzorky

Stratifikovaný náhodný výber rozdelí populáciu do podskupín alebo vrstiev a z každej vytvorenej vrstvy sa v pomere k populácii odoberú náhodné vzorky. Členovia v každej z vytvorených vrstiev majú podobné atribúty a charakteristiky. Táto metóda odberu vzoriek je široko používaná a veľmi užitočná, ak je cieľová populácia heterogénna. Z každej vrstvy by sa mala odobrať jednoduchá náhodná vzorka. Stratifikovaný náhodný výber sa môže použiť napríklad na vzorkovanie priemerných bodových priemerov študentov (GPA) v celej krajine, ľudí, ktorí trávia nadčas hodiny v práci, a strednej dĺžky života na celom svete.

Príklad stratifikovaného náhodného odberu vzoriek

Predpokladajme, že výskumný tím chce určiť GPA vysokoškolských študentov v USA. Výskumný tím má problémy so zhromažďovaním údajov od všetkých 21 miliónov vysokoškolských študentov; rozhoduje sa odobrať náhodnú vzorku populácie pomocou 4 000 študentov.

Teraz predpokladajme, že tím skúma rôzne atribúty účastníkov a zázrakov, ak existujú nejaké rozdiely v GPA a veciach študentov. Predpokladajme, že zistí, že 560 študentov sú anglickí odborníci, 1 135 sú vedeckí odborníci, 800 sú počítačoví odborníci, 1 090 inžinierskych odborov a 415 študentov matematiky. Tím chce použiť proporcionálnu stratifikovanú náhodnú vzorku, ak je vrstva vzorky úmerná náhodnej vzorke v populácii.

Predpokladajme, že tím skúma demografiu vysokoškolských študentov v USA a zistí percento toho, čo študenti považujú za dôležitých v 12% angličtiny v angličtine, 28% v oblasti vedy, 24% v oblasti informatiky, 21% v oblasti strojárstva a 15% z nich v matematike. Takto sa z stratifikovaného náhodného vzorkovacieho procesu vytvorí päť vrstiev.

Tím potom musí potvrdiť, že vrstva populácie je úmerná vrstve vo vzorke; zistia však, že proporcie nie sú rovnaké. Tím potom musí znova vzorkovať 4 000 študentov z populácie a náhodne vybrať 480 študentov angličtiny, 1 120 vedy, 960 informatiky, 840 inžinierov a 600 študentov matematiky. S nimi má primeranú stratifikovanú náhodnú vzorku vysokoškolských študentov, ktorá poskytuje lepšie zastúpenie vysokoškolských študentov študentov v USA. Výskumníci potom môžu zvýrazniť špecifickú vrstvu, pozorovať rôzne štúdie študentov vysokých škôl v USA a pozorovať rôzne priemery bodových bodov.,

aplikácia

Rovnaký spôsob, aký sa používa vyššie, sa môže použiť na volebné voľby, príjmy rôzneho obyvateľstva a príjmy na rôzne pracovné miesta v rámci celého štátu.