Аб стратыфікаваная выпадковай выбарцы
Што такое стратыфікаваная выпадковая выбарка?
Ўзор ўяўляе сабой міні-прадстаўленне большага колькасці насельніцтва.
Ўзоры могуць быць вызначаны нефармальна або фармальна. Але ўзоры, якія сістэматычна распрацаваныя ў адпаведнасці з пэўнымі навуковымі метадамі , як правіла , ўспрымаюцца як больш карысным для абагульненняў пра большую часткі насельніцтва.
Што распластоўваецца сярэдняе?
Слаістай ўзоры складаюцца з аднародных падгруп, якія лічацца отлічімы важнымі спосабамі. Калекцыя гэтых аднародных падгруп называюцца пластамі. Гэты метад працэдур адбору пробаў дазваляе насельніцтву быць падзелу на аднастайныя падгрупы , з якіх простыя выпадковыя выбаркі могуць быць выбраны .
Чаму стратыфікаваная выбарка карысная?
Мэтай стратыфікаваная выпадковай выбаркі заключаецца ў выбары удзельнікаў з розных падгруп , якія , як лічыцца, маюць дачыненне да даследаванняў , якія будуць праводзіцца. Напрыклад, вынікі даследавання могуць быць пад уплывам прыкмет суб'ектаў , такіх як ўзрост, пол, ўзровень вопыту работы, расавай і этнічнай групы, эканамічнай сітуацыі, узровень адукацыі дасягнуў, і гэтак далей.
Шматслойныя ўзор сканструяваны такім чынам, што гэтыя патэнцыйна ўплывовыя характарыстыкі з'яўляюцца могуць быць разумна выказаць здагадку , каб адлюстроўваць схему гэтых характарыстык у агульнай папуляцыі. Такім чынам, выбарка адлюстроўвае сукупнасць , з якой яно было прынята, але ўзор не можа быць названы прадстаўніком большай частцы насельніцтва .
Памятаеце, выбар членаў стратыфікаваная выбаркі не з'яўляецца выпадковым працэсам. Тым ня менш, як толькі былі створаны пласты, простая выпадковая выбарка выкарыстоўваюцца для выбару членаў узораў для кожнага пласта.
Што імавернасны значыць?
Шматслойныя выпадковая выбарка з'яўляецца імавернаснай , таму што кожны метад , які выкарыстоўваецца для выбару выбарачнай сукупнасці забяспечвае досыць надзейны спосаб ацэнкі , як прадстаўнік насельніцтва ўзору да вялікіх (Сусвету) насельніцтвам , з якога быў абраны ўзор. Іншымі словамі, імавернаснай выбаркі дазваляе даследніку ацаніць верагоднасць таго, што выбарка робіць або не ўяўляе вялікую частку насельніцтва , з якога быў намаляваны ўзор.
прыкладаў
Выкарыстоўвайце стратыфікаваць метады выпадковай выбаркі пры наяўнасці цікавасці да адрозненняў паміж аднароднымі падгрупамі і большай выбаркай насельніцтвам у цэлым.
Дапусцім, што папуляцыя бізнес-кліентаў можна падзяліць на тры групы: Gen-Xers, Gen-Yers (тысячагадовай) і бэбі-бумераў. Акрамя таго, у нас ёсць падставы меркаваць, што і генерал-Xers і Gen-Yers адносна невялікіх меншасцяў агульных бізнес-кліентаў. Gen-Xers складае каля 5 працэнтаў ад агульнай колькасці насельніцтва кліентуры і Gen-Yers складаюць каля 10 адсоткаў кліентаў.
Простая выпадковая выбарка з 100 членаў (п = 100) можа генераваць 5 Gen-Xers і 10 Gen-Yers, калі мы выкарыстоўвалі фракцыю дыскрэтызацыі 10 адсоткаў. Можна было б атрымаць яшчэ менш Gen-Xers і менш Gen-Yers, чым ва ўзоры - толькі выпадкова. Расслаенне можа вырабляць больш рэпрэзентатыўныя вынікі. Скажам, мы хочам мець па крайняй меры 25 чалавек у кожнай групе. Калі мы ўсё яшчэ ўзяць спробу 100 (п = 100), то можна паспрабаваць 25 Gen-Xers, 25 Gen-Yers і 50 бэбі-бумераў.
Вядома, што 10 адсоткаў насельніцтва Millennials або Gen-Yers (або каля 100 нашых кліентаў. Выпадковай групе з 25 кліентаў будзе даваць выбаркі фракцыі ў межах страты 25/100 або 25 працэнтаў. Таксама вядома, што 5 працэнтаў з 50 кліентаў, якія не зьяўляюцца Бэбі-бумеры Gen-Xers. Гэта азначае, што ўнутры страты фракцыя будзе 25/50 або 50 працэнтаў.
Такім чынам, 50-Gen Xers плюс 100 Gen-Yers ў агульнай складанасці 150 нашага кліента ўзору. Паколькі агульная колькасць насельніцтва кліент 1000, мы адымаем Gen-Xers плюс Gen-Yers (у агульнай складанасці 150 кліентаў), які пакідае 850 кліентаў, якія бэбі-бумераў. Фракцыі выбаркі ў межах страты для бумераў дзіцяці 50/850 або каля 5,88 адсотка.
Дзве рэчы відавочныя: (1) тры групы больш аднастайныя ў межах-групы , чым сярод усяго насельніцтва. Гэта азначае , што ёсць менш дысперсія, якая забяспечвае магчымасць для большай статыстычнай дакладнасці . (2) І так як ўзор быў распластоўваецца, будзе дастаткова членаў ад кожнай групы , каб мець магчымасць зрабіць значныя высновы падгрупы .
Стратыфікаваная выбарка можа быць пераважней , чым просты выпадковай выбаркі , калі важна , каб прадставіць агульную папуляцыю і прадстаўляць ключавыя падгрупы насельніцтва, асабліва калі падгрупы вельмі малыя , але адрозніваюцца істотным чынам. Выкарыстоўваючы слаістай метады адбору пробаў, даследчык можа эфектыўна гарантаваць , што падгрупы могуць быць дыферэнцыраваны ў абмеркаванні вынікаў даследаванняў.