A rétegezett véletlenszerű mintavétel egy olyan mintavételi módszer, amely magában foglalja a populáció kisebb rétegekre osztott rétegeinek felosztását. Rétegezett véletlenszerű mintavétel vagy rétegzés során a rétegeket a tagok megosztott tulajdonságai vagy jellemzői alapján alakítják ki. A rétegzett véletlen mintavételt proporcionális véletlen mintavételnek vagy kvóta véletlen mintavételnek is nevezzük.
Ezzel szemben az egyszerű véletlenszerű mintavétel egy olyan populáció mintája, amely létezik egy populációban; az egyedeket véletlenszerűen választják ki a populációból, és mintába helyezik. Az egyének véletlenszerű kiválasztásának ez a módja annak a mintának a kiválasztását célozza, amely a populáció elfogulatlan ábrázolása. Nem előnyös azonban, ha a populáció mintái nagymértékben eltérnek.
Kulcs elvihető
- A rétegzett véletlenszerű mintavétel egy olyan mintavételi módszer, amely magában foglalja a rétegeknek kisebb csoportokba felosztott minták vételét. A rétegzett véletlenszerű mintavétel magában foglalja a rétegzett csoportokból véletlenszerű minták vételét a populáció arányában; így a rétegzett véletlenszerű mintavétel egy pontosabb mutató.
A rétegzett véletlenszerű mintavétel megértése
A rétegzett véletlenszerű mintavétel a populációt alcsoportokra vagy rétegekre osztja, és a létrehozott rétegekből a populációval arányosan véletlenszerű mintákat vesznek. Az egyes kialakult rétegek tagjai hasonló tulajdonságokkal és tulajdonságokkal rendelkeznek. Ezt a mintavételi módszert széles körben használják és nagyon hasznosak, ha a célpopuláció heterogén. Minden rétegből egyszerű véletlenszerű mintát kell venni. A rétegezett véletlenszerű mintavétel felhasználható például a hallgatók országos átlagának (GPA) átlagának (GPA), a túlórákat munka közben töltő embereknek és a várható élettartamnak a figyelembevételére az egész világon.
Példa a rétegezett véletlenszerű mintavételre
Tegyük fel, hogy egy kutatócsoport meg akarja határozni az Egyesült Államok főiskolai hallgatóinak GPA-ját. A kutatócsoportnak nehézségei vannak az adatok gyűjtésében mind a 21 millió főiskolai hallgató számára; úgy dönt, hogy véletlenszerű mintát vesz a populációból 4000 hallgató felhasználásával.
Tegyük fel tehát, hogy a csapat megvizsgálja a minta résztvevőinek különböző tulajdonságait, és azon kíváncsi, hogy vannak-e különbségek a GPA-kban és a hallgatók nagyszereiben. Tegyük fel, hogy 560 hallgató angol, 1 135 természettudományi, 800 informatikai, 1 090 mérnöki és 415 matematikai. A csapat egy arányos rétegzett véletlenszerű mintát akar használni, ahol a minta rétege arányos a populációban szereplő véletlenszerű mintával.
Tegyük fel, hogy a csapat az USA főiskolai hallgatóinak demográfiai adatait kutatja, és megállapítja, hogy a hallgatók hány százaléka 12% fő angol, 28%% tudomány, 24% informatika, 21% műszaki és 15% fő a matematikában. Így öt réteg jön létre a rétegzett véletlenszerű mintavételi eljárásból.
A csoportnak ezután meg kell erősítenie, hogy a populáció rétege arányos a mintában szereplő réteggel; ugyanakkor úgy találják, hogy az arányok nem azonosak. A csoportnak ezután újból mintát kell készítenie a népesség 4000 hallgatójára, és véletlenszerűen kiválasztania 480 angol, 1120 tudomány, 960 informatika, 840 mérnöki és 600 matematikai hallgatót. Ezekkel arányos rétegzett véletlenszerű mintát vesz fel a főiskolai hallgatókról, amely jobban ábrázolja a hallgatók főiskolai hallgatóit az Egyesült Államokban. A kutatók ezután kiemelhetnek egy konkrét réteget, megfigyelhetik az egyesült államokbeli főiskolai hallgatók különböző tanulmányait, és megfigyelhetik a különböző fokozatú pontok átlagát..
Alkalmazások
A fentiekben ismertetett módszer alkalmazható a választások lekérdezésére, a különböző népesség jövedelmére és egy nemzet különféle munkahelyeinek jövedelmére.
