A rétegezett véletlenszerű mintavétel a kutatók számára előnyös, mivel lehetővé teszi számukra olyan mintapopuláció megszerzését, amely a legjobban képviseli a vizsgált teljes populációt. Ugyanakkor ez a kutatási módszer nem jár hátrányaival.
Rétegezett véletlenszerű mintavétel: Áttekintés
A rétegezett véletlenszerű mintavétel magában foglalja a populáció eloszlását alpopulációkra, majd véletlenszerű mintavételi módszereket alkalmazva minden alpopulációra, hogy tesztcsoportot képezzen. Hátrány, amikor a kutatók nem tudják a populáció minden tagját alcsoportba sorolni.
A rétegezett véletlenszerű mintavétel különbözik az egyszerű véletlenszerű mintavételtől, amely magában foglalja az adatok véletlenszerű kiválasztását a teljes populációból úgy, hogy minden lehetséges minta valószínűleg előforduljon. Ezzel szemben a rétegezett véletlenszerű mintavétel a populációt közös jellemzők alapján kisebb csoportokra vagy rétegekre osztja. Mindegyik rétegből véletlenszerű mintát veszünk, a réteg méretéhez viszonyítva, a populációval összehasonlítva.
Rétegezett véletlenszerű mintavételi példa
Az alábbiakban bemutatjuk a rétegezett véletlenszerű mintavétel példáját:
A kutatók egy nagyobb egyetemen közgazdasági hallgatók politikai hajlandóságának értékelésére irányuló tanulmányt végeznek. A kutatók azt szeretnék biztosítani, hogy a véletlenszerű minta legjobban megközelítse a hallgatói létszámot, ideértve a nemet, az egyetemi hallgatókat és a végzős hallgatókat is. A tanulmány teljes népessége 1000 hallgató, és innen alcsoportokat hoznak létre az alábbiak szerint.
Teljes népesség = 1000
A kutatók az egyetemen minden közgazdasági hallgatót a négy alpopuláció egyikéhez rendelnék: férfi egyetemi, női egyetemi, férfi diplomás és női diplomás. A kutatók ezután megszámolják, hogy az egyes alcsoportokból hány hallgató képezi a teljes 1000 hallgatót. Innentől kezdve a kutatók kiszámítják az egyes alcsoportok százalékos arányát a teljes népességhez viszonyítva.
alcsoportra:
- Férfi hallgatók = 450 hallgató (100-ból) vagy A népesség 45% -aNői hallgatók = 200 hallgató vagy 20% Férfi végzős hallgatók = 200 hallgató vagy 20% Nő végzős hallgatók = 150 hallgató vagy 15%
Az egyes alpopulációk véletlenszerű mintavételét a teljes populáción belüli reprezentáció alapján végezzük. Mivel a férfi egyetemi hallgatók a népesség 45% -át teszik ki, 45 férfi egyetemi hallgatót véletlenszerűen választanak ki az alcsoportból. Mivel a végzettséggel rendelkező férfiak a népességnek csak 20% -át teszik ki, 20 mintát választanak a mintához, és így tovább.
Noha a rétegzett véletlenszerű mintavétel pontosan tükrözi a vizsgált populációt, a teljesítendő feltételek azt jelentik, hogy ez a módszer nem használható minden vizsgálatban.
A rétegelt véletlenszerű mintavétel előnyei
A rétegzett véletlenszerű mintavételnek előnyei vannak az egyszerű véletlenszerű mintavételhez képest.
Pontosan tükrözi a vizsgált lakosságot
A rétegzett véletlenszerű mintavétel pontosan tükrözi a vizsgált populációt, mivel a kutatók a véletlenszerű mintavételi módszerek alkalmazása előtt az egész populációt rétegezik. Röviden: biztosítja, hogy a populáció minden egyes alcsoportja megfelelően reprezentálódjon a mintában. Ennek eredményeként a rétegzett véletlenszerű mintavétel jobban lefedi a populációt, mivel a kutatók az alcsoportok felett ellenőrzést gyakorolnak annak biztosítása érdekében, hogy mindegyikük megtalálható legyen a mintavételben.
Az egyszerű véletlenszerű mintavételnél nincs garancia arra, hogy egy adott alcsoportot vagy személytípust megválasztanak. Az egyetemi hallgatók korábbi példájánál, ha egyszerű véletlenszerű mintavételt alkalmazunk a populáció 100 mintájának begyűjtésére, akkor csak 25 férfi hallgatót választhatunk ki, vagyis a teljes népességnek mindössze 25% -át. Emellett 35 női végzős hallgatót is választhatnak (a lakosság 35% -a), ami a férfi egyetemi hallgatók alulreprezentáltságát és a női végzős hallgatók túlzott képviseletét eredményezi. A populáció ábrázolásában esetleges hibák csökkenthetik a vizsgálat pontosságát.
A rétegzett véletlenszerű mintavétel hátrányai
A rétegezett véletlenszerű mintavétel hátrányos helyzetbe hozza a kutatókat.
Nem használható minden tanulmányban
Sajnos ezt a kutatási módszert nem lehet minden vizsgálatban alkalmazni. A módszer hátránya, hogy annak megfelelő használatához több feltételnek teljesülnie kell. A kutatóknak azonosítaniuk kell a vizsgált populáció minden tagját, és mindegyiket egy és csak egy alpopulációra kell besorolni. Ennek eredményeként a rétegzett véletlenszerű mintavétel hátrányos, ha a kutatók nem tudják magabiztosan osztályozni a populáció minden tagját egy alcsoportba. Ezenkívül kihívást jelenthet egy teljes népesség kimerítő és végleges listájának megtalálása.
Az átfedések akkor jelentkezhetnek, ha vannak olyan alanyok, amelyek több alcsoportba esnek. Ha egyszerű véletlenszerű mintavételt hajtanak végre, akkor valószínűbb, hogy több alcsoportba kerülnek. Az eredmény a populáció téves bemutatása vagy pontatlan tükröződése lehet.
A fenti példa megkönnyíti: az egyetemi hallgatók, a hallgatók, a férfiak és a nők egyértelműen meghatározott csoportok. Más helyzetekben azonban sokkal nehezebb lehet. Képzelje el, hogy olyan tulajdonságokkal foglalkozik, mint a faj, az etnikai hovatartozás vagy a vallás. A válogatás folyamata nehezebbé válik, a rétegezett véletlenszerű mintavételt hatékonyságú és kevésbé ideális módszerré téve.
Kulcs elvihető
- A rétegzett véletlenszerű mintavétel lehetővé teszi a kutatók számára, hogy olyan mintát gyűjtsenek, amely a legjobban képviseli a vizsgált populációt.Ez a kutatási módszer nem használható minden vizsgálatban.A rétegzett véletlenszerű mintavétel eltér az egyszerű véletlenszerű mintavételtől, amely magában foglalja az adatok véletlenszerű kiválasztását. teljes populáció, tehát minden lehetséges minta valószínűleg előfordul.
