Alles over gestratificeerde willekeurige steekproeven
Wat is gestratificeerde aselecte steekproeftrekking?
Een voorbeeld is een mini-representatie van een grotere populatie.
Monsters kunnen informeel of formeel worden bepaald. Maar de steekproeven die systematisch volgens bepaalde wetenschappelijke methodes worden ontwikkeld worden over het algemeen gezien nuttiger om generalisaties over de grotere bevolking te maken.
Wat betekent gelaagd?
Gestratificeerde monsters bestaan uit homogene subgroepen die op belangrijke manieren als verschillend worden beschouwd. Een verzameling van deze homogene subgroepen wordt strata genoemd. Met deze methode van bemonsteringsprocedures kan de populatie worden verdeeld in homogene subgroepen waaruit willekeurige willekeurige steekproeven kunnen worden geselecteerd .
Waarom is een gestratificeerde steekproef nuttig?
Het doel van gestratificeerde aselecte steekproeven is het selecteren van deelnemers uit verschillende subgroepen waarvan wordt aangenomen dat ze relevant zijn voor het onderzoek dat zal worden uitgevoerd. De resultaten van een onderzoek kunnen bijvoorbeeld worden beïnvloed door de kenmerken van de onderwerpen , zoals hun leeftijd, geslacht, werkervaring, ras en etnische groep, economische situatie, bereikte opleiding, enzovoort.
Een gestratificeerde steekproef is zo geconstrueerd dat redelijkerwijs kan worden verondersteld dat deze potentieel invloedrijke kenmerken het patroon van deze kenmerken in de totale populatie weerspiegelen. Op deze manier geeft het monster de populatie weer waaruit het is genomen, maar van het monster kan niet worden gezegd dat het representatief is voor de grotere populatie .
Vergeet niet dat de selectie van leden van een gestratificeerde steekproef geen willekeurig proces is. Dat gezegd hebbende, zodra de strata zijn vastgesteld, wordt eenvoudige willekeurige bemonstering gebruikt om de leden van de monsters voor elke strata te selecteren .
Wat betekent probabilistisch?
Een gelaagde willekeurige steekproef is probabilistisch omdat elke methode die wordt gebruikt om de steekproefpopulatie te selecteren, een redelijk betrouwbare manier is om te schatten hoe representatief de steekproefpopulatie is voor de grotere (universum) populatie waaruit de steekproef is geselecteerd. Met andere woorden, een probabilistische steekproef geeft een onderzoeker de mogelijkheid om de kans te schatten dat de geselecteerde steekproef wel of niet de grotere populatie vertegenwoordigt waaruit het monster is getrokken.
Voorbeelden
Gebruik gelaagde willekeurige steekproefmethoden wanneer er belangstelling bestaat voor de verschillen tussen homogene subgroepen en de grotere steekproefpopulatie als geheel.
Stel dat een populatie zakelijke klanten kan worden onderverdeeld in drie groepen: Gen-Xers, Gen-Yers (Millennial) en Baby Boomers. Bovendien hebben we reden om aan te nemen dat zowel de Gen-Xers als de Gen-Yers relatief kleinere minderheden zijn van de totale zakelijke klantenkring. Gen-Xers vormen ongeveer 5 procent van de totale bevolking van de klantenkring en Gen-Yers vormen ongeveer 10 procent van de klantenkring.
Een eenvoudig willekeurig monster van 100 leden (n = 100) kan 5 Gen-Xers en 10 Gen-Yers genereren als we een steekproeffractie van 10 procent gebruiken. Het zou mogelijk zijn om nog minder Gen-Xers en minder Gen-Yers te krijgen dan die in de steekproef - toevallig. Stratificatie zal waarschijnlijk meer representatieve resultaten opleveren. Stel dat we minstens 25 mensen in elke groep willen hebben. Als we nog steeds een steekproef van 100 (n = 100) nemen, kunnen we 25 Gen-Xers, 25 Gen-Yers en 50 Baby Boomers proeven.
We weten dat 10 procent van de bevolking Millennials of Gen-Yers is (of ongeveer 100 van onze klanten.) Een willekeurige steekproef van 25 cliënten geeft een fractie van 25/100 of 25 procent binnen de stratum, we weten ook dat 5 procent van de 50 klanten die dat niet zijn, zijn Babyboomers Gen-Xers, wat betekent dat de fractie binnen de stratum 25/50 of 50 procent is.
Dus 50 Gen-Xers plus 100 Gen-Yers is een totaal van 150 van onze klanten. Omdat de totale klantenpopulatie 1000 is, trekken we de Gen-Xers plus de Gen-Yers (een totaal van 150 cliënten) af, wat 850 cliënten, die Babyboomers zijn, achterlaat. De samplefrequentie binnen de stratum voor de Babyboomers is 50/850 of ongeveer 5,88 procent.
Twee dingen zijn duidelijk: (1) De drie groepen zijn homogener binnen de groep dan over de hele populatie. Dit betekent dat er minder variatie is, wat de mogelijkheid biedt voor grotere statistische precisie . (2) En aangezien de steekproef gestratificeerd is, zullen er genoeg leden van elke groep zijn om zinvolle subgroepinferenties te kunnen maken.
Gestratificeerde bemonstering kan de voorkeur hebben boven eenvoudige willekeurige bemonstering wanneer het belangrijk is om de totale populatie te representeren en de belangrijkste subgroepen van de bevolking te vertegenwoordigen, vooral wanneer de subgroepen vrij klein zijn maar op belangrijke manieren onderscheiden. Door gestratificeerde steekproefmethoden te gebruiken, kan een onderzoeker effectief garanderen dat subgroepen kunnen worden onderscheiden in de bespreking van de onderzoeksresultaten.