STRATIFIKUOTA ATRANKA: KAS TAI YRA, TIPAI, PRANAŠUMAI IR TRŪKUMAI - EKONOMIKA - 2025

Sluoksninė atranka arba stratifikacija, yra ėminių ėmimo metodą, kuris apima gyventojus padalinus į mažesnius pogrupius, žinomas kaip sluoksnių. Savo ruožtu šie sluoksniai formuojami atsižvelgiant į bendrus narių požymius ar savybes, tokias kaip pajamos ar išsilavinimo lygis.

Jis naudojamas pabrėžti populiacijos grupių skirtumus, o ne paprastą mėginių ėmimą, kuris visus populiacijos narius traktuoja kaip lygius su ta pačia tikimybe būti atrinktiems.

Šaltinis: needpix.com

Tikslas yra pagerinti imties tikslumą sumažinant imties paklaidą. Tai gali sudaryti svertinį vidurkį, kurio kintamumas yra mažesnis nei paprasto populiacijos imties aritmetinis vidurkis.

Stratifikacija yra procesas, kai prieš imant mėginius, populiacijos nariai suskaidomi į homogeninius pogrupius. Per sluoksnius apibrėžiamas gyventojų pasiskirstymas.

Tai yra, jis turi būti išsamus ir vienas kitą panaikinantis, kad kiekvienam gyventojų elementui turėtų būti priskirtas vienas sluoksnis. Tuomet kiekviename sluoksnyje taikoma sisteminė arba paprasta atranka.

Svarbios aplinkybės

Svarbu pažymėti, kad sluoksniai neturėtų būti derinami. Jei pogrupiai sutampa, kai kuriems žmonėms bus didesnė tikimybė būti išrinktiems kaip pogrupiai. Tai visiškai paneigia stratifikuotos atrankos kaip atrankos prototipo sąvoką.

Ne mažiau svarbu, kad tyrėjas naudotų paprastą mėginių ėmimą iš skirtingų sluoksnių.

Dažniausiai stratifikuotose atrankose naudojami sluoksniai yra amžius, lytis, socialinis ir ekonominis statusas, religija, tautybė ir išsilavinimas.

Kas yra stratifikuota atranka?

Atlikdamas panašių savybių subjektų grupės analizę, tyrėjas gali pastebėti, kad populiacijos dydis yra per didelis tyrimui baigti.

Jei norite sutaupyti laiko ir pinigų, labiau tikimasi perspektyvos, pasirenkant nedidelę grupę iš gyventojų. Ši maža grupė vadinama imties dydžiu, kuris yra populiacijos pogrupis, naudojamas reprezentuoti visą populiaciją.

Imtį iš populiacijos galima pasirinkti keliais būdais, vienas iš jų yra su stratifikuota imtimi. Tai apima visos populiacijos suskirstymą į homogeniškas grupes, vadinamas sluoksniais. Tada iš kiekvieno sluoksnio parenkamos atsitiktinės imtys.

Stratifikuoto mėginių ėmimo procesas

- Suskirstykite gyventojus į pogrupius ar mažesnius sluoksnius, atsižvelgiant į požymius ir charakteristikas, kurias turi visi nariai.

- Paimkite atsitiktinę imtį iš kiekvieno sluoksnio iš proporcingo sluoksnio dydžiui.

- Sugrupuokite sluoksnių pogrupius, kad sudarytumėte atsitiktinę imtį.

- Atlikite analizę.

Pavyzdžiui, apsvarstykite tyrėją, norėjusį sužinoti apie verslo studentų skaičių, gavusį darbo pasiūlymą per tris mėnesius po to, kai baigė studijas 2018 m. Jie netrukus sužinos, kad tais metais buvo beveik 200 000 verslo absolventų.

Galite nuspręsti tiesiog paimti atsitiktinę 5000 absolventų imtį ir atlikti apklausą. Dar geriau, jei galėtumėte padalinti populiaciją į sluoksnius ir paimti atsitiktinę imtį iš tų sluoksnių.

Norėdami tai padaryti, sukursite gyventojų grupes pagal amžių, rasę, tautybę ar profesinę kilmę.

Iš kiekvieno sluoksnio būtų imama atsitiktinė imtis, proporcingai stratos dydžiui visos populiacijos atžvilgiu. Šie pogrupiai būtų sugrupuoti, kad būtų sudarytas pavyzdys.

Tipai

Proporcingas stratifikuotas mėginių ėmimas

Šio tipo mėginių dydis kiekviename sluoksnyje yra proporcingas sluoksnio populiacijos dydžiui, palyginti su visa populiacija. Tai reiškia, kad kiekvienas sluoksnis turi vienodą atrankos dažnį.

Kai sluoksniams apibrėžti pasirenkama individų savybė, gaunami pogrupiai dažnai būna skirtingo dydžio.

Pavyzdžiui, norite ištirti Meksikos gyventojų, kurie rūko, procentą, ir nusprendėte, kad amžius būtų tinkamas stratifikacijos kriterijus, nes manoma, kad rūkymo įpročiai gali labai skirtis priklausomai nuo amžiaus. Apibrėžti trys sluoksniai:

- Jaunesni nei 20 metų.

- Tarp 20 ir 44.

- Virš 44 metų.

Kai Meksikos gyventojai suskirstomi į šiuos tris sluoksnius, nesitikima, kad trys grupės bus vienodo dydžio. Iš tikrųjų faktiniai duomenys tai patvirtina:

- „Stratum 1“: 42,4 mln. (41,0%).

- „Stratum 2“: 37,6 mln. (36,3%).

- „Stratum 3“: 23,5 mln. (22,7%).

Jei naudojamas proporcingas stratifikuotas ėminys, imtį turėtų sudaryti sluoksniai, išlaikantys tokias pačias proporcijas kaip populiacija. Jei norite sukurti 1 000 asmenų imtį, imtys turi būti tokio dydžio:

Tai labai panašu į mažesnės populiacijos surinkimą, kurį lemia santykinė sluoksnių proporcija populiacijoje.

Vieningas stratifikuotas mėginių ėmimas

Šio tipo visiems apibrėžtiems sluoksniams priskiriamas tas pats imties dydis, neatsižvelgiant į šių sluoksnių svorį populiacijoje.

Vienodas stratifikuotas mėginių ėmimas, paėmęs ankstesnį pavyzdį, sudarytų tokį kiekvieno sluoksnio mėginį:

Šis metodas palaiko tuos sluoksnius, kurie turi mažiau svorio populiacijoje, nes jiems suteikiamas toks pats svarbos lygis, kaip ir svarbesniems sluoksniams.

Tai sumažina bendrą imties veiksmingumą, tačiau leidžia tiksliau ištirti kiekvieno sluoksnio individualias savybes.

Pavyzdyje, jei norite pateikti konkretų teiginį apie 3 sluoksnio (daugiau kaip 44) populiaciją, galite sumažinti atrankos paklaidas naudodami 333 vienetų imtį, o ne 227 vienetų imtį, gautą iš proporcinga stratifikuota atranka.

Privalumai ir trūkumai

Stratifikuota atranka gerai veikia populiacijas, turinčias įvairius požymius, tačiau kitaip jos nebus veiksmingos, jei nebus galima sudaryti pogrupių.

- Privalumas

Surinkite pagrindines savybes

Pagrindinis stratifikuotos atrankos pranašumas yra tas, kad joje renkamos pagrindinės imties populiacijos charakteristikos.

Šis atrankos metodas, panašus į svertinį vidurkį, sukuria imties charakteristikas, proporcingas visai populiacijai.

Didesnis statistinis tikslumas

Stratifikavimas suteikia mažiau klaidų vertinime nei paprastas mėginių ėmimo metodas. Kuo didesnis skirtumas tarp sluoksnių, tuo didesnis tikslumas.

Yra didesnis statistinis tikslumas, palyginti su paprasta atranka. Taip yra dėl to, kad pogrupiuose kintamumas yra mažesnis, palyginti su variacijomis, atsirandančiomis visoje populiacijoje.

Mažesnis mėginio dydis

Kadangi ši metodika pasižymi dideliu statistiniu tikslumu, tai taip pat reiškia, kad jai reikalingas mažesnis imties dydis, o tai gali sutaupyti tyrėjams daug pastangų, pinigų ir laiko.

- Trūkumai

Deja, šis tyrimo metodas negali būti naudojamas visuose tyrimuose. Metodo trūkumas yra tas, kad norint tinkamai jį naudoti, turi būti įvykdytos kelios sąlygos.

Sunkumų ieškant sluoksniai

Pagrindinis trūkumas yra tas, kad gali būti sunku nustatyti tinkamus tyrimo sluoksnius. Be to, sudėtinga rasti išsamų ir galutinį visos populiacijos sąrašą.

Organizavimo sudėtingumas

Antras trūkumas yra tas, kad sudėtingesnė yra organizuoti ir analizuoti rezultatus, palyginti su paprastu mėginių ėmimu.

Tyrėjai turi nustatyti kiekvieną tiriamosios populiacijos narį ir suskirstyti jį tik į vieną pogrupį. Todėl stratifikuota atranka yra nepalanki, kai tyrėjai negali užtikrintai suskirstyti kiekvieno populiacijos nario į pogrupį.

Gretimos pozicijos gali būti problema, jei yra tiriamųjų, kurie skirstomi į kelis pogrupius. Kai atranka atliekama paprasčiau, labiau pasirenkami keli pogrupiai. Rezultatas gali būti klaidingas gyventojų pateikimas ar netikslus atspindys.

Tokie pavyzdžiai kaip kolegijos studentai, absolventai, vyrai ir moterys, palengvina, nes tai aiškiai apibrėžtos grupės.

Tačiau kitose situacijose gali būti daug sunkiau. Galite įsivaizduoti, kad įtrauktumėte tokias savybes kaip rasė, etninė priklausomybė ar religija. Klasifikavimo procesas pasidarytų sunkesnis, o stratifikuota atranka taptų neveiksminga.

Pavyzdys

Tarkime, kad tyrimo komanda nori nustatyti JAV kolegijų studentų pažymių vidurkį.

Tyrimo komandai yra akivaizdžių sunkumų renkant šiuos duomenis iš 21 milijono studentų. Todėl jūs nusprendėte paimti imtį iš gyventojų, naudodami tik 4000 studentų.

Komanda atsižvelgia į skirtingus imties dalyvių požymius ir klausia, ar yra skirtumas tarp pažymio vidurkio ir studentų specializacijos.

Imtyje nustatyta, kad 560 studentų yra anglų kalbos studentai, 1 135 gamtos mokslų, 800 kompiuterių, 1 090 inžinerijos ir 415 matematikos.

Komanda nori naudoti proporcingą stratifikuotą atranką, kai imties sluoksniai yra proporcingi populiacijos imčiai.

Sluoksnių kūrimas

Norėdami tai padaryti, komanda tiria JAV universiteto studentų statistiką ir nustato oficialų procentą studentų, kurie specializuojasi: 12 proc. Anglų kalba, 28 proc. Gamtos mokslų, 24 proc. Informatikos, 21 proc. Inžinerijos ir 15 proc. matematikoje.

Todėl iš stratifikuoto mėginių ėmimo proceso sukuriami penki sluoksniai. Komanda turi patvirtinti, kad populiacijos sluoksnis yra proporcingas imties sluoksniui. Tačiau jis nustato, kad proporcijos nėra vienodos.

Vadinasi, komanda turi pakartoti 4 000 studentų populiaciją, tačiau šį kartą atsitiktine tvarka atrinko 480 (12%) besimokančių anglų kalbos, 1120 (28%) gamtos mokslų, 960 (24%) informatikos, 840 ( 21%) inžinerijoje ir 600 (15%) matematikoje.

Turime proporcingą stratifikuotą universitetų studentų imtį, kuri geriau atspindi universiteto studentus JAV.

Tyrėjai galės išryškinti tam tikrą sluoksnį, stebėti įvairius JAV koledžo studentų tyrimus ir stebėti skirtingus pažymių vidurkius.

Nuorodos

1. Adamas Hayesas (2019 m.). Stratifikuota atsitiktinė atranka. Paimta iš: invespedia.com.
2. Vikipedija, nemokama enciklopedija (2019). Stratifikuota atranka. Paimta iš: en.wikipedia.org.
3. Tyrinėjamas (2019 m.). Stratifikuotas mėginių ėmimo metodas. Paimta iš: explorable.com.
4. Apklausa „Gizmo“ (2019). Kas yra stratifikuotas mėginių ėmimas ir kada jis naudojamas? Paimta iš: surveygizmo.com.
5. Ashley Crossman (2019 m.). Suprasti stratifikuotus pavyzdžius ir kaip juos sudaryti. Mintis Co Paimta iš: thinkco.com.
6. Carlosas Ochoa (2017 m.). Atsitiktinė atranka: stratifikuota atranka. Paimta iš: netquest.com.