Hva Er Stratifisert Tilfeldig utvalg?

Stratifisert tilfeldig utvalg er en metode for prøvetaking som innebærer en inndeling av befolkningen i mindre sub-grupper, kalt strata. I stratifisert tilfeldig utvalg, eller lagdeling, den strata er dannet basert på medlemmenes felles egenskaper eller kjennetegn som inntekt eller utdanningsnivå.

Stratifisert tilfeldig utvalg er også kalt proporsjonal tilfeldig utvalg eller kvote tilfeldig utvalg.,

Hvordan Stratifisert Tilfeldig utvalg Verk

Når du fullfører analyse og forskning på en gruppe av selskaper med lignende egenskaper, en forsker kan finne at befolkningen størrelsen er for stor for å fullføre forskning. For å spare tid og penger, en analytiker kan ta på seg en mer praktisk tilnærming ved å velge en liten gruppe fra befolkningen., Den lille gruppen som er referert til som et eksempel størrelse, som er et delsett av befolkningen som brukes til å representere hele befolkningen. Et eksempel kan være valgt fra en befolkning gjennom en rekke måter, hvorav den ene er stratifisert tilfeldig utvalg metode.

Et stratifisert tilfeldig utvalg innebærer å dele hele befolkningen inn i homogene grupper kalt strata (flertall for stratum). Stikkprøver blir valgt fra hvert stratum., Tenk For eksempel på en akademisk forsker, som ønsker å vite hvor mange av MBA-studenter i 2007 som fikk tilbud om jobb innen tre måneder etter endt utdanning.

Han vil snart finne ut at det var nesten 200,000 MBA-kandidater for året. Han kan velge å bare ta et enkelt tilfeldig utvalg på 50 000 nyutdannede og kjøre en undersøkelse. Enda bedre, han kan dele befolkningen inn i strata og ta et tilfeldig utvalg fra strata. For å gjøre dette, han ville skape befolkningen grupper basert på kjønn, alder, rase, land av nasjonalitet, og yrkesmessig bakgrunn., Et tilfeldig utvalg fra hvert stratum er tatt i et antall stratum er proporsjonal med størrelse i forhold til folketallet. Disse undergrupper av strata er deretter gikk sammen for å danne et tilfeldig utvalg.

Eksempel på Stratifisert Tilfeldig utvalg på

Tenk deg et forsknings team ønsker å finne ut GPA av studenter på tvers av det AMERIKANSKE forskerteamet har vanskeligheter med å samle inn data fra alle 21 millioner studenter; den bestemmer seg for å ta et tilfeldig utvalg av befolkningen ved hjelp av 4,000 studenter.,

Nå anta at vi ser på de forskjellige attributter på prøven deltakere og lurer på om det er noen forskjeller i GPAs og elevenes majors. Antar at det finner at 560 studenter er engelsk hovedfag, 1,135 er vitenskap hovedfag, 800 er informatikk hovedfag, 1,090 er engineering hovedfag, og 415 er matematikk hovedfag. Teamet ønsker å bruke en proporsjonal stratifisert tilfeldig utvalg der stratum for eksempel er proporsjonal til tilfeldig utvalg i befolkningen.

Anta teamet etterforsker demografi av studenter i U.,S og finner den prosentandel av hva studentene fordypning i: 12% fordypning i engelsk, 28% større i naturfag, 24% større i computer science, 21% større i engineering, og 15% hovedfag i matematikk. Dermed er fem strata er opprettet fra stratifisert tilfeldig utvalg prosessen.

laget så behov for å bekrefte at sjikt av befolkningen er i forhold til stratum i utvalget, men de finner proporsjonene er ikke like., Laget trenger å re-eksempel på 4 000 studenter fra befolkningen og tilfeldig velge 480 engelsk, 1,120 vitenskap, 960 computer science, 840 engineering, og 600 matematikk elevene.

Med de, det har en forholdsmessig stratifisert tilfeldig utvalg av studenter, som gir en bedre representasjon av studenter’ college fagretninger i den AMERIKANSKE forskerne kan da merke spesifikke stratum, observere ulike studier av AMERIKANSKE college-studenter og observere de ulike grade point gjennomsnittet.,

Enkelt Tilfeldig Versus Stratifisert Tilfeldig Prøver

Enkelt tilfeldig utvalg og stratifisert tilfeldig prøvene er begge statistisk måling verktøy. Et enkelt tilfeldig utvalg er brukt til å representere hele data befolkningen. Et stratifisert tilfeldig utvalg deler befolkningen inn i mindre grupper, eller strata, basert på felles kjennetegn.,

Det enkelt tilfeldig utvalg er ofte brukt når det er svært lite informasjon tilgjengelig om data befolkningen, når data befolkningen har altfor mange forskjeller å dele inn i ulike undergrupper, eller når det er bare én distinkte kjennetegn blant de data befolkningen.

For eksempel, en candy kan selskapet ønsker å studere kjøpe vaner av kundene for å bestemme fremtiden for sitt produkt linje. Hvis det er 10,000 kunder, det kan bruker velge 100 av de kundene på som et tilfeldig utvalg., Det kan da søke hva den finner fra de 100 kunder til resten av sin base. I motsetning til lagdeling, det vil for eksempel 100 medlemmer rent tilfeldig, uten hensyn til deres individuelle egenskaper.

Forholdsmessig, og Uforholdsmessig Lagdelingen

Stratifisert tilfeldig utvalg sørger for at hver undergruppe av en gitt befolkning er tilstrekkelig representert i hele eksempel befolkningen i en forskningsstudie. Lagdelingen kan være forholdsmessig eller uforholdsmessig., I en forholdsmessig stratifisert metode, utvalgsstørrelsen i hvert stratum er forholdsmessig i forhold til befolkningsmengden i stratum.

For eksempel, hvis forskeren ønsket et eksempel på 50 000 nyutdannede med alder, forholdsmessig stratifisert tilfeldig utvalg vil bli innhentet ved hjelp av denne formelen: (eksempel størrelse/bestandsstørrelse) x stratum størrelse. Tabellen nedenfor forutsetter en befolkning størrelse på vel 180 000 MBA-kandidater per år.,>

Antall personer i stratum

90,000

60,000

30,000

180,000

Lag sample size

25,000

16,667

8,333

50,000

lag utvalgsstørrelsen for MBA-kandidater i alder av 24 til 28 år gammel er beregnet som (50,000/180,000) x 90,000 = 25,000., Samme metode er brukt for de andre aldersgruppe grupper. Nå som strata eksempel størrelse er kjent forsker kan utføre enkelt tilfeldig utvalg i hvert stratum for å velge hans deltakerne i undersøkelsen. Med andre ord, 25,000 nyutdannede fra 24-28 aldersgruppen vil bli valgt tilfeldig fra hele populasjonen, 16,667 nyutdannede fra 29-33 aldersgruppe vil bli valgt fra befolkningen tilfeldig, og så videre.

I en disproportional stratifisert utvalg, størrelsen på hvert stratum er ikke proporsjonal med størrelsen på befolkningen., Forskeren kan bestemme seg for å prøve 1/2 av nyutdannede innen 34-37 aldersgruppe og 1/3 av nyutdannede innen 29-33 aldersgruppe.

Det er viktig å merke seg at en person ikke kan passe inn i flere lag. Hver enhet må bare passe på ett stratum. Etter å ha overlappende undergrupper betyr at noen personer vil ha større sjanser til å bli valgt for undersøkelsen, som helt benekter begrepet stratifisert sampling som en type sannsynlighet for prøvetaking.,

Fordeler med Stratifisert Tilfeldig utvalg på

Den største fordelen med stratifisert tilfeldig utvalg, er at den fanger opp-tasten for befolkningen egenskaper i utvalget. Lik et vektet gjennomsnitt, denne metoden for prøvetaking produserer egenskaper i utvalget som står i forhold til den generelle befolkningen., Stratifisert tilfeldig utvalg fungerer godt for folk med en rekke egenskaper, men er ellers ineffektive hvis undergrupper kan bli dannet.

Lagdeling gir en mindre feil i beregning og større presisjon enn simple random sampling metoden. Jo større forskjellene mellom strata, jo større gevinst i presisjon.

Ulemper med Stratifisert Tilfeldig utvalg på

Dessverre, denne metoden for forskning, kan ikke brukes i alle studier. Metoden er ulempen er at det er flere vilkår som må være oppfylt for at det skal bli brukt på riktig måte., Forskere må identifisere hvert medlem av en befolkning som blir studert og klassifisere hver av dem inn i ett, og bare ett, subpopulasjon. Som et resultat, stratifisert tilfeldig utvalg er uheldig når forskere ikke kan trygt klassifisere hvert medlem av befolkningen i en undergruppe. Også, å finne en uttømmende og endelig liste over en hel befolkning kan være utfordrende.

Overlappende kan være et problem hvis det er fag som faller inn i flere undergrupper. Ved enkelt tilfeldig utvalg er utført, de som er i flere undergrupper er større sannsynlighet for å bli valgt., Resultatet kan bli en uriktig fremstilling eller unøyaktig refleksjon av befolkningen.

eksemplene ovenfor kan gjøre det enkelt: lavere, høyere, mannlige og kvinnelige, er klart definerte grupper. I andre situasjoner, men det kan være langt vanskeligere. Tenk deg å innlemme kjennetegn som rase, etnisitet eller religion. Sortering prosessen blir mer og mer vanskelig, rendering stratifisert tilfeldig utvalg en ineffektiv og mindre enn ideell metode.,

– >