Vad är stratifierad slumpmässig provtagning?

stratifierad slumpmässig provtagning är en provtagningsmetod som innebär uppdelning av en population i mindre undergrupper som kallas strata. I stratifierad slumpmässig provtagning eller stratifiering bildas lagren baserat på medlemmarnas delade attribut eller egenskaper som inkomst eller utbildningsnivå.

stratifierad slumpmässig provtagning kallas också proportionell slumpmässig provtagning eller slumpmässig kvotprovtagning.,

hur stratifierad slumpmässig provtagning fungerar

När man slutför analys eller forskning på en grupp av enheter med liknande egenskaper kan en forskare finna att populationsstorleken är för stor för att slutföra forskningen. – herr talman! För att spara tid och pengar kan en analytiker ta ett mer genomförbart tillvägagångssätt genom att välja en liten grupp från befolkningen., Den lilla gruppen kallas en provstorlek, som är en delmängd av befolkningen som används för att representera hela befolkningen. Ett urval kan väljas från en population på ett antal sätt, varav en är den stratifierade slumpmässiga provtagningsmetoden.

en stratifierad slumpmässig provtagning innebär att hela befolkningen delas upp i homogena grupper som kallas strata (plural för stratum). Slumpmässiga prover väljs sedan från varje stratum., Tänk till exempel på en akademisk forskare som vill veta antalet MBA-studenter 2007 som fick ett jobberbjudande inom tre månader efter examen.

han kommer snart att upptäcka att det fanns nästan 200 000 MBA-kandidater för året. Han kan besluta att bara ta ett enkelt slumpmässigt urval av 50,000 akademiker och köra en undersökning. Ännu bättre, han kunde dela upp befolkningen i strata och ta ett slumpmässigt prov från strata. För att göra detta skulle han skapa befolkningsgrupper baserade på kön, åldersintervall, ras, land av nationalitet och karriärbakgrund., Ett slumpmässigt urval från varje stratum tas i ett antal som är proportionellt mot stratumets storlek jämfört med befolkningen. Dessa delmängder av lagren Poolas sedan för att bilda ett slumpmässigt urval.

exempel på stratifierad slumpmässig provtagning

Antag att ett forskarlag vill bestämma GPA för högskolestudenter över hela USA forskargruppen har svårt att samla in data från alla 21 miljoner högskolestudenter; det bestämmer sig för att ta ett slumpmässigt urval av befolkningen genom att använda 4,000 studenter.,

anta nu att laget tittar på de olika attributen för provdeltagarna och undrar om det finns några skillnader i GPA och elevernas majors. Antag att det finner att 560 studenter är engelska majors, 1,135 är science majors, 800 är datavetenskap majors, 1,090 är engineering majors och 415 är math majors. Teamet vill använda ett proportionellt stratifierat slumpmässigt prov där provets stratum är proportionellt mot det slumpmässiga provet i befolkningen.

Antag att laget forskar demografi för högskolestudenter i U.,S och finner andelen av vad studenter större i: 12% major på engelska, 28% major i vetenskap, 24% major i datavetenskap, 21% major i teknik och 15% major i matematik. Således skapas fem strata från den stratifierade slumpmässiga provtagningsprocessen.

laget måste sedan bekräfta att stratum av befolkningen är i proportion till stratum i provet; men de finner proportionerna är inte lika., Laget måste sedan omprova 4,000 studenter från befolkningen och slumpmässigt välja 480 engelska, 1,120 vetenskap, 960 datavetenskap, 840 teknik och 600 matematikstudenter.

med dem har det ett proportionellt stratifierat slumpmässigt urval av högskolestudenter, vilket ger en bättre representation av elevernas högskolestudenter i USA.forskarna kan sedan markera specifikt stratum, observera de olika studierna av amerikanska högskolestudenter och observera de olika betygspunktens medelvärden.,

enkla slumpmässiga kontra stratifierade slumpmässiga prover

enkla slumpmässiga prover och stratifierade slumpmässiga prover är båda statistiska mätverktyg. Ett enkelt slumpmässigt urval används för att representera hela datapopulationen. Ett stratifierat slumpmässigt urval delar upp befolkningen i mindre grupper, eller strata, baserat på delade egenskaper.,

det enkla slumpmässiga provet används ofta när det finns mycket liten information om datapopulationen, när datapopulationen har alldeles för många skillnader att dela upp i olika delmängder, eller när det bara finns en distinkt egenskap bland datapopulationen.

till exempel kan ett godisföretag vilja studera kundernas köpvanor för att bestämma framtiden för sin produktlinje. Om det finns 10 000 kunder kan det använda Välj 100 av dessa kunder som ett slumpmässigt urval., Det kan sedan tillämpa vad den finner från dessa 100 kunder till resten av sin bas. Till skillnad från stratifiering kommer det att provge 100 medlemmar helt slumpmässigt utan hänsyn till deras individuella egenskaper.

proportionerlig och oproportionerlig stratifiering

stratifierad slumpmässig provtagning säkerställer att varje undergrupp av en viss population är tillräckligt representerad inom hela urvalspopulationen i en forskningsstudie. Stratifieringen kan vara proportionell eller oproportionerlig., I en proportionerlig stratifierad metod står provstorleken för varje stratum i proportion till stratumets befolkningsstorlek.

till exempel, om forskaren ville ha ett urval av 50 000 akademiker som använder åldersintervall, kommer det proportionella stratifierade slumpmässiga provet att erhållas med hjälp av denna formel: (provstorlek/befolkningsstorlek) X stratumstorlek. Tabellen nedan förutsätter en befolkningsstorlek på 180 000 MBA-akademiker per år.,>

antal personer i stratum

90,000

60,000

30,000

180,000

strata provstorlek

25,000

16,667

8,333

50,000

strata-provstorleken för MBA-akademiker i åldersintervallet 24 till 28 år beräknas som (50,000/180,000) x 90,000 = 25,000., Samma metod används för de andra åldersgrupperna. Nu när strata-provstorleken är känd kan forskaren utföra enkel slumpmässig provtagning i varje stratum för att välja sina undersökningsdeltagare. Med andra ord kommer 25 000 akademiker från 24-28 åldersgruppen att väljas slumpmässigt från hela befolkningen, 16 667 akademiker från 29-33-åldersintervallet kommer att väljas slumpmässigt från befolkningen och så vidare.

i ett oproportionerligt stratifierat prov är storleken på varje stratum inte proportionell mot dess storlek i befolkningen., Forskaren kan besluta att prova 1/2 av de utexaminerade inom 34-37 åldersgruppen och 1/3 av de utexaminerade inom 29-33 åldersgruppen.

det är viktigt att notera att en person inte kan passa in i flera skikt. Varje enhet får bara passa in i ett stratum. Att ha överlappande undergrupper innebär att vissa individer kommer att ha högre chanser att väljas ut för undersökningen, vilket helt negerar begreppet stratifierad provtagning som en typ av sannolikhetsprovtagning.,

fördelar med stratifierad slumpmässig provtagning

den största fördelen med stratifierad slumpmässig provtagning är att den fångar viktiga populationsegenskaper i provet. I likhet med ett vägt genomsnitt ger denna provtagningsmetod egenskaper i urvalet som står i proportion till den totala populationen., Stratifierad slumpmässig provtagning fungerar bra för populationer med olika attribut men är annars ineffektiv om undergrupper inte kan bildas.

stratifiering ger ett mindre fel vid uppskattning och större precision än den enkla slumpmässiga provtagningsmetoden. Ju större skillnaderna mellan lagren desto större är förstärkningen i precision.

nackdelar med stratifierad slumpmässig provtagning

tyvärr kan denna forskningsmetod inte användas i varje studie. Metodens nackdel är att flera villkor måste uppfyllas för att den ska kunna användas på rätt sätt., Forskare måste identifiera varje medlem av en befolkning som studeras och klassificera var och en av dem till en, och endast en, subpopulation. Som ett resultat är stratifierad slumpmässig provtagning ofördelaktig när forskare inte tryggt kan klassificera varje medlem av befolkningen i en undergrupp. Att hitta en uttömmande och definitiv lista över en hel befolkning kan också vara utmanande.

överlappning kan vara ett problem om det finns ämnen som faller i flera undergrupper. När enkel slumpmässig provtagning utförs är de som är i flera undergrupper mer benägna att väljas., Resultatet skulle kunna bli en förvrängning eller felaktig återspegling av befolkningen.

ovanstående exempel gör det enkelt: grundutbildning, examen, man och kvinna är tydligt definierade grupper. I andra situationer kan det dock vara mycket svårare. Tänk dig att införliva egenskaper som ras, etnicitet eller religion. Sorteringsprocessen blir svårare, vilket gör stratifierad slumpmässig provtagning en ineffektiv och mindre än idealisk metod.,