Стратифицираната случайна извадка е от полза за изследователите, като им дава възможност да получат извадкова популация, която най-добре представлява цялата изследвана популация. Все пак този метод на изследване не е без своите недостатъци.
Стратифицирана случайна извадка: преглед
Стратифицираната случайна извадка включва първо разделяне на популация на субпопулации и след това прилагане на произволни методи за вземане на проби във всяка субпопулация за формиране на тестова група. Недостатък е, когато изследователите не могат да класифицират всеки член от популацията в подгрупа.
Стратифицираната случайна извадка е различна от обикновената случайна извадка, която включва произволен подбор на данни от цялата популация, така че всяка възможна извадка е еднакво вероятно да се появи. За разлика от тях стратифицираната случайна извадка разделя популацията на по-малки групи или слоеве въз основа на споделените характеристики. От всяка прослойка се взема произволна проба в пряко съотношение с размера на прослоя в сравнение с популацията.
Пример за стратифицирана случайна извадка
Следният пример е стратифицирана случайна извадка:
Изследователите извършват проучване, предназначено да оцени политическата склонност на студентите по икономика в голям университет. Изследователите искат да гарантират, че случайната извадка най-добре сближава студентската популация, включително пол, студенти и студенти. Общото население в изследването е 1000 студенти и оттам се създават подгрупи, както е показано по-долу.
Общо население = 1000
Изследователите биха назначили всеки студент по икономика в университета в една от четирите подпопулации: мъже, студенти, студенти, мъже и висшисти. След това изследователите ще преброят колко студенти от всяка подгрупа съставят общото население от 1000 студенти. Оттам изследователите изчисляват процентното представяне на всяка подгрупа от общото население.
подгрупи:
- Мъжени студенти = 450 студенти (от 100) или 45% от населениетоЖенски студенти = 200 студенти или 20% Аспиранти = 200 студенти или 20% Аспиранти = 150 студенти или 15%
Извършва се произволно вземане на проби от всяка субпопулация въз основа на нейното представяне в популацията като цяло. Тъй като мъжете студенти са 45% от населението, 45 мъже студенти са избрани на случаен принцип от тази подгрупа. Тъй като завършилите мъже съставляват само 20% от населението, 20 са избрани за извадката и т.н.
Макар че стратифицираната случайна извадка точно отразява изследваната популация, условията, които трябва да бъдат изпълнени, означават, че този метод не може да се използва във всяко изследване.
Предимства на стратифицираната случайна извадка
Стратифицираната случайна извадка има предимства в сравнение с обикновената случайна извадка.
Точно отразява изследваната популация
Стратифицираната случайна извадка точно отразява популацията, която се изследва, тъй като изследователите стратифицират цялата популация, преди да прилагат методи за произволна извадка. Накратко, това гарантира, че всяка подгрупа в популацията получава правилно представителство в рамките на извадката. В резултат на това стратифицираната случайна извадка осигурява по-добро покритие на популацията, тъй като изследователите имат контрол върху подгрупите, за да гарантират, че всички те са представени в извадката.
С обикновена случайна извадка няма гаранция, че е избрана някоя конкретна подгрупа или тип човек. В нашия по-ранен пример на студентите, използването на обикновена случайна извадка за осигуряване на извадка от 100 от населението може да доведе до подбор на само 25 студенти от мъжки пол или само 25% от общото население. Също така може да бъдат избрани 35 студенти-аспиранти (35% от населението), което да доведе до недостатъчно представителство на мъжете студенти и свръхпредставимост на абитуриентките. Всякакви грешки в представянето на популацията могат да намалят точността на изследването.
Недостатъци на стратифицирана случайна извадка
Стратифицираната случайна извадка представя и на изследователите недостатък.
Не може да се използва във всички изследвания
За съжаление, този метод на изследване не може да се използва във всяко изследване. Недостатъкът на метода е, че трябва да бъдат изпълнени няколко условия, за да се използва правилно. Изследователите трябва да идентифицират всеки член на популация, която се изследва, и да класифицират всеки от тях в една и само една подпопулация. В резултат на това стратифицираната случайна извадка е неблагоприятна, когато изследователите не могат уверено да класифицират всеки член от популацията в подгрупа. Освен това намирането на изчерпателен и окончателен списък на цялото население може да бъде предизвикателство.
Припокриването може да бъде проблем, ако има теми, които попадат в множество подгрупи. Когато се извършва проста случайна извадка, по-вероятно е да се изберат тези, които са в множество подгрупи. Резултатът може да бъде погрешно представяне или неточно отражение на популацията.
Горният пример улеснява: студентите, завършилите, мъжете и жените са ясно определени групи. В други ситуации обаче може да е много по-трудно. Представете си, че включва характеристики като раса, етническа принадлежност или религия. Процесът на сортиране става по-труден, което прави стратифицираното произволно вземане на проби неефективен и по-малко от идеалния метод.
Ключови заведения
- Стратифицираната случайна извадка позволява на изследователите да получат извадкова популация, която най-добре представя цялата популация, която се изследва. Този метод на изследване не може да се използва във всяко изследване. Стратифицираната случайна извадка се различава от обикновената случайна извадка, която включва случайния подбор на данни от цяла популация, така че всяка възможна извадка е еднакво вероятно да се появи.
