Apakah Sampel Rawak Teratur?

A sampel rawak berstrata adalah sejenis prosedur persampelan probabilistik. Kedua-dua bahagian asas sampel ini adalah: 1) Ia berstrata, dan 2) ia adalah probabilistik. Jadi apakah maksudnya betul dan kenapa pentingnya? Sampel rawak berstrata juga dikenali sebagai persampelan rawak berkadar atau persampelan rawak kuota.

Contoh adalah representasi mini dari populasi yang lebih besar.

Sampel boleh ditentukan secara tidak rasmi atau secara rasmi. Tetapi sampel yang dikembangkan secara sistematik mengikut kaedah saintifik tertentu umumnya dilihat sebagai lebih berguna untuk membuat generalisasi mengenai penduduk yang lebih besar.

Apakah Mean Stratified?

Contoh berstruktur terdiri daripada sub-kumpulan homogen yang dianggap berbeza dengan cara yang penting. Satu koleksi sub-kumpulan homogen ini disebut sebagai strata. Kaedah prosedur pensampelan ini membolehkan penduduk membahagikan subkumpulan homogen dari mana sampel mudah rawak boleh dipilih.

Mengapa Sampel Berlapis Berguna?

Tujuan pensampelan rawak berstrata adalah memilih peserta dari subkumpulan yang berbeza yang dipercayai mempunyai kaitan dengan penyelidikan yang akan dijalankan. Sebagai contoh, hasil kajian boleh dipengaruhi oleh sifat-sifat subjek, seperti umur mereka, jantina, tahap pengalaman kerja, kumpulan kaum dan etnik, keadaan ekonomi, tahap pendidikan yang dicapai, dan sebagainya.

Satu sampel berstruktur dibina supaya ciri-ciri berpotensi yang berpengaruh ini dapat dianggap dengan munasabah untuk mencerminkan corak ciri-ciri ini dalam populasi keseluruhan. Dengan cara ini, sampel mencerminkan populasi dari mana ia telah diambil, tetapi sampel tidak boleh dikatakan wakil populasi yang lebih besar.

Ingatlah, pemilihan anggota sampel berstrata bukan proses rawak. Yang mengatakan, sebaik sahaja strata telah ditubuhkan, persampelan rawak mudah digunakan untuk memilih ahli sampel bagi setiap strata .

Apa maksud Probabilistic?

Satu sampel rawak berstrata adalah probabilistik kerana setiap kaedah yang digunakan untuk memilih populasi sampel memberikan cara yang munasabah untuk menganggarkan bagaimana mewakili populasi sampel ke populasi yang lebih besar (alam semesta) dari mana sampel dipilih. Dengan kata lain, sampel probabiliti membenarkan seorang penyelidik untuk menganggarkan kemungkinan bahawa sampel yang dipilih tidak atau tidak mewakili populasi yang lebih besar dari mana sampel itu diambil.

Contoh

Gunakan kaedah persampelan rawak berstrata apabila terdapat minat dalam perbezaan antara subkumpulan homogen dan populasi sampel yang lebih besar secara keseluruhan.

Katakanlah bahawa populasi pelanggan perniagaan boleh dibahagikan kepada tiga kumpulan: Gen-Xers, Gen-Yers (Millennial), dan Baby Boomers. Selain itu, kami mempunyai sebab untuk mempercayai bahawa kedua-dua Gen-Xers dan Gen-Yers adalah minoriti yang agak kecil dari pelanggan perniagaan keseluruhan. Gen-Xers membentuk kira-kira 5 peratus daripada populasi keseluruhan pelanggan dan Gen-Yers membentuk kira-kira 10 peratus daripada pelanggan.

Contoh mudah rawak 100 ahli (n = 100) mungkin menghasilkan 5 Gen-Xers dan 10 Gen-Yers jika kami menggunakan pecahan sampingan sebanyak 10 peratus. Ia akan mungkin untuk mendapatkan lebih sedikit Gen-Xers dan Gen-Yers yang lebih sedikit daripada itu dalam sampel - hanya secara kebetulan. Stratifikasi mungkin menghasilkan lebih banyak hasil yang mewakili. Katakanlah kita mahu sekurang-kurangnya 25 orang dalam setiap kumpulan. Jika kita masih mengambil sampel sebanyak 100 (n = 100), maka kita boleh mencuba 25 Gen-Xers, 25 Gen-Yers, dan 50 Baby Boomers.

Kita tahu bahawa 10 peratus daripada penduduk adalah Millennials atau Gen-Yers (atau kira-kira 100 dari klien kami.) Satu sampel rawak daripada 25 pelanggan akan memberikan pecahan dalam-stratum 25/100 atau 25 peratus. bahawa 5 peratus daripada 50 pelanggan yang bukan Boomers Bayi adalah Gen-Xers.Ini bermakna bahawa pecahan dalam-stratum akan menjadi 25/50 atau 50 peratus.

Jadi, 50 Gen-Xers ditambah 100 Gen-Yers adalah seramai 150 sampel klien kami. Oleh kerana populasi klien keseluruhan adalah 1000, kita tolak Gen-Xers ditambah Gen-Yers (seramai 150 klien) yang meninggalkan 850 pelanggan, iaitu Baby Boomers. Fraksi untuk Boomers Bayi adalah 50/850 atau sekitar 5. 88 peratus.

Dua perkara yang jelas: (1) Tiga kumpulan ini lebih homogen dalam kumpulan berbanding seluruh populasi Ini bermakna bahawa terdapat kurang varians, yang menyediakan peluang untuk ketepatan statistik yang lebih tinggi. (2) Dan kerana sampel telah berstrata, akan ada ahli yang cukup setiap kumpulan boleh membuat kesimpulan subkumpulan yang bermakna.

Pensampelan berstrata mungkin lebih disukai daripada pensampelan mudah rawak apabila penting untuk mewakili keseluruhan populasi dan mewakili subkumpulan utama penduduk, terutamanya apabila subkelompoknya agak kecil tetapi dibezakan dengan cara yang penting. Dengan menggunakan kaedah pensampelan berstrata, seorang penyelidik secara berkesan dapat memastikan bahawa subkumpulan dapat dibezakan dalam perbincangan hasil penyelidikan.

Apakah Sampel Rawak Teratur?