СТРАТИФИЦИРОВАННАЯ ВЫБОРКА: ЧТО ЭТО ТАКОЕ, ВИДЫ, ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ - ЭКОНОМИКА - 2025

Стратифицированная выборка , или расслоение, представляет собой метод отбора проб , который включает в себя разделение популяции на более мелкие подгруппы, известные как слои. В свою очередь, эти слои формируются на основе общих атрибутов или характеристик членов, таких как доход или уровень образования.

Он используется для выделения различий между группами в генеральной совокупности, в отличие от простой выборки, при которой все члены популяции рассматриваются как равные с одинаковой вероятностью попадания в выборку.

Источник: needpix.com

Цель состоит в том, чтобы повысить точность выборки за счет уменьшения ошибки выборки. Он может давать взвешенное среднее с меньшей вариабельностью, чем среднее арифметическое простой выборки из совокупности.

Стратификация - это процесс дробления членов популяции на однородные подмножества перед выборкой. По стратам определяется распределение населения.

Иными словами, он должен быть исчерпывающим и взаимоисключающим в совокупности, так что каждому элементу совокупности должен быть назначен один слой. Затем в каждом слое применяется систематическая или простая выборка.

Важные соображения

Важно отметить, что слои нельзя накладывать друг на друга. Наличие пересекающихся подгрупп даст некоторым людям больше шансов быть выбранными в качестве субъектов. Это полностью притупляет понятие стратифицированной выборки как прототипа выборки.

Не менее важно, чтобы исследователь использовал простую выборку из разных слоев.

Наиболее распространенными стратами, используемыми в стратифицированной выборке, являются возраст, пол, социально-экономический статус, религия, национальность и уровень образования.

Что такое стратифицированная выборка?

Завершая анализ группы сущностей со схожими характеристиками, исследователь может обнаружить, что размер популяции слишком велик для завершения расследования.

Чтобы сэкономить время и деньги, можно рассмотреть более реальную перспективу, выбрав небольшую группу из населения. Эта небольшая группа называется размером выборки, которая представляет собой подмножество генеральной совокупности, используемой для представления всего населения.

Выборку из генеральной совокупности можно выбрать несколькими способами, один из которых - стратифицированная выборка. Это предполагает разделение всего населения на однородные группы, называемые стратами. Затем из каждого слоя выбираются случайные выборки.

Процесс выполнения стратифицированной выборки

- Разделите население на подгруппы или более мелкие слои в соответствии с атрибутами и характеристиками, присущими членам.

- Возьмите случайную выборку из каждого слоя в количестве, пропорциональном размеру страты.

- Сгруппируйте подмножества страт, чтобы сформировать случайную выборку.

- Проведите анализ.

Например, рассмотрим исследователя, который хотел узнать количество студентов-предпринимателей, получивших предложение о работе в течение трех месяцев после выпуска в 2018 году. Вскоре они обнаружат, что в том году было около 200 000 выпускников бизнес-школ.

Вы можете просто выбрать случайную выборку из 5000 выпускников и провести опрос. Еще лучше, вы можете разделить совокупность на слои и взять случайную выборку из этих слоев.

Для этого вы должны создать группы населения на основе возраста, расы, национальности или профессионального опыта.

Случайная выборка будет взята из каждой страты пропорционально размеру страты по отношению к общей совокупности. Эти подмножества будут сгруппированы вместе, чтобы сформировать образец.

Типы

Пропорциональная стратифицированная выборка

В этом типе размер выборки для каждой страты пропорционален размеру популяции страты по сравнению с общей совокупностью. Это означает, что у каждой страты одинаковая частота дискретизации.

Когда для определения страты выбирается характеристика индивидов, получающиеся в результате подгруппы часто бывают разных размеров.

Например, мы хотим изучить процент курящего населения Мексики, и было решено, что возраст будет хорошим критерием для стратификации, поскольку считается, что курение может значительно различаться в зависимости от возраста. Определяются три слоя:

- До 20 лет.

- Между 20 и 44 годами.

- Более 44 лет.

Когда население Мексики разделено на эти три слоя, ожидается, что эти три группы не будут одинакового размера. Собственно, фактические данные подтверждают это:

- Слой 1: 42,4 миллиона (41,0%).

- Stratum 2: 37,6 миллиона (36,3%).

- Уровень 3: 23,5 миллиона (22,7%).

Если используется пропорциональная стратифицированная выборка, выборка должна состоять из слоев, которые сохраняют те же пропорции, что и генеральная совокупность. Если вы хотите создать выборку из 1000 человек, образцы должны иметь следующие размеры:

Это очень похоже на сбор меньшей популяции, определяемой относительными пропорциями слоев в популяции.

Единая стратифицированная выборка

В этом типе один и тот же размер выборки присваивается всем определенным слоям, независимо от веса этих слоев в генеральной совокупности.

Единообразная стратифицированная выборка с использованием предыдущего примера даст следующую выборку для каждой страты:

Этот метод отдает предпочтение слоям, имеющим меньший вес в популяции, поскольку им присваивается тот же уровень важности, что и более релевантным слоям.

Это снижает общую эффективность выборки, но позволяет изучать индивидуальные характеристики каждого слоя с большей точностью.

В этом примере, если вы хотите сделать конкретное заявление о популяции страты 3 (более 44), вы можете уменьшить ошибки выборки, используя выборку из 333 единиц вместо выборки из 227 единиц, как получено из пропорциональная стратифицированная выборка.

Преимущества и недостатки

Стратифицированная выборка хорошо работает для популяций, обладающих различными атрибутами, но в противном случае не будет эффективной, если невозможно сформировать подгруппы.

- Преимущество

Соберите ключевые особенности

Основное преимущество стратифицированной выборки состоит в том, что она собирает ключевые характеристики совокупности в выборке.

Подобно средневзвешенному, этот метод выборки дает характеристики в выборке, которые пропорциональны общей генеральной совокупности.

Более высокая статистическая точность

Стратификация дает меньше ошибок в оценке, чем простой метод выборки. Чем больше разница между слоями, тем выше точность.

По сравнению с простой выборкой статистическая точность выше. Это связано с тем, что внутри подгрупп вариабельность ниже по сравнению с вариациями, которые происходят в общей популяции.

Меньший размер выборки

Поскольку этот метод имеет высокую статистическую точность, это также означает, что он требует меньшего размера выборки, что может сэкономить исследователям много усилий, денег и времени.

- Недостатки

К сожалению, этот метод исследования не может быть использован во всех исследованиях. Недостатком метода является то, что для его правильного использования необходимо выполнение нескольких условий.

Сложность поиска слоев

Главный недостаток заключается в том, что бывает сложно определить подходящие слои для исследования. Кроме того, может быть непросто составить полный и исчерпывающий список всего населения.

Сложность в организации

Второй недостаток - сложность организации и анализа результатов по сравнению с простой выборкой.

Исследователи должны идентифицировать каждого члена исследуемой популяции и классифицировать его только на одну подгруппу. В результате стратифицированная выборка невыгодна, когда исследователи не могут с уверенностью классифицировать каждого члена популяции в подгруппу.

Сопоставление может быть проблемой, если есть предметы, которые попадают в несколько подгрупп. Когда выполняется простая выборка, более вероятно, что будут выбраны те, кто находится в нескольких подгруппах. Результатом может быть искажение или неточное отображение населения.

Примеры, такие как студенты, выпускники, мужчины и женщины, упрощают задачу, поскольку они представляют собой четко определенные группы.

Однако в других ситуациях все могло быть намного сложнее. Вы можете представить себе включение таких характеристик, как раса, этническая принадлежность или религия. Процесс классификации стал бы более сложным, что сделало бы стратифицированную выборку неэффективным методом.

пример

Предположим, исследовательская группа хочет определить средний балл студентов колледжа в США.

Исследовательская группа испытывает очевидные трудности при сборе этих данных от 21 миллиона студентов колледжей. Поэтому вы решаете взять выборку из населения, используя всего 4000 студентов.

Команда изучает различные характеристики участников выборки и задается вопросом, есть ли разница между средним баллом и специализацией учащихся.

В выборке обнаружено, что 560 студентов - английские студенты, 1135 - естественные науки, 800 - информатика, 1090 - инженерия и 415 - математика.

Команда хочет использовать пропорциональную стратифицированную выборку, в которой слои выборки пропорциональны выборке населения.

Создание слоев

Для этого команда исследует статистику студентов университетов в США и находит официальный процент студентов, которые специализируются: 12% на английском языке, 28% на естественных науках, 24% на информатике, 21% на инженерии и 15%. по математике.

Таким образом, в процессе стратифицированной выборки создаются пять страт. Команда должна подтвердить, что слой населения пропорционален страте выборки. Однако он обнаруживает, что пропорции не равны.

Следовательно, команде необходимо провести повторную выборку из 4000 студентов, но на этот раз случайным образом выбрав 480 (12%) изучающих английский язык, 1120 (28%) естествознание, 960 (24%) информатику, 840 ( 21%) по инженерии и 600 (15%) по математике.

Благодаря этому у нас есть пропорциональная стратифицированная выборка студентов университетов, которая обеспечивает лучшее представительство студентов университетов в США.

Исследователи смогут выделить конкретный слой, наблюдать за различными исследованиями студентов колледжей США и наблюдать за различными средними баллами.

Ссылки

1. Адам Хейс (2019). Стратифицированная случайная выборка. Взято с сайта investopedia.com.
2. Википедия, бесплатная энциклопедия (2019). Стратифицированная выборка. Взято с: en.wikipedia.org.
3. Доступный для исследования (2019). Метод стратифицированной выборки. Взято с сайта explorable.com.
4. Survey Gizmo (2019). Что такое стратифицированная выборка и когда она используется? Взято с: surveygizmo.com.
5. Эшли Кроссман (2019). Понимание стратифицированных выборок и их создания. Thought Co. Взято с сайта: thinkco.com.
6. Карлос Очоа (2017). Случайная выборка: стратифицированная выборка. Взято с: netquest.com.