Как работи стратифицираната произволна извадка

Стратифицирана произволна извадка е метод за вземане на проби, който включва разделяне на популация на по -малки групи - наречени слоеве. Групите или стратите са организирани въз основа на споделените характеристики или атрибути на членовете в групата. Процесът на класифициране на населението в групи се нарича стратификация.

Стратифицираната произволна извадка е известна също като квотна случайна извадка и пропорционална случайна извадка. Стратифицираната произволна извадка има многобройни приложения и ползи, като например изучаване на демографските данни на населението и продължителност на живота.

Разбиране на стратифицирана случайна извадка

Стратифицирана случайна извадка разделя популацията на подгрупи. Случайни проби се вземат в същата пропорция към популацията от всяка от групите или стратите. Членовете във всяка образувана страта (единствено за слоеве) имат сходни атрибути и характеристики.

Стратифицираната произволна извадка е метод за вземане на проби, когато изследователят избира малка група като a размер на извадката за изучаване. Тази подгрупа представлява по -голямата популация. Организирането на популация в групи със сходни характеристики помага на изследователите да спестят време и пари, когато изследваната популация е твърде голяма, за да се анализира на индивидуална основа. Стратифицираната произволна извадка помага, като позволява на изследователите да организират групите въз основа на сходни характеристики, като след това се взема случайна проба от всяка страта или група.

Стратифицираната произволна извадка може да се използва, например, за проучване на изборите на хора, които работят извънредни часове, продължителност на живота, доходите на различните популации и доходи за различни работни места в a нация.

Стратифициран срещу Опростена случайна извадка

А проста случайна извадка е извадка от индивиди, които съществуват в популация, при която индивидите се избират на случаен принцип от популацията и се поставят в извадката. Този метод на случаен подбор на индивиди се стреми да избере размер на извадката, който е безпристрастно представяне на популацията. Проста произволна извадка обаче не е изгодна, когато извадките от популацията варират в широки граници.

Обратно, стратифицираната произволна извадка разделя популацията на подгрупи и ги организира по сходни черти, характеристики и поведение. В резултат на това стратифицираното произволно вземане на проби е по -изгодно, когато популацията варира в широки граници, тъй като помага за по -доброто организиране на извадките за изследване.

Проста произволна извадка обаче е по -изгодна, когато популацията не може да бъде организирана в подгрупи, тъй като има твърде много различия в популацията. Също така, простите случайни извадки са най-добри, когато има малко или никаква информация за популацията, което предотвратява разбиването на популацията на подмножества въз основа на характеристики или черти.

Пример за стратифицирана случайна извадка

Изследователски екип реши да извърши проучване, за да анализира средните оценки или GPA за 21 -те милиона колежа студенти в САЩ Изследователите решават да получат произволна извадка от 4000 студенти в населението от 21 милион. Екипът иска да прегледа различните специалности и последващите GPAs за студентите или участниците в извадката.

От 4000 -те участници разбивката на специалностите е следната:

• Английски: 560
• Наука: 1,135
• Компютърни науки: 800
• Инженеринг: 1,090
• Математика: 415

Изследователите имат своите пет слоя от процеса на стратифицирана произволна извадка. След това изследователите изучават данните за населението, за да определят процента от 21 милиона студенти, които са основни в предметите от тяхната извадка. Констатациите показват следното:

• 12% основен на английски език
• 28% от основните науки
• 24% със специалност компютърни науки
• 21% от основните инженери
• 15% специалност математика

Екипът решава да използва пропорционална стратифицирана произволна извадка, чрез която иска да определи дали специалностите за студентите в извадката представляват същата пропорция като населението.

Пропорциите в извадката обаче не са равни на процентите в популацията. Например 12% от студентското население са английски специалности, докато 14% от студентите в извадката са английски специалности (или 560 английски специалности / 4000).

В резултат на това изследователите решават да направят повторна извадка на студентите, за да съответстват на процента на специалностите в населението. От 4000 ученици в тяхната извадка те решават да изберат на случаен принцип следното:

• 480 английски специалности (12% от 4000)
• 1120 специалности по наука (28% от 4000)
• 960 специалности компютърни науки (24% от 4000)
• 840 инженерни специалности (21% от 4000)
• 600 специалности по математика (15% от 4000)

Изследователите вече имат пропорционална стратифицирана произволна извадка от студенти и съответните специалности, която по -точно отразява специалностите за общата студентска популация. Оттам изследователите могат да анализират средните оценки на всяка страта, както и техните характеристики, за да получат по -добро представяне за това как се представя общата студентска популация.