Forståelse af Simple Random vs. Stratificeret tilfældig prøve

Simpel tilfældig vs. Stratificeret tilfældig prøve: En oversigt

I statistisk analyse er "befolkning"er det samlede sæt observationer eller data, der findes. Imidlertid er det ofte umuligt at måle hvert enkelt individ eller datapunkt i en befolkning. I stedet er forskere afhængige af prøver. EN prøve er et sæt observationer fra befolkningen. Prøveudtagningsmetoden er den proces, der bruges til at trække prøver fra befolkningen.

Enkle stikprøver og lagdelte stikprøver er begge almindelige metoder til at opnå en prøve. En simpel stikprøve bruges til at repræsentere hele datapopulationen og vælger tilfældigt individer fra befolkningen uden anden overvejelse.

En stratificeret tilfældig stikprøve derimod opdeler først befolkningen i mindre grupper eller lag baseret på fælles karakteristika. Derfor vil en lagdelt samplingsstrategi sikre, at medlemmer fra hver undergruppe indgår i dataanalysen.

Simpel tilfældig prøve

Simpel stikprøveudtagning er en statistisk værktøj bruges til at beskrive en meget grundlæggende prøve taget fra en datapopulation. Denne prøve repræsenterer ækvivalent af hele befolkningen.

Den simple stikprøve bruges ofte, når der er meget lidt information tilgængelig om datapopulationen, når dataene befolkning har alt for mange forskelle til at opdele i forskellige undergrupper, eller når der kun er en tydelig egenskab blandt dataene befolkning.

For eksempel kan et slikfirma undersøge sine kunders købsvaner for at bestemme fremtiden for sit produktsortiment. Hvis der er 10.000 kunder, kan det bruge vælge 100 af disse kunder som en stikprøve. Den kan derefter anvende, hvad den finder fra de 100 kunder til resten af ​​sin base.

Statistikere vil udarbejde en udtømmende liste over en datapopulation og derefter vælge en tilfældig stikprøve inden for den store gruppe. I denne prøve har hvert medlem af befolkningen lige stor chance for at blive udvalgt til at være en del af prøven. De kan vælges på to måder:

• Gennem et manuelt lotteri, hvor hvert medlem af befolkningen får et nummer. Tal trækkes derefter tilfældigt af en person til at inkludere i prøven. Dette bruges bedst, når man ser på en lille gruppe.
• Computergenereret prøveudtagning. Denne metode fungerer bedst med større datasæt ved at bruge en computer til at vælge prøverne frem for et menneske.

Ved hjælp af simpel stikprøveudtagning kan forskere generalisere om en bestemt population og udelade enhver bias. Dette kan hjælpe med at bestemme, hvordan man træffer fremtidige beslutninger. Så det slikfirma fra ovenstående eksempel kan bruge dette værktøj til at udvikle en ny sliksmag at fremstille baseret på de 100 kunders nuværende smag. Men husk, det er generaliseringer, så der er plads til fejl. Det er trods alt en simpel prøve. Disse 100 kunder har muligvis ikke en nøjagtig gengivelse af hele befolkningens smag.

Stratificeret tilfældig prøveudtagning

I modsætning til simple stikprøver bruges lagdelte tilfældige prøver med populationer, der let kan opdeles i forskellige undergrupper eller undergrupper. Disse grupper er baseret på visse kriterier, og vælger derefter tilfældigt elementer fra hver i forhold til gruppens størrelse versus befolkningen.

Denne prøveudtagningsmetode betyder, at der vil være udvalg fra hver anden gruppe - hvis størrelse er baseret på dens andel af hele befolkningen. Men forskerne skal sikre, at lagene ikke overlapper hinanden. Hvert punkt i befolkningen må kun tilhøre et lag, så hvert punkt er det gensidigt udelukkende. Overlappende lag vil øge sandsynligheden for, at nogle data er inkluderet, og dermed skæve prøven.

Slikfirmaet kan beslutte at bruge den tilfældige lagdelte prøveudtagningsmetode ved at opdele sine 100 kunder i forskellige aldersgrupper for at hjælpe med at træffe afgørelser om fremtiden for sin produktion.

Stratificeret prøvetagning giver nogle fordele og ulemper i forhold til simpel stikprøveudtagning. Fordi den bruger specifikke egenskaber, kan den give en mere præcis repræsentation af befolkningen baseret på, hvad der bruges til at opdele den i forskellige undergrupper. Dette kræver ofte en mindre stikprøvestørrelse, hvilket kan spare ressourcer og tid. Desuden kan forskerne ved at inkludere tilstrækkelige prøvepunkter fra hvert stratum foretage en separat analyse af hvert enkelt lag.

Men der kræves mere arbejde for at trække en lagdelt prøve end en tilfældig prøve. Forskere skal individuelt spore og verificere dataene for hvert lag for inklusion, hvilket kan tage meget mere tid sammenlignet med stikprøver.