Eenvoudig willekeurig versus eenvoudig begrijpen Gestratificeerde willekeurige steekproef

Eenvoudig willekeurig vs. Gestratificeerde willekeurige steekproef: een overzicht

In statistische analyse, de "bevolking" is de totale verzameling waarnemingen of gegevens die bestaat. Het is echter vaak niet haalbaar om elk individu of gegevenspunt in een populatie te meten. In plaats daarvan vertrouwen onderzoekers op monsters. EEN steekproef is een verzameling waarnemingen van de bevolking. De steekproefmethode is het proces dat wordt gebruikt om steekproeven uit de populatie te trekken.

Eenvoudige willekeurige steekproeven en gestratificeerde willekeurige steekproeven zijn beide gebruikelijke methoden voor het verkrijgen van een steekproef. Een eenvoudige willekeurige steekproef wordt gebruikt om de gehele gegevenspopulatie weer te geven en selecteert willekeurig individuen uit de populatie zonder enige andere overweging.

Een gestratificeerde willekeurige steekproef daarentegen verdeelt de populatie eerst in kleinere groepen, of strata, op basis van gedeelde kenmerken. Daarom zal een gestratificeerde steekproefstrategie ervoor zorgen dat leden van elke subgroep worden opgenomen in de gegevensanalyse.

Eenvoudige willekeurige steekproef

Eenvoudige willekeurige steekproeven is een statistische tool gebruikt om een ​​zeer eenvoudige steekproef uit een gegevenspopulatie te beschrijven. Deze steekproef vertegenwoordigt het equivalent van de gehele populatie.

De eenvoudige willekeurige steekproef wordt vaak gebruikt wanneer er zeer weinig informatie beschikbaar is over de gegevenspopulatie, wanneer de gegevens populatie heeft veel te veel verschillen om in verschillende subsets te verdelen, of wanneer er slechts één duidelijk kenmerk is tussen de gegevens bevolking.

Een snoepbedrijf wil bijvoorbeeld het koopgedrag van zijn klanten bestuderen om de toekomst van zijn productlijn te bepalen. Als er 10.000 klanten zijn, kan het gebruik maken van 100 van die klanten als een willekeurige steekproef. Het kan dan wat het van die 100 klanten vindt, toepassen op de rest van zijn basis.

Statistici maken een uitputtende lijst van een gegevenspopulatie en selecteren vervolgens een willekeurige steekproef binnen die grote groep. In deze steekproef heeft elk lid van de populatie een gelijke kans om geselecteerd te worden om deel uit te maken van de steekproef. Ze kunnen op twee manieren worden gekozen:

• Via een handmatige loterij, waarbij elk lid van de bevolking een nummer krijgt. Nummers worden vervolgens willekeurig getrokken door iemand om in de steekproef op te nemen. Dit kun je het beste gebruiken als je naar een kleine groep kijkt.
• Door de computer gegenereerde steekproeven. Deze methode werkt het beste met grotere datasets, door een computer te gebruiken om de monsters te selecteren in plaats van een mens.

Door gebruik te maken van eenvoudige willekeurige steekproeven kunnen onderzoekers generalisaties maken over een specifieke populatie en eventuele vooroordelen weglaten. Dit kan helpen bepalen hoe toekomstige beslissingen genomen kunnen worden. Zodat het snoepbedrijf uit bovenstaand voorbeeld deze tool kan gebruiken om een ​​nieuwe snoepsmaak te ontwikkelen op basis van de huidige smaak van de 100 klanten. Maar houd er rekening mee dat dit generalisaties zijn, dus er is ruimte voor fouten. Het is tenslotte een eenvoudig voorbeeld. Die 100 klanten hebben misschien geen nauwkeurige weergave van de smaak van de hele bevolking.

Gestratificeerde willekeurige bemonstering

In tegenstelling tot eenvoudige willekeurige steekproeven, worden gestratificeerde willekeurige steekproeven gebruikt met populaties die gemakkelijk kunnen worden onderverdeeld in verschillende subgroepen of subsets. Deze groepen zijn gebaseerd op bepaalde criteria en kiezen vervolgens willekeurig elementen uit elk in verhouding tot de grootte van de groep versus de populatie.

Deze steekproefmethode betekent dat er selecties zijn uit elke verschillende groep, waarvan de grootte is gebaseerd op de verhouding tot de gehele populatie. Maar de onderzoekers moeten ervoor zorgen dat de lagen elkaar niet overlappen. Elk punt in de populatie mag maar tot één stratum behoren, dus elk punt is elkaar uitsluiten. Overlappende strata zouden de kans vergroten dat sommige gegevens worden opgenomen, waardoor de steekproef scheefgetrokken wordt.

Het snoepbedrijf kan besluiten om de willekeurige gestratificeerde steekproefmethode te gebruiken door zijn 100 klanten in verschillende leeftijdsgroepen te verdelen om te helpen bij het nemen van beslissingen over de toekomst van zijn productie.

Gestratificeerde steekproef biedt enkele voor- en nadelen in vergelijking met eenvoudige willekeurige steekproeven. Omdat het specifieke kenmerken gebruikt, kan het een nauwkeuriger weergave van de populatie geven op basis van wat wordt gebruikt om het in verschillende subsets te verdelen. Dit vereist vaak een kleinere steekproefomvang, wat middelen en tijd kan besparen. Bovendien kunnen de onderzoekers, door voldoende monsterpunten per stratum mee te nemen, een aparte analyse uitvoeren op elk afzonderlijk stratum.

Maar er is meer werk nodig om een ​​gestratificeerde steekproef te trekken dan een willekeurige steekproef. Onderzoekers moeten de gegevens voor elk stratum afzonderlijk volgen en verifiëren voor opname, wat veel meer tijd kan kosten in vergelijking met willekeurige steekproeven.