Стратификовано случајно узорковање користи истраживачима омогућавајући им да добију узорку популације која најбоље представља целу популацију која се проучава. Свеједно, ова метода истраживања није без својих недостатака.
Стратификовано случајно узорковање: преглед
Стратификовано случајно узорковање укључује прво поделу популације на субпопулације, а затим примену метода случајног узорковања на сваку субпопулацију како би се формирала тест група. Недостатак је кад истраживачи не могу да класификују сваког члана популације у подгрупу.
Стратифицирано случајно узорковање разликује се од једноставног случајног узорковања, које укључује случајни одабир података из читаве популације, тако да је сваки могући узорак подједнако вјероватно. Супротно томе, стратифицирано случајно узорковање дијели популацију на мање групе или слојеве, на основу заједничких карактеристика. Из сваког слоја узима се насумични узорак, директно пропорционалан величини слоја у односу на популацију.
Пример стратификованог случајног узорковања
Следи пример стратификованог случајног узорковања:
Истраживачи изводе студију осмишљену да процене политичку наклоност студената економије на великом универзитету. Истраживачи желе да осигурају да случајни узорак најбоље приближи студентску популацију, укључујући пол, студенте и студенте. Укупна популација у студији је 1.000 студената и одатле се стварају подгрупе како је приказано у наставку.
Укупан број становника = 1.000
Истраживачи би сваког студента економије на универзитету сврстали у једну од четири подпулације: мушки додипломски, женски додипломски, дипломски мушки и дипломски женски. Следећи би истраживачи бројали колико ученика из сваке подгрупе чини укупна популација од 1.000 студената. Одатле, истраживачи израчунавају проценат заступљености сваке подгрупе у укупном становништву.
Подгрупе:
- Мушки додипломски студији = 450 студената (од 100) или 45% популацијеЖенске додипломске студије = 200 студената или 20% додипломских студената = 200 студената или 20% студената постдиплома = 150 студената или 15%
Случајно узорковање сваке подпопулације врши се на основу њене заступљености у целој популацији. Пошто су мушкарци додипломске студије 45% становништва, 45 мушких додипломске студије насумично се бирају из те подгрупе. Пошто мушкарци који дипломирају чине само 20% популације, 20 је одабрано за узорак и тако даље.
Иако стратифицирано случајно узорковање тачно одражава популацију која се проучава, услови које треба испунити значе да се ова метода не може користити у свакој студији.
Предности стратификованог случајног узорковања
Стратификовано случајно узорковање има предности у поређењу са једноставним случајним узорковањем.
Тачно одражава проучено становништво
Стратификовано случајно узорковање тачно одражава популацију која се проучава, јер истраживачи стратификују целокупну популацију пре примене метода случајног узорковања. Укратко, осигурава да свака подскупина унутар популације добије одговарајућу заступљеност унутар узорка. Као резултат, стратификовано случајно узорковање омогућава бољу покривеност популације будући да истраживачи имају контролу над подгрупама како би осигурали да су сви представљени у узорковању.
Једноставним случајним узорковањем не постоји гаранција да је изабрана било која одређена подскупина или тип особе. У нашем ранијем примеру студената, коришћење једноставног случајног узорковања за узимање узорка од 100 из популације могло би резултирати одабиром само 25 мушкараца студената или свега 25% укупног становништва. Такође, може се одабрати 35 студентских студија (35% популације), што ће резултирати са недовољном заступљеношћу мушкараца и прекомјерном заступљености студентских дипломских студија. Било какве грешке у репрезентацији становништва могу потенцијално умањити тачност студије.
Недостаци стратификованог случајног узорковања
Стратификовано случајно узорковање такође представља недостатак истраживача.
Не може се користити у свим студијама
Нажалост, ова метода истраживања не може се користити у свакој студији. Недостатак методе је да мора бити испуњено неколико услова да би се правилно користила. Истраживачи морају идентификовати сваког члана популације која се проучава и класификовати их у једну, и то само једну, потпопулацију. Као резултат тога, стратификовано случајно узорковање је неповољно када истраживачи не могу поуздано класификовати сваког члана популације у подгрупу. Такође, проналажење исцрпне и коначне листе читаве популације може бити изазовно.
Преклапање може бити проблем ако постоје предмети који спадају у више подскупина. Када се изврши једноставно случајно узорковање, вероватније је да ће бити изабрани они који су у више подгрупа. Резултат може бити погрешна презентација или нетачно одражавање популације.
Горњи пример олакшава: додипломски, дипломски, мушки и женски јасно су дефинисане групе. У другим ситуацијама, међутим, то може бити много теже. Замислите да укључују карактеристике као што су раса, етничка припадност или религија. Процес сортирања постаје тежи, што чини стратифицирано случајно узорковање неефикасним и мање од идеалног поступка.
Кључне Такеаваис
- Стратификовано случајно узорковање омогућава истраживачима да добију узорку популације која најбоље представља целу популацију која се проучава. Ова метода истраживања се не може користити у свакој студији. Стратификовано случајно узорковање разликује се од једноставног случајног узорковања, које укључује случајни избор података из целокупну популацију, па је подједнако вероватно да ће се појавити сваки могући узорак.
