Kõik kihistatud juhusliku valimi võtmine
Mis on kihistatud juhuslik valim?
Valim on suurema rahvaarvuga väike esindatus.
Proove saab määrata mitteametlikult või formaalselt. Kuid teatud teaduslike meetodite alusel süstemaatiliselt välja töötatud proove peetakse üldiselt suurema rahvaarvuga üldistuste tegemiseks kasulikuks.
Mis tähendab kihistumist?
Stratifitseeritud proovid koosnevad homogeensetest alarühmadest, mida peetakse olulisteks eristatavateks. Selliste homogeensete alarühmade kogumit nimetatakse kihtideks. Selle proovivõtumeetodi abil saab elanikkond jagada homogeensetesse alarühmadesse, millest saab valida lihtsaid juhuslikke valikuid.
Miks on kihistatud proov kasulik?
Stratifitseeritud randomiseeritud proovide võtmise eesmärk on valida osalejad erinevatest alarühmadest, keda arvatakse olevat seotud uuringutega , mis viiakse läbi. Näiteks võib uuringu tulemusi mõjutada subjektide atribuudid , nagu nende vanus, sugu, töökogemuse tase, rassiline ja etniline rühm, majanduslik olukord, saavutatud haridustaseme jms.
Kihistatud valim konstrueeritakse nii, et neid potentsiaalselt mõjukaid omadusi saab mõistlikult eeldada, et need peegeldaksid nende omaduste struktuuri üldises populatsioonis. Sel moel kajastab näidis elanikkonda, kust see on võetud, kuid proovi ei saa pidada suurema rahvaarvu esindavaks .
Pidage meeles, et kihistatud valimi liikmete valimine ei ole juhuslik protsess. See tähendab, et kui kihid on leitud, kasutatakse iga partii proovide liikmete valimiseks lihtsat juhuslikku valimit.
Mida tähendab tõenäosuslik tähendus?
Stratifitseeritud juhuslik valim on tõenäosuslik, kuna kõik meetodid, mida kasutatakse valimi kogumi valimiseks, annavad usaldusväärselt usaldusväärse viisi, kuidas näidispopulatsioon esindab suuremat (universumi) populatsiooni , millest proov valiti. Teisisõnu võimaldab tõenäosusproov teadlal hinnata tõenäosust, et valitud valim teeb või ei esinda suuremat rahvastikku, kellelt proovi võttis.
Näited
Kasutage stratifitseeritud juhuslikke valimimeetodeid, kui on huvi erinevuste üle homogeensete alarühmade ja suurema valimipopulatsiooni kui terviku vahel.
Ütleme, et äriklientide elanikkonda saab jagada kolme rühma: Gen-Xers, Gen-Yers (Millennial) ja Baby Boomers. Pealegi on meil põhjust uskuda, et nii Gen-Xers kui ka Gen-Yers on suhteliselt väiksemad kogu äriklientide vähemused. Gen-Xers moodustab umbes 5% kogu elanikkonnast klientide ja Gen-Yers moodustavad umbes 10 protsenti klientuurist.
100-liikmeline juhuslik valim (n = 100) võib genereerida 5 Gen-Xersi ja 10 Gen-Yersi, kui me kasutasime 10protsendilise proovivõttfraktsiooni. Kindlasti oleks võimalik saada isegi Gen-Xersi ja vähem Gen-Yersi kui valimisest. Stratifitseerimine toob tõenäoliselt kaasa esinduslikumaid tulemusi. Ütle, et me tahame, et igas grupis oleks vähemalt 25 inimest. Kui me veel võtame proovi 100 (n = 100), siis võime proovida 25 Gen-Xersi, 25 Gen-Yersi ja 50 Baby Boomerit.
Me teame, et 10 protsenti elanikkonnast on Millennials või Gen-Yers (või ligikaudu 100 meie klientidest. 25-liikmelise kliendi juhuslik valim annab 25-protsendilise või 25-protsendilise protsendi proovivõttude osa. Me teame ka seda, et 5 protsenti 50-st kliendist, kes ei ole Baby Boomers, on Gen-Xers. See tähendab, et kihisiseste fraktsioonide arv on 25/50 või 50 protsenti.
Nii on 50 Gen-Xers pluss 100 Gen-Yersi klientidest 150 meie kliendiproovist. Kuna üldine kliendipopulatsioon on 1000, siis arvutame välja Gen-Xersi ja Gen-Yersi (kokku 150 klienti), kes jätab 850 klienti, kes on Baby Boomers. Beebibuumi keskmine kihtide proovivõtt on 50/850 või umbes 5,88 protsenti.
On ilmne kaks asja: (1) Kolm rühma on homogeensemad rühmas kui kogu elanikkonnast. See tähendab, et vähem on erinevusi, mis annab suurema statistilise täpsuse võimaluse. (2) Kuna valim on kihistunud, siis on igast rühmast piisavalt liikmeid, et oleks võimalik teha olulisi alamrühma järeldusi .
Strateegiline proovide võtmine võib olla eelistatud lihtsa juhusliku valimi puhul, kui on tähtis esindada kogu elanikkonda ja esindada elanikkonna peamised alarühmad, eriti kui alamrühmad on üsna väikesed, kuid olulisel määral eristatavad. Stratifitseeritud proovivõtumeetodite abil saab teadlane tõhusalt tagada, et uurimistulemuste arutamisel saab alarühmi eristada .