a:

Исследователи используют стратифицированную случайную выборку для получения выборочной совокупности, которая наилучшим образом отражает всю изучаемую популяцию. Его преимущества включают минимизацию смещения выборки и обеспечение того, чтобы определенные сегменты населения не были чрезмерно представлены или недопредставлены. Его недостатком является то, что оно непригодно, когда исследователи не могут уверенно классифицировать каждого члена населения в подгруппу.

Стратифицированная случайная выборка включает в себя сначала деление популяции на субпопуляции, а затем применение методов случайной выборки для каждой субпопуляции для формирования тестовой группы. Рассмотрим исследование, предназначенное для оценки политических склонностей студентов экономики в крупном университете. Исследователи хотят сделать все возможное, чтобы образец наилучшим образом приблизился к фактическому населению в отношении пола и уровня обучения, например, бакалавриат и выпускник.

Во-первых, исследователи назначают каждого студента-экономиста в университете одной из четырех подгрупп: студент-выпускник, бакалавриат, выпускник мужского пола и выпускник женского пола. Произвольная выборка проводится для каждой субпопуляции, основанной на ее представлении среди населения в целом. Предположим, что у мужчин-студентов 45% населения. Если размер выборки исследования составляет 100, в нем есть 45 мужчин-выпускников. Поскольку выпускники мужского пола составляют только 20% населения, из них 20 выбраны для выборки.

Преимущества

Самое большое преимущество стратифицированной случайной выборки заключается в том, что она уменьшает смещение выбора. Стратификация всего населения до применения методов случайной выборки помогает обеспечить образец, который точно отражает изучаемую популяцию с точки зрения критериев, используемых для стратификации.

Стратифицированная случайная выборка также выгодна, когда ее можно использовать точно, потому что она гарантирует, что каждая подгруппа внутри населения получает правильное представление в выборке. Использование простой случайной выборки для закупки образца из 100 из описанной выше популяции может привести к выбору только 25 студентов-мужчин. Также могут быть выбраны 35 выпускников мужского пола, что приведет к недопредставлению для студентов-мужчин и чрезмерной представленности для выпускников мужского пола. Поскольку показано, что образовательный уровень влияет на политические взгляды во многих прошлых исследованиях, такие ошибки в представлении могут снизить точность исследования.

Недостатки

К сожалению, стратифицированная случайная выборка не может использоваться в каждом исследовании. Недостатком метода является то, что для его правильного использования необходимо выполнить несколько условий.Исследователи должны идентифицировать каждого члена изучаемого населения и классифицировать каждый из них в одну и только одну субпопуляцию. Нахождение исчерпывающего и окончательного списка всего населения является первой задачей. В некоторых случаях это совершенно невозможно.

Другой задачей является точная сортировка каждого члена популяции в единую страту. Приведенный выше пример облегчает работу; бакалавриат, выпускник, мужчина и женщина - четко определенные группы. Однако в других ситуациях это намного сложнее. Представьте, что вы введете в игру определяющие характеристики, такие как раса, этническая принадлежность или религия. Процесс сортировки становится более сложным, делая стратифицированную случайную выборку неэффективным и менее идеальным методом.

Далее в случайную выборку - Прочитайте разницу между стратифицированной и простой случайной выборкой и примерами стратифицированной случайной выборки.