a:

Простая случайная выборка - это образец индивидуумов, которые существуют в популяции; люди случайным образом выбираются из популяции и помещаются в образец. Этот метод случайного выбора людей стремится выбрать размер выборки, который является объективным представлением населения. Однако нецелесообразно, когда выборки населения сильно различаются.

Стратифицированная случайная выборка - лучший метод, когда в популяции есть разные подгруппы. Стратифицированная случайная выборка делит популяцию на подгруппы или страты, а случайные выборки берутся пропорционально совокупности из каждой из созданных слоев. Члены в каждой сформированной страте имеют сходные атрибуты и характеристики. Этот метод выборки широко используется и очень полезен, когда целевая популяция гетерогенна. Простую случайную выборку следует брать из каждого слоя. Стратифицированную случайную выборку можно использовать, например, для выборки средних баллов учащихся (GPA) по всей стране, людей, которые тратят сверхурочные часы на работу и продолжительность жизни по всему миру.

Например, предположим, что исследовательская группа хочет определить ГПД студентов колледжей в США. Исследовательская группа испытывает трудности с сбором данных от всех 21 миллиона студентов; он решает взять случайную выборку населения, используя 4 000 студентов.

Теперь предположим, что команда смотрит на различные атрибуты участников и чудеса выборки, если есть какие-то различия в GPA и студенческих специальностях. Предположим, он обнаружил, что 560 студентов являются английскими специалистами, 1135 - научными специальностями, 800 - специалистами по информатике, 1090 - специалистами по инженерным специальностям, а 415 - математическими специалистами. Команда хочет использовать пропорциональную стратифицированную случайную выборку, где страта образца пропорциональна случайной выборке в популяции.

Предположите, что команда исследует демографию студентов колледжа в U. S и находит процент от того, что студенты имеют высшее образование: 12% - на английском, 28% - в области науки, 24% - на компьютере наука, 21% - в области инженерного дела и 15% - в математике. Таким образом, из стратифицированного процесса случайной выборки создаются пять страт.

Затем команде необходимо подтвердить, что слой популяции пропорционален страте в выборке; однако они считают, что пропорции не равны. Затем команде необходимо переделать 4 000 студентов из населения и случайным образом выбрать 480 английских, 1120 научных, 960 компьютерных, 840 инженеров и 600 студентов математики. С их помощью у него есть пропорциональная стратифицированная случайная выборка студентов колледжа, которая обеспечивает лучшее представление студенческих колледжей майоров в U.S. Затем исследователи могут выделить конкретный слой, наблюдать за различными исследованиями студентов Университета США и наблюдать переменные средние оценки.

Тот же метод, использованный выше, может использоваться для опроса выборов, доходов различных групп населения и дохода для разных рабочих мест по всей стране, а также для перечисления нескольких заявок.

Читайте дальше о том, как отличить простую выборку от стратифицированного образца. Какая разница между простой случайной выборкой и стратифицированной случайной выборкой?