Простые случайные выборки и стратифицированные случайные выборки различаются тем, как образец извлекается из общей совокупности данных. Простые случайные выборки включают случайный выбор данных из всей совокупности, так что каждая возможная выборка в равной степени вероятна. Напротив, стратифицированная случайная выборка делит население на более мелкие группы или страты на основе общих характеристик. Случайная выборка берется из каждой страты в прямой пропорции к размеру страты по сравнению с популяцией. Затем подмножества образцов объединяются для создания случайной выборки.
Простая случайная выборка и стратифицированная выборка - это оба типа выборки вероятности, где каждый образец имеет известную вероятность выбора. Это отличается от субъективной выборки, когда отбираемые единицы выбираются исследователем.
Население - это совокупность наблюдений или данных. Образец представляет собой набор наблюдений от населения. Метод выборки - это процесс, используемый для отбора проб из популяции. Простая случайная выборка представляет собой случайную выборку, выведенную из всей совокупности без ограничений на то, как производится выборка. Этот метод не имеет предвзятости при выборе выборки из популяции, так что каждый элемент популяции имеет равную вероятность включения в выборку.
Стратифицированные случайные выборки группируют элементы популяции в страты на основе определенных критериев, а затем случайным образом выбирают элементы из каждой страты пропорционально размеру страты по сравнению с населением. Исследователи должны позаботиться о том, чтобы страты не перекрывались. Каждая точка в населении должна принадлежать только одному слою, так что каждая точка является взаимоисключающей. Перекрывающиеся слои увеличивают вероятность того, что некоторые данные будут включены в выборку, тем самым искажая образец.
Стратифицированная выборка дает определенные преимущества и недостатки по сравнению с простой случайной выборкой. Стратифицированный образец может обеспечить более точное представление населения на основе характеристики, используемой для деления популяции на страты.
Для популяций с важными отличительными характеристиками стратифицированная выборка может создать более репрезентативную выборку. Это часто требует меньшего размера выборки, что позволяет сэкономить ресурсы и время. Кроме того, путем включения достаточных выборочных точек из каждой страты, исследователи могут провести отдельный анализ по каждому отдельному слою.
Стратифицированный образец может обеспечить представление определенных слоев для включения в популяцию. Случайная выборка не может вытащить какие-либо данные из меньшего слоя, но стратифицированный образец включает эти образцы с пропорциональным представлением.
Требуется дополнительная работа, чтобы вытащить стратифицированный образец, чем случайный образец. Исследователи должны индивидуально отслеживать и проверять данные для каждой страты для включения, что может занять гораздо больше времени по сравнению со случайной выборкой.
В чем разница между репрезентативной выборкой и случайной выборкой?
Исследуйте различия между репрезентативными образцами и случайными выборками и узнайте, как они часто используются в тандеме, чтобы уменьшить смещение выборки.
В чем разница между репрезентативной выборкой и несмещенной выборкой?
Узнайте, как различные методы, используемые для выбора репрезентативных образцов и несмещенных образцов, часто используются и используются в тандеме, чтобы уменьшить смещение выборки.
В чем разница между систематической выборкой и выборкой кластеров?
Узнайте о различиях между систематической выборкой и кластерной выборкой, в том числе о том, как создаются образцы для каждого процесса выборки.