Стратифицированная выборка: тип вероятностной выборки

Стратифицированная выборка — это процедура выборки, при которой целевая совокупность разделяется на уникальные однородные сегменты (страты), а затем из каждого сегмента (страты) отбирается простая случайная выборка. Отобранные выборки из разных слоев объединяются в одну выборку. Эту процедуру выборки иногда называют «выборкой периодической платы». Читайте ниже о некоторых соображениях, которые следует помнить для лучшего захвата.

Стратифицированная выборка — это один из типов вероятностной выборки, который мы можем использовать. Я приглашаю вас продолжить чтение, чтобы узнать больше о его слабых и сильных сторонах.

Этапы отбора для стратифицированного обследования

Существует восемь основных этапов отбора стратифицированной случайной выборки:

1. Определите целевую аудиторию.
2. Определите переменную (переменные) стратификации и определите количество используемых страт. Переменные стратификации должны быть связаны с целью исследования. Если целью исследования является оценка подгрупп, переменные стратификации должны быть связаны с этими подгруппами. Наличие вспомогательной информации часто определяет используемые переменные стратификации. Можно использовать более одной переменной стратификации. Учтите, что по мере увеличения числа переменных стратификации увеличивается вероятность того, что некоторые переменные компенсируют влияние других переменных. В частности, следует использовать не более четырех-шести переменных стратификации и не более шести страт переменной.
3. Определите существующую основу для тестирования или разработайте ее, включающую информацию о переменной (переменных) стратификации для каждого элемента целевой совокупности. Если инструментарий выборки не включает информацию о переменных стратификации, стратификация будет невозможна.
4. Оцените основу выборки для скрытой, скрытой, множественной и кластерной выборки и при необходимости внесите коррективы.
5. Разделите основу выборки на страты и категории стратификации переменных, создав основу выборки для каждой страты. Внутри страты различия должны быть сведены к минимуму, а различия между стратами — максимальны. Слои не должны пересекаться, вместе они должны составлять все население. Слои должны быть независимыми и исключать подмножество населения. Каждый элемент совокупности должен находиться в одном слое.
6. Присвойте уникальный номер каждому элементу.
7. Определите размер выборки для каждой страты. Численное распределение элементов, включенных в выборку, по различным слоям определяет тип теста, который необходимо реализовать. Это может быть пропорциональная стратифицированная демонстрация или один из нескольких видов непропорционально стратифицированной демонстрации.
8. Случайным образом выбирает указанное количество элементов из каждой страты. Для представления выборки из каждой страты должен быть выбран хотя бы один элемент; и из каждой страты необходимо выбрать не менее двух элементов для расчета погрешности оценок, рассчитанных на основе собранных данных.

Пропорциональная стратифицированная выборка

Существует два основных подтипа стратифицированной выборки: пропорциональная и непропорциональная выборка. При пропорциональной стратификации количество элементов, отнесенных к различным слоям, пропорционально представительству слоев в целевом населении. То есть размер выборки, взятой из каждой страты, пропорционален относительному размеру этой страты целевой совокупности.

Доля выборки применяется к каждой страте, предоставляя каждому элементу генеральной совокупности равные возможности быть отобранными. Полученная выборка является самовзвешенной. Эта процедура выборки используется, когда целью исследования является оценка параметров популяции.

Исследователь часто хочет не только оценить параметры совокупности, но и провести детальный анализ в рамках относительно небольшой страты и/или сравнить страты друг с другом. Пропорциональная стратифицированная выборка может не привести к некоторым стратам этого типа анализа.

На примере, описанном в нашей таблице, невозможно провести детальный анализ элементов зоны 2, так как в пробе обнаружено только 12 элементов. Кроме того, сравнение элементов зоны 2 с другими зонами было бы сомнительным.

Пропорциональная стратифицированная выборка не является хорошим выбором для проведения такого типа анализа. Непропорциональный может быть лучшим выбором.

Непропорциональная стратифицированная выборка

Непропорциональная выборка – это процедура, при которой количество элементов, входящих в выборку из каждой страты, не пропорционально их представленности в общей совокупности. Элементы генеральной совокупности не имеют равных шансов попасть в выборку. Одна и та же доля выборки не применяется к каждой страте.

С другой стороны, страты имеют разные доли выборки, и поэтому такая процедура выборки не является равновероятной. Для оценки параметров совокупности состав совокупности должен компенсировать диспропорцию выборки. Однако для некоторых исследовательских проектов непропорциональная стратифицированная выборка может быть более подходящей, чем пропорциональная.

Непропорциональную выборку можно разделить на три подтипа в зависимости от целей нашего задания. Например, это может быть облегчение анализа внутри страт, сосредоточение внимания на оптимизации затрат, точности или одновременно точности и затрат.

Цель исследования может потребовать от исследователя проведения подробного анализа страт выборки. Если используется пропорциональная стратификация, размер выборки страты очень мал; поэтому может быть сложно достичь целей исследования.

Пропорциональное распределение может не дать достаточного количества случаев для такого подробного анализа. Одним из вариантов является избыточная выборка небольших или редких слоев. Такая избыточная выборка привела бы к непропорциональному распределению слоев выборки по сравнению с генеральной совокупностью. Тем не менее, может быть достаточное количество случаев для проведения анализа страт, необходимого для целей исследования.

Сильные и слабые стороны стратифицированной выборки

Стратифицированная выборка имеет много сильных и слабых сторон, присущих большинству процедур вероятностной выборки, по сравнению с процедурами исключенной выборки.

По сравнению с простой случайной выборкой сильные стороны стратифицированной выборки включают:

• Способность оценивать не только параметры совокупности, но и делать выводы в пределах каждой страты и сравнивать между собой страты. Простая случайная выборка может не дать достаточных данных об интересующих подгруппах. Стратифицированные выборки дают меньшие случайные ошибки выборки, чем простые случайные выборки того же размера. Результатом стратифицированной выборки будет выборка, по крайней мере такая же точная, как и простая случайная выборка того же размера.
• Стратифицированные выборки, как правило, более репрезентативны для совокупности, поскольку они гарантируют, что элементы из каждой страты совокупности представлены в выборке. Выборка может быть стратифицирована, чтобы обеспечить распределение выборки по географическим подрайонам и подгруппам населения.
• При использовании стратифицированной выборки используются знания, которые исследователь имеет о населении.
• Использование стратифицированной выборки позволяет исследователю использовать разные процедуры выборки в разных стратах.

В чем разница между стратифицированной выборкой, выборкой и выборкой по квоте?

Стратифицированная выборка и квотная выборка в чем-то похожи друг на друга. Оба предполагают разделение целевой совокупности на категории, а затем выбор определенного количества элементов из каждой категории. Обе процедуры имеют своей основной целью отбор репрезентативной выборки и/или облегчение анализа подгрупп. Однако есть важные отличия.

Стратифицированная выборка использует простую случайную выборку. Основа выборки необходима для стратифицированной выборки, но не для квотной выборки.

Преимущества квотной выборки:

• Это наименее затратный метод выборки.
• Широко используется в опросах и опросах средствами массовой информации.
• Метод предполагает, что информация, которую мы хотим получить, коррелирует с населением, но это гипотеза репрезентативности, которую трудно доказать.

Короче говоря, рассмотрите возможность выбора стратифицированной выборки, если:

• Можно разделить совокупность на две или более страты и построить однородную основу выборки для каждой страты.
• Некоторые подгруппы населения сильно отличаются от других подгрупп.
• Очень важно свести к минимуму ошибку выборки.
• Население неоднородно.
• Необходим сравнительный анализ слоев.

Наконец, мы делимся статьей о характеристиках другого типа выборки, систематической выборки.

Решайте свои исследовательские задачи с помощью простых в создании опросов, которые предоставляют сложные аналитические данные в режиме реального времени. Используйте настраиваемую логику «укажи и щелкни», расширенные типы вопросов и интеграции и создавайте зрелые, сложные исследовательские модели для исследований на основе выбора, исследований потребителей и многого другого.

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ БЕСПЛАТНАЯ ПРОБНАЯ ВЕРСИЯ