Tabakalı Örnekleme: Bir Olasılık Örneklemesi Türü

Tabakalı örnekleme, hedef popülasyonun benzersiz, homojen bölümlere (tabakalar) ayrıldığı ve ardından her bölümden (tabaka) basit bir rastgele örnek seçildiği bir örnekleme prosedürüdür. Çeşitli katmanlardan seçilen örnekler tek bir örnekte birleştirilir. Bu numune alma prosedürüne bazen "ara sıra ücretli numune alma" denir. En iyi yakalama için hatırlanması gereken bazı noktalar hakkında aşağıyı okuyun.

Tabakalı örnekleme, kullanabileceğimiz olasılıksal örnekleme türlerinden biridir. Zayıf ve güçlü yönleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için sizi okumaya devam etmeye davet ediyorum.

Katmanlı bir anket için seçim adımları

Tabakalı rastgele bir örnek seçmenin sekiz ana adımı vardır:

1. Hedef popülasyonu tanımlayın.
2. Tabakalandırma değişkenini/değişkenlerini tanımlayın ve kullanılacak tabaka sayısını belirleyin. Tabakalaşma değişkenleri çalışmanın amacı ile ilgili olmalıdır. Çalışmanın amacı alt grupların tahminlerini yapmak ise, tabakalaşma değişkenleri bu alt gruplara bağlanmalıdır. Yardımcı bilgilerin mevcudiyeti genellikle kullanılan tabakalaşma değişkenlerini belirler. Birden fazla tabakalaşma değişkeni kullanılabilir. Tabakalaşma değişkenlerinin sayısı arttıkça, bazı değişkenlerin diğer değişkenlerin etkilerini iptal etme olasılığının arttığını düşünün. Özellikle, bir değişkenin en fazla dört ila altı katmanlaştırma değişkeni ve altıdan fazla katmanı kullanılmamalıdır.
3. Mevcut bir test çerçevesi tanımlayın veya hedef popülasyondaki her bir öğe için tabakalandırma değişken(ler)i hakkında bilgi içeren bir çerçeve geliştirin. Örnek çerçeve, tabakalaşma değişkenleri hakkında bilgi içermiyorsa, tabakalaşma mümkün olmaz.
4. Gizli, gizli, çoklu ve kümeleme için örnekleme çerçevesini değerlendirin ve gerektiği gibi ayarlamalar yapın.
5. Her katman için bir örnekleme çerçevesi oluşturarak, örnekleme çerçevesini katmanlara ve değişken(ler) katmanının kategorilerine ayırın. Tabaka içinde farklılıklar en aza indirilmeli ve tabakalar arasındaki farklar en üst düzeye çıkarılmalıdır. Katmanlar örtüşmemeli, birlikte tüm nüfusu oluşturmalıdır. Tabakalar, nüfusun alt kümesinden bağımsız ve dışlayıcı olmalıdır. Popülasyonun her öğesi tek bir katmanda olmalıdır.
6. Her öğeye benzersiz bir numara atayın.
7. Her tabaka için örnek boyutunu belirleyin. Numuneye dahil edilen öğelerin çeşitli katmanlar arasındaki sayısal dağılımı, uygulanacak testin türünü belirler. Orantılı tabakalı bir gösterim veya orantısız tabakalı gösterimin çeşitli türlerinden biri olabilir.
8. Her katmandan belirtilen sayıda öğeyi rastgele seçer. Numuneyi temsil etmek için her tabakadan en az bir eleman seçilmelidir; ve toplanan verilerden hesaplanan tahminlerin hata payını hesaplamak için her katmandan en az iki eleman seçilmelidir.

Orantılı Tabakalı Örnekleme

Tabakalı örneklemenin iki ana alt türü vardır: orantılı ve orantısız örnekleme. Orantılı katmanlaştırmada, çeşitli katmanlara atanan öğelerin sayısı, katmanların hedef kitleyi temsil etmesiyle orantılıdır. Yani, her bir tabakadan alınan örneklem büyüklüğü, hedef popülasyonun o tabakasının göreli büyüklüğü ile orantılıdır.

Örnekleme fraksiyonu, her bir popülasyon elemanına seçilmek için eşit bir fırsat vererek, her tabakaya uygulanır. Ortaya çıkan numune kendi ağırlıklıdır. Bu örnekleme prosedürü, araştırma popülasyon parametrelerini tahmin etmeyi amaçladığında kullanılır.

Araştırmacı genellikle yalnızca popülasyon parametrelerini tahmin etmeyi değil, aynı zamanda nispeten küçük bir katman içinde ayrıntılı analiz yapmayı ve/veya katmanları birbirleriyle karşılaştırmayı da ister. Orantılı tabakalı örnekleme, bu tür analizlerin bazı tabakalarının ortaya çıkmasıyla sonuçlanmayabilir.

Tablomuzda açıklanan örneği alarak, örnekte elementlerin sadece 12'si bulunduğundan, 2. bölgedeki elementlerin ayrıntılı bir analizini yapmak mümkün olmayacaktır. Ayrıca, 2. bölgenin unsurlarının diğer bölgelerle karşılaştırılması şüpheli olacaktır.

Orantılı tabakalı örnekleme, bu tür bir analiz yapmak için iyi bir örnekleme seçimi değildir. Orantısız daha iyi bir seçim olabilir.

Orantısız tabakalı örnekleme

Orantısız örnekleme, her bir tabakadan örneğe dahil edilen öğelerin sayısının toplam popülasyondaki temsilleriyle orantılı olmadığı bir prosedürdür. Evrendeki öğelerin örnekleme dahil olma şansları eşit değildir. Aynı örnekleme fraksiyonu her katman için geçerli değildir.

Öte yandan, tabakalar farklı örnekleme fraksiyonlarına sahiptir ve bu nedenle bu örnekleme prosedürü eş olasılıklı bir seçim değildir. Popülasyon parametrelerini tahmin etmek için, popülasyon bileşimi, örneğin orantısızlığını telafi etmelidir. Ancak, bazı araştırma projeleri için orantısız tabakalı örnekleme orantısal olmaktan daha uygun olabilir.

Orantısız örnekleme, görevimizin amaçlarına göre üç alt türe ayrılabilir. Örneğin, katmanlar içinde analizi kolaylaştırmak, maliyeti, doğruluğu veya hem doğruluk hem de maliyetleri optimize etmeye odaklanmak olabilir.

Bir çalışmanın amacı, bir araştırmacının örnek katmanların ayrıntılı bir analizini yapmasını gerektirebilir. Orantılı tabakalaşma kullanılıyorsa, bir tabakanın örnek boyutu çok küçüktür; bu nedenle, çalışmanın hedeflerine ulaşmak zor olabilir.

Orantılı tahsis, bu tür ayrıntılı analiz için yeterli sayıda vaka üretmeyebilir. Bir seçenek, küçük veya seyrek katmanları aşırı örneklemektir. Bu tür aşırı örnekleme, popülasyona kıyasla örnek katmanlarının orantısız bir dağılımını yaratacaktır. Ancak, çalışmanın amaçları için gerekli olan tabaka analizini yapmak için yeterli sayıda vaka olabilir.

Tabakalı örneklemenin güçlü ve zayıf yönleri

Tabakalı örnekleme, olasılıklı olmayan örnekleme prosedürlerine kıyasla, çoğu olasılıklı örnekleme prosedürleriyle ilişkili birçok güçlü ve zayıf yönlere sahiptir.

Basit rastgele örnekleme ile karşılaştırıldığında, tabakalı örneklemenin güçlü yönleri şunları içerir:

• Sadece popülasyon parametrelerini tahmin etme yeteneği değil, aynı zamanda her tabaka içinde çıkarımlar ve tabakalar arasında karşılaştırmalar yapabilme. Basit rastgele örnekleme, ilgilenilen alt gruplar hakkında yeterli veriyi yakalayamayabilir. Tabakalı numuneler, aynı numune büyüklüğündeki basit bir rastgele numune ile elde edilenden daha küçük rastgele numune alma hataları üretir. Tabakalı bir örnek, en azından aynı örneklem büyüklüğündeki basit bir rastgele örnek kadar kesin olan bir örnekle sonuçlanacaktır.
• Tabakalı örnekler, popülasyondaki her tabakadan öğelerin örnekte temsil edilmesini sağladığı için popülasyonu daha fazla temsil etme eğilimindedir. Numunenin coğrafi alt alanlara ve nüfus alt gruplarına yayılmasını sağlamak için örnekleme tabakalara ayrılabilir.
• Tabakalı örnekleme kullanılarak araştırmacının evren hakkında sahip olduğu bilgilerden yararlanılır.
• Tabakalı örneklemenin kullanılması, araştırmacının farklı katmanlar içinde farklı örnekleme prosedürleri kullanmasına izin verir.

Tabakalı örnekleme, örnekleme ve kota örneklemesi arasındaki fark nedir?

Tabakalı örnekleme ve kota örneklemesi biraz birbirine benzer. Her ikisi de hedef popülasyonu kategorilere ayırmayı ve ardından her kategoriden belirli sayıda öğe seçmeyi içerir. Her iki prosedürün de ana amacı temsili bir numunenin seçilmesi ve/veya alt grup analizinin kolaylaştırılmasıdır. Ancak, önemli farklılıklar vardır.

Tabakalı örnekleme, basit rastgele örnekleme kullanır. Tabakalı örnekleme için bir örnekleme çerçevesi gereklidir, ancak kota örneklemesi için gerekli değildir.

Kota örneklemenin avantajları:

• En ucuz örnekleme yöntemidir.
• Medya tarafından anketlerde ve anketlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.
• Yöntem, elde etmek istediğimiz bilginin popülasyonla ilişkili olduğunu varsayar, ancak kanıtlanması zor olan bir temsiliyet hipotezidir.

Kısacası, aşağıdaki durumlarda tabakalı örneklemeyi seçmeyi düşünün:

• Bir popülasyonu iki veya daha fazla katmana bölmek ve her katman için homojen bir örnekleme çerçevesi oluşturmak mümkündür.
• Popülasyonun bazı alt grupları diğer alt gruplardan çok farklıdır.
• Örnekleme hatasını en aza indirmek önemlidir.
• Nüfus heterojendir.
• Katmanların karşılaştırmalı bir analizi arzu edilir.

Son olarak, başka bir örnekleme türü olan sistematik örneklemenin özellikleri hakkında bir makale paylaşıyoruz.

Karmaşık, gerçek zamanlı bilgiler sağlayan, oluşturması basit anketlerle araştırma zorluklarınızı çözün. Özel işaretle ve tıkla mantığından, gelişmiş soru türlerinden ve entegrasyonlardan yararlanın ve seçime dayalı araştırma, tüketici araştırması ve daha fazlası için olgun, karmaşık araştırma modelleri oluşturun.

DAHA FAZLA ÜCRETSİZ DENEME ÖĞRENİN