Mẫu ngẫu nhiên phân lớp là gì?

Một mẫu mẫu phân tầng ngẫu nhiên là một loại thủ tục lấy mẫu xác suất. Hai phần cơ bản của loại mẫu này là: 1) Nó được phân tầng và 2) có tính xác suất. Vậy điều này có nghĩa chính xác và tại sao lại quan trọng? Một mẫu ngẫu nhiên phân tầng còn được gọi là một mẫu ngẫu nhiên theo tỷ lệ ngẫu nhiên hoặc lấy ngẫu nhiên theo hạn ngạch.

Một mẫu ngẫu nhiên được phân loại là gì?

Một mẫu là một đại diện nhỏ của một dân số lớn hơn.

Mẫu có thể được xác định không chính thức hoặc chính thức. Nhưng các mẫu được phát triển một cách có hệ thống theo một số phương pháp khoa học nhất định thường được coi là có ích hơn trong việc đưa ra các khái quát hóa về dân số lớn hơn.

Có nghĩa là phân tầng có nghĩa là gì?

Các mẫu phân lớp bao gồm các nhóm nhỏ đồng nhất được coi là khác biệt theo những cách quan trọng. Một tập hợp các nhóm nhỏ đồng nhất này được gọi là tầng lớp. Phương pháp lấy mẫu này cho phép dân chúng được phân chia thành những phân nhóm đồng nhất, từ đó có thể lựa chọn các mẫu ngẫu nhiên đơn giản.

Tại sao một mẫu phân lớp lại hữu ích?

Mục tiêu của việc lấy mẫu phân tầng ngẫu nhiên là lựa chọn những người tham gia từ các phân nhóm khác nhau được cho là có liên quan đến nghiên cứu sẽ được tiến hành. Ví dụ, kết quả của một nghiên cứu có thể bị ảnh hưởng bởi các thuộc tính của các chủ thể, chẳng hạn như độ tuổi, giới tính, mức độ kinh nghiệm làm việc, nhóm chủng tộc và dân tộc, tình hình kinh tế, trình độ học vấn đạt được, vân vân.

Một mẫu phân tầng được xây dựng để những đặc điểm có tiềm năng có thể được giả định hợp lý để phản ánh mô hình của những đặc điểm này trong tổng thể dân số. Bằng cách này, mẫu phản ánh dân số đã được chụp, nhưng mẫu không thể được nói là đại diện của quần thể lớn hơn.

Hãy nhớ rằng, việc lựa chọn các thành viên của một mẫu phân tầng không phải là một quá trình ngẫu nhiên. Điều đó cho biết, một khi các tầng đã được thiết lập, lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản được sử dụng để lựa chọn các thành viên của các mẫu cho mỗi tầng .

Mean Mean Probabilistic là gì?

Một mẫu ngẫu nhiên phân tầng có tính xác suất bởi vì mọi phương pháp được sử dụng để chọn quần thể mẫu cung cấp một cách hợp lý đáng tin cậy để ước tính mức độ đại diện của quần thể mẫu đối với quần thể lớn hơn (vũ trụ) từ mẫu đó được chọn. Nói cách khác, mẫu xác suất cho phép một nhà nghiên cứu ước tính tỉ lệ rằng mẫu chọn được hoặc không đại diện cho quần thể lớn hơn mà mẫu đã được rút ra.

Ví dụ

Sử dụng các phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng khi có sự quan tâm đến sự khác nhau giữa các phân nhóm đồng nhất và quần thể mẫu lớn hơn nói chung.

Hãy nói rằng một số khách hàng doanh nghiệp có thể được chia thành ba nhóm: Gen-Xers, Gen-Yers (Millennial) và Baby Boomers. Hơn nữa, chúng ta có lý do để tin rằng cả Gen-Xers và Gen-Yers là những nhóm thiểu số tương đối nhỏ trong tổng thể khách hàng doanh nghiệp. Gen-Xers chiếm khoảng 5% tổng dân số của khách hàng và Gen-Yers chiếm khoảng 10% khách hàng.

Một mẫu ngẫu nhiên đơn giản gồm 100 thành viên (n = 100) có thể tạo ra 5 Gen-Xers và 10 Gen-Yers nếu chúng ta sử dụng một phần mẫu 10%. Có thể nhận được ít hơn Gen-Xers và ít hơn Gen-Yers hơn trong mẫu - một cách ngẫu nhiên. Sự phân tầng có thể tạo ra các kết quả mang tính đại diện hơn. Giả sử chúng ta muốn có ít nhất 25 người trong mỗi nhóm. Nếu chúng ta vẫn lấy một mẫu 100 (n = 100), thì chúng ta có thể lấy mẫu 25 Gen-Xers, 25 Gen-Yers, và 50 Baby Boomers.

Chúng ta biết rằng 10 phần trăm dân số là Millennials hoặc Gen-Yers (hoặc khoảng 100 khách hàng của chúng tôi) Một mẫu ngẫu nhiên của 25 khách hàng sẽ đưa ra một phân số lấy mẫu trong tầng 25/100 hoặc 25 phần trăm. 5% trong số 50 khách hàng không phải là Baby Boomers là Gen-Xers, nghĩa là phần trong phân tầng là 25/50 hoặc 50%.

Vì vậy, 50 Gen-Xers cộng với 100 Gen-Yers tổng cộng 150 khách hàng của chúng tôi, vì tổng số khách hàng là 1000, chúng tôi trừ đi các Gen-Xers cộng với Gen-Yers (tổng cộng 150 khách hàng), khiến 850 khách hàng là Baby Boomers. phân chia cho trẻ sơ sinh là 50/850 hoặc khoảng 5. 88 phần trăm

Có hai điều hiển nhiên: (1) Ba nhóm đều đồng nhất trong nhóm hơn so với toàn bộ dân số, có nghĩa là có sự khác biệt ít hơn, (2) Và vì mẫu đã được phân tầng, sẽ có đủ các thành viên từ xa m mỗi nhóm để có thể làm cho suy luận nhóm nhỏ có ý nghĩa.

Lấy mẫu phân tán có thể được ưa chuộng hơn là lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản khi điều quan trọng là đại diện cho tổng dân số và đại diện cho các phân nhóm chính của dân số, đặc biệt là khi các phân nhóm nhỏ nhưng phân biệt theo những cách quan trọng. Bằng cách sử dụng phương pháp lấy mẫu phân tầng, một nhà nghiên cứu có thể đảm bảo có hiệu quả rằng các phân nhóm có thể được phân biệt trong cuộc thảo luận về các kết quả nghiên cứu.