Стратифицированная случайная выборка - это метод выборки, который включает разделение популяции на более мелкие группы, известные как страты. В стратифицированной случайной выборке или стратификации страты формируются на основе общих атрибутов или характеристик членов. Стратифицированная случайная выборка также называется пропорциональной случайной или квотной случайной выборкой.
Напротив, простая случайная выборка - это выборка людей, которые существуют в популяции; особи случайным образом выбираются из популяции и помещаются в выборку. Этот метод случайного отбора индивидов стремится выбрать размер выборки, который является непредвзятым представлением населения. Тем не менее, это не выгодно, когда выборки населения сильно различаются.
Ключевые вынос
- Стратифицированная случайная выборка - это метод выборки, который включает в себя выборку популяции, подразделяемой на более мелкие группы, известные как страты. Стратифицированная случайная выборка включает в себя выборку случайных выборок из стратифицированных групп пропорционально населению; таким образом, стратифицированная случайная выборка является более точной метрикой.
Понимание стратифицированной случайной выборки
Стратифицированная случайная выборка делит популяцию на подгруппы или страты, и из каждой созданной страты отбираются случайные выборки, пропорционально населению. Члены в каждом из сформированных слоев имеют сходные атрибуты и характеристики. Этот метод выборки широко используется и очень полезен, когда целевая популяция неоднородна. Простой случайный образец должен быть взят из каждого слоя. Стратифицированная случайная выборка может использоваться, например, для выборки средних баллов учащихся (GPA) по всей стране, людей, которые проводят сверхурочные часы на работе, и ожидаемой продолжительности жизни по всему миру.
Пример стратифицированной случайной выборки
Предположим, что исследовательская группа хочет определить средний балл студентов колледжа в США. Исследовательской группе трудно собрать данные обо всех 21 миллионах студентов колледжа; он решает взять случайную выборку населения, используя 4000 студентов.
Теперь предположим, что команда смотрит на различные атрибуты участников выборки и задается вопросом, есть ли какие-либо различия в ГПД и специализации студентов. Предположим, выяснилось, что 560 студентов - английские специальности, 1135 - научные специальности, 800 - компьютерные науки, 1090 - инженерные специальности и 415 - математические специальности. Команда хочет использовать пропорциональную стратифицированную случайную выборку, где страта выборки пропорциональна случайной выборке в популяции.
Предположим, что команда изучает демографию студентов колледжей в США и находит процент студентов, изучающих основные из 12% основных в английском, 28% в естественных науках, 24% в компьютерных науках, 21% в инженерных и 15% основных в математике. Таким образом, из стратифицированного процесса случайной выборки создаются пять страт.
Затем группа должна подтвердить, что слой населения пропорционален слою в выборке; однако, они находят, что пропорции не равны. Затем команде необходимо повторно выбрать 4000 студентов из населения и случайным образом выбрать 480 английских, 1120 научных, 960 компьютерных, 840 технических и 600 студентов-математиков. С их помощью он имеет пропорциональную стратифицированную случайную выборку студентов колледжей, которая обеспечивает лучшее представление о студенческих специальностях колледжей в США. Затем исследователи могут выделить конкретный слой, наблюдать за различными исследованиями студентов колледжей США и наблюдать за различными средними баллами.,
Приложения
Тот же самый метод, который использовался выше, может быть применен к опросам о выборах, доходам разных групп населения и доходам от разных рабочих мест в стране.
