kerrostettu otanta Se on todennäköisyystekniikka, jota käytetään, kun tutkija jakaa tietyn tiedon avulla a populaatio alaryhmissä tai kerrostumissa ja tee sitten sisäinen valinta eri kerroksista kohdassa a suhteellinen.
Tämä prosessi koostuu periaatteessa tietyn väestön eri kiinnostuksen kohteiden luokittelu, joilla on enimmäkseen sosiaalidemografisia ominaisuuksia, kuten ikä, elinympäristön koko, sukupuoli, sosiaaliluokka tai maantieteellinen alue, samalla tavalla se voi olla mikä tahansa muu kiinnostus, joka tutkijalla on.
Mainokset
Nämä ominaisuudet johtavat populaatiokerrostumien rakentamiseen, jotka antavat turvallisia tuloksia niin, että ne heijastuvat lopullisiin näytteisiin. Näiden kerrostumien on täytettävä joukko ehtoja, jotka takaavat järjestelmän sisäisen homogeenisuuden segmenttimuuttujiin liittyvä populaatio ja puolestaan kerrokset ovat heterogeenisiä välillä Joo.
Yleensä nämä muuttujat mahdollistavat otoksen jakamisen helposti eri ryhmiin toisiaan poissulkevat ja toistuvat, mikä sallii erottaa tietyn henkilön sisäisen käyttäytymisen väestö.
Mainokset
Tästä artikkelista löydät:
Kerrostetut näytteenottotyypit
Riippuen koosta, johon kerrokset on määritetty, se on mahdollista luokitella kerrostettu otanta seuraavasti:
Tarjotaan kerrostettu näyte
Kun eri yksilöiden ominaisuuksista valitaan kyky määritellä kerroksissa voi tapahtua, että alaryhmien koko osoittautuu erilaiseksi muissa osissa maailman.
Mainokset
Yhtenäinen kerrostettu otanta
Tässä tapauksessa puhumme a yhtenäinen kiinnitysmäärittämällä sama otoskoko kaikille määritetyille kerroksille ottamatta huomioon näiden kerrosten painoarvoa populaatiossa.
Tämä on tekniikka, josta voi olla hyötyäsi.siirry pienempiin kerroksiin jotka ovat populaatiossa, koska tärkeys annetaan tärkeimmille kerroksille.
Mainokset
Yleisesti, vähentää näytteen tehokkuuttaSen avulla vastapuoli voi kuitenkin suorittaa tutkimuksen kunkin kerroksen erityisimmistä ominaisuuksista, joilla on tarkempi.
Optimaalinen kerrostettu otanta
Tämäntyyppisessä otannassa otos ei pidä pikemminkin suhteellisuutta kerrostumien koon populaation kanssa määrittelee kerrostumien koon suhteessa kohteen muuttujien poikkeaman mukaan tutkimus.
Mainokset
Se tarkoittaa, että valitaan kerrokset, joiden kerrosten koko on suurin ja jotka ovat sisäisesti vaihtelevampia ja tällä tavoin pystyä edustamaan erinomaisesti niiden populaatioiden ryhmien otoksen kokonaisuutta, joilla on suurempia vaikeuksia tutkia niitä.
Mikä on suhteellinen ja suhteeton kerrostettu otanta?
Tutkimuksen tavoite voi vaatia tutkijaa tekemään yksityiskohtaisen analyysin tutkimuksesta otoksen kerrokset, tätä varten on kaksi pääkerrostettua otantatyypin alatyyppiä He ovat:
Suhteellinen kerrostettu otanta
Tässä tapauksessa Eri kerroksiin määritettyjen elementtien lukumäärä on verrannollinen populaatiorakenteiden tavoitteen esitykseen, mikä tarkoittaa, että kustakin kerroksesta otetun otoksen koko on verrannollinen populaation kerrokseen viittaavaan kokoon.
Näytteenottofraktio on levitettävä kuhunkin kerrokseen siten, että kaikki väestöllä on sama mahdollisuus tulla valituksi ja otoksen tulos on itse painotettu. Tätä menettelyä sovelletaan, kun tutkimuksen tarkoituksena on saavuttaa eri populaatioiden parametrit.
Joskus tutkijan ei tarvitse vain ottaa huomioon populaatioparametreja, voi olla, että hän haluaa myös tehdä analyysin pienen kerroksen yksityiskohdat ja vertaa niitä toisiinsa, voi kuitenkin tapahtua, että joissakin kerroksissa tuloksia ei anneta tämäntyyppisissä analyysi.
Suhteeton kerrostettu otanta
Se koostuu menettelystä, jossa kunkin otoksen otokseen sisältyvien elementtien lukumäärä ei ole verrannollinen koko populaation edustukseen.
Tämä johtuu siitä, että kaikilla populaation elementeillä ei ole mahdollisuutta sisällyttää otokseen, toisin sanoen sama osa ei koske kutakin osiota. Toisaalta näytteenottofraktiot voivat olla eri kerroksissa, joten se on menettely, jolla ei ole vastaavaa valintaa.
Populaatioparametrien arvioimiseksi niiden koostumusta on käytettävä korvauksena otoksen epäsuhteesta. Tämäntyyppinen otanta voisi kuitenkin olla sopivampi kuin suhteellinen.
suhteeton näytteenotto voidaan jakaa kolmeen alatyyppiin kartoitustarkoituksista riippuen, mikä olisi helpompaa - kerrosanalyysiä varten tai keskittyä tarkkuuden, kustannusten tai optimointiin molemmat heistä.
Kerrostetun otoksen edut ja haitat
vuonna kerrostettu otanta useita etuja ja haittoja löytyy lähes kaikista todennäköisyyden näytteenottomenettelyt verrattuna muihin kuin näytteenottomenettelyihin todennäköisyys. Seuraavaksi mainitsemme joitain niistä:
Kerrostetun näytteenoton edut
- Tarjoaa paremman organisaation kenttätyössä.
- Väestön osajoukot ovat täysin edustettuina otoksessa.
- Sinulla on mahdollisuus käyttää eri näytekehyksiä jokaisessa kerroksessa.
Kerrostetun otoksen haitat
- Suunnittelusi voi olla hieman monimutkainen tuomalla kerrostamiseen enemmän kuin kolme muuttujaa.
- Sinulla on oltava käytettävissä näytekehys, jossa voit tarkentaa eri aiheiden ominaisuuksia, jotka liittyvät kerrostuksessa käytettyihin muuttujiin.
- Se sisältää sekavia tilastolaskelmia.
Esimerkki kerrostetusta näytteenotosta
Jos haluat tutkia tupakoivan väestön prosenttiosuutta ja valitset kriteerinä iän, koska voit erottaa tehokkaasti tupakoinnin tärkeät kerrokset, voidaan määritellä kolme kerrokset:
- Alle 20 vuotta.
- 20--44-vuotiaat.
- Yli 44-vuotias.
Jaettaessa kolmeen kerrokseen ryhmien tuloksilla on epätasainen koko, joten virallisesti saatiin seuraavat tulokset:
Kerros 1
Alle 20-vuotiaat: 42,4 miljoonaa (41,0%)
Kerros 2
20–44-vuotiaat väestö: 37,6 miljoonaa (36,3%)
Kerros 3
Väkiluku yli 44 vuotta: 23,5 miljoonaa (22,7%)
Jos tässä esimerkissä haluamme tehdä otoksen tuhannesta ihmisestä, kerrosten tulisi olla kooltaan samanlaisia kuin alla:
| Kerros | Väestö | Osuus | Näytä |
| 1 | 42,4 miljoonaa | 41,0% | 410 |
| 2 | 37,6 miljoonaa | 36,3% | 363 |
| 3 | 23,5 miljoonaa | 22,7% | 227 |
