próbkowanie warstwowe Jest to technika probabilistyczna stosowana, gdy badacz za pomocą pewnych informacji dzieli populacji w podgrupach lub warstwach, a następnie przeprowadzić wewnętrzną selekcję różnych warstw w proporcjonalny.
Ten proces zasadniczo składa się z klasyfikacja różnych kategorii zainteresowań określonej populacji, głównie z cechami socjodemograficznymi, takimi jak wiek, wielkość siedliska, płeć, klasa społeczna lub region geograficzny, w taki sam sposób, w jaki może być przedmiotem wszelkich innych zainteresowań badacza.
Reklamy
Cechy te prowadzą do konstrukcji warstw populacji, które dają bezpieczne wyniki, tak aby znalazły odzwierciedlenie w próbach końcowych. Warstwy te muszą spełniać szereg warunków, które gwarantują wewnętrzną jednorodność populacja związana ze zmiennymi segmentacyjnymi, a z kolei warstwy są niejednorodne między Tak.
Generalnie zmienne te umożliwiają łatwy podział próby na różne grupy, które są wzajemnie wykluczające się i częste, co pozwala na zróżnicowanie zachowań wewnętrznych danej osoby populacja.
Reklamy
W tym artykule znajdziesz:
Rodzaje próbkowania warstwowego
W zależności od wielkości, do której przypisane są warstwy, możliwe będzie: zaklasyfikuj próbkowanie warstwowe następująco:
Zapewnione próbkowanie warstwowe
Kiedy dokonuje się selekcji cech charakterystycznych różnych osób, aby móc określić warstw, może się zdarzyć, że liczebność subpopulacji okaże się inna w innych częściach świat.
Reklamy
Jednolite próbkowanie warstwowe
W tym przypadku mówimy o a jednolita fiksacja, poprzez przypisanie tej samej wielkości próby we wszystkich zdefiniowanych warstwach, bez uwzględniania wagi, jaką te warstwy mają w populacji.
Jest to technika, która może przynieść ci korzyść.przejdź do niższych warstw wagi które są w populacji, ponieważ znaczenie będzie przypisywane do najbardziej odpowiednich warstw.
Reklamy
Ogólnie, zmniejsza wydajność próbkiPozwala jednak drugiej stronie na przeprowadzenie bardziej precyzyjnego badania najbardziej szczegółowych cech każdej z warstw.
Optymalne pobieranie próbek warstwowych
W tego typu doborze próba raczej nie zachowa proporcjonalności z populacją wielkości warstw określi wielkość warstw w sposób proporcjonalny do odchylenia zmiennych obiektu w nauka.
Reklamy
To znaczy że wybierane są warstwy o największym rozmiarze warstw, które są bardziej wewnętrznie zmienne iw ten sposób być w stanie doskonale reprezentować całość próby grup różnych populacji, które stwarzają większe trudności w ich badaniu.
Co to jest próbkowanie warstwowe proporcjonalne i nieproporcjonalne?
Cel badania może wymagać od badacza przeprowadzenia szczegółowej analizy warstwy próby, w tym celu istnieją dwa główne warstwowe podtypy próbkowania, które: są:
Proporcjonalne pobieranie próbek warstwowych
W tym przypadku liczba elementów, które są przypisane w różnych warstwach, jest proporcjonalna do reprezentacji celu warstw populacji, co oznacza, że wielkość próby pobranej z każdej warstwy jest proporcjonalna do wielkości odnoszącej się do warstwy populacji.
Frakcja próbkowania musi być zastosowana w każdej z warstw, tak aby wszystkie elementy populacja ma taką samą możliwość doboru, a wynik próby to samoważony. Procedurę tę stosuje się, gdy celem badań jest uzyskanie parametrów różnych populacji.
Czasami badacz musi nie tylko brać pod uwagę parametry populacji, może być tak, że chce również przeprowadzić analizę szczegół małej warstwy i porównywać je ze sobą, jednak może się zdarzyć, że w niektórych warstwach wyniki nie są podane w tego typu analiza.
Nieproporcjonalne próbkowanie warstwowe
Składa się z procedury, w której liczba elementów zawartych w próbie dla każdej warstwy nie jest proporcjonalna do reprezentacji w całej populacji.
Dzieje się tak, ponieważ nie wszystkie elementy populacji mają możliwość włączenia się do próby, to znaczy ta sama frakcja nie dotyczy każdej warstwy. Z drugiej strony, frakcje próbkowania mogą być różne w warstwach, dlatego jest to procedura, która nie ma doboru równoprawdopodobnego.
Aby oszacować parametry populacji, ich skład musi być wykorzystany jako kompensacja dysproporcji w próbie. Jednak ten rodzaj pobierania próbek może być bardziej odpowiedni niż proporcjonalny.
nieproporcjonalne pobieranie próbek można podzielić na trzy podtypy w zależności od celów mapowania, co byłoby łatwiejsze do analizy warstw lub skupienia się na optymalizacji dokładności, kosztów lub obaj.
Zalety i wady próbkowania warstwowego
w próbkowanie warstwowe można znaleźć różne zalety i wady, które są związane z prawie wszystkimi procedury próbkowania prawdopodobieństwa w porównaniu z procedurami bez próbkowania probabilistyczny. Następnie wymienimy niektóre z nich:
Zalety próbkowania warstwowego
- Zapewnia większą organizację pracy w terenie.
- Podzbiory populacji są w pełni reprezentowane w próbie.
- Masz możliwość korzystania z różnych ramek próbkowania w każdej warstwie.
Wady próbkowania warstwowego
- Twój projekt może być nieco skomplikowany, jeśli wprowadzisz więcej niż trzy zmienne do wykonania stratyfikacji.
- Musisz mieć dostępną ramkę próbki, w której możesz wyszczególnić różne cechy przedmiotów, które są powiązane ze zmiennymi używanymi w stratyfikacji.
- Zawiera mylące obliczenia statystyczne.
Przykład próbkowania warstwowego
Jeśli chcesz zbadać procent populacji, która pali i jako kryterium wybierasz wiek, ponieważ może to: skutecznie rozróżnić ważne warstwy palenia, wtedy można zdefiniować trzy warstwa:
- Poniżej 20 lat.
- Między 20 a 44 rokiem życia.
- Ma ponad 44 lata.
Z pewnością przy podziale na trzy warstwy wyniki grup mają nierówną wielkość, dlatego oficjalnie można było uzyskać następujące wyniki:
Warstwa 1
Populacja poniżej 20 lat: 42,4 mln (41,0%)
Warstwa 2
Populacja w wieku od 20 do 44 lat: 37,6 mln (36,3%)
Warstwa 3
Populacja powyżej 44 lat: 23,5 mln (22,7%)
Jeśli w tym przykładzie chcemy zrobić próbę tysiąca osób, warstwy powinny mieć rozmiar taki jak pokazany poniżej:
| Warstwa | Populacja | Proporcja | Pokazać |
| 1 | 42,4 mln | 41,0% | 410 |
| 2 | 37,6 mln | 36,3% | 363 |
| 3 | 23,5 mln | 22,7% | 227 |
