Come funziona il campionamento casuale stratificato
Il campionamento casuale stratificato è un metodo di campionamento che comporta la divisione di una popolazione in gruppi più piccoli, chiamati strati. I gruppi o gli strati sono organizzati in base alle caratteristiche o agli attributi condivisi dei membri del gruppo. Il processo di classificazione della popolazione in gruppi è chiamato stratificazione.
Il campionamento casuale stratificato è noto anche come campionamento casuale a quote e campionamento casuale proporzionale., Il campionamento casuale stratificato ha numerose applicazioni e benefici, come lo studio della demografia della popolazione e dell’aspettativa di vita.
Key Takeaways
- Il campionamento casuale stratificato è un metodo di campionamento che prevede il prelievo di campioni di una popolazione suddivisa in gruppi più piccoli chiamati strati.
- Il campionamento casuale stratificato comporta il prelievo di campioni casuali da gruppi stratificati, in proporzione alla popolazione.
- Il campionamento casuale stratificato è una metrica più precisa poiché è una migliore rappresentazione della popolazione complessiva.,
Comprensione del campionamento casuale stratificato
Il campionamento casuale stratificato divide una popolazione in sottogruppi. I campioni casuali vengono prelevati nella stessa proporzione alla popolazione da ciascuno dei gruppi o strati. I membri in ogni strato (singolare per strati) formati hanno attributi e caratteristiche simili.
Il campionamento casuale stratificato è un metodo di campionamento, che è quando un ricercatore seleziona un piccolo gruppo come dimensione del campione per lo studio. Questo sottoinsieme rappresenta la popolazione più grande., Organizzare una popolazione in gruppi con caratteristiche simili aiuta i ricercatori a risparmiare tempo e denaro quando la popolazione studiata è troppo grande per analizzarla su base individuale. Il campionamento casuale stratificato aiuta consentendo ai ricercatori di organizzare i gruppi in base a caratteristiche simili per cui un campione casuale viene quindi prelevato da ciascun strato o gruppo.,
Il campionamento casuale stratificato può essere utilizzato, ad esempio, per studiare il sondaggio delle elezioni, le persone che lavorano ore straordinarie, l’aspettativa di vita, il reddito di diverse popolazioni e il reddito per diversi lavori in una nazione.
Campionamento casuale stratificato vs. semplificato
Un campione casuale semplice è un campione di individui che esistono in una popolazione in cui gli individui vengono selezionati casualmente dalla popolazione e inseriti nel campione., Questo metodo di selezione casuale degli individui cerca di selezionare una dimensione del campione che sia una rappresentazione imparziale della popolazione. Tuttavia, un semplice campione casuale non è vantaggioso quando i campioni della popolazione variano ampiamente.
Al contrario, il campionamento casuale stratificato suddivide la popolazione in sottogruppi e li organizza in base a tratti, caratteristiche e comportamenti simili. Di conseguenza, il campionamento casuale stratificato è più vantaggioso quando la popolazione varia ampiamente poiché aiuta a organizzare meglio i campioni per lo studio.,
Tuttavia, un semplice campione casuale è più vantaggioso quando la popolazione non può essere organizzata in sottogruppi perché ci sono troppe differenze all’interno della popolazione. Anche, semplici campioni casuali sono i migliori quando c ” è poco-a-nessuna informazione sulla popolazione, che impedisce alla popolazione di essere suddiviso in sottoinsiemi in base alle caratteristiche o tratti.
Esempio di campionamento casuale stratificato
Un team di ricerca ha deciso di eseguire uno studio per analizzare le medie dei punti di grado o GPA per i 21 milioni di studenti universitari negli Stati Uniti., I ricercatori decidono di ottenere un campione casuale di 4.000 studenti universitari all’interno della popolazione di 21 milioni. Il team vuole rivedere le varie major e i successivi GPA per gli studenti o i partecipanti campione.
Fuori 4.000 partecipanti, la ripartizione delle major è come indicato di seguito:
- inglese: 560
- la Scienza: 1,135
- Computer science: 800
- Ingegneria: 1,090
- Matematica: 415
I ricercatori hanno i loro cinque strati dal processo di campionamento casuale stratificato., Successivamente, i ricercatori studiano i dati della popolazione per determinare la percentuale dei 21 milioni di studenti che si specializzano nei soggetti dal loro campione. I risultati mostrano la seguente:
- 12% principali in inglese
- 28% specializzazione in scienza
- 24% maggiore in informatica
- 21% maggiori in ingegneria
- 15% importanti in matematica
Il team decide di impiegare un campione casuale stratificato proporzionale per cui si desidera determinare se le major per gli studenti del campione rappresentano la stessa proporzione della popolazione.,
Tuttavia, le proporzioni nel campione non sono uguali alle percentuali nella popolazione. Ad esempio, il 12% della popolazione studentesca sono major inglesi, mentre il 14% degli studenti nel campione sono major inglesi (o 560 major inglesi / 4.000).
Di conseguenza, i ricercatori decidono di ricampionare gli studenti per abbinare la percentuale di major nella popolazione., Dei 4.000 studenti nel loro campione, decidono di selezionare casualmente quanto segue:
I ricercatori hanno ora un campione casuale stratificato proporzionato di studenti universitari e delle loro rispettive major, che riflette più accuratamente le major per la popolazione studentesca complessiva. Da lì, i ricercatori possono analizzare i GPA di ogni strato e le loro caratteristiche per ottenere un migliore senso di come la popolazione studentesca complessiva sta eseguendo.,