Co to jest próbkowanie warstwowe?
Próbkowanie warstwowe, znane również jako losowe próbkowanie warstwowe lub proporcjonalne próbkowanie losowe, to metoda pobierania próbek, która wymaga, aby wszystkie próbki były grupowane zgodnie z niektórymi parametrami i wybierały próbki z każdej takiej grupy zamiast losowo z całej populacji. W tym przypadku cała populacja jest podzielona na różne grupy o podobnych cechach, spośród których wybieranych jest kilka prób, podczas gdy w losowaniu prostym wszyscy członkowie populacji mają szansę zostać dobrani do próby.
Stratyfikowany wzór próbkowania
Ponieważ podział na podgrupy lub warstwy i cała próba reprezentująca całą populację zależy od badacza, nie ma określonego wzoru na losowe próbkowanie warstwowe. Ale formuła wymieniona poniżej jest szeroko stosowana.
Stratyfikowany wzór losowego próbkowania = całkowita wielkość próby / cała populacja * populacja podgrup
Rodzaje losowego próbkowania warstwowego
Są dwojakiego rodzaju - proporcjonalne i nieproporcjonalne.
- Proporcjonalne: celem losowania warstwowego jest to, że z każdej grupy wybiera się kilka próbek do ostatecznego wyboru. W przypadku próbkowania proporcjonalnego z góry określona podstawa próby jest proporcjonalna do wszystkich utworzonych grup. Na przykład, jeśli utworzono 5 grup o różnej liczebności próby, takiej jak 10, 30, 20, 100, 60 i 80. Badacz zdecydował się na wybór 10% całkowitej liczebności populacji, czyli 300. W tym przypadku Do badań wybrano 10 z każdej grupy próbek. Tak więc liczby wyniosłyby 1, 3, 2, 10, 6 i 8, a łącznie 30 próbek. Ta metoda jest dość rozpowszechniona i znana ze swojego zastosowania.
- Nieproporcjonalne: w tym przypadku nie pobieramy proporcjonalnych próbek z każdej podgrupy i możemy wybrać dowolną metodę, aby uzyskać z góry określoną wielkość próby. Jeśli weźmiemy powyższy przykład, moglibyśmy wziąć dowolną liczbę z dowolnej grupy, taką jak 5,5,5,4,3,8, aby uzyskać łączną wielkość próby 30, ponieważ wyraźnie widać, że próbki wybrane przez różne grupy są nieproporcjonalne w stosunku do odpowiedniej wielkości podgrupy.
Przykłady warstwowego wzoru losowego próbkowania (z szablonem programu Excel)
Przykład 1
Załóżmy, że zespół badawczy przeprowadza ankietę dla firmy FMCG na temat gustów i preferencji ludzi w wyborze żywności. Zespół zdecydował się na 3 główne kategorie; mężczyźni, kobiety i dzieci. Całkowita liczba osób potrzebnych do zbioru danych to liczba bliska 1 miliona. W jaki sposób losowe pobieranie próbek warstwowych może pomóc naukowcom w gromadzeniu wymaganych danych przy mniejszym zużyciu czasu i zasobów?
Rozwiązanie
Trudno jest porozmawiać z milionem ludzi i poznać ich opinię; raczej dość łatwe i oszczędzające czas jest tworzenie różnych grup, wybieranie kilku z nich i wyciąganie z nich opinii, ponieważ ta segregacja danych byłaby reprezentatywna dla całej populacji.
Dlatego lepiej posegregować cały />
- Teraz przypiszemy liczbę pracowników należących do tej konkretnej grupy wiekowej. Więc opublikowaliśmy liczby takie jak 150, 200, 250 i tak dalej.
- Następnie znajdź liczbę próbek do pobrania z całej populacji. Wspomniano już o tym, aby pobrać 10% lub 80 próbek z całej populacji.
Całkowita populacja i całkowita wielkość próby
- Całkowita populacja = 800
- Całkowita wielkość próbki = 80
Obliczanie wielkości próby
- = 80/800 * 150
Rozmiar próbki wyniesie -
- Wielkość próbki = 15
Ta sama procedura zostanie zastosowana w grupie wiekowej 61 - 70 lat.
Proces losowania warstwowego dał nam liczbę próbek z każdej podgrupy lub warstw, która odzwierciedla całą populację.
Przykład nr 3
Grupa studentów otrzymała projekt mający na celu ustalenie liczebności próby 1200 studentów studiujących na różnych kierunkach kierunków. Musisz znaleźć próbki z każdej warstwy lub podgrupy wymienionej poniżej, stosując formułę losowego losowania warstwowego.
Rozwiązanie
Skorzystaj z poniższych danych:
Obliczanie całkowitej populacji
- = 200 + 260 + 190 + 380 + 170
- Całkowita populacja = 1200
Obliczanie wielkości próby
- = 120/1200 * 200
Rozmiar próbki wyniesie -
- Wielkość próbki = 20
Podobnie możemy obliczyć wielkość próby dla pozostałej populacji, jak pokazano poniżej,
Trafność i zastosowania
- Audytor, na ogół Certified Public Accountant (CPA), stosuje tę formułę ogólnie do poręczeń i weryfikacji podczas audytu rachunków firmy. Ta formuła dobrze pasuje do ich kryteriów, ponieważ różne grupy lub podgrupy można tworzyć na podstawie zaangażowanych ilości, a wielkość próby również się zmniejsza.
- Zarządzający portfelami szeroko stosują losowe próbkowanie warstwowe w celu replikacji różnych indeksów, takich jak indeks obligacji lub indeks akcji, w celu stworzenia portfela, który zapewnia podobny zwrot w porównaniu z obligacjami.
- Jedną z największych zalet losowego próbkowania warstwowego jest jego zdolność do doboru próby o odmiennych cechach poprzez tworzenie podgrup i dostarczanie próby z każdej warstwy, która jest reprezentatywna dla całej wielkości próby. Wzór staje się najbardziej przydatny, gdy cechy podgrup są zróżnicowane, a zatem odpowiedź jest bardzo różna, jeśli zamiast losowego próbkowania warstwowego przeprowadza się próbkowanie ogólne.
