Das geschichtete Stichprobe, oder Schichtung ist eine Stichprobenmethode, bei der eine Population in kleinere Untergruppen unterteilt wird, die als Schichten bezeichnet werden. Diese Schichten werden wiederum auf der Grundlage der gemeinsamen Attribute oder Merkmale der Mitglieder wie Einkommen oder Bildungsniveau gebildet..
Es wird verwendet, um die Unterschiede zwischen Gruppen in einer Population hervorzuheben, im Gegensatz zu einfachen Stichproben, bei denen alle Mitglieder einer Population mit der gleichen Wahrscheinlichkeit einer Stichprobe gleich behandelt werden.
Ziel ist es, die Präzision der Probe durch Reduzierung des Probenahmefehlers zu verbessern. Kann einen gewichteten Mittelwert mit geringerer Variabilität als das arithmetische Mittel einer einfachen Stichprobe der Population erzeugen.
Bei der Schichtung werden Mitglieder einer Population vor der Probenahme in homogene Untergruppen fragmentiert. Durch die Schichten wird eine Verteilung der Bevölkerung definiert.
Das heißt, es muss kollektiv erschöpfend sein und sich gegenseitig ausschließen, sodass jedem Element der Bevölkerung eine einzelne Schicht zugewiesen werden muss. Dann wird innerhalb jeder Schicht eine systematische oder einfache Stichprobe angewendet.
Artikelverzeichnis
Es ist wichtig zu beachten, dass die Schichten nicht nebeneinander stehen sollten. Durch überlappende Untergruppen haben einige Personen eine größere Chance, als Fächer ausgewählt zu werden. Dies behindert die Vorstellung einer geschichteten Probenahme als Probenahmeprototyp völlig..
Ebenso wichtig ist es, dass der Forscher eine einfache Stichprobe innerhalb der verschiedenen Schichten verwendet..
Die am häufigsten in geschichteten Stichproben verwendeten Schichten sind Alter, Geschlecht, sozioökonomischer Status, Religion, Nationalität und Bildungsniveau..
Wenn ein Prüfer die Analyse einer Gruppe von Entitäten mit ähnlichen Merkmalen durchführt, stellt er möglicherweise fest, dass die Populationsgröße zu groß ist, um die Untersuchung abzuschließen..
Um Zeit und Geld zu sparen, kann eine praktikablere Perspektive gewählt werden, indem eine kleine Gruppe aus der Bevölkerung ausgewählt wird. Diese kleine Gruppe wird als Stichprobengröße bezeichnet. Dies ist eine Teilmenge der Population, die zur Darstellung der gesamten Population verwendet wird..
Sie können eine Stichprobe aus einer Population auf verschiedene Arten auswählen, von denen eine geschichtete Stichprobe ist. Dies beinhaltet die Aufteilung der Gesamtbevölkerung in homogene Gruppen, die als Schichten bezeichnet werden. Dann werden Zufallsstichproben aus jeder Schicht ausgewählt.
- Teilen Sie die Population in kleinere Untergruppen oder Schichten ein, basierend auf Attributen und Merkmalen, die von Mitgliedern geteilt werden.
- Nehmen Sie aus jeder Schicht eine Zufallsstichprobe in einer Zahl, die proportional zur Größe der Schicht ist.
- Gruppieren Sie Teilmengen von Schichten, um eine Zufallsstichprobe zu bilden.
- Führen Sie die Analyse durch.
Stellen Sie sich zum Beispiel einen Forscher vor, der die Anzahl der Business-Studenten wissen möchte, die innerhalb von drei Monaten nach Abschluss des Studiums im Jahr 2018 ein Stellenangebot erhalten haben. Sie werden bald feststellen, dass es in diesem Jahr fast 200.000 Business-Absolventen gab..
Sie können sich einfach für eine Stichprobe von 5.000 Absolventen entscheiden und die Umfrage durchführen. Besser noch, Sie könnten die Bevölkerung in Schichten aufteilen und eine Zufallsstichprobe über diese Schichten ziehen..
Dazu würden Sie Bevölkerungsgruppen erstellen, die auf Alter, Rasse, Nationalität oder beruflichem Hintergrund basieren..
Aus jeder Schicht würde eine Zufallsstichprobe im Verhältnis zur Größe der Schicht im Verhältnis zur Gesamtbevölkerung gezogen. Diese Teilmengen würden zu einer Stichprobe zusammengefasst.
Bei diesem Typ ist die Stichprobengröße für jede Schicht proportional zur Populationsgröße der Schicht im Vergleich zur Gesamtpopulation. Dies bedeutet, dass jede Schicht den gleichen Stichprobenanteil hat.
Wenn ein Merkmal der Individuen ausgewählt wird, um die Schichten zu definieren, sind die resultierenden Untergruppen oft unterschiedlich groß..
Zum Beispiel wollen wir den Prozentsatz der rauchenden mexikanischen Bevölkerung untersuchen, und es wird entschieden, dass das Alter ein gutes Kriterium für die Schichtung ist, da angenommen wird, dass die Rauchgewohnheiten je nach Alter erheblich variieren können. Drei Schichten sind definiert:
- Unter 20 Jahren.
- Zwischen 20 und 44.
- Über 44.
Wenn die Bevölkerung Mexikos in diese drei Schichten aufgeteilt wird, wird nicht erwartet, dass die drei Gruppen gleich groß sind. Tatsächlich bestätigen die tatsächlichen Daten dies:
- Schicht 1: 42,4 Millionen (41,0%).
- Schicht 2: 37,6 Millionen (36,3%).
- Schicht 3: 23,5 Millionen (22,7%).
Wenn eine proportionale geschichtete Stichprobe verwendet wird, sollte die Stichprobe aus Schichten bestehen, die die gleichen Anteile wie die Bevölkerung beibehalten. Wenn Sie eine Stichprobe von 1.000 Personen erstellen möchten, müssen die Stichproben die folgenden Größen haben:
Es ist dem Sammeln einer kleineren Bevölkerung sehr ähnlich, bestimmt durch die relativen Anteile der Schichten innerhalb der Bevölkerung..
Bei diesem Typ wird allen definierten Schichten dieselbe Stichprobengröße zugewiesen, unabhängig vom Gewicht dieser Schichten innerhalb der Population..
Eine einheitliche geschichtete Stichprobe unter Verwendung des vorherigen Beispiels würde für jede Schicht die folgende Stichprobe ergeben:
Diese Methode begünstigt die Schichten, die in der Bevölkerung weniger Gewicht haben, indem sie ihnen den gleichen Stellenwert einräumen wie die relevantesten Schichten.
Dies verringert die Gesamteffektivität der Probe, ermöglicht jedoch eine genauere Untersuchung der individuellen Eigenschaften jeder Schicht..
Wenn Sie im Beispiel eine spezifische Aussage über die Population von Schicht 3 (über 44) machen möchten, können Sie die Stichprobenfehler reduzieren, indem Sie eine Stichprobe von 333 Einheiten anstelle einer Stichprobe von 227 Einheiten verwenden, die aus proportional geschichteten Einheiten erhalten wird Probenahme.
Die geschichtete Stichprobe eignet sich gut für Populationen mit einer Vielzahl von Attributen, ist jedoch ansonsten nicht effektiv, wenn keine Untergruppen gebildet werden können..
Der Hauptvorteil der geschichteten Stichprobe besteht darin, dass die Schlüsselmerkmale der Population in der Stichprobe erfasst werden..
Ähnlich wie bei einem gewichteten Durchschnitt erzeugt diese Stichprobenmethode Merkmale in der Stichprobe, die proportional zur Gesamtpopulation sind..
Die Schichtung ergibt einen geringeren Schätzfehler als die einfache Stichprobenmethode. Je größer der Unterschied zwischen den Schichten ist, desto größer ist der Präzisionsgewinn..
Es hat eine höhere statistische Genauigkeit im Vergleich zu einfachen Stichproben. Dies liegt an der Tatsache, dass innerhalb der Untergruppen die Variabilität im Vergleich zu den Variationen, die bei der Gesamtbevölkerung auftreten, geringer ist..
Da diese Technik eine hohe statistische Genauigkeit aufweist, bedeutet dies auch, dass eine kleinere Stichprobengröße erforderlich ist, was den Forschern viel Aufwand, Geld und Zeit sparen kann..
Leider kann diese Forschungsmethode nicht in allen Studien angewendet werden. Der Nachteil der Methode besteht darin, dass mehrere Bedingungen erfüllt sein müssen, damit sie korrekt verwendet werden kann.
Der Hauptnachteil besteht darin, dass es schwierig sein kann, geeignete Schichten für eine Studie zu identifizieren. Darüber hinaus kann es eine Herausforderung sein, eine vollständige und endgültige Liste einer gesamten Bevölkerung zu finden..
Ein zweiter Nachteil ist, dass die Organisation und Analyse der Ergebnisse im Vergleich zu einfachen Stichproben komplexer ist..
Die Forscher müssen jedes Mitglied einer Studienpopulation identifizieren und in nur eine Subpopulation einteilen. Infolgedessen ist eine geschichtete Stichprobe nachteilig, wenn Forscher nicht jedes Mitglied der Bevölkerung sicher in eine Untergruppe einordnen können..
Das Nebeneinander kann ein Problem sein, wenn es Themen gibt, die in mehrere Untergruppen fallen. Wenn eine einfache Stichprobe durchgeführt wird, werden eher diejenigen in mehreren Untergruppen ausgewählt. Das Ergebnis könnte eine falsche Darstellung oder eine ungenaue Darstellung der Bevölkerung sein.
Beispiele wie Studenten, Absolventen, Männer und Frauen machen es einfach, da sie klar definierte Gruppen sind.
In anderen Situationen könnte es jedoch viel schwieriger sein. Sie können sich vorstellen, Merkmale wie Rasse, ethnische Zugehörigkeit oder Religion einzubeziehen. Der Klassifizierungsprozess würde schwieriger werden und eine geschichtete Stichprobe zu einer ineffektiven Methode machen..
Angenommen, ein Forschungsteam möchte den Notendurchschnitt von College-Studenten in den USA ermitteln.
Das Forschungsteam hat offensichtliche Schwierigkeiten, diese Daten von den 21 Millionen Studenten zu sammeln. Daher entscheiden Sie sich für eine Stichprobe aus der Bevölkerung mit nur 4.000 Studenten..
Das Team beobachtet die verschiedenen Attribute der Teilnehmer an der Stichprobe und fragt, ob es einen Unterschied zwischen dem Notendurchschnitt und der Spezialisierung der Schüler gibt..
In der Stichprobe wurde festgestellt, dass 560 Studenten englische Studenten, 1.135 Studenten der Naturwissenschaften, 800 Studenten der Informatik, 1.090 Studenten der Ingenieurwissenschaften und 415 Studenten der Mathematik sind.
Das Team möchte eine proportionale geschichtete Stichprobe verwenden, bei der die Stichprobenschichten proportional zur Bevölkerungsstichprobe sind.
Zu diesem Zweck untersucht das Team die Statistiken von Universitätsstudenten in den USA und ermittelt den offiziellen Prozentsatz der spezialisierten Studenten: 12% in Englisch, 28% in Naturwissenschaften, 24% in Informatik, 21% in Ingenieurwissenschaften und 15% in Mathematik.
Daher werden aus dem geschichteten Stichprobenverfahren fünf Schichten erstellt. Das Team muss bestätigen, dass die Bevölkerungsschicht proportional zur Stichprobenschicht ist. Er stellt jedoch fest, dass die Proportionen nicht gleich sind..
Daher muss das Team die Bevölkerung von 4.000 Studenten neu befragen, diesmal jedoch nach dem Zufallsprinzip 480 (12%) Englischlerner, 1.120 (28%) Naturwissenschaften, 960 (24%) Informatik, 840 (21%) Ingenieurwissenschaften und 600 () 15%) Mathematik.
Damit haben wir eine proportional geschichtete Stichprobe von Universitätsstudenten, die eine bessere Vertretung von Universitätsstudenten in den Vereinigten Staaten bietet..
Die Forscher können eine bestimmte Schicht hervorheben, die verschiedenen Studien von US-College-Studenten beobachten und die verschiedenen Notendurchschnitte beobachten..
Bisher hat noch niemand einen Kommentar zu diesem Artikel abgegeben.