Tất cả về lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng
Phân tích ngẫu nhiên là gì?
Một mẫu là một đại diện nhỏ của một dân số lớn hơn.
Mẫu có thể được xác định một cách chính thức hoặc chính thức. Nhưng các mẫu được phát triển một cách có hệ thống theo một số phương pháp khoa học nhất định thường được coi là hữu ích hơn khi đưa ra khái quát về dân số lớn hơn.
Phân tầng nghĩa là gì?
Các mẫu phân tầng bao gồm các nhóm phụ đồng nhất được coi là khác biệt theo những cách quan trọng. Một tập hợp các nhóm con đồng nhất này được gọi là tầng lớp. Phương pháp lấy mẫu này cho phép dân số được chia thành các nhóm con đồng nhất mà từ đó các mẫu ngẫu nhiên đơn giản có thể được chọn .
Tại sao một mẫu phân tầng lại hữu ích?
Mục đích phân tầng lấy mẫu ngẫu nhiên là chọn những người tham gia từ các phân nhóm khác nhau được cho là có liên quan đến nghiên cứu sẽ được tiến hành. Ví dụ, kết quả của một nghiên cứu có thể bị ảnh hưởng bởi các thuộc tính của các đối tượng , như tuổi tác, giới tính, mức độ kinh nghiệm làm việc, chủng tộc và sắc tộc, tình hình kinh tế, trình độ học vấn đạt được, v.v.
Một mẫu phân tầng được xây dựng sao cho những đặc điểm có khả năng ảnh hưởng này có thể được giả định hợp lý để phản ánh mô hình của các đặc điểm này trong tổng thể dân số. Theo cách này, mẫu phản ánh dân số mà từ đó nó đã được lấy, nhưng mẫu không thể được cho là đại diện cho dân số lớn hơn .
Hãy nhớ rằng, việc lựa chọn các thành viên của một mẫu phân tầng không phải là một quá trình ngẫu nhiên. Điều đó nói rằng, một khi các tầng đã được thiết lập, lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản được sử dụng để chọn các thành viên của các mẫu cho mỗi tầng .
Xác suất nghĩa là gì?
Một mẫu ngẫu nhiên phân tầng là xác suất bởi vì mọi phương pháp được sử dụng để chọn mẫu dân số cung cấp một cách đáng tin cậy hợp lý để ước tính cách đại diện mẫu là dân số lớn hơn (vũ trụ) mà từ đó mẫu được chọn. Nói cách khác, mẫu xác suất cho phép một nhà nghiên cứu ước tính tỷ lệ cược mà mẫu được lựa chọn hoặc không đại diện cho dân số lớn hơn mà từ đó mẫu được rút ra.
Ví dụ
Sử dụng các phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng khi có sự quan tâm đến sự khác biệt giữa các nhóm con đồng nhất và tổng thể mẫu lớn hơn.
Giả sử rằng một số lượng khách hàng doanh nghiệp có thể được chia thành ba nhóm: Gen-Xers, Gen-Yers (Millennial) và Baby Boomers. Hơn nữa, chúng tôi có lý do để tin rằng cả hai Gen-Xers và Gen-Yers là thiểu số tương đối nhỏ hơn của khách hàng doanh nghiệp tổng thể. Gen-Xers chiếm khoảng 5 phần trăm tổng dân số của khách hàng và Gen-Yers chiếm khoảng 10 phần trăm của khách hàng.
Một mẫu ngẫu nhiên đơn giản gồm 100 thành viên (n = 100) có thể tạo ra 5 Gen-Xers và 10 Gen-Yers nếu chúng ta sử dụng một phần mẫu thử là 10 phần trăm. Sẽ có thể nhận được ít Gen-Xers hơn và ít Gen-Yers hơn trong mẫu - chỉ tình cờ thôi. Phân tầng có khả năng tạo ra nhiều kết quả đại diện hơn. Giả sử chúng tôi muốn có ít nhất 25 người trong mỗi nhóm. Nếu chúng ta vẫn lấy mẫu 100 (n = 100), thì chúng ta có thể lấy 25 Gen-Xers, 25 Gen-Yers và 50 Baby Boomers.
Chúng tôi biết rằng 10 phần trăm dân số là Millennials hoặc Gen-Yers (hoặc khoảng 100 khách hàng của chúng tôi. Một mẫu ngẫu nhiên 25 khách hàng sẽ cung cấp cho một phần lấy mẫu trong phạm vi 25/100 hoặc 25 phần trăm. trong số 50 khách hàng không phải là Bùng nổ Trẻ em là Gen-Xers, điều này có nghĩa là phân số trong phạm vi sẽ là 25/50 hoặc 50%.
Vì vậy, 50 Gen-Xers cộng với 100 Gen-Yers là tổng cộng 150 mẫu khách hàng của chúng tôi. Vì số lượng khách hàng tổng thể là 1000, chúng tôi trừ Gen-Xers cộng với Gen-Yers (tổng cộng 150 khách hàng) để lại 850 khách hàng, những người là Baby Boomers. Phần lấy mẫu trong tầng lớp cho Baby Boomers là 50/850 hoặc khoảng 5,88%.
Có hai điều hiển nhiên: (1) Ba nhóm đồng nhất trong nhóm hơn là trên toàn bộ dân số. Điều này có nghĩa là có ít phương sai, cung cấp cơ hội cho độ chính xác thống kê lớn hơn. (2) Và kể từ khi mẫu đã được phân tầng, sẽ có đủ thành viên từ mỗi nhóm để có thể đưa ra các suy luận nhóm nhỏ có ý nghĩa .
Việc lấy mẫu phân tầng có thể được ưu tiên so với lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản khi quan trọng là đại diện cho tổng thể dân số và đại diện cho các nhóm con chính của dân số, đặc biệt khi các nhóm nhỏ khá nhỏ nhưng phân biệt theo những cách quan trọng. Bằng cách sử dụng các phương pháp lấy mẫu phân tầng, một nhà nghiên cứu có thể đảm bảo hiệu quả rằng các phân nhóm có thể được phân biệt trong các cuộc thảo luận về các kết quả nghiên cứu.