Mikä on ositettu satunnaisotos? Kuinka se toimii

Mikä on ositettu satunnaisotos?

Ositettu satunnaisotos muodostaa uma tiedonkeruutekniikka, jossa väestö jaetaan pienempiin alaryhmiin, jotka tunnetaan ositteina. Ositteet muodostetaan ottaen huomioon yksilöiden yhteiset piirteet, kuten tulot tai koulutustaso. Tätä menetelmää käytetään laajalti esimerkiksi väestöanalyysiin ja elinajanodotetutkimuksiin.

Tätä tekniikkaa kutsutaan myös suhteelliseksi satunnaisotannaksi tai satunnaisotantaan.

Kuinka ositettu satunnaisotos toimii?

Suorittaessa analyysiä tai tutkimusta populaatiosta, jolla on samanlaiset ominaisuudet, voidaan havaita, että kokonaispopulaatio on liian suuri suoraa tutkimusta varten. Resurssien, kuten ajan ja rahan, säästämiseksi voidaan omaksua käytännöllisempi lähestymistapa, joka sisältää pienemmän otoksen valitsemisen tästä populaatiosta.

Tätä pienempää otosta kutsutaan otoskokoksi, joka edustaa kokonaisväestön osajoukkoa. Tämän otoksen valinta voidaan tehdä eri menetelmillä, joista yksi on ositettu satunnaisotos.

Ositettu satunnaisotannalla populaatio segmentoidaan homogeenisiin ryhmiin, joita kutsutaan ositteiksi. Jokaisesta näistä kerroksista valitaan satunnaisesti näytteet. Esimerkiksi tutkija voi olla kiinnostunut tietämään, kuinka moni tietyn luokan MBA-opiskelija sai työtarjouksia kolmen kuukauden kuluttua tutkinnon suorittamisesta.

Kun tutkija havaitsee, että MBA-tutkinnon suorittaneiden määrä on samana vuonna lähes 200 50, tutkija voi aluksi harkita yksinkertaista XNUMX XNUMX valmistuneen otosta. Tarkempi lähestymistapa olisi kuitenkin jakaa nämä tutkinnon suorittaneet ositteisiin esimerkiksi sukupuolen, ikäryhmän, etnisen taustan, alkuperämaan ja aiemman työkokemuksen perusteella. Jokaisesta ositteesta otetaan sitten suhteellinen otos, jossa kunkin ryhmän otoskoko heijastaa sen osuutta kokonaisväestöstä. Otokset kaikista kerroksista yhdistetään edustavaksi otokseksi.

Esimerkki ositetun satunnaisotantaan

Kuvitellaan, että tutkimusryhmä haluaa laskea yhdysvaltalaisten korkeakouluopiskelijoiden keskimääräisen akateemisen saavutusindeksin (GPA). Koska kaikkia 21 miljoonaa opiskelijaa oli mahdotonta analysoida, ryhmä päätti valita 4.000 XNUMX opiskelijan satunnaisen otoksen.

Ottaen huomioon osallistujien erilaiset ominaisuudet, tiimi tutkii, onko GPA:issa eroja opiskelijoiden koulutusalojen mukaan. Se osoittaa, että 560 osallistuu englannin kursseille, 1.135 800 luonnontieteisiin, 1.090 tietojenkäsittelytieteisiin, 415 XNUMX tekniikkaan ja XNUMX matematiikkaan. Sen jälkeen he aikovat strukturoida suhteellisen ositetun otoksen, jossa jokainen osio heijastaa kokonaisotoksen koostumusta.

Demografisen analyysin jälkeen selvisi, että USA:n yliopisto-opiskelijat jakautuvat koulutusaloittain seuraavissa suhteissa: 12 % englannin kielen, 28 % luonnontieteiden, 24 % tietojenkäsittelytieteen, 21 % tekniikan ja 15 % matematiikan alalta. . Siten viisi kerrosta muodostetaan ositetun satunnaisotannan avulla.

Ryhmä tarkistaa väestöositteiden ja otosositteiden suhteellisuuden ja panee merkille erot. Sitten he mukauttavat valintaa ja valitsevat satunnaisesti 480 englantilaista opiskelijaa, 1.120 960 luonnontieteiden opiskelijaa, 840 tietojenkäsittelytieteen opiskelijaa, 600 insinööriopiskelijaa ja 4.000 matematiikan opiskelijaa varmistaakseen, että XNUMX XNUMX opiskelijan otos kuvastaa asianmukaisesti opiskelualueiden suhteita.

Tällä uudella jakaumalla saadaan suhteellinen kerrostettu satunnaisotos, joka antaa tarkemman esityksen yliopisto-opiskelijoiden opiskelualueista Yhdysvalloissa. Tiimi voi nyt tarkastella erityisesti kutakin kerrosta ja arvioida GPA-sopimusten vaihtelua.

Yksinkertaiset vs. satunnaiset näytteet Kerrostunut

Yksinkertaiset ja ositetut satunnaisotokset ovat tilastojen perustekniikoita. Yksinkertaista satunnaisotantaa käytetään yleensä silloin, kun populaatiosta tiedetään vähän tai kun se on liian heterogeeninen segmentoitavaksi. Toisaalta ositettua satunnaisotantaa käytetään, kun tavoitteena on tutkia populaation erityispiirteitä jakamalla se homogeenisiin ositteisiin ennen otosten valintaa.

Kerrostettu näytteenotto, vaikka se tarjoaa suuremman tarkkuuden, on monimutkaisempaa, enemmän aikaa vievää ja voi olla kalliimpaa kuin yksinkertainen näytteenotto. Esimerkiksi makeisyritys, joka on kiinnostunut ymmärtämään asiakkaidensa kulutustottumuksia, ilman merkittäviä eroja heidän välillään, voisi valita yksinkertaisen satunnaisotoksen 100 asiakkaasta 10.000 XNUMX asiakkaasta päätelläkseen koko ryhmästä. Osallistujien valinta tehtäisiin ottamatta huomioon yksilöllisiä ominaisuuksia, toisin kuin kerroistumisessa.

Suhteellinen vs. suhteellinen kerrostuminen Suhteeton

Ositettu satunnaisotannalla varmistetaan, että tietyn populaation jokainen alaryhmä on riittävästi edustettuna tutkimustutkimuksen otantapopulaatiossa. Tämä kerrostuminen voi olla suhteellinen tai suhteeton.

Suhteellisessa ositusmenetelmässä kunkin ositteen otoskoko on verrannollinen kyseisen ositteen kokoon kokonaisväestössä. Tämäntyyppinen näytteenotto on usein tarkempaa, koska se kuvastaa paremmin väestön yleistä koostumusta.

Jos esimerkiksi tarkastellaan tutkimusta, joka haluaa analysoida 50.000 180.000 valmistuvaa ja käyttää ikäryhmää kriteerinä, suhteellinen otos laskettaisiin seuraavalla kaavalla: (otoskoko / kokonaisväestön koko) × ositteen koko. Olettaen, että MBA-tutkinnon suorittaneita on vuosittain 24 28, 50.000–180.000-vuotiaan tutkinnon suorittaneen osion otoskoko olisi (90.000 25.000/XNUMX XNUMX) × XNUMX XNUMX = XNUMX XNUMX. Samaa menettelyä sovelletaan muihin ikäryhmiin. Kun ositteiden otoskoot on määritetty, tutkija jatkaa yksinkertaisella satunnaisotannalla kussakin ositteessa valitakseen osallistujat.

Toisin sanoen koko väestöstä valitaan satunnaisesti 25.000 24 valmistuvaa ikäryhmästä 28–16.667, 29 33 ikäryhmästä XNUMX–XNUMX ja niin edelleen.

Suhteettoman ositetun otoksen tapauksessa kunkin ositteen otoskoko ei vastaa sen osuutta perusjoukosta. Tutkija voi valita puolet 34–37-vuotiaista ja kolmanneksen 29–33-vuotiaista valmistuneista.

On tärkeää huomata, että henkilön tulee kuulua vain yhteen kerrokseen. Päällekkäisten alaryhmien olemassaolo tarkoittaa, että joillakin yksilöillä on suurempi mahdollisuus tulla valituksi tutkimukseen, mikä on vastoin ositetun otannan periaatetta todennäköisyysotantatekniikana.

Ositetun satunnaisnäytteenoton edut ja haitat

Edut

Yksi ositetun satunnaisotannan tärkeimmistä eduista on sen kyky heijastaa kerätyn otoksen perusjoukon olennaiset ominaisuudet. Painotettuna keskiarvona toimiva menetelmä tarjoaa edustuksen otoksessa, joka heijastaa populaatiota kokonaisuutena. Tämä menetelmä on erityisen tehokas erilaisille populaatioille, vaikka se riippuu mahdollisuudesta jakaa populaatio erillisiin alaryhmiin.

Tarkkuus on toinen kerrostuksen tärkeä etu, joka tarjoaa pienemmän virhemarginaalin yksinkertaiseen satunnaisotantaan verrattuna. Tämä tarkkuus kasvaa kerrosten välisen heterogeenisyyden kasvaessa.

Haitat

Ositettu satunnaisotos ei kuitenkaan koske kaikkia tutkimustilanteita. Se edellyttää useiden ehtojen täyttymistä, jotta se voidaan panna tehokkaasti täytäntöön. On olennaista, että tutkijat pystyvät tunnistamaan ja luokittelemaan jokaisen väestön jäsenen vain yhteen tiettyyn alaryhmään.

Kun populaation jäsenten luokittelu tarkkoihin alaryhmiin ei ole mahdollista, ositettu otanta tulee epäedulliseen asemaan. Lisäksi täydellisen ja tarkan luettelon laatiminen kaikista väestön jäsenistä voi olla työlästä.

Päällekkäisyysongelmia syntyy myös, jos yksilöt jakautuvat useisiin alaryhmiin, koska tämä voi lisätä näiden yksilöiden valinnan todennäköisyyttä, mikä johtaa populaation vääristyneeseen esitykseen.

Vaikka ominaisuudet, kuten ikäryhmä tai tutkimusalue, voidaan helposti luokitella, muut, kuten rotu, etnisyys tai uskonto, voivat monimutkaistaa kerrostumisprosessia, jolloin menetelmä ei sovellu tiettyihin tutkimuksiin.

Johtopäätös

Ositettu satunnaisotos on arvokas tilastollinen työkalu, jonka avulla tutkijat voivat saada edustavia näytteitä monimutkaisista ja monimuotoisista populaatioista. Tämä menetelmä maksimoi tutkimuksen tehokkuuden ja tarkkuuden varmistamalla, että kaikki asiaankuuluvat alaryhmät ovat suhteellisesti edustettuina lopullisessa otoksessa. Vaikka ositettu otanta tarjoaa merkittäviä etuja virheiden vähentämisessä ja tarkkuuden lisäämisessä verrattuna yksinkertaiseen satunnaisotantaan, ositettu otanta vaatii selkeää ja tarkkaa ositteiden tunnistamista, mikä voi olla haastavaa tutkitun populaation ominaisuuksista riippuen.

Huolimatta rajoituksistaan ​​ja huolellisen suunnittelun ja riittävien resurssien tarpeesta, ositettu satunnaisotos voi oikein käytettynä tarjota arvokkaita näkemyksiä ja luotettavaa tietoa, joka kuvastaa tarkasti populaation rakennetta ja vivahteita. Se on korvaamaton metodologia tutkimuksissa, joissa pyritään ymmärtämään erilaisten ryhmien sisäistä dynamiikkaa, mikä helpottaa tietoista päätöksentekoa ja konkreettiseen dataan perustuvien politiikkojen muotoilua.

Usein kysyttyjä kysymyksiä

Milloin käyttäisit ositettua satunnaisotantaa?

Tämä menetelmä on ihanteellinen, kun tutkijat haluavat tutkia eroja eri alaryhmien tai kerrosten välillä koko väestössä, erityisesti tutkimuksissa, jotka keskittyvät muuttujiin, kuten rotuun, sukupuoleen tai koulutustasoon.

Mikä näytteenottomenetelmä on paras?

Parhaan otantamenetelmän valinta riippuu tutkimuksen tavoitteista ja aineiston luonteesta. Yksinkertainen satunnaisotos on yleensä yksinkertaisempaa ja taloudellisempaa, mutta ositettu otanta voi tuottaa näytteitä, jotka edustavat tarkemmin tutkittua populaatiota.

Mitkä ovat kaksi ositetun satunnaisotannan tyyppiä?

Kaksi päätyyppiä ovat suhteellinen otanta, joka säätää kunkin ositteen otoskokoa sen mukaan, miten se on edustettuna perusjoukossa, ja epäsuhtainen otanta, jossa tietyt ositteet ovat tarkoituksellisesti yli- tai aliedustettuja tutkimuksen erityistavoitteiden mukaisesti.

Miten ositteet valitaan ositettuun satunnaisotantaan?

Osuudet määritellään tutkijoiden tutkimuksen kannalta oleellisina pitämien ominaisuuksien perusteella, kuten sukupuoli, rotu, koulutustaso, maantieteellinen sijainti tai ikä.