Stratifisert tilfeldig prøvetaking fordeler forskere ved å gjøre dem i stand til å skaffe en prøvepopulasjon som best representerer hele populasjonen som studeres. Likevel er denne metoden for forskning ikke uten ulemper.
Stratifisert tilfeldig prøvetaking: En oversikt
Stratifisert tilfeldig prøvetaking innebærer først å dele en populasjon i underpopulasjoner og deretter bruke tilfeldige prøvetakingsmetoder til hver underpopulasjon for å danne en testgruppe. En ulempe er når forskere ikke kan klassifisere hvert medlem av befolkningen i en undergruppe.
Stratifisert tilfeldig prøvetaking er forskjellig fra enkel tilfeldig prøvetaking, som involverer tilfeldig utvalg av data fra hele populasjonen, slik at hvert mulig utvalg er like sannsynlig å forekomme. I kontrast deler stratifisert tilfeldig prøvetaking befolkningen i mindre grupper, eller lag, basert på delte egenskaper. Det tas en tilfeldig prøve fra hvert stratum i direkte forhold til stratumets størrelse sammenlignet med populasjonen.
Stratifisert tilfeldig prøveeksempel
Følgende er et eksempel på stratifisert tilfeldig prøvetaking:
Forskere utfører en studie som er utviklet for å evaluere den politiske tilbøyeligheten til økonomistudenter ved et større universitet. Forskerne ønsker å sikre at den tilfeldige prøven tilnærmer seg studentpopulasjonen, inkludert kjønn, studenter og hovedfagsstudenter. Den totale befolkningen i studien er 1000 studenter og derfra opprettes undergrupper som vist nedenfor.
Total befolkning = 1 000
Forskere vil tilordne hver økonomistudent ved universitetet til en av fire underpopulasjoner: mannlig grunnfag, kvinnelig grunnfag, mannlig utdanning og kvinnelig uteksaminert. Forskere ville deretter telle hvor mange studenter fra hver undergruppe som utgjør den totale befolkningen på 1000 studenter. Derfra beregner forskere hver undergruppes prosentvise representasjon av den totale befolkningen.
undergrupper:
- Mannlige studenter = 450 studenter (av 100) eller 45% av befolkningen Kvinnelige studenter = 200 studenter eller 20% Mannlige studenter = 200 studenter eller 20% kvinnelige doktorgradsstudenter = 150 studenter eller 15%
Tilfeldig prøvetaking av hver underpopulasjon utføres, basert på dens representasjon i befolkningen som helhet. Siden mannlige studenter er 45% av befolkningen, er 45 mannlige studenter valgt tilfeldig ut av denne undergruppen. Fordi mannlige kandidater kun utgjør 20% av befolkningen, blir 20 valgt for utvalget og så videre.
Mens stratifisert tilfeldig prøvetaking nøyaktig gjenspeiler populasjonen som studeres, betyr forhold som må oppfylles at denne metoden ikke kan brukes i hver studie.
Fordeler med stratifisert tilfeldig prøvetaking
Stratifisert tilfeldig prøvetaking har fordeler sammenlignet med enkel tilfeldig prøvetaking.
Reflekterer nøyaktig den befolkningen som er studert
Stratifisert tilfeldig prøvetaking gjenspeiler nøyaktig populasjonen som studeres fordi forskere stratifiserer hele populasjonen før de bruker tilfeldige prøvetakingsmetoder. Kort sagt sikrer det at hver undergruppe i befolkningen får riktig representasjon i utvalget. Som et resultat gir stratifisert tilfeldig prøvetaking bedre dekning av befolkningen siden forskerne har kontroll over undergruppene for å sikre at alle er representert i prøvetakingen.
Med enkel tilfeldig prøvetaking er det ingen garanti for at det velges noen bestemt undergruppe eller type person. I vårt tidligere eksempel på universitetsstudentene, kan bruk av enkel tilfeldig prøvetaking for å skaffe et utvalg på 100 fra befolkningen føre til valg av bare 25 mannlige studenter eller bare 25% av den totale befolkningen. 35 kvinnelige doktorgradsstudenter kan også velges (35% av befolkningen) som resulterer i underrepresentasjon av mannlige studenter og overrepresentasjon av kvinnelige doktorgradsstudenter. Eventuelle feil i representasjonen av befolkningen har potensial til å redusere nøyaktigheten av studien.
Ulemper med stratifisert tilfeldig prøvetaking
Stratifisert tilfeldig prøvetaking gir også forskere en ulempe.
Kan ikke brukes i alle studier
Dessverre kan ikke denne metoden for forskning brukes i hver studie. Metodens ulempe er at flere betingelser må være oppfylt for at den skal kunne brukes på riktig måte. Forskere må identifisere hvert medlem av en befolkning som studeres og klassifisere hvert av dem i en, og bare en, subpopulasjon. Som et resultat er stratifisert tilfeldig prøvetaking ufordelaktig når forskere ikke med sikkerhet kan klassifisere hvert medlem av befolkningen i en undergruppe. Det kan også være utfordrende å finne en uttømmende og definitiv liste over en hel befolkning.
Overlapping kan være et problem hvis det er fag som faller inn i flere undergrupper. Når enkel tilfeldig prøvetaking utføres, er det mer sannsynlig at de som er i flere undergrupper, blir valgt. Resultatet kan være en feilaktig fremstilling eller unøyaktig gjenspeiling av befolkningen.
Eksemplet ovenfor gjør det enkelt: Undergraduate, graduate, male and female er klart definerte grupper. I andre situasjoner kan det imidlertid være langt vanskeligere. Se for deg å innlemme egenskaper som rase, etnisitet eller religion. Sorteringsprosessen blir vanskeligere, og gjør stratifisert tilfeldig prøvetaking til en ineffektiv og mindre enn ideell metode.
Viktige takeaways
- Stratifisert tilfeldig prøvetaking gjør det mulig for forskere å skaffe en prøvepopulasjon som best representerer hele populasjonen som studeres. Denne metoden for forskning kan ikke brukes i hver studie.Stratifisert tilfeldig prøvetaking skiller seg fra enkel tilfeldig prøvetaking, som involverer tilfeldig utvalg av data fra en hele populasjonen, så det er like sannsynlig at hvert mulig utvalg forekommer.
