Cosa è un campione casuale stratificato?

A campione casuale stratificato è un tipo di procedura probabilistica di campionamento. Le due parti fondamentali di questo tipo di campione sono: 1) è stratificato, e 2) è probabilistico. Cosa significa questo esattamente e perché è importante? Un campione casuale stratificato è noto anche come un campionamento casuale proporzionale o un campionamento casuale di quote.

Che cos'è un campione casuale stratificato?

Un campione è una mini-rappresentazione di una popolazione maggiore.

I campioni possono essere determinati in modo informale o formale. Ma i campioni sviluppati sistematicamente secondo determinati metodi scientifici sono generalmente percepiti come più utili per fare generalizzazioni sulla popolazione più grande.

Cosa significa stratificare?

I campioni stratificati sono costituiti da sottogruppi omogenei che sono considerati distinti in modi importanti. Una raccolta di questi sottogruppi omogenei è indicata come strato. Questo metodo di campionamento consente di dividere la popolazione in sottogruppi omogenei dai quali possono essere selezionati semplici campioni casuali.

Perché un campione stratificato è utile?

Lo scopo del campionamento casuale stratificato è quello di selezionare i partecipanti di diversi sottogruppi che si ritiene possano avere rilevanza per la ricerca che verrà condotta. Ad esempio, i risultati di uno studio potrebbero essere influenzati dagli attributi dei soggetti, come le loro età, il sesso, il livello di esperienza lavorativa, il gruppo razziale e etnico, la situazione economica, il livello di istruzione raggiunta e così via.

Un campione stratificato è costruito in modo che queste caratteristiche potenzialmente influenti possano essere ragionevolmente presunte per riflettere il modello di queste caratteristiche nella popolazione complessiva. In questo modo, il campione riflette la popolazione da cui è stata presa, ma non si può dire che il campione è rappresentativo della popolazione più grande.

Ricorda che la selezione dei membri di un campione stratificato non è un processo casuale. Ciò detto, una volta che gli strati sono stati stabiliti, semplice campionamento casuale è usato per selezionare i membri dei campioni per ogni strato .

Che cosa significa probabilistico?

Un campione casuale stratificato è probabilistico perché ogni metodo utilizzato per selezionare la popolazione campione fornisce un modo ragionevolmente affidabile per valutare la rappresentatività della popolazione campione alla popolazione più grande (universo) da cui è stato selezionato il campione. In altre parole, il campione probabilistico consente a un ricercatore di stimare le probabilità che il campione selezionato fa o non rappresenta la popolazione più grande da cui è stato prelevato il campione.

Esempi

Utilizzare metodi casuali di campionamento casuali quando vi è interesse per le differenze tra i sottogruppi omogenei e la popolazione di campioni più grande nel suo complesso.

Diciamo che una popolazione di clienti aziendali può essere suddivisa in tre gruppi: Gen-Xers, Gen-Yers (Millennial) e Baby Boomers. Inoltre abbiamo ragione di credere che sia il Gen-Xers che il Gen-Yers siano minoranze relativamente minori della clientela complessiva delle imprese. Gen-Xers costituiscono circa il 5 per cento della popolazione complessiva della clientela e Gen-Yers rappresentano circa il 10 per cento della clientela.

Un semplice campione casuale di 100 membri (n = 100) potrebbe generare 5 Gen-Xers e 10 Gen-Yers se abbiamo usato una frazione di campionamento del 10 percento. Sarebbe possibile ottenere ancora meno Gen-Xers e meno Gen-Yers di quello nel campione - solo per caso. La stratificazione può produrre risultati più rappresentativi. Diciamo che vogliamo avere almeno 25 persone in ciascun gruppo. Se prendiamo ancora un campione di 100 (n = 100), possiamo campionare 25 Gen-Xers, 25 Gen-Yers e 50 Baby Boomers.

Sappiamo che il 10 per cento della popolazione è Millennials o Gen-Yers (ovvero circa 100 dei nostri clienti, un campione casuale di 25 clienti darà una frazione di campionamento all'interno di strato di 25/100 o 25 per cento. che il 5 per cento dei 50 clienti che non sono Baby Boomers sono Gen-Xers, il che significa che la frazione all'interno dello strato sarà di 25/50 o 50 per cento.

Quindi, 50 Gen-Xers plus 100 Gen-Yers un totale di 150 del nostro campione del cliente.Dalché la clientela complessiva del cliente è di 1000, sottraendoamo il Gen-Xers più il Gen-Yers (un totale di 150 clienti) che lascia 850 clienti, che sono Baby Boomers. la frattura per i Baby Boomers è di 50/850 o di circa 5. 88 per cento.

Due cose sono evidenti: (1) I tre gruppi sono più omogenei all'interno del gruppo che in tutta la popolazione, il che significa che c'è meno varianza, che offre l'opportunità di una maggiore precisione statistica. (2) E poiché il campione è stato stratificato, ci saranno abbastanza membri per Ogni gruppo deve essere in grado di produrre significative inferenze del sottogruppo.

Il campionamento stratificato potrebbe essere preferito per un semplice campionamento casuale quando è importante rappresentare la popolazione globale e rappresentare i sottogruppi chiave della popolazione, soprattutto quando i sottogruppi sono piuttosto piccoli ma distinguono in modi importanti. Utilizzando metodi di campionamento stratificato, un ricercatore può assicurare efficacemente che i sottogruppi possono essere differenziati nella discussione dei risultati della ricerca.