Выборка — это метод отбора части (или подмножества) более крупной популяции и изучения этой части (выборки) для получения информации о популяции. Метод выборки гарантирует, что выборки составляются без погрешности и точно представляют популяцию. Поскольку измерение всей популяции в исследовании непрактично, исследователи используют выборки для представления интересующей популяции.
Чтобы выбрать стратифицированную выборку, разделите популяцию на группы, называемые стратами, а затем возьмите пропорциональное количество из каждой страты. Например, вы можете стратифицировать (сгруппировать) население колледжа по факультетам, а затем выбрать пропорциональную простую случайную выборку из каждой страты (каждого факультета), чтобы получить стратифицированную случайную выборку. Чтобы выбрать простую случайную выборку из каждого отдела, пронумеруйте каждого сотрудника первого отдела, пронумеруйте каждого сотрудника второго отдела и проделайте то же самое для остальных отделов. Затем используйте простую случайную выборку, чтобы выбрать пропорциональные числа из первого отдела и проделайте то же самое для каждого из оставшихся отделов. Числа, выбранные из первого отдела, выбранные из второго отдела, и так далее, представляют членов, составляющих стратифицированную выборку.
Обследование географических регионов может быть выполнено с использованием стратифицированной выборки, где регионы со схожей средой обитания, высотой и типом почвы могут быть разделены на страты. Стратифицированная случайная выборка также может быть использована для изучения опросов на выборах, людей, которые работают сверхурочно, ожидаемой продолжительности жизни, доходов различных групп населения и доходов на различных должностях по всей стране.
Этот текст адаптирован из стиля Openstax, вводная статистика, раздел 1.2 Данные, выборка и вариации в данных и выборке
Метод стратифицированной выборки обычно используется при изучении гетерогенной популяции — популяции с большими вариациями.
Здесь популяция делится на две или более подгруппы или страты с общими характеристиками — в данном случае общим цветом. Каждая страта представляет собой однородную группу для общего признака.
Страты являются взаимоисключающими — это означает, что субъект должен присутствовать только в одном страте, подобно тому, как красный цвет должен присутствовать только в страте 1. Они также должны быть исчерпывающими, то есть все предметы с общими характеристиками, в данном случае все шары одного цвета, должны присутствовать в одном слое.
Затем несколько субъектов случайным образом выбираются из каждого слоя и объединяются для формирования выборки.
Например, предположим, что кто-то хочет узнать средний вес учащихся с 7 по 12 классы. Поскольку в популяции есть студенты разных возрастных групп, вес сильно варьируется внутри популяции.
Итак, студенты делятся на два страта. Затем из каждого слоя случайным образом отбираются студенты для формирования выборки, и рассчитывается средний вес.
Related Videos
Understanding Statistics
46.2K Просмотры
Understanding Statistics
32.4K Просмотры
Understanding Statistics
28.3K Просмотры
Understanding Statistics
28.4K Просмотры
Understanding Statistics
23.5K Просмотры
Understanding Statistics
14.8K Просмотры
Understanding Statistics
17.8K Просмотры
Understanding Statistics
11.9K Просмотры
Understanding Statistics
24.1K Просмотры
Understanding Statistics
6.4K Просмотры
Understanding Statistics
11.0K Просмотры
Understanding Statistics
10.2K Просмотры
Understanding Statistics
8.9K Просмотры
Understanding Statistics
12.0K Просмотры
Understanding Statistics
11.9K Просмотры