Što je slojevito uzorkovanje?
Stratificirano uzorkovanje, poznato i kao stratificirano slučajno uzorkovanje ili proporcionalno slučajno uzorkovanje, metoda je uzorkovanja koja zahtijeva da svi uzorci moraju biti grupirani u skladu s nekim parametrima te odabirom uzoraka iz svake takve skupine, a ne nasumičnim odabirom iz cijele populacije. Pri tome je cijela populacija podijeljena u različite skupine sličnih atributa i među njima se odabire malo uzoraka, dok u jednostavnom slučajnom uzorkovanju svi članovi populacije imaju priliku biti odabrani za uzorkovanje.
Formula slojevitog uzorkovanja
Kako podjela podskupina ili slojeva, a uzima se ukupan uzorak koji predstavlja cijelu populaciju, ovisi o istraživaču, ne postoji posebna formula za slojevito nasumično uzorkovanje. Ali, dolje spomenuta formula široko se koristi.
Formula slojevitog slučajnog uzorkovanja = ukupna veličina uzorka / cijela populacija * Stanovništvo podskupina
Vrste slojevitog slučajnog uzorkovanja
Dvije su vrste - proporcionalne i nesrazmjerne.
- Proporcionalno: Svrha stratificiranog uzorkovanja je da se iz svake skupine odabere malo uzoraka za konačni odabir. U proporcionalnom uzorkovanju, unaprijed određena baza uzorka proporcionalna je svim stvorenim skupinama. Na primjer, ako je stvoreno 5 skupina različitih veličina uzoraka poput 10, 30, 20, 100, 60 i 80. Istraživač je odlučio odabrati 10% ukupne veličine populacije, tj. 300. U ovom slučaju, 10 od svake skupine uzoraka bi bilo izabrano kao ukupni uzorci koji se istražuju. Dakle, brojevi bi bili 1,3,2,10,6 i 8, a ukupno bi bilo 30 uzoraka. Ova je metoda prilično raširena i poznata po svojoj primjeni.
- Nerazmjerno: Ovdje ne uzimamo proporcionalne uzorke iz svake podskupine i mogli bismo odabrati bilo koju metodu kako bismo došli do unaprijed određene veličine uzorka. Ako uzmemo gore spomenuti primjer, mogli bismo uzeti bilo koji broj iz bilo koje skupine kao što je 5,5,5,4,3,8 da bismo dobili ukupnu veličinu uzorka 30, jer jasno možemo vidjeti da su uzorci koje su odabrale razne skupine su nesrazmjerne u odnosu na veličinu odgovarajuće podskupine.
Primjeri slojevite formule slučajnog uzorkovanja (s Excel predloškom)
Primjer # 1
Pretpostavimo da istraživački tim radi anketu za FMCG tvrtku o ukusu i preferencijama ljudi u odabiru hrane. Tim je odlučio uzeti 3 glavne kategorije; muškarci, žene i djeca. Ukupan broj osoba potrebnih za skup podataka je blizu milijun ljudi. Kako bi stratificirano slučajno uzorkovanje moglo pomoći istraživačima u prikupljanju potrebnih podataka uz manje vremena i resursa?
Riješenje
Prilično je teško razgovarati s milijun ljudi i uzeti njihovo mišljenje; nego je prilično jednostavno i štedi vrijeme stvoriti različite skupine, odabrati nekoliko među njima i uzeti od njih mišljenja jer bi ta segregacija podataka bila reprezentativna za cijelu populaciju.
Dakle, bolje je razdvojiti cijelu />
- Sada ćemo dodijeliti broj zaposlenika koji pripadaju toj određenoj dobnoj skupini. Dakle, objavili smo brojeve poput 150, 200, 250 itd.
- Zatim saznajte broj uzoraka koji će se uzeti od cijele populacije. Već je spomenuto pitanje da se uzima 10% ili 80 uzoraka od ukupne populacije.
Ukupna populacija i ukupna veličina uzorka
- Ukupno stanovništvo = 800
- Ukupna veličina uzorka = 80
Izračun veličine uzorka
- = 80/800 * 150
Veličina uzorka bit će -
- Veličina uzorka = 15
Isti će postupak slijediti dobna skupina od 61 do 70 godina.
Stratificirani postupak uzorkovanja dao nam je broj uzoraka iz svake podskupine ili slojeva, što odražava cijelu populaciju.
Primjer # 3
Skupina studenata dobila je projekt kako bi otkrila veličinu uzorka od 1200 studenata koji studiraju u različitim smjerovima smjerova. Uzorke iz svakog dolje spomenutog sloja ili podskupine morate pronaći primjenom stratificirane formule slučajnog uzorkovanja.
Riješenje
Upotrijebite dolje navedene podatke:
Izračun ukupnog stanovništva
- = 200 + 260 + 190 + 380 + 170
- Ukupno stanovništvo = 1200
Izračun veličine uzorka
- = 120/1200 * 200
Veličina uzorka bit će -
- Veličina uzorka = 20
Slično tome, možemo izračunati veličinu uzorka za preostalu populaciju kao što je prikazano dolje,
Relevantnost i namjene
- Revizor, općenito ovlašteni javni računovođa (CPA), koristi ovu formulu u cjelini za jamstvo i provjeru u reviziji računovodstvenih izvještaja tvrtke. Ova formula dobro odgovara njihovim kriterijima jer se na temelju uključenih količina mogu stvoriti razne skupine ili podskupine, a veličina uzorka također se smanjuje.
- Portfelj menadžeri široko primjenjuju nasumično stratificirano uzorkovanje za repliciranje različitih indeksa, poput indeksa obveznica ili indeksa kapitala, kako bi stvorili portfelj koji pruža sličan povrat u odnosu na obveznice.
- Jedna od najvećih prednosti slojevitog slučajnog uzorkovanja je sposobnost odabira uzorka različitih karakteristika stvaranjem podskupina i pružanjem uzorka iz svakog sloja koji je reprezentativan za cijelu veličinu uzorka. Formula postaje najkorisnija kad su značajke podskupina raznolike, pa se odgovor puno razlikuje ako se umjesto ili slučajnim stratificiranim uzorkovanjem vrši opće uzorkovanje.
