Разбиране на стратифицирани проби и как да ги направим

Стратифицирана проба е тази, която гарантира, че подгрупите (слоевете) на дадена популация са адекватно представени в рамките на цялото примерна популация на изследване. Например, човек може да раздели извадка от възрастни на подгрупи по възраст, като 18–29, 30–39, 40–49, 50–59 и 60 и повече. За да стратифицира тази извадка, изследователят ще избира на случаен принцип пропорционални количества хора от всяка възрастова група. Това е ефективна техника за вземане на проби за проучване как тенденцията или проблемът могат да се различават в отделните подгрупи.

Важното е, че слоевете, използвани в тази техника, не трябва да се припокриват, защото ако го направят, някои хора биха имали по-голям шанс да бъдат избрани от други. Това би създало изкривена извадка, която би пристрастила изследванията и ще доведе до резултатите невалиден.

Някои от най-често срещаните слоеве, използвани при стратифицирана случайна извадка, включват възраст, пол, религия, раса, образователни постижения, социално-икономически статуси националност.

Има много ситуации, в които изследователите биха избрали стратифицирана случайна извадка в сравнение с други видове проби. Първо, той се използва, когато изследователят иска да изследва подгрупи в рамките на население. Изследователите също използват тази техника, когато искат да наблюдават връзки между две или повече подгрупи или когато искат да изследват редките крайности на дадена популация. С този тип вземане на проби, изследователят гарантира, че субектите от всяка подгрупа са включени в крайната извадка, макар и проста произволно вземане на проби не гарантира, че подгрупите са представени еднакво или пропорционално в рамките на извадката.

При пропорционална стратифицирана случайна извадка, размерът на всеки слой е пропорционален на размера на популацията на слоевете, когато се изследва за цялото население. Това означава, че всеки слой има една и съща фракция за вземане на проби.

Например, да кажем, че имате четири слоя с размер на населението 200, 400, 600 и 800. Ако изберете фракция за вземане на проби от ½, това означава, че трябва да вземете на случаен принцип 100, 200, 300 и 400 обекта от всеки слой. Една и съща фракция за вземане на проби се използва за всеки слой, независимо от разликите в размера на популацията на слоевете.

При непропорционална стратифицирана случайна извадка различните слоеве нямат същите фракции за вземане на проби като една друга. Например, ако вашите четири слоя съдържат 200, 400, 600 и 800 души, можете да изберете да имате различни фракции за вземане на проби за всеки слой. Може би първата прослойка с 200 души има проба от фракция ½, в резултат на което са избрани 100 души за извадка, докато последната прослойка с 800 души има проба фракция ¼, в резултат на което 200 души са избрани за проба.

Прецизността на използването на непропорционално стратифицирано произволно вземане на проби е силно зависима от фракциите на извадката, избрани и използвани от изследователя. Тук изследователят трябва да бъде много внимателен и да знае точно какво правят. Грешки, направени при избора и използването на фракции за вземане на проби, могат да доведат до слой, който е прекалено представен или недостатъчно представен, което води до изкривени резултати.

Използването на стратифицирана проба винаги ще постигне по-голяма точност от обикновената произволна проба, при условие че слоевете са избрани така, че членовете на една и съща прослойка да са възможно най-близки по отношение на характерна за интерес. Колкото по-големи са разликите между слоевете, толкова по-голяма е печалбата в точността.

В административно отношение често е по-удобно да стратифицирате извадка, отколкото да изберете обикновена случайна извадка. Например интервюиращите могат да бъдат обучени как да се справят най-добре с една конкретна възраст или етническа група, докато други са обучени по най-добрия начин да се справят с различна възраст или етническа група. По този начин интервюиращите могат да се концентрират върху и усъвършенстват малък набор от умения и това е по-малко навременно и скъпо за изследователя.

Стратифицираната проба също може да бъде с по-малки размери от обикновените случайни проби, което може да спести много време, пари и усилия на изследователите. Това е така, защото този вид техника за вземане на проби има висока статистическа точност в сравнение с обикновеното произволно вземане на проби.

Крайно предимство е, че стратифицирана извадка гарантира по-добро покритие на населението. Изследователят има контрол върху подгрупите, които са включени в извадката, докато обикновената случайна извадка не гарантира, че в крайната извадка ще бъде включен всеки един тип хора.

Един основен недостатък на стратифицираната проба е, че може да бъде трудно да се идентифицират подходящи слоеве за изследване. Втори недостатък е, че е по-сложно да се организират и анализират резултатите в сравнение с обикновени случайни извадки.

Актуализирано от Ники Лиза Коул, доктор на науките