Persampelan Rawak Berstrata
Apakah Persampelan Rawak Berstrata?
Persampelan rawak berstrata ialah kaedah persampelan yang melibatkan pembahagian populasi kepada subkumpulan kecil yang dikenali sebagai strata. Dalam persampelan rawak berstrata, atau stratifikasi, strata dibentuk berdasarkan atribut atau ciri yang dikongsi ahli seperti pendapatan atau pencapaian pendidikan.
Persampelan rawak berstrata juga dipanggil persampelan rawak berkadar atau persampelan rawak kuota.
Cara Persampelan Rawak Berstrata Berfungsi
Apabila menyelesaikan analisis atau penyelidikan ke atas sekumpulan entiti yang mempunyai ciri-ciri yang serupa, penyelidik mungkin mendapati bahawa saiz populasi terlalu besar untuk melengkapkan penyelidikan. Untuk menjimatkan masa dan wang, penganalisis mungkin mengambil pendekatan yang lebih sesuai dengan memilih kumpulan kecil daripada populasi. Kumpulan kecil dirujuk sebagai saiz sampel,. iaitu subset populasi yang digunakan untuk mewakili keseluruhan populasi. Sampel boleh dipilih daripada populasi melalui beberapa cara, salah satunya ialah kaedah persampelan rawak berstrata.
Persampelan rawak berstrata melibatkan pembahagian keseluruhan populasi kepada kumpulan homogen yang dipanggil strata (jamak untuk stratum). Sampel rawak kemudiannya dipilih daripada setiap strata. Sebagai contoh, pertimbangkan seorang penyelidik akademik yang ingin mengetahui bilangan pelajar MBA pada tahun 2007 yang menerima tawaran kerja dalam tempoh tiga bulan selepas tamat pengajian.
Penyelidik tidak lama lagi akan mendapati terdapat hampir 200,000 graduan MBA untuk tahun tersebut. Mereka mungkin memutuskan untuk hanya mengambil sampel rawak mudah 50,000 graduan dan menjalankan tinjauan. Lebih baik lagi, mereka boleh membahagikan populasi kepada strata dan mengambil sampel rawak daripada strata. Untuk melakukan ini, mereka akan mewujudkan kumpulan penduduk berdasarkan jantina, julat umur, bangsa, negara kewarganegaraan dan latar belakang kerjaya. Sampel rawak dari setiap stratum diambil dalam nombor yang berkadar dengan saiz stratum jika dibandingkan dengan populasi. Subset strata ini kemudiannya dikumpulkan untuk membentuk sampel rawak.
Persampelan berstrata digunakan untuk menyerlahkan perbezaan antara kumpulan dalam populasi, berbanding persampelan rawak mudah, yang menganggap semua ahli populasi sebagai sama, dengan kemungkinan yang sama untuk dijadikan sampel
Contoh Persampelan Rawak Berstrata
Katakan pasukan penyelidik ingin menentukan GPA pelajar kolej di seluruh AS Pasukan penyelidik menghadapi kesukaran mengumpul data daripada semua 21 juta pelajar kolej; ia memutuskan untuk mengambil sampel rawak populasi dengan menggunakan 4,000 pelajar.
Sekarang anggapkan bahawa pasukan melihat sifat berbeza peserta sampel dan tertanya-tanya jika terdapat sebarang perbezaan dalam GPA dan jurusan pelajar. Katakan ia mendapati bahawa 560 pelajar adalah jurusan Bahasa Inggeris, 1,135 adalah jurusan sains, 800 adalah jurusan sains komputer, 1,090 adalah jurusan kejuruteraan, dan 415 adalah jurusan matematik. Pasukan itu ingin menggunakan sampel rawak berstrata berkadar di mana lapisan sampel adalah berkadar dengan sampel rawak dalam populasi.
Andaikan pasukan menyelidik demografi pelajar kolej di AS dan mencari peratusan pelajar mengambil jurusan: 12% major dalam bahasa Inggeris, 28% major dalam sains, 24% major dalam sains komputer, 21% major dalam bidang kejuruteraan dan 15% major dalam matematik. Oleh itu, lima strata dicipta daripada proses persampelan rawak berstrata.
Pasukan itu kemudiannya perlu mengesahkan bahawa stratum populasi adalah berkadaran dengan stratum dalam sampel; namun, mereka mendapati perkadarannya tidak sama. Pasukan itu kemudiannya perlu mengambil sampel semula 4,000 pelajar daripada populasi dan memilih 480 bahasa Inggeris, 1,120 sains, 960 sains komputer, 840 kejuruteraan dan 600 pelajar matematik secara rawak.
Dengan itu, ia mempunyai sampel rawak berstrata berkadar pelajar kolej, yang memberikan perwakilan yang lebih baik bagi jurusan kolej pelajar di AS Para penyelidik kemudiannya boleh menyerlahkan stratum tertentu, memerhatikan pelbagai kajian pelajar kolej AS dan memerhatikan pelbagai purata mata gred. .
Rawak Mudah Berbanding Sampel Rawak Berstrata
Sampel rawak mudah dan sampel rawak berstrata adalah kedua-dua alat pengukuran statistik. Sampel rawak mudah digunakan untuk mewakili keseluruhan populasi data. Sampel rawak berstrata membahagikan populasi kepada kumpulan yang lebih kecil, atau strata, berdasarkan ciri yang dikongsi.
Sampel rawak mudah sering digunakan apabila terdapat sangat sedikit maklumat yang tersedia tentang populasi data, apabila populasi data mempunyai terlalu banyak perbezaan untuk dibahagikan kepada pelbagai subset, atau apabila terdapat hanya satu ciri yang berbeza antara populasi data.
Sebagai contoh, syarikat gula-gula mungkin ingin mengkaji tabiat membeli pelanggannya untuk menentukan masa depan barisan produknya. Jika terdapat 10,000 pelanggan, ia mungkin menggunakan pilih 100 daripada pelanggan tersebut sebagai sampel rawak. Ia kemudiannya boleh menggunakan perkara yang ditemuinya daripada 100 pelanggan tersebut ke seluruh pangkalannya. Tidak seperti stratifikasi, ia akan mengambil sampel 100 ahli secara rawak semata-mata tanpa mengambil kira ciri-ciri individu mereka.
Stratifikasi Berkadar dan Tidak Berkadar
Persampelan rawak berstrata memastikan bahawa setiap subkumpulan populasi tertentu diwakili secukupnya dalam keseluruhan populasi sampel kajian penyelidikan. Stratifikasi boleh berkadar atau tidak seimbang. Dalam kaedah berstrata berkadar, saiz sampel setiap strata adalah berkadar dengan saiz populasi strata.
Sebagai contoh, jika pengkaji ingin sampel 50,000 graduan menggunakan lingkungan umur, sampel rawak berstrata berkadar akan diperoleh menggunakan formula ini: (saiz sampel/saiz populasi) x saiz stratum. Jadual di bawah mengandaikan saiz populasi 180,000 graduan MBA setahun.
TTT
Saiz sampel strata untuk graduan MBA dalam lingkungan umur 24 hingga 28 tahun dikira sebagai (50,000/180,000) x 90,000 = 25,000. Kaedah yang sama digunakan untuk kumpulan umur yang lain. Kini setelah saiz sampel strata diketahui, penyelidik boleh melakukan persampelan rawak mudah dalam setiap stratum untuk memilih peserta tinjauannya. Dalam erti kata lain, 25,000 graduan daripada kumpulan umur 24-28 akan dipilih secara rawak daripada keseluruhan populasi, 16,667 graduan dari lingkungan umur 29-33 akan dipilih daripada populasi secara rawak, dan seterusnya.
Dalam sampel berstrata yang tidak seimbang, saiz setiap lapisan tidak berkadar dengan saiznya dalam populasi. Pengkaji boleh memutuskan untuk mengambil sampel 1/2 daripada graduan dalam kumpulan umur 34-37 dan 1/3 daripada graduan dalam kumpulan umur 29-33.
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa satu orang tidak boleh masuk ke dalam beberapa strata. Setiap entiti hanya boleh muat dalam satu strata. Mempunyai subkumpulan yang bertindih bermakna sesetengah individu akan mempunyai peluang yang lebih tinggi untuk dipilih untuk tinjauan, yang menafikan sepenuhnya konsep persampelan berstrata sebagai jenis pensampelan kebarangkalian.
Pengurus portfolio boleh menggunakan persampelan rawak berstrata untuk mencipta portfolio dengan mereplikasi indeks seperti indeks bon.
Kelebihan Persampelan Rawak Berstrata
Kelebihan utama persampelan rawak berstrata ialah ia menangkap ciri populasi utama dalam sampel. Sama seperti purata wajaran, kaedah persampelan ini menghasilkan ciri-ciri dalam sampel yang berkadar dengan populasi keseluruhan. Persampelan rawak berstrata berfungsi dengan baik untuk populasi dengan pelbagai atribut tetapi sebaliknya tidak berkesan jika subkumpulan tidak dapat dibentuk.
Stratifikasi memberikan ralat yang lebih kecil dalam anggaran dan ketepatan yang lebih besar daripada kaedah persampelan rawak mudah. Lebih besar perbezaan antara strata, lebih besar keuntungan dalam ketepatan.
Kelemahan Persampelan Rawak Berstrata
Malangnya, kaedah penyelidikan ini tidak boleh digunakan dalam setiap kajian. Kelemahan kaedah ini ialah beberapa syarat mesti dipenuhi untuk digunakan dengan betul. Penyelidik mesti mengenal pasti setiap ahli populasi yang dikaji dan mengklasifikasikan setiap daripada mereka kepada satu, dan hanya satu, subpopulasi. Akibatnya, persampelan rawak berstrata adalah merugikan apabila penyelidik tidak dapat mengelaskan setiap ahli populasi ke dalam subkumpulan dengan yakin. Juga, mencari senarai lengkap dan muktamad bagi keseluruhan populasi boleh menjadi mencabar.
Pertindihan boleh menjadi isu jika terdapat subjek yang termasuk dalam berbilang subkumpulan. Apabila persampelan rawak mudah dilakukan, mereka yang berada dalam berbilang subkumpulan lebih berkemungkinan untuk dipilih. Hasilnya mungkin salah nyata atau gambaran penduduk yang tidak tepat.
Contoh di atas memudahkannya: sarjana muda, siswazah, lelaki dan perempuan adalah kumpulan yang ditakrifkan dengan jelas. Dalam situasi lain, bagaimanapun, ia mungkin jauh lebih sukar. Bayangkan menggabungkan ciri-ciri seperti bangsa, etnik, atau agama. Proses pengisihan menjadi lebih sukar, menjadikan pensampelan rawak berstrata sebagai kaedah yang tidak berkesan dan kurang ideal.
##Sorotan
Persampelan rawak berstrata berbeza daripada persampelan rawak mudah, yang melibatkan pemilihan data rawak daripada keseluruhan populasi, jadi setiap sampel yang mungkin berkemungkinan sama berlaku.
Persampelan rawak berstrata melibatkan membahagikan keseluruhan populasi kepada kumpulan homogen yang dipanggil strata.
Persampelan rawak berstrata membolehkan penyelidik mendapatkan populasi sampel yang paling mewakili keseluruhan populasi yang dikaji.
