Tabakalı Rastgele Örnekleme
Tabakalı Rastgele Örnekleme Nedir?
Tabakalı rastgele örnekleme, bir popülasyonun tabaka olarak bilinen daha küçük alt gruplara bölünmesini içeren bir örnekleme yöntemidir. Tabakalı rastgele örneklemede veya tabakalaşmada tabakalar, üyelerin ortak niteliklerine veya gelir veya eğitim düzeyi gibi özelliklerine dayalı olarak oluşturulur.
Tabakalı rastgele örnekleme, orantılı rastgele örnekleme veya kota rastgele örnekleme olarak da adlandırılır.
Tabakalı Rastgele Örnekleme Nasıl Çalışır?
Bir araştırmacı, benzer özelliklere sahip bir grup varlık üzerinde analizi veya araştırmayı tamamlarken, popülasyon boyutunun araştırmayı tamamlamak için çok büyük olduğunu görebilir. Zamandan ve paradan tasarruf etmek için bir analist, popülasyondan küçük bir grup seçerek daha uygun bir yaklaşım benimseyebilir. Küçük grup, tüm popülasyonu temsil etmek için kullanılan popülasyonun bir alt kümesi olan örneklem büyüklüğü olarak adlandırılır. Bir örneklem, bir popülasyondan, biri tabakalı rastgele örnekleme yöntemi olan çeşitli yollarla seçilebilir.
Tabakalı rastgele örnekleme, tüm popülasyonun tabaka adı verilen homojen gruplara bölünmesini içerir (çoğul katman). Daha sonra her tabakadan rastgele örnekler seçilir. Örneğin, mezuniyetten sonraki üç ay içinde iş teklifi alan 2007 yılında MBA öğrencilerinin sayısını öğrenmek isteyen bir akademik araştırmacıyı düşünün.
Araştırmacı yakında yıl boyunca yaklaşık 200.000 MBA mezunu olduğunu görecek. 50.000 mezundan oluşan basit bir rastgele örneklem alıp bir anket yapmaya karar verebilirler . Daha da iyisi, popülasyonu katmanlara ayırabilir ve katmanlardan rastgele bir örnek alabilirler. Bunu yapmak için cinsiyet, yaş aralığı, ırk, uyruk ülke ve kariyer geçmişine dayalı nüfus grupları oluşturacaklardı. Her tabakadan rastgele bir örnek, popülasyonla karşılaştırıldığında tabakanın büyüklüğü ile orantılı bir sayıda alınır. Tabakaların bu alt kümeleri daha sonra rastgele bir örnek oluşturmak üzere bir araya toplanır.
Tabakalı örnekleme, bir popülasyonun tüm üyelerini eşit olarak ele alan ve eşit örneklenme olasılığına sahip basit rastgele örneklemenin aksine, bir popülasyondaki gruplar arasındaki farklılıkları vurgulamak için kullanılır.
Tabakalı Rastgele Örnekleme Örneği
Bir araştırma ekibinin ABD'deki üniversite öğrencilerinin genel not ortalamasını belirlemek istediğini varsayalım. Araştırma ekibi 21 milyon üniversite öğrencisinden veri toplamakta güçlük çekiyor; 4.000 öğrenciyi kullanarak popülasyondan rastgele bir örneklem almaya karar verir.
Şimdi, ekibin örnek katılımcıların farklı özelliklerine baktığını ve genel not ortalamaları ile öğrencilerin ana dallarında herhangi bir farklılık olup olmadığını merak ettiğini varsayalım. 560 öğrencinin İngilizce, 1,135 fen, 800 bilgisayar bilimleri, 1,090 mühendislik ve 415 matematik bölümü olduğunu bulduğunu varsayalım. Ekip, numune tabakasının popülasyondaki rastgele numune ile orantılı olduğu, orantılı tabakalı rastgele bir numune kullanmak istiyor.
Ekibin ABD'deki üniversite öğrencilerinin demografik özelliklerini araştırdığını ve öğrencilerin hangi dalda anadal yaptığını yüzdesini bulduğunu varsayın: İngilizcede %12 anadal, fen alanında %28, bilgisayar bilimlerinde %24, mühendislikte %21 ve %15 matematikte büyük. Böylece, tabakalı rastgele örnekleme sürecinden beş tabaka oluşturulur.
Takımın daha sonra popülasyonun katmanının örnekteki katmanla orantılı olduğunu doğrulaması gerekir; ancak, oranların eşit olmadığını bulurlar. Ekibin daha sonra popülasyondan 4.000 öğrenciyi yeniden örneklemesi ve 480 İngiliz, 1.120 fen, 960 bilgisayar bilimi, 840 mühendislik ve 600 matematik öğrencisini rastgele seçmesi gerekiyor.
Bunlarla, ABD'deki öğrencilerin kolej bölümlerinin daha iyi bir temsilini sağlayan, orantılı bir tabakalı rastgele üniversite öğrencileri örneğine sahiptir. .
Basit Rastgele ve Katmanlı Rastgele Örnekler
Basit rastgele örnekler ve tabakalı rastgele örnekler istatistiksel ölçüm araçlarıdır. Tüm veri popülasyonunu temsil etmek için basit bir rastgele örnek kullanılır. Tabakalı rastgele bir örnek, popülasyonu paylaşılan özelliklere göre daha küçük gruplara veya tabakalara böler.
Basit rastgele örnek, genellikle veri popülasyonu hakkında çok az bilgi olduğunda, veri popülasyonunun çeşitli alt kümelere bölünemeyecek kadar çok farklılığa sahip olduğu veya veri popülasyonu arasında yalnızca bir belirgin özellik olduğunda kullanılır.
Örneğin bir şekerleme şirketi, ürün hattının geleceğini belirlemek için müşterilerinin satın alma alışkanlıklarını incelemek isteyebilir. 10.000 müşteri varsa, bu müşterilerden 100 tanesini rastgele örnek olarak seçebilir. Daha sonra bu 100 müşteriden bulduklarını tabanının geri kalanına uygulayabilir. Tabakalaşmadan farklı olarak, bireysel özelliklerine bakılmaksızın 100 üyeyi tamamen rastgele örnekleyecektir.
Orantılı ve Orantısız Tabakalandırma
Tabakalı rastgele örnekleme, belirli bir popülasyonun her bir alt grubunun, bir araştırma çalışmasının tüm örnek popülasyonu içinde yeterince temsil edilmesini sağlar. Tabakalaşma orantılı veya orantısız olabilir. Orantılı tabakalı bir yöntemde, her tabakanın örneklem büyüklüğü, tabakanın nüfus büyüklüğü ile orantılıdır.
Örneğin, araştırmacı yaş aralığını kullanarak 50.000 mezundan oluşan bir örneklem istiyorsa, orantılı tabakalı rastgele örneklem şu formül kullanılarak elde edilecektir: (örneklem büyüklüğü/nüfus büyüklüğü) x tabaka büyüklüğü. Aşağıdaki tablo, yılda 180.000 MBA mezunu bir nüfus büyüklüğü varsaymaktadır.
TTT
24-28 yaş aralığındaki MBA mezunları için tabaka örneklem büyüklüğü (50.000/180.000) x 90.000 = 25.000 olarak hesaplanmıştır. Diğer yaş grupları için de aynı yöntem kullanılmaktadır. Artık katman örneklem büyüklüğü bilindiğine göre, araştırmacı, anket katılımcılarını seçmek için her katmanda basit rastgele örnekleme gerçekleştirebilir. Başka bir deyişle, 24-28 yaş grubundan 25.000 mezun tüm popülasyondan rastgele, 29-33 yaş aralığından 16.667 mezun rastgele seçilecektir.
Orantısız tabakalı bir örneklemde, her tabakanın büyüklüğü, popülasyondaki büyüklüğü ile orantılı değildir. Araştırmacı, 34-37 yaş grubundaki mezunların 1/2'sini ve 29-33 yaş grubundaki mezunların 1/3'ünü örneklemeye karar verebilir.
Bir kişinin birden fazla katmana sığamayacağını belirtmek önemlidir. Her varlık yalnızca bir katmana sığmalıdır. Örtüşen alt gruplara sahip olmak, bazı bireylerin anket için daha yüksek seçilme şansına sahip olacağı anlamına gelir ve bu da bir olasılıklı örnekleme türü olarak tabakalı örnekleme kavramını tamamen reddeder.
Portföy yöneticileri, tahvil endeksi gibi bir endeksi çoğaltarak portföyler oluşturmak için tabakalı rastgele örneklemeyi kullanabilir.
Tabakalı Rastgele Örneklemenin Avantajları
Tabakalı rastgele örneklemenin temel avantajı, örneklemdeki temel popülasyon özelliklerini yakalamasıdır. Ağırlıklı ortalamaya benzer şekilde, bu örnekleme yöntemi, örneklemde genel popülasyonla orantılı özellikler üretir. Tabakalı rastgele örnekleme, çeşitli niteliklere sahip popülasyonlar için iyi çalışır ancak alt gruplar oluşturulamıyorsa başka türlü etkisizdir.
Tabakalandırma , basit rastgele örnekleme yöntemine göre tahminde daha küçük bir hata ve daha fazla kesinlik verir. Katmanlar arasındaki farklar ne kadar büyük olursa, hassasiyetteki kazanç da o kadar büyük olur.
Tabakalı Rastgele Örneklemenin Dezavantajları
Ne yazık ki, bu araştırma yöntemi her çalışmada kullanılamaz. Yöntemin dezavantajı, uygun şekilde kullanılması için birkaç koşulun yerine getirilmesi gerektiğidir. Araştırmacılar, çalışılan bir popülasyonun her bir üyesini tanımlamalı ve her birini tek ve yalnızca bir alt popülasyonda sınıflandırmalıdır. Sonuç olarak, araştırmacılar popülasyonun her üyesini bir alt gruba güvenle sınıflandıramadıklarında, tabakalı rastgele örnekleme dezavantajlıdır. Ayrıca, tüm popülasyonun kapsamlı ve kesin bir listesini bulmak zor olabilir.
Birden çok alt gruba giren konular varsa, örtüşme bir sorun olabilir. Basit rastgele örnekleme yapıldığında, birden fazla alt grupta bulunanların seçilme olasılığı daha yüksektir. Sonuç, nüfusun yanlış beyanı veya yanlış yansıması olabilir.
Yukarıdaki örnekler bunu kolaylaştırır: lisans, yüksek lisans, erkek ve kadın açıkça tanımlanmış gruplardır. Ancak diğer durumlarda, çok daha zor olabilir. Irk, etnik köken veya din gibi özellikleri birleştirdiğinizi hayal edin. Sıralama süreci daha zor hale gelir ve tabakalı rastgele örneklemeyi etkisiz ve idealden daha az bir yöntem haline getirir.
##Öne çıkanlar
Tabakalı rastgele örnekleme, tüm bir popülasyondan rastgele veri seçimini içeren basit rastgele örneklemeden farklıdır, bu nedenle her olası örneğin oluşma olasılığı eşittir.
Tabakalı rastgele örnekleme, tüm popülasyonun tabaka adı verilen homojen gruplara bölünmesini içerir.
Tabakalı rastgele örnekleme, araştırmacıların çalışılan tüm popülasyonu en iyi temsil eden bir örnek popülasyon elde etmelerini sağlar.
