Vantaggi e svantaggi del campionamento casuale stratificato

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Quando uno sperimentatore o un ricercatore sta cercando dati, di solito è impossibile misurare ogni singolo punto dati in un punto dati. popolazioneTuttavia, i metodi statistici consentono di dedurre il totale analizzando risultati più piccoli campione Estratto da quella folla. Esistono diversi metodi di campionamento.

Campionamento casuale stratificato È un metodo comune utilizzato dai ricercatori perché consente loro di ottenere il gruppo campione che meglio rappresenta l’intero gruppo oggetto di studio, garantendo che ogni sottogruppo di interesse sia rappresentato. Tuttavia, questo metodo di ricerca non è privo di difetti.

Punti chiave

  • Il campionamento casuale stratificato consente ai ricercatori di ottenere il gruppo campione che meglio rappresenta l’intera popolazione di ricerca suddividendola in sottogruppi chiamati strati.
  • Tuttavia, questo metodo di campionamento statistico non può essere utilizzato per ogni disegno di studio o per ogni set di dati.
  • Il campionamento casuale stratificato è diverso dal campionamento casuale semplice, che implica la selezione casuale di dati dall’intera popolazione, quindi ogni possibile campione ha la stessa probabilità di occorrenza.

Campionamento casuale stratificato: una panoramica

Campionamento casuale stratificato Si tratta prima di dividere la popolazione in sottopopolazioni e quindi di applicare un metodo di campionamento casuale a ciascuna sottopopolazione per formare un gruppo di test. Uno svantaggio è quando i ricercatori non possono mettere ogni membro della popolazione in un sottogruppo.

Il campionamento casuale stratificato è diverso da Campionamento casuale semplice, che comporta Selezione casuale dei dati Dall’intera popolazione, in modo che ogni possibile campione abbia la stessa probabilità di verificarsi. Al contrario, il campionamento casuale stratificato divide la popolazione in gruppi o strati più piccoli in base a caratteristiche comuni. Viene estratto un campione casuale da ogni strato ed è proporzionale alla dimensione dello strato rispetto alla popolazione.

Esempio di campionamento casuale stratificato

il seguente è un esempio Campionamento casuale stratificato:

I ricercatori stanno conducendo uno studio per valutare le inclinazioni politiche degli studenti di economia in una grande università. I ricercatori vogliono assicurarsi che il campione casuale sia il più vicino al gruppo di studenti, inclusi sesso, studenti universitari e studenti laureati. La popolazione totale nello studio è di 1.000 studenti, da lì creare sottogruppi come mostrato di seguito.

Popolazione totale = 1.000

I ricercatori assegnano ogni studente di economia all’università a uno dei quattro sottogruppi: laureandi maschi, laureandi femmine, laureati maschi e laureate femmine. Successivamente, i ricercatori calcoleranno quanti studenti in ciascun sottogruppo costituiscono la popolazione totale di 1.000 studenti. Da lì, i ricercatori hanno calcolato ogni sottogruppo come percentuale della popolazione totale.

Sottogruppo:

  • Laureati maschi = 450 studenti (su 100) o 45% della popolazione
  • Studentessa universitaria = 200 studenti o 20%
  • Studenti laureati maschi = 200 studenti o 20%
  • Studentesse laureate = 150 studenti o 15%

Il campionamento casuale di ciascuna sottopopolazione si basa sul suo rappresentante nella popolazione. Poiché gli studenti universitari maschi rappresentavano il 45% della popolazione totale, 45 studenti universitari maschi sono stati selezionati casualmente da questo sottogruppo. Poiché i laureati maschi rappresentano solo il 20% del totale, sono state selezionate 20 persone come campione, e così via.

Sebbene il campionamento casuale stratificato rifletta accuratamente la popolazione studiata, le condizioni che devono essere soddisfatte significano che questo metodo non può essere utilizzato in ogni studio.

Vantaggi del campionamento casuale stratificato

Rispetto al campionamento casuale semplice, il campionamento casuale stratificato presenta vantaggi.

Rispecchia accuratamente la popolazione studiata

Il campionamento casuale stratificato riflette accuratamente la popolazione studiata perché i ricercatori hanno stratificato l’intera popolazione prima di applicare metodi di campionamento casuale. In breve, assicura che ogni sottogruppo della popolazione sia adeguatamente rappresentato nel campione. Pertanto, il campionamento casuale stratificato fornisce una migliore copertura complessiva perché il ricercatore può controllare i sottogruppi per garantire che tutti i sottogruppi siano rappresentati nel campionamento.

Utilizzando un semplice campionamento casuale, non vi è alcuna garanzia che venga selezionato un particolare sottogruppo o tipo di persona. Nel nostro precedente esempio di studente universitario, l’utilizzo di un semplice campionamento casuale per estrarre un campione di 100 dalla popolazione può comportare la selezione di soli 25 studenti universitari maschi o solo del 25% della popolazione totale. Inoltre, potrebbero essere selezionate 35 studentesse laureate (35% della popolazione), determinando un numero insufficiente di laureati maschi e un numero eccessivo di laureate femmine. Eventuali errori nella rappresentazione della popolazione possono ridurre l’accuratezza della ricerca.

Svantaggi del campionamento casuale stratificato

Il campionamento casuale stratificato comporta anche degli svantaggi per i ricercatori.

Non può essere utilizzato per tutte le ricerche

Sfortunatamente, questo metodo di ricerca non può essere utilizzato in tutti gli studi. Lo svantaggio di questo metodo è che devono essere soddisfatte diverse condizioni prima che possa essere utilizzato correttamente. Il ricercatore deve identificare ciascun membro del gruppo di ricerca e classificare ciascuno di essi come uno, ed esiste un solo sottogruppo. Pertanto, quando i ricercatori non possono classificare con sicurezza ciascun membro della popolazione in un sottogruppo, il campionamento casuale stratificato è svantaggioso.Inoltre, trova un elenco completo e chiaro popolazione Può essere impegnativo.

Se gli argomenti appartengono a più sottogruppi, la sovrapposizione potrebbe essere un problema. Quando viene eseguito un campionamento casuale semplice, è più probabile che vengano selezionate persone in più sottogruppi. Il risultato potrebbe essere una disinformazione o un riflesso impreciso della popolazione.

L’esempio sopra è semplice: studenti universitari, laureati, uomini e donne sono gruppi chiaramente definiti. Tuttavia, in altri casi, questo potrebbe essere molto più difficile. Immagina di combinare caratteristiche come razza, etnia o religione. Il processo di smistamento diventa più difficile, rendendo il campionamento casuale stratificato un metodo inefficace e tutt’altro che ideale.

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Autore dell'articolo: Redazione EconomiaFinanza.net

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