Kiintiön näytteenottomenetelmä, edut, haitat, esimerkit

Hän kiintiön näytteenotto Se on ei -probilistinen tapa ottaa tietoja näytteen osoittamismaksuista kerrosten mukaan. Maksut on oltava verrannollinen murto -osaan, jota tämä kerros edustaa kokonaispopulaation suhteen, ja kiintiöiden summan on oltava yhtä suuri kuin otoskoko. 

Tutkija on se, joka päättää, millaiset ryhmät tai kerrokset ovat, esimerkiksi voit jakaa väestön miehiksi ja naisille. Toinen esimerkki kerrostumista ovat ikäalueet, esimerkiksi 18 - 25, 26 - 40 ja 40: stä, jotka voidaan merkitä seuraavasti: nuoret, aikuiset ja vanhemmat.

Kuvio 1. Näytteenottomaksut on segmentoitu koko väestön erojen mukaan. Lähde: Pixabay.

On erittäin kätevää tietää aiemmin, mikä prosenttiosuus koko väestöstä edustaa kutakin kerrosta. Sitten valitaan otoskoko, joka on tilastollisesti merkitsevä, ja kiintiöt, jotka ovat verrannollisia kunkin kerroksen prosenttimäärään kokonaispopulaation suhteen. Maksujen summan kerros on oltava yhtä suuri kuin näytteen kokonaiskoko.

Lopuksi otetaan käyttöön jokaiselle kerrokselle osoitetun kiintiöiden tiedot, jotka valitsevat ensimmäiset elementit, jotka täyttävät kiintiön.

Juuri tämän ei-vähäisen tavan valita elementit, tätä näytteenottomenetelmää ei pidetä todennäköisellä.

[TOC]

Vaiheet kiintiön näytteenoton suorittamiseksi

Vaihe 1

Segmentoi kerrosten kokonaispopulaatiota tai ryhmiä, joilla on jonkin verran yhteistä ominaisuutta. Tilastollinen tutkija päättää tämän ominaisuuden aiemmin tutkimuksen suorittamisesta.

Vaihe 2

Määritä, mikä prosenttiosuus kokonaispopulaatiosta edustaa kutakin edellisessä vaiheessa valittuja kerroksia tai ryhmiä.

Vaihe 3

Arvioi tilastollisesti merkitsevä otoskoko, tilastotieteen kriteerien ja menetelmien mukaan.

Vaihe 4

Laske kunkin kerroksen elementtien tai kiintiöiden lukumäärä, niin että ne ovat verrannollisia prosenttiosuuteen, jota kukin niistä edustaa kokonaispopulaation ja näytteen kokonaismäärän suhteen.

Vaihe 5

Ota kunkin kerroksen elementtien tiedot, kunnes jokaista kerrostumista vastaavat kiintiöt.

Käytännöllinen tapaus

Oletetaan, että haluat tietää kaupungin metropalvelun tyytyväisyyden tason. Aikaisemmat tutkimukset 2000 ihmisen väestöstä päättivät, että 50% käyttäjistä on nuoret välillä 16–11 vuotta, 40% on Aikuiset 21–55 vuotta ja vain 10% käyttäjistä on suurempi yli 55 vuotta.

Tämän tutkimuksen tulosten hyödyntäminen on segmentoitu tai kerrostettu käyttäjien iän mukaan:

-Nuoret: viisikymmentä%

-Aikuiset: 40%

-Suurempi: 10%

Koska saatavilla on rajoitettua budjettia, tutkimusta on sovellettava pieneen otokseen, mutta se on tilastollisesti merkitsevä. Valitaan 200 otoskoko, ts. Tyytyväisyystason kyselyä sovelletaan yhteensä 200 ihmiselle.

Voi palvella sinua: Sandwich Law: Selitys ja harjoitukset

Nyt on tarpeen määrittää jokaisen segmentin tai kerrostutkimuksen kiintiö tai tutkimusten lukumäärä, jonka on oltava verrannollinen näytteen kokoon ja prosentuaalisesti kerros kohti. 

Kerrosten kiintiö

Kyselyjen lukumäärä kerrosta kohden on näin:

Nuoret: 200 * 50% = 200 * (50/100) = 100 tutkimusta

Aikuiset: 200 * 40% = 200 * (40/100) = 80 tutkimusta

Suurempi: 200 * 10% = 200 * (10/100) = 20 tutkimusta

Kuva 2. Kiintiöt 200 yksilön otoksessa kerroskauden mukaan. Lähde: f. Zapata.

Huomaa, että palkkioiden summan on oltava yhtä suuri kuin näytteen koko, ts. Sitten tutkimukset siirretään jokaisen kerroksen kiintiöihin.

On tärkeää huomata, että tämä menetelmä on paljon parempi kuin kaikkien tutkimusten ottaminen ja niiden siirtäminen 200 ensimmäiselle ihmiselle, jotka ilmestyvät, koska aiempien tietojen mukaan on erittäin todennäköistä, että vähemmistökerros on tutkimuksen ulkopuolella.

Sovellettavuus, edut ja haitat

Jotta menetelmä voidaan soveltaa, kerroksen muodostumiseen tarvitaan kriteeri, joka riippuu tutkimuksen tavoitteesta.

Kiintiöiden näytteenotto on riittävä, kun haluat tietää alan mieltymykset, erot tai ominaisuudet ohjaamaan tiettyjä kampanjoita Stratumin tai segmentin mukaisesti.

Sen käyttö on myös hyödyllistä, kun jostain syystä on mielenkiintoista tietää vähemmistösektoreiden ominaisuudet tai edut tai kun he eivät halua jättää pois tutkimuksesta.

Sovellettavan, kunkin kerroksen paino tai merkitys on tiedettävä koko väestöstä. On erittäin tärkeää, että tämä tieto on luotettava, muuten saadaan väärät tulokset.

Edut

-Tutkimukset vähenevät, koska kerroskiintiöt ovat yleensä pieniä

-Yksinkertaistaa tietojen analysointia.

-Minimoi kustannukset, koska tutkimus koskee pieniä, mutta hyvin edustavia näytteitä koko väestöstä.

Haitat

-Koska kerrokset on määritelty etukäteen, on mahdollista, että tietyt populaation alat ovat tutkimuksen ulkopuolella.

-Kun luodaan rajoitettu määrä kerroksia, on mahdollista, että tutkimuksen yksityiskohdat menetetään.

-Välistämällä tai sisällyttämällä osana toista kerrosta voi olla vääriä johtopäätöksiä tutkimuksessa.

-Se tekee mahdottomaksi arvioida suurimman näytteenottovirheen.

Yksinkertainen sovelluksen sovellus

Haluat tehdä tilastollisen tutkimuksen Ahdistustaso 2000 ihmisen väestössä. 

Tutkimusta ohjaavaa tutkijaa intuutes, että tulosten erot olisi löydettävä iästä ja sukupuolesta riippuen. Siksi hän päättää muodostaa kolme ikäkerroksia, jotka on merkitty seuraavasti: First_ead, Sekunti ja Kolmas_ad. Osasta sukupuoli Kaksi tavallista tyyppiä on määritelty: Uros ja Nainen.

Voi palvella sinua: teoreettinen todennäköisyys: Kuinka saada se ulos, esimerkkejä, harjoituksia

Se määrittelee First_ead, 18–25 vuotta, Sekunti yksi välillä 26-50 vuotta ja lopulta Kolmas_ad Välillä 50–80 vuotta.

Koko väestön tietojen analysointi on: 

45% väestöstä kuuluu First_ead.

40% on Sekunti.

Lopuksi vain 15% tutkittavasta väestöstä kuuluu Kolmas_ad.

Käyttämällä riittävästi menetelmä.

Kiintiöiden määrittäminen iän mukaan

Seuraava vaihe on sitten löytää vastaavat kiintiöt segmentin mukaan Ikä, joka tehdään seuraavasti:

First_eity: 300 * 45% = 300 * 45/100 = 135

Second_ad: 300 * 40% = 300 * 40/1 = 120

Kolmas_ad: 300 * 15% = 300 * 15/100 = 45

Varmistetaan, että kiintiöiden summa antaa näytteen kokonaismäärän.

Kiintiöiden määrittäminen iän ja sukupuolen mukaan

Toistaiseksi segmenttiä ei ole otettu huomioon sukupuoli Väestöstä on jo määritelty kaksi kerrosta tästä segmentistä: Nainen ja Uros. Jälleen sinun on analysoitava koko väestön tiedot, jotka osoittavat seuraavat tiedot: 

-60% koko väestöstä on sukupuolta Nainen.

-Samaan aikaan 40% tutkittavasta väestöstä kuuluu sukupuoleen Uros.

On tärkeää huomata, että aikaisemmat prosenttimäärät väestön jakautumisesta sukupuolen mukaan, eivät ota huomioon ikää. 

Ottaen huomioon, että lisätietoja ei ole saatavana, oletetaan, että nämä sukupuolen suhteen ovat jakautuneet tasaisesti kolmeen kerrokseen Ikä jotka on määritelty tätä tutkimusta varten. Näiden näkökohtien avulla jatkamme nyt kiintiöiden perustamista iän ja sukupuolen mukaan, mikä tarkoittaa, että nyt on 6 alatilan:

S1 = First_ad ja nainen: 135 * 60% = 135 * 60/100 = 81

S2 = ensimmäinen ja uros: 135 * 40% = 135 * 40/100 = 54

S3 = toinen ja nainen: 120 * 60% = 120 * 60/100 = 72

S4 = toinen ja uros: 120 * 40% = 120 * 40/100 = 48

S5 = kolmas _tad ja nainen: 45 * 60% = 45 * 60/100 = 27

S6 = kolmas _dad ja maskuliininen: 45 * 40% = 45 * 40/100 = 18

Kyselyn soveltaminen ja tulosten tutkimus

Kun kuusi (6) segmentti.

Tutkimuksia sovelletaan seuraavasti, 81 tutkimusta otetaan ja segmentissä olevat 81 ensimmäistä ihmistä haastatellaan S1. Sitten se tehdään samalla tavalla jäljellä olevien viiden segmentin kanssa.

Voi palvella sinua: mitkä ovat kulman elementit?

Tutkimussekvenssi on seuraava:

-Analysoi tutkimuksen tulokset, joista sitten keskustellaan, analysoimalla tuloksia segmentissä.

-Tee vertailu segmenttitulosten välillä.

-Lopuksi yksityiskohtaiset hypoteesit, jotka selittävät näiden tulosten syyt.

Ero kerrostuneella satunnaisella näytteenotolla

Esimerkissämme, jossa käytämme kiintiönäytteitä, ensimmäinen asia, joka on tehty. Nämä kiintiöt eivät tietenkään ole täysin omituisia, koska ne ovat perustuneet aiempiin tilastotietoihin kokonaisväestöstä.

Jos ei ole aikaisempaa tietoa tutkittavasta populaatiosta, se on parempi satunnainen muoto.

Yksi tapa varmistaa, että satunnaisuus olisi käyttää satunnaislukugeneraattoria ja kyselytyöntekijöitä, joiden työntekijän lukumäärä osuu satunnaisgeneraattorin lukumäärän kanssa.

Kun sinulla on tietoja, ja koska tutkimuksen tavoitteena on nähdä ahdistuksen tasot iän ja sukupuolen kerrosten mukaan, tiedot erotetaan kuuden luokan mukaan. Mutta määrittelemättä aiempaa maksua.

Tästä syystä menetelmä Kerrostettu satunnainen näytteenotto Sitä pidetään todennäköisyysmenetelmänä. Sillä välin hän kiintiön näytteenotto Aikaisemmin vakiintunut ei. 

Jos kiintiöt kuitenkin luodaan tiedoilla, jotka perustuvat väestön tilastoihin, voidaan sanoa, että menetelmä kiintiön näytteenotto Se on suunnilleen todennäköinen.

Ehdotettu harjoitus

Seuraavaa harjoitusta ehdotetaan:

Keskiasteen koulutusopistossa kysely tieteen opiskelun tai humanististen tieteiden tutkimuksen välillä. 

Oletetaan, että koulussa on yhteensä 1000 opiskelijaa, jotka on ryhmitelty viidelle tasolle opiskeluvuoden mukaan. On tiedossa, että ensimmäisenä vuonna on 350 opiskelijaa, 300 toisessa, 200 kolmannessa, 100 neljännessä ja lopulta 50 viidennen vuoden aikana. On myös tiedossa, että 55% kouluopiskelijoista on poikia ja 45% tyttöjä.

Määritä kerrostumat ja palkkiot kerrosten perusteella, jotta tiedät tutkimusten lukumäärän sovellettavaksi segmenttien ja sukupuolen segmenttien vuodesta. Oletetaan lisäksi, että otos on 10% opiskelijoiden koko väestöstä.

Viitteet

1. Berenson, m. 1985.Tilastot hallinnosta ja taloudesta, käsitteistä ja sovelluksista. Amerikanvälinen toimitus.
2. Tilastot. Kiintiön näytteenotto. Palautettu: Encyclopediaconomica.com.
3. Tilastot. Näytteenotto. Palautettu: Tilastot.Matto.Tukko.MX.
4. Tutkittava. Kiintiön näytteenotto. Palautettu: Exploreble.com.
5. Moore, D. 2005. Perustilastot. Toinen. Painos.
6. Netquest. Todennäköinen näytteenotto: Stratifioitu näytteenotto. Palautettu: Netquest.com.
7. Wikipedia. Tilastollinen näyte. Haettu: vuonna.Wikipedia.org