نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها

نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها

نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها ، نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای یک تکنیک آماری پرکاربرد است که در آن یک جامعه بر اساس برخی ویژگی‌های مشترک به زیر گروه‌ها یا طبقات مختلف تقسیم می‌شود. هدف از طبقه بندی اطمینان از هر قشر در نمونه و استنباط در مورد زیر گروه های جمعیتی خاص است. تجزیه و تحلیل زیر گروه برای مناسب سازی درمان ها برای گروه های خاص بیمار، بهینه سازی نتایج مراقبت های بهداشتی بسیار مهم است.

این تکنیک در مواردی مفید است که جمعیت ناهمگن است و یک نمونه تصادفی ساده ممکن است نتایج دقیقی ارائه ندهد. با تقسیم جامعه به طبقات، محققین می توانند اطمینان حاصل کنند که نمونه آنها نماینده جامعه است و از سوگیری های نمونه گیری اجتناب کنند.

نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها
نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها – تزیسمی

فهرست مطالب

نمونه گیری تصادفی طبقه ای چیست؟

نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای نوعی روش احتمالی است که با استفاده از آن یک سازمان تحقیقاتی می‌تواند کل جمعیت را به گروه‌های متعدد غیر همگن و غیرهمگن تقسیم کند و به‌طور تصادفی اعضای نهایی را از بین اقشار مختلف برای تحقیق انتخاب کند که باعث کاهش هزینه و بهبود کارایی می‌شود. اعضای هر یک از این گروه‌ها باید متمایز باشند تا هر عضوی از همه گروه‌ها فرصت برابری برای انتخاب شدن با استفاده از احتمال ساده داشته باشد. به این روش نمونه‌گیری «نمونه‌گیری سهمیه‌ای تصادفی» نیز می‌گویند.

بیایید وضعیتی را در نظر بگیریم که در آن یک تیم تحقیقاتی به دنبال نظراتی در مورد دین در میان گروه‌های سنی مختلف است. به جای جمع آوری بازخورد از 326,044,985 شهروند ایالات متحده، می توان نمونه تصادفی حدود 10000 نفر را برای تحقیق انتخاب کرد. این 10000 شهروند را می توان بر اساس سن به گروه هایی تقسیم کرد، یعنی 18-29، 30-39، 40-49، 50-59 و 60 سال به بالا. هر قشر دارای اعضای مجزا و تعداد اعضا خواهد بود – سن، تقسیمات اقتصادی-اجتماعی، ملیت، مذهب، دستاوردهای آموزشی و سایر طبقه بندی ها.

آشنایی با نمونه گیری تصادفی طبقه ای- نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها

نمونه گیری از یک جمعیت بزرگ اغلب یک چالش اساسی در انجام بررسی های آماری است. یک رویکرد عملی تر برای صرفه جویی در زمان و هزینه، انتخاب یک گروه کوچکتر یا حجم نمونه است که به جای آن برای نشان دادن کل جمعیت استفاده شود.

یک رویکرد نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای، جمعیت را به اقشار مرتبط تقسیم می‌کند تا نماینده یک گروه جمعیتی خاص افزایش یابد. با این حال، تنها در صورتی قابل دستیابی است که اقشار مرتبط در یک گروه جمعیتی شناخته شده و قابل تشخیص باشند.

در نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای، محقق حجم نمونه کوچکی با ویژگی‌های مشابه را برای نشان دادن یک گروه جمعیتی مورد مطالعه انتخاب می‌کند. جمعیتی که در یک نظرسنجی مورد مطالعه قرار می‌گیرند ممکن است بیش از آن بزرگ باشد که بتوان آن را به صورت جداگانه تجزیه و تحلیل کرد. از این رو، برای صرفه جویی در هزینه و زمان به گروه هایی با ویژگی های یکسان سازماندهی می شود.

این تکنیک کاربرد گسترده ای را ارائه می دهد، مانند برآورد درآمد برای جمعیت های مختلف، نظرسنجی از انتخابات، و امید به زندگی.

8 مرحله برای انجام نمونه گیری تصادفی طبقه ای- نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها

مراحل زیر برای انتخاب یک نمونه تصادفی طبقه بندی شده است:

1. مخاطب هدف را تعریف کنید.
2. متغیر یا متغیرهای طبقه بندی را بشناسید و تعداد اقشار مورد استفاده را مشخص کنید. این متغیرهای طبقه بندی باید با هدف تحقیق مطابقت داشته باشند. هر اطلاعات اضافی متغیرهای طبقه بندی را تعیین می کند. به عنوان مثال، اگر هدف تحقیق درک همه زیر گروه ها باشد، متغیرها با زیر گروه ها مرتبط خواهند بود.
3. از یک قاب نمونه گیری از قبل موجود استفاده کنید یا چارچوبی ایجاد کنید که شامل تمام اطلاعات متغیر طبقه بندی برای همه عناصر در مخاطب هدف باشد.
4. پس از ارزیابی چارچوب نمونه بر اساس عدم پوشش، پوشش بیش از حد یا گروه بندی، تغییراتی ایجاد کنید.
5. با در نظر گرفتن کل جمعیت، هر قشر باید منحصر به فرد باشد و تک تک افراد جامعه را پوشش دهد. در داخل قشر، تفاوت ها باید حداقل باشد، در حالی که هر قشر باید به شدت با یکدیگر متفاوت باشد. هر عنصر از جمعیت باید فقط به یک قشر تعلق داشته باشد.
6. به هر عنصر یک عدد تصادفی و منحصر به فرد اختصاص دهید.
7. اندازه هر لایه را با توجه به نیاز خود مشخص کنید. توزیع عددی بین تمام عناصر در همه اقشار، نوع نمونه‌گیری را تعیین می‌کند. می تواند نمونه گیری طبقه ای متناسب یا نامتناسب باشد.
8. محقق می تواند عناصر تصادفی را از هر قشر برای تشکیل نمونه انتخاب کند. حداقل یک قطعه باید از هر طبقه انتخاب شود تا از هر قشر نمایشی وجود داشته باشد، اما اگر دو عنصر از هر طبقه انتخاب شد، به سرعت حاشیه خطای محاسبه داده های جمع آوری شده را محاسبه کنید.

استفاده از این روش کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که نمونه نماینده جامعه است و خطای نمونه گیری را کاهش می دهد و منجر به نتایج دقیق تری می شود.

نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها
نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها – تزیسمی

انواع نمونه گیری تصادفی طبقه ای- نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها

. نمونه گیری متناسب:

در این رویکرد، اندازه نمونه هر قشر نسبت مستقیمی با حجم جمعیت کل اقشار دارد. این بدان معناست که هر نمونه اقشار دارای کسر نمونه‌گیری یکسانی است.

فرمول نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده متناسب: nh = ( Nh / N ) * n
nh= حجم نمونه برای قشر h

Nh= اندازه جمعیت برای قشر h

N = اندازه کل جمعیت

n = اندازه کل نمونه

اگر چهار طبقه با اندازه های 500، 1000، 1500 و 2000 دارید، سازمان پژوهش ½ را به عنوان کسر نمونه انتخاب می کند. یک محقق باید 250، 500، 750 و 1000 عضو را از قشر جداگانه انتخاب کند.

صرف نظر از حجم نمونه جامعه، کسر نمونه در تمام اقشار یکنواخت باقی خواهد ماند.

. نمونه گیری نامتناسب:

کسر نمونه‌گیری، عامل تمایز اولیه بین نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای متناسب و نامتناسب است. در نمونه گیری بیش از حد، هر قشر کسر نمونه گیری متفاوتی خواهد داشت.

موفقیت این روش نمونه گیری به دقت محقق در تخصیص کسر بستگی دارد. اگر کسرهای تخصیص داده شده دقیق نباشند، نتایج ممکن است به دلیل اقشار بیش از حد یا کمتر ارائه شده، سوگیری داشته باشند.

. نمونه‌های نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای

محققان و آماردانان از نمونه گیری تصادفی طبقه ای برای تجزیه و تحلیل روابط بین دو یا چند قشر استفاده می کنند. از آنجایی که نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای شامل چندین لایه یا اقشار است، محاسبه لایه‌ها قبل از محاسبه مقدار نمونه بسیار مهم است.

در زیر یک نمونه کلاسیک نمونه گیری تصادفی طبقه ای آورده شده است:

فرض کنید از 100 دانش‌آموز مدرسه‌ای که 1000 دانش‌آموز (N) دارد، درباره موضوع مورد علاقه‌شان سؤال پرسیده شد. این یک واقعیت است که دانش آموزان کلاس هشتم ترجیحات موضوعی متفاوتی با دانش آموزان کلاس نهم دارند. برای اینکه نظرسنجی نتایج دقیقی را ارائه دهد، روش ایده آل تقسیم هر مرحله به لایه های مختلف است.

مزایای نمونه گیری تصادفی طبقه ای- نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها

نمونه گیری تصادفی طبقه ای یک تکنیک آماری است که مزایای متعددی نسبت به روش های دیگر دارد. برخی از مزایای حیاتی شامل موارد زیر است:

. دقت بهتر در نتایج در مقایسه با سایر روش‌های نمونه‌گیری احتمالی مانند نمونه‌گیری خوشه‌ای، نمونه‌گیری تصادفی ساده و نمونه‌گیری سیستماتیک یا روش‌های غیر احتمالی مانند نمونه‌گیری آسان. این دقت به تمایز اقشار مختلف بستگی دارد.
. به دلیل ماهیت دقیق این روش نمونه‌گیری، برای آموزش یک تیم برای طبقه‌بندی یک نمونه راحت است.
. با توجه به دقت آماری این روش، حجم نمونه کوچکتر نیز می تواند نتایج بسیار مفیدی را برای یک محقق بازیابی کند.
. این روش نمونه‌گیری حداکثر جمعیت را پوشش می‌دهد، زیرا محققان بار کاملی را بر تقسیم طبقات دارند.
. نظرسنجی های بهداشتی می توانند از این روش برای نشان دادن جمعیت در مورد وضعیت سلامت، شیوع بیماری یا عوامل خطر سود ببرند.

نمونه گیری تصادفی طبقه ای روشی ارزشمند و کارآمد برای جمعیتی با زیر گروه های مجزا است. توانایی آن در افزایش دقت، نشان دادن هر زیر گروه به طور متناسب، کنترل تعصب، صرفه جویی در هزینه ها و بهبود کیفیت داده، آن را به ابزاری ارزشمند برای محققان در بسیاری از زمینه ها تبدیل کرده است.

نقاط قوت و ضعف نمونه گیری تصادفی طبقه ای- نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها

نقاط قوت

نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای ویژگی‌های کلیدی یک گروه جمعیتی را نشان می‌دهد. در نتیجه، ویژگی هایی را در نمونه تولید می کند که متناسب با کل جامعه است. بنابراین، نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای نسبت به نمونه‌گیری تصادفی ساده، دقت بالاتری را ارائه می‌دهد.

نقاط ضعف

نمونه گیری تصادفی طبقه ای برای هر نظرسنجی مناسب نیست. فقط در شرایطی کار می‌کند که بتوان یک جمعیت را با استفاده از ویژگی‌های مرتبط طبقه‌بندی کرد و زیرگروه‌ها به وضوح تعریف شده باشند و همپوشانی نداشته باشند. آزمودنی هایی که در گروه های متعدد قرار می گیرند، احتمال بیشتری برای انتخاب دارند و ممکن است باعث ارائه نمونه اشتباه شوند.

چه زمانی از نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده استفاده کنیم؟

زمانی باید از نمونه گیری تصادفی طبقه ای استفاده شود که جامعه مورد مطالعه دارای زیر گروه های مجزا باشد و هدف آن استنباط در مورد هر زیرگروه یا کل جامعه باشد. این تکنیک زمانی مفید است که:

1. نمونه گیری تصادفی طبقه ای یک روش نمونه گیری بسیار مولد در شرایطی است که محقق قصد دارد تنها بر روی اقشار خاصی از داده های جمعیتی موجود تمرکز کند. بدین ترتیب می توان ویژگی های مورد نظر اقشار را در نمونه پیمایش یافت.
2. محققان در مواردی که قصد برقراری رابطه بین دو یا چند قشر مختلف را دارند بر این روش نمونه گیری تکیه می کنند. اگر این مقایسه با استفاده از نمونه‌گیری تصادفی ساده انجام شود، احتمال بیشتری وجود دارد که گروه‌های هدف به طور مساوی ارائه نشوند.
3. نمونه هایی با جمعیتی که دسترسی یا تماس با آنها دشوار است، می توانند به سرعت با استفاده از روش نمونه گیری تصادفی طبقه ای درگیر فرآیند تحقیق شوند.
4. دقت نتایج آماری بیشتر از نمونه‌گیری تصادفی ساده است، زیرا عناصر نمونه و از اقشار مربوطه انتخاب شده‌اند. تنوع در اقشار بسیار کمتر از تنوع در جمعیت هدف خواهد بود. با توجه به دقت مورد نیاز، حجم نمونه مورد نیاز بسیار کمتر خواهد بود که به محققان در صرفه جویی در زمان و تلاش کمک می کند.
5. نظرسنجی‌های عمومی اغلب از نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای برای نشان دادن جمعیت مربوط به ویژگی‌های جمعیت شناختی مانند منطقه، وابستگی سیاسی یا سن استفاده می‌کنند.

نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای زمانی عملی است که جامعه دارای زیرگروه‌های مجزا باشد و هدف، استنتاج درباره هر زیرگروه یا کل جامعه است.

درباره نمونه برداری بیشتر بخوانید:

. روش های نمونه گیری
. نمونه گیری متوالی
. نمونه گیری سهمیه ای
. نمونه برداری گلوله برفی

نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها
نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای: تعریف، روش و مثال‌ها – تزیسمی

نحوه کار نمونه گیری طبقه ای تصادفی

یک محقق می تواند رویکرد عملی تری را برای مطالعه یک جمعیت بسیار بزرگ انتخاب کند. تجزیه و تحلیل مجبور است قبل از نمونه گیری، جمعیت را به اقشار مربوطه تقسیم کند.

یکی از روش هایی که محققان برای انتخاب نمونه کوچک استفاده می کنند، نمونه گیری تصادفی طبقه ای نامیده می شود. تخمین‌های تولید شده در اقشار دقیق‌تر از نمونه‌گیری تصادفی است زیرا تقسیم جمعیت به گروه‌های همگن اغلب خطای نمونه‌گیری را کاهش می‌دهد و دقت را افزایش می‌دهد.

هنگامی که به دنبال یک لایه بالقوه هستید، همیشه توصیه می شود به دنبال لایه ای باشید که به بهترین وجه تنوع در ویژگی های مورد بررسی را به حداقل برساند و تنوع را در بین اقشار به حداکثر برساند. نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای بهتر است با یک جمعیت ناهمگن که می‌توان با استفاده از اطلاعات جانبی تقسیم کرد، استفاده کرد.

نمونه گیری تصادفی ساده در مقابل نمونه گیری تصادفی طبقه ای

1. نمونه گیری از جامعه

نمونه گیری تصادفی ساده – که گاهی اوقات به عنوان انتخاب تصادفی شناخته می شود – و نمونه گیری تصادفی طبقه ای هر دو ابزار اندازه گیری آماری هستند. استفاده از انتخاب تصادفی سوگیری را به حداقل می رساند، زیرا با هر یک از اعضای جامعه به طور مساوی با احتمال یکسانی برای نمونه گیری رفتار می شود.

در مقابل، نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای، جمعیت را به زیرگروه‌های متمایز به نام اقشار تقسیم می‌کند که ویژگی‌های مشابهی دارند. از هر قشر یک نمونه تصادفی گرفته می شود که حجم نمونه متناسب با اندازه قشر آن نسبت به جامعه است. این اطمینان حاصل می کند که نمونه تفاوت های بین گروه های طبقه ای را برجسته می کند.

نمونه‌گیری تصادفی ساده و طبقه‌بندی شده مستلزم نمونه‌گیری بدون جایگزینی است، زیرا آنها اجازه نمی‌دهند نمونه هر مورد به چارچوب نمونه‌گیری بازگردد.

2. استحکام در انتخاب نمونه

به طور کلی، نمونه‌گیری تصادفی ساده قوی‌تر از نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای است، به‌ویژه زمانی که یک جمعیت تفاوت‌های زیادی برای طبقه‌بندی دارد.

نمونه‌گیری تصادفی ساده نیز در شرایطی مؤثر است که جامعه اطلاعات کمی دارد که اجازه نمی‌دهد آن را به واحدهای مجزا تقسیم کند.

به عنوان مثال، یک فروشگاه خرده فروشی آنلاین ممکن است بخواهد عادات خرید مشتریان آنلاین خود را بررسی کند تا آینده خط تولید خود را تعیین کند. اگر فروشگاه تقریباً 50000 مشتری داشته باشد، ممکن است 500 نفر از این مشتریان را به عنوان نمونه تصادفی انتخاب کند. 500 چارچوب نمونه ای است که در آن مشتریان صرفاً به صورت تصادفی نمونه گیری می شوند.

برای اطمینان از اینکه تعداد مشتریان در محدوده مورد نیاز قرار می گیرد، انتخاب مکرر جایگزین می شود. سپس فروشگاه خرده‌فروشی می‌تواند ویژگی‌های برآورد شده را برای بقیه مشتریان اعمال کند.

بنابراین می توان گفت که نمونه انتخابی کل جمعیت 50000 مشتری را نشان می دهد. به این معنا، یک نمونه گیری تصادفی ساده، نمونه پراکنده تری را در سراسر جامعه تجزیه و تحلیل می کند.

یک دیدگاه ثبت کنید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *