نحوه کار نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده با مثال

نحوه کار نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده با مثال

نحوه کار نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده با مثال ، نمونه گیری تصادفی طبقه ای فرآیندی است که از طریق آن به زیر گروه های واقعی یا به طبقه های انتخاب شده به عنوان بخشی از آنچه در جامعه وجود دارد، دست می یابیم. از این روش طمانی استفاده می شود که محقق علاقه مند است اطمینان حاصل کند که هر یک از طبقه های موجود در جامعه در نمونه او حضور دارد. در روش مورد بحث، جامعه به خرده گروه هایی به نام طبقه تقسیم می شود و نمونه های مستقل از هر طبقه انتخاب می شوند.

نحوه کار نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده با مثال
نحوه کار نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده با مثال – تزیسمی

فهرست مطالب

نمونه گیری تصادفی طبقه ای چیست؟

نمونه گیری تصادفی طبقه ای روشی از نمونه گیری است که شامل تقسیم یک جمعیت به زیر گروه های کوچکتر به نام طبقات است. در نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای یا طبقه‌بندی، اقشار بر اساس ویژگی‌ها یا ویژگی‌های مشترک اعضا مانند درآمد یا پیشرفت تحصیلی تشکیل می‌شوند. نمونه گیری تصادفی طبقه ای دارای کاربردها و مزایای متعددی از جمله مطالعه جمعیت شناسی و امید به زندگی است.

به نمونه گیری تصادفی طبقه ای، نمونه گیری تصادفی متناسب یا نمونه گیری تصادفی سهمیه ای نیز گفته می شود.

هدف از نمونه گیری تصادفی طبقه ای چیست؟- نحوه کار نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده با مثال

هنگام تکمیل تجزیه و تحلیل یا تحقیق روی گروهی از موجودیت‌ها با ویژگی‌های مشابه، یک محقق ممکن است متوجه شود که اندازه جمعیت برای تکمیل تحقیقات در مورد آن بسیار بزرگ است. برای صرفه جویی در زمان و هزینه، یک تحلیلگر ممکن است با انتخاب یک گروه کوچک از جمعیت، رویکرد عملی تری را در پیش بگیرد. به گروه کوچک به عنوان حجم نمونه گفته می شود که زیرمجموعه ای از جامعه است که برای نشان دادن کل جامعه استفاده می شود. یک نمونه ممکن است از یک جامعه به روش های مختلفی انتخاب شود که یکی از آنها روش نمونه گیری تصادفی طبقه ای است.

نمونه گیری تصادفی طبقه ای شامل تقسیم کل جمعیت به گروه های همگن به نام طبقات (جمع برای طبقه) است. سپس نمونه های تصادفی از هر قشر انتخاب می شوند. به عنوان مثال، یک محقق دانشگاهی را در نظر بگیرید که مایل است تعداد دانشجویان MBA در سال 2021 را بداند که ظرف سه ماه پس از فارغ التحصیلی، پیشنهاد شغلی دریافت کردند.

محقق به زودی متوجه خواهد شد که تقریباً 200000 فارغ التحصیل MBA در سال وجود داشته است. آنها ممکن است تصمیم بگیرند که فقط یک نمونه تصادفی ساده از 50000 فارغ التحصیل بگیرند و یک نظرسنجی انجام دهند. بهتر از این، آنها می توانستند جمعیت را به اقشار تقسیم کنند و یک نمونه تصادفی از اقشار بگیرند. برای انجام این کار، آنها گروه های جمعیتی را بر اساس جنسیت، محدوده سنی، نژاد، کشور ملیت و پیشینه شغلی ایجاد می کنند. یک نمونه تصادفی از هر قشر به تعداد متناسب با اندازه قشر در مقایسه با جامعه گرفته می شود. سپس این زیرمجموعه اقشار برای تشکیل یک نمونه تصادفی ترکیب می شوند.

نمونه ای از نمونه گیری تصادفی طبقه ای چیست؟- نحوه کار نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده با مثال

فرض کنید یک تیم تحقیقاتی می خواهد معدل (GPA) دانشجویان دانشگاه در سراسر ایالات متحده را تعیین کند. تیم تحقیقاتی در جمع آوری داده ها از تمامی 21 میلیون دانشجو مشکل دارد. تصمیم می گیرد با استفاده از 4000 دانش آموز نمونه ای تصادفی از جامعه انتخاب کند.

حال فرض کنید که تیم به ویژگی‌های مختلف شرکت‌کنندگان نمونه نگاه می‌کند و از خود می‌پرسد که آیا تفاوت‌هایی در معدل‌های معدل نسبت به رشته‌های دانشجویی وجود دارد یا خیر. فرض کنید متوجه می شود که 560 دانش آموز گرایش انگلیسی، 1135 رشته علوم، 800 رشته علوم کامپیوتر، 1090 رشته مهندسی و 415 رشته ریاضی هستند. تیم می خواهد از یک نمونه تصادفی طبقه بندی شده متناسب استفاده کند که در آن قشر نمونه متناسب با نمونه تصادفی در جامعه باشد.

فرض کنید این تیم در مورد جمعیت شناسی دانشجویان در ایالات متحده تحقیق می کند و درصدی از رشته های تحصیلی دانشجویان را پیدا می کند: 12% رشته انگلیسی، 28% رشته علوم، 24% رشته علوم کامپیوتر، 21% رشته مهندسی و 15% رشته ریاضی بنابراین، پنج طبقه از فرآیند نمونه گیری تصادفی طبقه ای ایجاد می شود.

سپس تیم باید تأیید کند که قشر جامعه متناسب با قشر نمونه است. با این حال، آنها متوجه می شوند که نسبت ها برابر نیستند. سپس این تیم باید 4000 دانش‌آموز را از بین جامعه نمونه‌گیری مجدد کند و 480 دانش‌آموز انگلیسی، 1120 دانش‌آموز علوم، 960 دانش‌آموز علوم کامپیوتر، 840 رشته مهندسی و 600 دانش‌آموز ریاضی را به‌طور تصادفی انتخاب کند.

با این گروه‌ها، دارای یک نمونه تصادفی طبقه‌ای متناسب از دانشجویان است که نمایش بهتری از رشته‌های دانشگاهی دانشجویان در ایالات متحده ارائه می‌کند. سپس محققان می‌توانند لایه‌های خاصی را برجسته کنند، انواع مختلف مطالعات دانشجویان ایالات متحده را مشاهده کنند و انواع مختلف را مشاهده کنند. معدل.

نحوه کار نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده با مثال
نحوه کار نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده با مثال – تزیسمی

نمونه های تصادفی ساده در مقابل طبقه بندی شده- نحوه کار نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده با مثال

نمونه های تصادفی ساده و نمونه های تصادفی طبقه بندی شده هر دو ابزار اندازه گیری آماری هستند. یک نمونه تصادفی ساده برای نشان دادن کل جمعیت داده استفاده می شود. یک نمونه تصادفی طبقه بندی شده، جامعه را بر اساس ویژگی های مشترک به گروه ها یا اقشار کوچکتر تقسیم می کند. با این حال، نمونه‌گیری طبقه‌ای پیچیده‌تر، زمان‌برتر و به طور بالقوه گران‌تر از نمونه‌گیری تصادفی ساده‌شده است.

نمونه تصادفی ساده اغلب زمانی استفاده می‌شود که اطلاعات بسیار کمی در مورد جمعیت داده‌ها در دسترس باشد، زمانی که جمعیت داده‌ها دارای تفاوت‌های بسیار زیادی برای تقسیم به زیرمجموعه‌های مختلف هستند، یا زمانی که تنها یک ویژگی متمایز در میان جامعه داده وجود دارد.

به عنوان مثال، یک شرکت آب نبات ممکن است بخواهد عادات خرید مشتریان خود را برای تعیین آینده خط تولید خود مطالعه کند. اگر 10000 مشتری وجود داشته باشد، ممکن است از انتخاب 100 مشتری به عنوان نمونه تصادفی استفاده کند. سپس می‌تواند آنچه را که از آن 100 مشتری پیدا می‌کند به بقیه افراد پایه خود اعمال کند. برخلاف طبقه بندی، 100 عضو را صرفاً به صورت تصادفی بدون توجه به ویژگی های فردی آنها نمونه برداری می کند.

تفاوت بین طبقه بندی متناسب و نامتناسب چیست؟

نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای تضمین می‌کند که هر زیر گروه از یک جمعیت معین به اندازه کافی در کل جامعه نمونه یک مطالعه تحقیقاتی نشان داده می‌شود. طبقه بندی می تواند متناسب یا نامتناسب باشد. در روش طبقه بندی متناسب، حجم نمونه هر قشر متناسب با حجم جمعیت آن قشر است. این نوع نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای اغلب معیار دقیق‌تری است، زیرا نمایش بهتری از کل جمعیت است.

به عنوان مثال، اگر محقق نمونه ای متشکل از 50000 فارغ التحصیل را با استفاده از محدوده سنی می خواست، نمونه تصادفی طبقه بندی شده متناسب با استفاده از این فرمول به دست می آید: (اندازه نمونه/اندازه جمعیت) × اندازه طبقه.

حجم نمونه برای فارغ التحصیلان MBA در محدوده سنی 24 تا 28 سال (50000/180000) × 90000 = 25000 محاسبه می شود. از همین روش برای سایر گروه های سنی استفاده می شود. اکنون که حجم نمونه مشخص شده است، محقق می تواند برای انتخاب شرکت کنندگان در نظرسنجی خود، نمونه گیری تصادفی ساده را در هر قشر انجام دهد. به عبارت دیگر، 25000 فارغ التحصیل از گروه سنی 24 تا 28 سال به طور تصادفی از کل جمعیت، 16667 فارغ التحصیل از رده سنی 29 تا 33 سال به طور تصادفی انتخاب می شوند و غیره.

در یک نمونه طبقه بندی شده نامتناسب، اندازه هر قشر با اندازه آن در جامعه متناسب نیست. محقق ممکن است تصمیم بگیرد نیمی از فارغ التحصیلان در گروه سنی 34 تا 37 سال و یک سوم از فارغ التحصیلان گروه سنی 29 تا 33 سال را نمونه برداری کند.

توجه به این نکته ضروری است که یک فرد نمی تواند در چندین لایه قرار گیرد. هر موجودیت فقط باید در یک قشر قرار گیرد. داشتن زیرگروه های همپوشانی به این معنی است که برخی از افراد شانس بیشتری برای انتخاب شدن برای نظرسنجی خواهند داشت که مفهوم نمونه گیری طبقه ای را به عنوان یک نوع نمونه گیری احتمالی کاملاً نفی می کند.

مزایای نمونه گیری تصادفی طبقه ای چیست؟

مزیت اصلی نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای این است که ویژگی‌های کلیدی جامعه را در نمونه ثبت می‌کند. مشابه میانگین وزنی، این روش نمونه گیری ویژگی هایی را در نمونه ایجاد می کند که متناسب با کل جامعه است. نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای برای جمعیت‌هایی با ویژگی‌های مختلف به خوبی کار می‌کند، اما در غیر این صورت اگر زیر گروه‌ها تشکیل نشوند، بی‌اثر است.

طبقه بندی خطای کمتری در تخمین و دقت بیشتری نسبت به روش نمونه گیری تصادفی ساده می دهد. هر چه تفاوت بین اقشار بیشتر باشد، دقت بیشتری به دست می آید.

معایب نمونه گیری تصادفی طبقه ای چیست؟

متأسفانه نمی توان از این روش تحقیق در هر مطالعه ای استفاده کرد. عیب روش این است که برای استفاده صحیح از آن باید چندین شرط وجود داشته باشد. محققان باید هر یک از اعضای یک جمعیت مورد مطالعه را شناسایی کرده و هر یک از آنها را به یک و تنها یک زیرجمعیت طبقه بندی کنند. در نتیجه، نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌بندی شده زمانی مضر است که محققان نتوانند با اطمینان تمام اعضای جامعه را در یک زیر گروه طبقه‌بندی کنند. همچنین، یافتن فهرستی جامع و قطعی از کل جمعیت می تواند چالش برانگیز باشد.

اگر موضوعاتی وجود داشته باشند که در چندین زیر گروه قرار می گیرند، همپوشانی می تواند مشکل ساز شود. هنگامی که نمونه گیری تصادفی ساده انجام می شود، افرادی که در چندین زیرگروه هستند، بیشتر انتخاب می شوند. نتیجه می تواند ارائه نادرست یا بازتاب نادرست جمعیت باشد.

مثال‌های بالا کار را آسان می‌کنند: محدوده سنی، نوع مدرک، و نتایج معدل گروه‌هایی کاملاً مشخص هستند. با این حال، در شرایط دیگر، ممکن است بسیار دشوارتر باشد. تصور کنید ویژگی هایی مانند نژاد، قومیت یا مذهب را در خود جای دهید. فرآیند مرتب‌سازی دشوارتر می‌شود و نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای را به روشی بی‌اثر و کمتر از ایده‌آل تبدیل می‌کند.

چه زمانی از نمونه گیری تصادفی طبقه ای استفاده می کنید؟

نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای اغلب زمانی استفاده می‌شود که محققان می‌خواهند درباره زیر گروه‌ها یا اقشار مختلف بر اساس کل جمعیت مورد مطالعه بدانند – برای مثال، اگر فردی به تفاوت‌های بین گروه‌ها بر اساس نژاد، جنسیت یا تحصیلات علاقه دارد.

نحوه کار نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده با مثال
نحوه کار نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده با مثال – تزیسمی

کدام روش نمونه گیری بهتر است؟

بهترین روش نمونه گیری برای استفاده به ماهیت تجزیه و تحلیل و داده های مورد استفاده بستگی دارد. به طور کلی، نمونه گیری تصادفی ساده اغلب ساده ترین و ارزان ترین است، اما نمونه گیری طبقه ای می تواند نمونه دقیق تری نسبت به جامعه مورد مطالعه ایجاد کند.

دو نوع نمونه گیری تصادفی طبقه ای چیست؟

دو نوع اصلی از نمونه گیری تصادفی طبقه ای وجود دارد: نمونه گیری متناسب و نامتناسب. نمونه گیری متناسب هر قشر در نمونه را متناسب با اندازه جامعه قشر در نظر می گیرد. در نمونه گیری نامتناسب، تحلیلگر بر اساس سؤال تحقیق یا طرح مطالعه مورد استفاده، از اقشار خاصی بیش از حد یا کمتر نمونه برداری می کند.

چگونه اقشار برای نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده انتخاب می شوند؟

اقشار به زیر گروه هایی که در جمعیت شما ظاهر می شوند بستگی دارد. این زیر گروه ها بر اساس ویژگی های مشترک بین شرکت کنندگان مانند جنسیت، نژاد، پیشرفت تحصیلی، موقعیت جغرافیایی یا گروه سنی هستند.

خط پایین

نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای فرآیند ایجاد زیر گروه‌ها در یک مجموعه داده با توجه به عوامل مختلف مانند سن، جنسیت، سطح درآمد یا تحصیلات است. پس از آن، یک نمونه تصادفی از هر یک از اقشار گرفته می شود، که به محققان اجازه می دهد تا نمونه هایی از زیر گروه های مختلف، از جمله آن هایی که ممکن است کمتر ارائه شوند، به دست آورند.

به این ترتیب، یک نمونه تصادفی طبقه بندی شده ممکن است تصویر جامع تری از مجموعه داده های وسیع تری ارائه دهد. با این حال، استفاده از این روش ممکن است در همه مطالعات بر اساس اندازه، سطح اطلاعات و زمان و منابع موجود امکان پذیر نباشد. به طور کلی، مزیت نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای این است که در مقایسه با روش نمونه‌گیری ساده، امکان نمایش دقیق‌تر و دقیق‌تر یک جامعه را فراهم می‌کند.

یک دیدگاه ثبت کنید

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