نمونه گیری طبقه ای یا نمونه گیری تصادفی طبقه ای روشی است که محققان اعضای نمونه را انتخاب می کنند. هر زمان که زیرگروه های تعریف شده ای وجود داشته باشد که به عنوان لایه/قشر شناخته می شوند، بر اساس یک فرمول تعریف شده است.
این فرمول عبارت است از:
نمونه گیری تصادفی طبقه ای = حجم نمونه کل / کل جمعیت x جمعیت قشر / قشر
مطالعه کنید: انجام پایان نامه مدیریت کارآفرینی
نمونه گیری طبقه ای چیست؟
نمونه گیری طبقه ای روش نمونه گیری رایج در پژوهش با زیر گروه ها (قشر) است. محققان زمانی از آن استفاده می کنند که نیاز به درک رابطه بین دو قشر دارند.
در نمونه گیری طبقه ای، محققین جمعیت را بر اساس ویژگی ها یا ویژگی های خاص به زیر گروه های همگن تقسیم می کنند.
پس از ایجاد اقشار، محققان یک نمونه تصادفی از هر قشر متناسب با اندازه یا اهمیت آن در جامعه انتخاب می کنند.
مطالعه کنید: انجام مقاله فوری
چهار مرحله ساده برای نمونه گیری طبقه ای
مرحله اول: جامعه نمونه و اقشار خود را تعریف کنید.
مرحله دوم: جامعه نمونه خود را در طبقه آنها قرار دهید.
مطالعه کنید: قیمت پایان نامه ارشد
مرحله سوم: حجم نمونه خود را برای آن قشر پیدا کنید.
مرحله چهارم: از هر قشر نمونه تصادفی بگیرید.
مطالعه کنید: انجام پایان نامه مدیریت گردشگری
نمونه هایی از نمونه گیری طبقه ای
نمونه هایی از زیر گروه های طبقه ای برای نمونه گیری طبقه ای عبارتند از:
. جنسیت
مطالعه کنید: انجام پایان نامه مدیریت آموزشی
. سن
. ملیت
. سطح تحصیلات
. شرکت‌کنندگان در بخش زیرگروه‌های ویژه عضو آن هستند
مطالعه کنید: انجام پایان نامه مدیریت منابع انسانی
زمان استفاده از نمونه گیری طبقه ای
نمونه‌گیری طبقه‌ای انتخابی برای روش‌های نمونه‌گیری احتمالی زمانی است که اعضای طبقه دارای مقادیر میانگین متغیر متفاوتی باشند.
برای استفاده از نمونه گیری طبقه ای به عنوان یک تکنیک تحقیق، باید بتوانید هر یک از اعضای جامعه مطالعه خود را در یک زیر گروه یا طبقه قرار دهید. هر زیرگروه باید متقابلاً منحصر به فرد باشد. اگر شرکت کنندگان در چندین زیر گروه قرار می گیرند، از نمونه گیری تصادفی طبقه ای استفاده نکنید.
مطالعه کنید: انجام پایان نامه مدیریت ورزشی
انتخاب ویژگی ها برای طبقه بندی
هنگام انجام نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای، ویژگی‌هایی را انتخاب کنید که زیر گروه‌ها یا لایه‌های فردی شما را تقسیم کند.
از آنجایی که شما فقط می توانید هر شرکت کننده در مطالعه را در یک زیر گروه قرار دهید، طبقه بندی انتخابی شما باید دقیق و واضح باشد. گروه بندی بر اساس جنسیت، سن یا تحصیلات یکی از راه های اطمینان از اینکه اعضا فقط می توانند در یک زیر گروه باشند است.
مطالعه کنید: انجام پایان نامه مدیریت تکنولوژی
با این حال، اگر بیش از یک مورد نیاز است بخشی از مطالعه باشد، می توانید از چندین ویژگی به عنوان یک زیر گروه استفاده کنید. فقط مطمئن شوید که شرکت کنندگان شما در بیش از یک نفر قرار نگیرند.
مطالعه کنید: انجام پایان نامه مدیریت کسب و کار
طبقه بندی با ویژگی های متعدد
در حالی که شما فقط می توانید شرکت کنندگان در یک زیر گروه داشته باشید، راه هایی برای طبقه بندی بر اساس ویژگی های متعدد وجود دارد. برای این کار باید هر مشخصه را در تعداد لایه ها ضرب کنید. برای مثال، اگر هم سن و هم جنسیت را تعیین می‌کنید، از سه گروه برای جنسیت و ده گروه برای گروه‌های سنی استفاده می‌کنید، باید آنها را در یکدیگر ضرب کنید و 30 زیر گروه بسازید.
مطالعه کنید: انجام تضمینی پایان نامه
به این ترتیب، نمونه گیری جمعیت خود را بر اساس محدوده سنی و جنسیت تعیین می کنید.
یک مثال می تواند مردان 10-19، زنان 30-39، یا غیر باینری 20-29 باشد.
هر محدوده سنی یک زیرمجموعه برای جنسیت دارد، بنابراین هر شرکت کننده فقط یک زیر گروه را برآورده می کند در حالی که زیر گروه با دو ویژگی سروکار دارد. باهوش، ها؟
مطالعه کنید: نوشتن مقاله برای دکتری
طبقه بندی متناسب و نامتناسب
دو شکل نمونه گیری در نمونه گیری طبقه ای وجود دارد: متناسب و نامتناسب.
در نمونه گیری متناسب، حجم نمونه قشر و نسبت قشر با جامعه برابر است. این بدان معناست که یک زیرگروه با درصد کمتری در جمعیت عمومی درصد کمتری در حجم نمونه خواهد داشت.
مطالعه کنید: چاپ مقاله
برای نمونه گیری نامتناسب، اندازه اقشار نمونه و نمایندگی جمعیت نامتناسب است. یک محقق زمانی این روش را انتخاب می‌کند که می‌خواهد یک اقلیت یا گروهی را که کمتر نمایندگی می‌کنند برجسته کند. این باعث می‌شود که حجم نمونه زیرگروه خیلی کوچک نباشد تا بتوان نتیجه‌گیری آماری را داشت.
مطالعه کنید: سفارش انجام مقاله
استراتژی های نمونه گیری طبقه ای
محققان می‌توانند از استراتژی‌های خاصی در نمونه‌گیری طبقه‌ای برای اصلاح پروژه برای میانگین و خطای استاندارد و تخصیص اندازه نمونه استفاده کنند. این بدان معنی است که پروژه یا مطالعه سیال کمتری دارد و خطاهای کمتری را با طیف بالاتری از جمعیت ارائه می دهد.
مطالعه کنید: درخواست انجام پایان نامه
خطای میانگین و استاندارد
تفاوت بین میانگین نمونه و میانگین جامعه، خطای استاندارد میانگین یا خطای استاندارد است. این به محقق اجازه می‌دهد تا بداند که اگر مطالعه پژوهشی را با نمونه‌های جدید در آن جامعه دوباره انجام دهد، چقدر واریانس وجود خواهد داشت.
مطالعه کنید: انجام مقاله مروری
خطای استاندارد با حجم نمونه نسبت معکوس دارد، بنابراین یک خطای استاندارد کوچکتر با حجم نمونه بزرگتر وجود دارد. خطای استاندارد میانگین بخشی از آمار استنباطی است و نشان دهنده انحراف معیار یک مجموعه داده است.
مطالعه کنید: انجام مقاله isi
با استفاده از خطای استاندارد می توانید سطوح اطمینان را محاسبه کرده و فرضیه خود را آزمایش کنید. یک خطای استاندارد کوچکتر نشان می دهد که میانگین نمونه یا نسبت نمونه دقیق تر است و به احتمال زیاد تخمین خوبی از میانگین یا نسبت جمعیت واقعی است.
مطالعه کنید: انجام پایان نامه فناوری اطلاعات
تخصیص اندازه نمونه
تخصیص اندازه نمونه یا متناسب یا نامتناسب است. عملی بودن جمعیت، مقیاس و دقت نماینده نیز این را تعیین می کند.
تخصیص متناسب به این معنی است که حجم نمونه قشر با حجم جامعه قشر یکسان است.
مطالعه کنید: بهترین ابزار ترجمه برای پایان نامه رایگان در سال 2024 چیست؟
معادله nh = ( Nh / N ) * n برای این اندازه نمونه اعمال می شود که در آن:
. nh اندازه کل نمونه لایه 'h' است
. Nh اندازه کل جمعیت قشر 'h' است
. N اندازه کل جمعیت است
. n حجم کل نمونه است
مطالعه کنید: انجام مقاله ارزان
یک ماشین حساب تخصیص اندازه نمونه، پارامترهای شما را در نظر می گیرد و به شما امکان می دهد تا بدانید که چگونه جامعه را به مطالعه نمونه خود اختصاص دهید.
تخصیص نامتناسب اندازه نمونه به این معنی است که شما باید جامعه را به اقشار جامع تقسیم کنید و برخی از جنبه ها را به طور نامتناسب از آن قشر انتخاب کنید.
مطالعه کنید: انجام رساله دکتری
مزایای نمونه گیری طبقه ای
استفاده از نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای به عنوان یک روش تحقیق مزایای متعددی دارد.
مزیت اصلی این است که نمونه، ویژگی های کلیدی جامعه را، بسیار شبیه به میانگین وزنی، می گیرد. با نمونه گیری متناسب، نتایج مطالعه با کل جمعیت متناسب است.
مطالعه کنید: انجام پروپوزال
مزیت دیگر این است که به دلیل سهولت اداری اقشار تشکیل‌شده به‌جای زیرگروه‌های متفاوت و غیریکنواخت، هزینه‌های مطالعه باید کمتر باشد. شما تنوع لایه ها را کاهش می دهید و در نتیجه تخمین های کارآمدتری به دست می آورید.
مطالعه کنید: انجام پایان نامه ارشد
خطاهای تخمین کوچکتری نسبت به روش تصادفی ساده و دقت بیشتر برای تخمین ها وجود دارد. هر چه اختلاف طبقات بیشتر باشد، مطالعه دقیق تر خواهد بود.
وقتی جمعیت را به طبقات تقسیم می کنید و از هر قشر نمونه برداری می کنید، امکان حذف یک گروه جمعیتی را به شدت کاهش می دهید. این بدان معناست که شما بهتر نشان دهنده یک مقطع از جامعه نمونه هستید.
مطالعه کنید: انجام پایان نامه فوری
در نهایت، می‌توان کارایی اجرای نظرسنجی را با جمع‌آوری داده‌ها آسان‌تر کرد. وقتی زیرگروه ها را به طور موثر انتخاب کردید، قرار دادن اعضا در گروه های آنها ساده و دقیق است. این یک چرخش سریعتر برای مطالعه ایجاد می کند.
مطالعه کنید: انجام مقاله مدیریت
معایب نمونه گیری طبقه ای
مانند مزایا، انتخاب روش نمونه گیری تصادفی طبقه ای برای یک پروژه تحقیقاتی دارای معایبی است. شما نمی توانید در هر شرایطی از آن استفاده کنید زیرا شرایط خاصی باید وجود داشته باشد. بزرگترین این شرایط زیر گروه بندی است: هیچ عضو مطالعه نباید در بیش از یک گروه باشد. اگر بتوانید یک عضو جامعه را به بیش از یک گروه طبقه بندی کنید، نمی توانید از روش نمونه گیری تصادفی طبقه ای استفاده کنید.
مطالعه کنید: انجام مقاله
یکی دیگر از معایب این روش تحقیق این است که حتی با زیر گروه بندی مناسب، جمعیت در آن زیر گروه باید به طور معقولی با کل جمعیت همگن باشد. و اگر اعضای زیر گروه به طور باورنکردنی شبیه هم نباشند، مطالعه نمونه برای محقق مفید نخواهد بود.
مطالعه کنید: انجام پایان نامه دکتری
در نهایت، استفاده از ارزش ها برای اقشار باید دقیق باشد. شما باید مطمئن شوید که گروه بندی ها نشان دهنده جمعیت و ارزش های اقشار هستند. بدون دقت ارزش، ممکن است سوگیری در نتایج وجود داشته باشد که فاقد انصاف برای کل جمعیت باشد.
مطالعه کنید: مالتی گراندد تئوری
مراحل انتخاب برای یک بررسی نمونه‌گیری طبقه‌ای
هشت مرحله اصلی برای انتخاب یک نمونه تصادفی طبقه بندی شده وجود دارد:
مرحله 1: جامعه هدف را تعریف کنید
جمعیتی را که می خواهید مطالعه کنید، با مشخص کردن ویژگی ها و مرزهای جمعیت، به وضوح تعریف کنید.
مطالعه کنید: نمونه گیری سیستماتیک
مرحله 2: متغیرهای طبقه بندی را شناسایی کنید
مشخصه ها یا متغیرهای کلیدی که برای تقسیم جمعیت به زیرگروه ها یا اقشار معنی دار مهم هستند را تعیین کنید. این متغیرها باید با اهداف تحقیق مرتبط باشند و به ایجاد گروه های متمایز در جامعه کمک کنند.
مطالعه کنید: هم افزایی نظری
مرحله 3: تعداد اقشار را تعیین کنید
بر اساس متغیرهای طبقه بندی شناسایی شده، تصمیم بگیرید که چند لایه ایجاد کنید. تعداد اقشار باید بر اساس تنوع در جمعیت و سطح دقت مورد نیاز برای مطالعه تعیین شود.
مطالعه کنید: گستره پژوهی
مرحله 4: یک چارچوب نمونه برداری را توسعه یا شناسایی کنید
یک چارچوب نمونه‌گیری که شامل اطلاعات متغیرهای طبقه‌بندی برای هر آیتم در جامعه هدف می‌شود، بدست آورید یا ایجاد کنید. چارچوب نمونه‌گیری، فهرست یا پایگاه داده‌ای است که نشان‌دهنده جامعه‌ای است که نمونه از آن انتخاب می‌شود.
مطالعه کنید: طرح پژوهش
مرحله 5: چارچوب نمونه گیری را ارزیابی کنید
چارچوب نمونه‌گیری را برای هر گونه مسائلی مانند پنهان (عناصر گمشده از جمعیت)، پوشش (عناصر تکراری یا نامربوط)، فهرست‌های متعدد یا خوشه‌بندی ارزیابی کنید. برای اطمینان از صحت و مناسب بودن قاب نمونه گیری در صورت لزوم، تنظیماتی را در قاب نمونه گیری انجام دهید.
مطالعه کنید: پراگماتیسم
مرحله 6: قاب نمونه برداری را به طبقات تقسیم کنید
چارچوب نمونه گیری را بر اساس متغیرهای طبقه بندی شناسایی شده به اقشار جداگانه تقسیم کنید. هر عنصر در جمعیت باید به یک و تنها یک قشر اختصاص داده شود و اطمینان حاصل شود که اقشار متقابلاً منحصر به فرد و در مجموع جامع هستند.
مطالعه کنید: استراتژی پژوهش
مرحله 7: حجم نمونه را برای هر قشر تعیین کنید
در مورد حجم نمونه مورد نظر برای نظرسنجی کلی و حجم نمونه برای هر قشر تصمیم بگیرید. حجم نمونه برای هر قشر باید بر اساس نسبت جمعیتی که به آن قشر تعلق دارند تعیین شود. این تضمین می کند که هر طبقه به طور مناسب در نمونه نهایی نمایش داده می شود.
مطالعه کنید: ابر نظریه
مرحله 8: به طور تصادفی نمونه هایی از هر قشر انتخاب کنید
با استفاده از تکنیک های نمونه گیری تصادفی، تعداد مورد مشخص شده از هر قشر را به طور تصادفی انتخاب کنید. این تضمین می کند که هر عنصر در جامعه شانس برابری برای انتخاب شدن دارد و امکان نمونه گیری نماینده در هر قشر را فراهم می کند.
مطالعه کنید: زمینه تحقیق
انواع فرعی نمونه گیری طبقه ای
دو نوع اصلی از نمونه گیری طبقه ای وجود دارد: نمونه گیری متناسب و نامتناسب.
. نمونه گیری طبقه ای متناسب
در طبقه بندی متناسب، تعداد اقلام تخصیص یافته به اقشار مختلف متناسب با بازنمایی اقشار از جمعیت هدف است. به این معنا که حجم نمونه نهایی که از هر قشر گرفته می شود، متناسب با اندازه نسبی آن قشر از جامعه هدف است.
مطالعه کنید: حساسیت نظری
کسر نمونه بر روی هر قشر اعمال می شود و به هر عنصر جمعیت فرصت مساوی برای انتخاب می دهد. نمونه به دست آمده خود وزن است. این روش نمونه گیری زمانی استفاده می شود که هدف تحقیق برآورد پارامترهای جمعیت باشد. محقق اغلب مایل است نه تنها پارامترهای جمعیت را تخمین بزند، بلکه تجزیه و تحلیل دقیق را در یک قشر نسبتا کوچک انجام دهد و/یا اقشار را با یکدیگر مقایسه کند.
مطالعه کنید: کدگذاری نظری
نمونه گیری تصادفی طبقه ای متناسب ممکن است منجر به برخی از اقشار این نوع تحلیل نشود. با در نظر گرفتن مثالی که در جدول ما توضیح داده شده است، نمی توان تجزیه و تحلیل دقیقی از عناصر منطقه 2 انجام داد زیرا تنها 12 عنصر در نمونه یافت می شود.
مطالعه کنید: پژوهش بنیادی
علاوه بر این، مقایسه عناصر منطقه 2 با سایر مناطق مشکوک خواهد بود. انتخاب های بهتری برای نمونه گیری نسبت به نمونه گیری طبقه ای متناسب برای انجام این نوع تحلیل وجود دارد. نامتناسب ممکن است انتخاب بهتری باشد.
مطالعه کنید: نمونه گیری گلوله برفی
. نمونه گیری طبقه ای نامتناسب
نمونه گیری نامتناسب روشی است که در آن تعداد عناصر موجود در نمونه از هر قشر متناسب با بازنمایی آنها در کل جمعیت نیست. عناصر جامعه شانس یکسانی برای گنجاندن در نمونه ندارند. کسر نمونه مشابه برای هر قشر اعمال نمی شود.
مطالعه کنید: اصول اخلاقی پژوهش
از سوی دیگر، اقشار دارای کسرهای نمونه‌گیری متفاوتی هستند، بنابراین این روش نمونه‌گیری یک انتخاب متوازن نیست. ترکیب جمعیت باید عدم تناسب نمونه را برای برآورد پارامترهای جمعیت جبران کند. با این حال، برای برخی از پروژه های تحقیقاتی، نمونه گیری طبقه ای نامتناسب ممکن است مناسب تر از متناسب باشد.
مطالعه کنید: قلمرو پژوهش
نمونه گیری نامتناسب را می توان بر اساس اهداف انتساب ما به سه زیر گروه تقسیم کرد. به عنوان مثال، می تواند تجزیه و تحلیل لایه ها را تسهیل کند، با تمرکز بر بهینه سازی هزینه، دقت، یا دقت و هزینه. هدف یک مطالعه ممکن است به محقق نیاز داشته باشد که تجزیه و تحلیل دقیقی از اقشار نمونه انجام دهد. اگر از طبقه بندی متناسب استفاده شود، حجم نمونه یک قشر بسیار کوچک است. بنابراین، ممکن است دستیابی به اهداف مطالعه چالش برانگیز باشد.
مطالعه کنید: روایی واگرا
تخصیص متناسب ممکن است نیاز به ایجاد موارد بیشتری برای این نوع تحلیل دقیق داشته باشد. یک گزینه، نمونه برداری بیش از حد از اقشار کوچک یا نادر است. چنین نمونه گیری بیش از حد، توزیع نامتناسب اقشار نمونه را در مقایسه با جامعه ایجاد می کند. با این حال، ممکن است موارد کافی برای انجام تجزیه و تحلیل لایه های مورد نیاز برای مطالعه وجود داشته باشد.
مطالعه کنید: روایی همگرا
سوالات متداول
نمونه گیری طبقه ای (با مثال) چیست؟
نمونه‌گیری طبقه‌ای یک تکنیک تحقیقاتی است که به طور عادلانه زیر گروه‌ها را در جامعه نمونه مطالعه نشان می‌دهد. زمانی که زیرگروه های از پیش تعریف شده و انحصاری از قبل در دسترس باشند، روش تحقیق مناسبی است.
مطالعه کنید: نمونه گیری خوشه ای
به عنوان مثال می توان به گروه بندی سنی، مانند 10-19، 20-29، 30-39 و غیره اشاره کرد. با استفاده از این زیرگروه ها، محقق می تواند داده ها را سریعتر و آسان تر از روش های دیگر جمع آوری کند.
مطالعه کنید: طرح پژوهش مثلث سازی
نمونه گیری تصادفی ساده طبقه بندی شده چیست؟
گونه‌ای از نمونه‌گیری تصادفی ساده، نمونه‌گیری تصادفی ساده طبقه‌ای، جایی است که محققان به‌طور تصادفی از گروه‌های اقشاری از جمعیت همگن نمونه‌برداری می‌کنند. نتایج، کیفیت جمعیت را بر اساس هر قشر استنباط می کند. عوامل مختلفی مانند نمایش دقت، عملی بودن و مقیاس، حجم نمونه انتخاب شده برای نمونه گیری تصادفی را تعیین می کند.