Једноставно насумично насупрот стратифицираном случајном узорку: у чему је разлика?

Једноставни случајни узорци и стратификовани случајни узорци су оба алата за статистичко мерење. Једноставни случајни узорак користи се за представљање целокупне популације података. Стратифицирани случајни узорак дијели популацију на мање групе или слојеве, на основу заједничких карактеристика.

Популација је укупан скуп запажања или података. Узорак је скуп посматрања становништва. Метода узорковања је поступак који се користи за извлачење узорака из популације.

Једноставан случајни узорак

Једноставно случајно узорковање је статистички алат који се користи за описивање основног узорка узетог из популације података. Овај узорак представља еквивалент читавој популацији.

Једноставни случајни узорак често се користи када је на располагању врло мало информација о популацији података, када популација података има превише превише разлика које би се могло подијелити у различите подскупове, или када постоји само једна карактеристична карактеристика међу популацијом података.

На пример, компанија за производњу бомбона можда жели да проучи куповне навике својих купаца како би одредила будућност своје линије производа. Ако има 10 000 купаца, он може користити изабрати 100 тих купаца као случајни узорак. Затим може применити оно што нађе од тих 100 купаца на остатак базе.

Статистичари ће израдити исцрпан списак података и изабрати случајни узорак унутар те велике групе. У овом узорку, сваки члан популације има једнаке шансе да буде изабран за део узорка. Могу се одабрати на два начина:

• Кроз ручну лутрију, у којој се сваком члану популације даје број. Тада бројеве насумично црта неко које треба укључити у узорак. То се најбоље користи када се гледа мала група.
• Рачунарско генерисано узорковање. Ова метода најбоље функционише код већих скупова података, коришћењем рачунара за одабир узорака, а не људи.

Употреба једноставног случајног узорковања омогућава истраживачима да направе генерализације о одређеној популацији и да изоставе било какву пристрасност. Ово може помоћи у одређивању будућих одлука. Тако да компанија из слаткиша из претходног примера може користити овај алат за развој новог укуса слаткиша за производњу на основу тренутних укуса 100 купаца. Али имајте на уму да су то генерализације, тако да постоји простор за грешку. Уосталом, то је једноставан узорак. Ових 100 купаца можда неће тачно представити укусе читаве популације.

Стратификовано случајно узорковање

За разлику од једноставних случајних узорака, стратификовани насумични узорци користе се с популацијом која се лако може раставити у различите подгрупе или подскупине. Ове групе се заснивају на одређеним критеријумима, а затим насумично бирају елементе из сваке пропорционалне величини групе у односу на број становника.

Ова метода узорковања значи да ће бити одабира из сваке различите групе - чија се величина заснива на пропорцији са целокупном популацијом. Али истраживачи морају осигурати да се слојеви не преклапају. Свака тачка популације мора припадати само једном слоју, тако да је свака тачка међусобно искључива. Преклапање слојева повећало би вероватноћу да се неки подаци укључе, чиме би се скенирао узорак.

Компанија за слаткише може да одлучи да користи методу случајног стратификованог узорковања тако што ће раздвојити својих 100 купаца у различите старосне групе како би помогла у одлучивању о будућности своје производње.

Портфељни менаџери могу користити стратификовано случајно узорковање за креирање портфолија пресликавањем индекса, попут индекса обвезница.

Стратификовано узорковање нуди неке предности и мане у поређењу са једноставним случајним узорковањем. Будући да користи специфичне карактеристике, може пружити тачнију представу популације на основу онога што се користи за поделу на различите подгрупе. То често захтева мању величину узорка, што може уштедети ресурсе и време. Поред тога, укључивањем довољног броја узорака из сваког слоја, истраживачи могу да изврше засебну анализу за сваки поједини слој.

Али за извлачење слојевитог узорка потребно је више рада него случајни узорак. Истраживачи морају појединачно пратити и верификовати податке за сваки стратум ради укључивања, што може да потраје много више времена у поређењу са случајним узорковањем.

Кључне Такеаваис

• Једноставни и стратификовани случајни узорци су алат за статистичко мерење.
• Једноставан случајни узорак узима мали, основни део читаве популације, да представља целокупан скуп података.
• Популација је подељена у различите групе које деле сличне карактеристике, из којих се узима стратификовани случајни узорак.