Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng là một phương pháp lấy mẫu liên quan đến việc phân chia dân số thành các nhóm nhỏ hơn được gọi là tầng tầng lớp lớp. Trong lấy mẫu ngẫu nhiên hoặc phân tầng ngẫu nhiên, các tầng được hình thành dựa trên các thuộc tính hoặc đặc điểm chung của các thành viên. Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng cũng được gọi là lấy mẫu ngẫu nhiên theo tỷ lệ hoặc lấy mẫu ngẫu nhiên theo hạn ngạch.
Ngược lại, lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản là một mẫu của các cá thể tồn tại trong quần thể; các cá thể được chọn ngẫu nhiên từ quần thể và được đặt vào một mẫu. Phương pháp chọn ngẫu nhiên các cá nhân này tìm cách chọn kích thước mẫu là đại diện không thiên vị của dân số. Tuy nhiên, nó không thuận lợi khi các mẫu của dân số rất khác nhau.
Chìa khóa chính
- Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng là một phương pháp lấy mẫu bao gồm lấy các mẫu của quần thể được chia thành các nhóm nhỏ hơn được gọi là tầng. Lấy mẫu ngẫu nhiên liên quan đến lấy mẫu ngẫu nhiên từ các nhóm phân tầng, tỷ lệ với dân số; theo cách này, lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng là một số liệu chính xác hơn.
Hiểu lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng
Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng chia một quần thể thành các nhóm hoặc tầng lớp và các mẫu ngẫu nhiên được lấy, theo tỷ lệ với dân số, từ mỗi tầng được tạo. Các thành viên trong mỗi tầng được hình thành có các thuộc tính và đặc điểm tương tự nhau. Phương pháp lấy mẫu này được sử dụng rộng rãi và rất hữu ích khi dân số mục tiêu không đồng nhất. Một mẫu ngẫu nhiên đơn giản nên được lấy từ mỗi tầng. Ví dụ, lấy mẫu ngẫu nhiên được phân tầng có thể được sử dụng để lấy mẫu điểm trung bình (GPA) của học sinh trên toàn quốc, những người dành nhiều giờ làm việc và tuổi thọ trên toàn thế giới.
Ví dụ về lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng
Giả sử một nhóm nghiên cứu muốn xác định điểm trung bình của sinh viên đại học trên khắp Hoa Kỳ Nhóm nghiên cứu gặp khó khăn trong việc thu thập dữ liệu từ tất cả 21 triệu sinh viên đại học; nó quyết định lấy một mẫu ngẫu nhiên của dân số bằng cách sử dụng 4.000 sinh viên.
Bây giờ giả sử rằng nhóm xem xét các thuộc tính khác nhau của những người tham gia mẫu và tự hỏi liệu có bất kỳ sự khác biệt nào trong GPA và chuyên ngành của sinh viên không. Giả sử nó tìm thấy rằng 560 sinh viên là chuyên ngành tiếng Anh, 1.135 là chuyên ngành khoa học, 800 là chuyên ngành khoa học máy tính, 1.090 là chuyên ngành kỹ thuật và 415 là chuyên ngành toán học. Nhóm muốn sử dụng một mẫu ngẫu nhiên phân tầng tỷ lệ trong đó tầng của mẫu tỷ lệ với mẫu ngẫu nhiên trong quần thể.
Giả sử nhóm nghiên cứu nhân khẩu học của sinh viên đại học ở Mỹ và tìm thấy tỷ lệ phần trăm sinh viên chuyên ngành 12% chuyên ngành tiếng Anh, 28% chuyên ngành khoa học, 24% chuyên ngành khoa học máy tính, 21% chuyên ngành kỹ thuật và 15% chuyên ngành Trong toán học. Do đó, năm tầng được tạo ra từ quá trình lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng.
Sau đó, nhóm cần xác nhận rằng tầng của dân số tỷ lệ với tầng trong mẫu; tuy nhiên, họ tìm thấy tỷ lệ không bằng nhau. Sau đó, nhóm cần phải lấy mẫu lại 4.000 sinh viên trong dân số và chọn ngẫu nhiên 480 tiếng Anh, 1.120 khoa học, 960 khoa học máy tính, kỹ thuật 840 và 600 sinh viên toán học. Với những người này, nó có một mẫu ngẫu nhiên phân tầng theo tỷ lệ sinh viên đại học, cung cấp một đại diện tốt hơn cho các chuyên ngành đại học của sinh viên ở Mỹ Các nhà nghiên cứu sau đó có thể làm nổi bật các tầng cụ thể, quan sát các nghiên cứu khác nhau của sinh viên đại học Hoa Kỳ và quan sát các điểm trung bình khác nhau của lớp.
Các ứng dụng
Phương pháp tương tự được sử dụng ở trên có thể được áp dụng cho việc bỏ phiếu bầu cử, thu nhập của các nhóm dân cư khác nhau và thu nhập cho các công việc khác nhau trên toàn quốc.
