Lấy mẫu ngẫu nhiên có lợi cho các nhà nghiên cứu bằng cách cho phép họ có được một quần thể mẫu đại diện tốt nhất cho toàn bộ dân số đang được nghiên cứu. Tất cả đều giống nhau, phương pháp nghiên cứu này không phải không có nhược điểm của nó.
Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng: Tổng quan
Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng bao gồm trước tiên phân chia một quần thể thành các quần thể và sau đó áp dụng các phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên cho mỗi quần thể để tạo thành một nhóm thử nghiệm. Một bất lợi là khi các nhà nghiên cứu không thể phân loại mọi thành viên trong dân số thành một nhóm nhỏ.
Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng khác với lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, liên quan đến việc lựa chọn dữ liệu ngẫu nhiên từ toàn bộ dân số để mỗi mẫu có thể có khả năng xảy ra như nhau. Ngược lại, lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng chia dân số thành các nhóm nhỏ hơn hoặc tầng lớp, dựa trên các đặc điểm chung. Một mẫu ngẫu nhiên được lấy từ mỗi tầng theo tỷ lệ trực tiếp với kích thước của tầng so với dân số.
Ví dụ lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng
Sau đây là một ví dụ về lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng:
Các nhà nghiên cứu đang thực hiện một nghiên cứu được thiết kế để đánh giá khuynh hướng chính trị của sinh viên kinh tế tại một trường đại học lớn. Các nhà nghiên cứu muốn đảm bảo mẫu ngẫu nhiên xấp xỉ tốt nhất với số lượng sinh viên, bao gồm cả giới tính, sinh viên đại học và sinh viên tốt nghiệp. Tổng dân số trong nghiên cứu là 1.000 sinh viên và từ đó, các nhóm nhỏ được tạo ra như hình dưới đây.
Tổng dân số = 1.000
Các nhà nghiên cứu sẽ chỉ định mỗi sinh viên kinh tế tại trường đại học cho một trong bốn nhóm dân số: nam đại học, nữ đại học, nam tốt nghiệp và nữ tốt nghiệp. Các nhà nghiên cứu tiếp theo sẽ đếm xem có bao nhiêu sinh viên từ mỗi nhóm nhỏ tạo nên tổng dân số 1.000 sinh viên. Từ đó, các nhà nghiên cứu tính toán đại diện tỷ lệ phần trăm của mỗi nhóm trong tổng dân số.
Phân nhóm:
- Sinh viên đại học nam = 450 sinh viên (trong số 100) hoặc 45% dân số Sinh viên đại học đồng tính = 200 sinh viên hoặc 20% Sinh viên tốt nghiệp nam = 200 sinh viên hoặc 20% Sinh viên tốt nghiệp nữ = 150 sinh viên hoặc 15%
Lấy mẫu ngẫu nhiên của mỗi quần thể được thực hiện, dựa trên sự đại diện của nó trong toàn bộ quần thể. Vì sinh viên nam là 45% dân số, 45 sinh viên nam được chọn ngẫu nhiên trong nhóm đó. Bởi vì sinh viên tốt nghiệp nam chỉ chiếm 20% dân số, 20 người được chọn cho mẫu và như vậy.
Trong khi lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng phản ánh chính xác dân số đang được nghiên cứu, các điều kiện cần phải đáp ứng có nghĩa là phương pháp này không thể được sử dụng trong mọi nghiên cứu.
Ưu điểm của lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng
Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng có lợi thế khi so sánh với lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản.
Phản ánh chính xác dân số nghiên cứu
Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng phản ánh chính xác dân số đang được nghiên cứu vì các nhà nghiên cứu đang phân tầng toàn bộ dân số trước khi áp dụng các phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên. Nói tóm lại, nó đảm bảo mỗi nhóm nhỏ trong quần thể nhận được đại diện thích hợp trong mẫu. Do đó, lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng cung cấp độ bao phủ tốt hơn cho dân số do các nhà nghiên cứu có quyền kiểm soát các nhóm con để đảm bảo tất cả chúng được thể hiện trong mẫu.
Với lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, không có bất kỳ đảm bảo rằng bất kỳ nhóm con hoặc loại người cụ thể nào được chọn. Trong ví dụ trước đây của chúng tôi về các sinh viên đại học, sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản để mua mẫu 100 từ dân số có thể dẫn đến việc chỉ chọn 25 sinh viên nam hoặc chỉ 25% tổng dân số. Ngoài ra, 35 sinh viên nữ tốt nghiệp có thể được lựa chọn (35% dân số) dẫn đến đại diện dưới đại học nam và đại diện quá mức của sinh viên nữ tốt nghiệp. Bất kỳ lỗi nào trong đại diện của dân số có khả năng làm giảm tính chính xác của nghiên cứu.
Nhược điểm của Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng
Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng cũng đưa ra một bất lợi cho các nhà nghiên cứu.
Không thể được sử dụng trong tất cả các nghiên cứu
Thật không may, phương pháp nghiên cứu này không thể được sử dụng trong mọi nghiên cứu. Nhược điểm của phương pháp là một số điều kiện phải được đáp ứng để sử dụng đúng cách. Các nhà nghiên cứu phải xác định mọi thành viên của dân số đang được nghiên cứu và phân loại từng người trong số họ thành một, và chỉ một, dân số. Kết quả là, lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng là bất lợi khi các nhà nghiên cứu không thể tự tin phân loại mọi thành viên trong dân số thành một nhóm nhỏ. Ngoài ra, việc tìm kiếm một danh sách đầy đủ và dứt khoát của toàn bộ dân số có thể là một thách thức.
Sự chồng chéo có thể là một vấn đề nếu có những đối tượng rơi vào nhiều nhóm nhỏ. Khi lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản được thực hiện, những người thuộc nhiều nhóm nhỏ có nhiều khả năng được chọn. Kết quả có thể là sự trình bày sai hoặc phản ánh không chính xác về dân số.
Ví dụ trên làm cho nó dễ dàng: Đại học, tốt nghiệp, nam và nữ là các nhóm được xác định rõ ràng. Trong các tình huống khác, tuy nhiên, nó có thể khó khăn hơn nhiều. Hãy tưởng tượng kết hợp các đặc điểm như chủng tộc, sắc tộc hoặc tôn giáo. Quá trình phân loại trở nên khó khăn hơn, khiến việc lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng trở thành một phương pháp không hiệu quả và ít hơn so với phương pháp lý tưởng.
Chìa khóa chính
- Lấy mẫu ngẫu nhiên được phân tầng cho phép các nhà nghiên cứu có được một quần thể mẫu đại diện tốt nhất cho toàn bộ dân số đang được nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu này không thể được sử dụng trong mọi nghiên cứu. Lấy mẫu ngẫu nhiên khác với lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, bao gồm lựa chọn dữ liệu ngẫu nhiên từ một toàn bộ dân số, vì vậy mỗi mẫu có thể có khả năng xảy ra như nhau.
