דגימה אקראית מרובדת היא טכניקה סטטיסטית נפוצה שבה אוכלוסייה מחולקת לתת-קבוצות שונות, או שכבות, בהתבסס על כמה מאפיינים משותפים. מטרת הריבוד היא להבטיח שכל שכבה במדגם ולהסיק מסקנות לגבי תת-קבוצות אוכלוסייה ספציפיות. ניתוח תת-קבוצות חיוני להתאמת טיפולים לקבוצות מטופלים ספציפיות, תוך מיטוב התוצאות הרפואיות.
טכניקה זו מועילה במקרים בהם האוכלוסייה הטרוגנית, ומדגם אקראי פשוט עשוי שלא לספק תוצאות מדויקות. על ידי חלוקת האוכלוסייה לשכבות, החוקרים יכולים להבטיח שהמדגם שלהם מייצג את האוכלוסייה ולהימנע מהטיות דגימה.
מהי דגימה אקראית מרובדת?
דגימה אקראית מרובדת היא סוג של שיטת הסתברות שבאמצעותה ארגון מחקר יכול להסתעף לכלל האוכלוסייה למספר קבוצות הומוגניות לא חופפות (שכבות) ולבחור באופן אקראי חברים סופיים מהשכבות השונות למחקר, מה שמפחית עלויות ומשפר את היעילות. חברים בכל אחת מהקבוצות הללו צריכים להיות מובחנים, כך שכל חבר מכל הקבוצות יקבל הזדמנות שווה להיבחר בהסתברות פשוטה. שיטת דגימה זו נקראת גם "דגימת מכסה אקראית".
הבה נבחן מצב שבו צוות מחקר מחפש חוות דעת על דת בקרב קבוצות גיל שונות. במקום לאסוף משוב מ -326,044,985 אזרחי ארה"ב, ניתן לבחור דגימות אקראיות של כ -10000 למחקר. ניתן לחלק את 10000 האזרחים הללו לקבוצות לפי גיל, כלומר 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 ו-60 ומעלה. לכל שכבה יהיו חברים נפרדים ומספר החברים – גיל, חלוקה סוציו-אקונומית, לאום, דת, הישגים לימודיים וסיווגים אחרים.
8 שלבים לביצוע דגימה אקראית מרובדת
להלן השלבים לבחירת מדגם אקראי מרובד:
- הגדירו את קהל היעד .
- זהה את משתנה הריבוד או המשתנים וחשב את מספר השכבות שיש להשתמש בהן. משתני ריבוד אלה צריכים להיות בקנה אחד עם מטרת המחקר. כל מידע נוסף קובע את משתני הריבוד. לדוגמה, אם מטרת המחקר היא להבין את כל תת-הקבוצות, המשתנים יהיו קשורים לתתי הקבוצות.
- השתמש במסגרת דגימה שכבר קיימת או צור מסגרת הכוללת את כל המידע של משתנה הריבוד עבור כל הרכיבים בקהל היעד.
- בצע שינויים לאחר הערכת מסגרת הדגימה על בסיס חוסר כיסוי, כיסוי יתר או קיבוץ.
- בהתחשב בכלל האוכלוסייה, כל שכבה צריכה להיות ייחודית וצריכה לכסות כל אחד ואחד מחברי האוכלוסייה. בתוך השכבה, ההבדלים צריכים להיות מינימליים, בעוד שכל שכבה צריכה להיות שונה מאוד זו מזו. כל מרכיב באוכלוסייה צריך להשתייך לשכבה אחת בלבד.
- הקצה מספר אקראי וייחודי לכל רכיב.
- להבין את הגודל של כל שכבה על פי הדרישה שלך. ההתפלגות המספרית בין כל האלמנטים בכל הרבדים תקבע את סוג הדגימה שתבוצע. זה יכול להיות דגימה מרובדת פרופורציונלית או לא פרופורציונלית.
- החוקר יכול לבחור אלמנטים אקראיים מכל שכבה כדי ליצור את המדגם. יש לבחור לפחות חתיכה אחת מכל שכבה כך שיהיה ייצוג מכל שכבה, אך אם נבחרו שני אלמנטים מכל שכבה, חשב במהירות את שולי השגיאה של חישוב הנתונים שנאספו.
שימוש בשיטה זו מסייע להבטיח שהמדגם מייצג את האוכלוסייה ומפחית את טעויות הדגימה, מה שמוביל לתוצאות מדויקות יותר.
למידע נוסף: דגימה אקראית פשוטה ודגימה תכליתית
סוגי דגימה אקראית מרובדת
- דגימה מידתית:
לפי גישה זו, כל גודל מדגם שכבה עומד ביחס ישר לגודל האוכלוסייה של כלל אוכלוסיית השכבות. זאת אומרת כל שכבה למדגם יש את אותו מקטע דגימה.
| נוסחת דגימה אקראית מרובדת פרופורציונלית: n h = ( n h / n ) * n |
n h = גודל מדגם עבור h שכבה th
Nh= גודל האוכלוסייה עבור h שכבה th
N = גודל האוכלוסייה כולה
n = גודל המדגם כולו
אם יש לך ארבע שכבות בגדלים 500, 1000, 1500 ו- 2000 בהתאמה, ארגון המחקר בוחר 1/2 כשבר הדגימה. חוקר חייב לבחור 250, 500, 750 ו -1000 חברים מהשכבה הנפרדת.
| שכבה | A | B | C | D |
| גודל האוכלוסייה | 500 | 1000 | 1500 | 2000 |
| מקטע דגימה | 1/2 | 1/2 | 1/2 | 1/2 |
| תוצאות גודל הדגימה הסופיות | 250 | 500 | 750 | 1000 |
ללא קשר לגודל המדגם של האוכלוסייה, חלק הדגימה יישאר אחיד בכל השכבות.
למידע נוסף: דגימה שיטתית
- דגימה לא פרופורציונלית:
Tהוא דגימה שבר הוא הגורם המבדיל העיקרי בין דגימה אקראית מרובדת פרופורציונלית ולא פרופורציונלית. בדגימת יתר, לכל שכבה יהיה מקטע דגימה שונה.
הצלחתה של שיטת דגימה זו תלויה בדיוק של החוקר בהקצאת שברים. אם השברים שהוקצו אינם מדויקים, התוצאות עשויות להיות מוטות בשל השכבות המיוצגות יתר על המידה או שאינן מיוצגות כראוי.
| שכבה | A | B | C | D |
| גודל האוכלוסייה | 500 | 1000 | 1500 | 2000 |
| מקטע דגימה | 1/2 | 1/3 | 1/4 | 1/5 |
| תוצאות גודל הדגימה הסופיות | 250 | 333 | 375 | 400 |
למידע נוסף: דגימת אשכולות
דוגמאות לדגימה אקראית מרובדת
חוקרים וסטטיסטיקאים משתמשים בדגימה אקראית מרובדת כדי לנתח יחסים בין שתי שכבות או יותר. מכיוון שדגימה אקראית מרובדת כוללת מספר שכבות או שכבות, חיוני לחשב את השכבות לפני חישוב ערך המדגם.
למידע נוסף: מחקר שוק כמותי
להלן דוגמה קלאסית של דגימה אקראית מרובדת:
נניח ש-100 (Nh) תלמידים בבית ספר שיש בו 1000 (N) תלמידים נשאלו שאלות על הנושא האהוב עליהם. עובדה שלתלמידי כיתה ח' יהיו העדפות מקצוע שונות מתלמידי כיתה ט'. כדי שהסקר יספק תוצאות מדויקות, הדרך האידיאלית היא לחלק כל שלב לרבדים שונים.
להלן טבלה של מספר התלמידים בכל כיתה:
| כיתה | מספר תלמידים (n) |
| 5 | 150 |
| 6 | 250 |
| 7 | 300 |
| 8 | 200 |
| 9 | 100 |
חשב את המדגם של כל כיתה באמצעות הנוסחה:
| מדגם מרובד (n5 ) = 100 / 1000 * 150 = 15 |
| מדגם מרובד (n6 ) = 100 / 1000 * 250 = 25 |
| מדגם מרובד (n7 ) = 100 / 1000 * 300 = 30 |
| מדגם מרובד (n8 ) = 100 / 1000 * 200 = 20 |
| מדגם מרובד (n9 ) = 100 / 1000 * 100 = 10 |
למידע נוסף: דגימת נוחות
יתרונות הדגימה האקראית המרובדת
דגימה אקראית מרובדת היא טכניקה סטטיסטית המציעה מספר יתרונות על פני שיטות אחרות. חלק מהיתרונות הקריטיים כוללים:
- דיוק טוב יותר בתוצאות בהשוואה לשיטות דגימה הסתברותית אחרות כגון דגימת אשכולות, דגימה אקראית פשוטה ושיטות דגימה שיטתיות או לא הסתברותיות כגון דגימת נוחות. דיוק זה יהיה תלוי בהבחנה בין שכבות שונות.
- נוח להכשיר צוות לריבוד מדגם בשל הדיוק של אופי טכניקת הדגימה הזו.
- בשל הדיוק הסטטיסטי של שיטה זו, דגימות קטנות יותר יכולות גם לאחזר תוצאות שימושיות ביותר עבור החוקר.
- טכניקת דגימה זו מכסה אוכלוסייה מקסימלית מכיוון שלחוקרים יש שליטה מלאה על חלוקת השכבות.
- סקרי בריאות יכולים להפיק תועלת משיטה זו כדי לייצג את האוכלוסייה לגבי מצב בריאותי, שכיחות מחלות או גורמי סיכון.
דגימה אקראית מרובדת היא שיטה חשובה ויעילה עבור אוכלוסייה עם תת-קבוצות מובחנות. יכולתו להגביר את הדיוק, לייצג כל תת-קבוצה באופן יחסי, לשלוט בהטיה, לחסוך עלויות ולשפר את איכות הנתונים הופכת אותו לכלי רב ערך עבור חוקרים בתחומים רבים.
למידע נוסף: דגימת אשכולות לעומת דגימה מרובדת
מתי להשתמש בדגימה אקראית מרובדת?
יש להשתמש בדגימה אקראית מרובדת כאשר לאוכלוסייה הנחקרת יש תת-קבוצות נפרדות, והמטרה היא להסיק מסקנות לגבי כל תת-קבוצה או האוכלוסייה בכללותה. טכניקה זו מועילה כאשר:
- דגימה אקראית מרובדת היא שיטה פרודוקטיבית ביותר לדגימה במצבים שבהם החוקר מתכוון להתמקד רק בשכבות ספציפיות מנתוני האוכלוסייה הזמינים. בדרך זו, המאפיינים הרצויים של השכבות ניתן למצוא ב מדגם סקר .
- החוקרים מסתמכים על שיטת דגימה זו במקרים בהם בכוונתם לבסס קשר בין שתי שכבות שונות או יותר. אם השוואה זו מתבצעת באמצעות דגימה אקראית פשוטה , יש סבירות גבוהה יותר שקבוצות היעד לא יהיו מיוצגות באופן שווה.
- דגימות עם אוכלוסייה שקשה לגשת אליהן או ליצור איתן קשר יכולות להיות מעורבות במהירות בתהליך המחקר תוך שימוש בטכניקת הדגימה האקראית המרובדת.
- דיוק התוצאות הסטטיסטיות גבוה יותר מדגימה אקראית פשוטה שכן מרכיבי המדגם נבחרים משכבות רלוונטיות. הפיזור בתוך השכבות יהיה קטן בהרבה מהפיזור באוכלוסיית היעד. בשל הדיוק הכרוך בכך, גודל המדגם הנדרש יהיה להיות הרבה פחות, אשר יסייע לחוקרים לחסוך זמן ומאמץ.
- סקרי דעת קהל משתמשים לעתים קרובות בדגימה אקראית מרובדת כדי לייצג את האוכלוסייה בנוגע למאפיינים דמוגרפיים כגון אזור, השתייכות פוליטית או גיל.
למד על: דגימת סקר
דגימה אקראית מרובדת היא מעשית כאשר לאוכלוסייה יש תת-קבוצות נפרדות, והמטרה היא להסיק מסקנות לגבי כל תת-קבוצה או האוכלוסייה בכללותה.
קראו עוד על דגימה:
מסקנה
דגימה אקראית מרובדת חיונית לחוקרים מכיוון שהיא מסייעת להגביר את התוקף והאמינות של התוצאות. באמצעות QuestionPro תוכלו להשתמש בכלי הדגימה המובנים שלו כדי להבטיח שהמדגם שלכם מייצג את האוכלוסייה. אתה יכול גם להשתמש בכלי הניתוח של QuestionPro כדי לנתח את הנתונים שלך, כולל סטטיסטיקה תיאורית, הצלבות וניתוח רגרסיה.
בסך הכל, QuestionPro מספקת פלטפורמה יעילה לביצוע מחקרי דגימה אקראיים מרובדים, המאפשרת לך להבטיח שהמדגם שלך מייצג את האוכלוסייה שלך ולנתח את הנתונים שלך בסביבה ידידותית למשתמש.
