Sai come fare un campionamento stratificatoIn questo articolo ti mostreremo come farlo in modo semplice!
Considera una situazione in cui un team di ricerca cerca opinioni sulla religione tra vari gruppi di età.
Invece di raccogliere i commenti di 127,5 milioni di cittadini messicani, il team può selezionare campioni casuali di circa 10.000 persone per condurre la ricerca.
Questi 10.000 cittadini possono essere suddivisi in strati in base alla loro età, ovvero 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 e 60+. Ogni strato avrà membri diversi e, ovviamente, anche il numero di membri sarà diverso.
Ora te lo spieghiamo passo per passo.
Che cos’è il campionamento stratificato?
Il campionamento stratificato è un tipo di campionamento probabilistico in cui un’intera popolazione può essere suddivisa in più gruppi omogenei non sovrapposti (strati) e i membri finali dei vari strati possono essere selezionati in modo casuale per condurre la ricerca.
I membri di ciascuno di questi gruppi devono essere diversi in modo che tutti i membri di tutti i gruppi abbiano le stesse possibilità di essere selezionati.
L’età, le divisioni socio-economiche, la religione, il livello di istruzione e altre classificazioni simili sono incluse nel campionamento stratificato.
I ricercatori e gli statistici utilizzano il campionamento stratificato per analizzare le relazioni tra due o più strati. Poiché questo tipo di campionamento prevede più livelli o strati, è fondamentale calcolare gli strati prima di calcolare il valore del campione.
Inoltre, il campionamento stratificato è vantaggioso per i ricercatori in quanto riduce i costi e migliora l’efficienza.
Tipi di campionamento stratificato
Ora ti presenteremo i vari tipi di campionamento stratificato esistenti:
Campionamento proporzionale stratificato:
In questo approccio, la dimensione del campione di ogni strato è direttamente proporzionale alla dimensione della popolazione totale. Ciò significa che ogni campione dello strato ha la stessa frazione di campionamento.
nh= Dimensione del campione dello strato h
Nh= Dimensione della popolazione in relazione allo strato h
N= Dimensione dell’intera popolazione
N= Dimensione del campione completo
Se si hanno 4 strati con 500, 1000, 1500, 2000, ecc. e l’organizzazione di ricerca seleziona ½ come frazione di campionamento. Un ricercatore dovrebbe selezionare 250, 500, 500, 750, 1000 membri dal rispettivo stato.
Indipendentemente dalla dimensione del campione della popolazione, la frazione di campionamento rimarrà uniforme in tutti gli strati.
Campionamento stratificato sproporzionato:
La frazione di campionamento è il principale fattore di differenziazione tra il campionamento stratificato proporzionale e quello disproporzionale. Nel campionamento disproporzionale, ogni strato ha una frazione di campionamento diversa.
Il successo di questo metodo di campionamento dipende dall’accuratezza con cui il ricercatore assegna le frazioni. Se le frazioni assegnate non sono accurate, i risultati potrebbero essere falsati da strati sovra o sottorappresentati.
Come fare un campionamento stratificato in modo semplice?
Ecco 6 passi per aiutarti a imparare come fare un campionamento stratificato in modo semplice ed efficace:
1.- Definisci il tuo pubblico di riferimento
Come per altri metodi di campionamento probabilistico, devi iniziare definendo chiaramente la popolazione da cui verrà estratto il campione.
2. Scegliere le caratteristiche per la stratificazione
Devi anche scegliere la caratteristica che utilizzerai per dividere i tuoi gruppi. Questa scelta è molto importante perché, dato che ogni membro della popolazione può essere inserito in un solo sottogruppo, la classificazione di ogni soggetto in ogni sottogruppo deve essere chiara ed evidente.
3. Eseguire la stratificazione in base a più caratteristiche
Puoi scegliere di stratificare in base a più caratteristiche contemporaneamente, a patto che tu possa associare chiaramente ogni soggetto a un solo sottogruppo. In questo caso, per ottenere il numero totale di sottogruppi, moltiplica il numero di strati per ogni caratteristica.
Ad esempio, se stratifichi per razza e identità di genere, utilizzando quattro gruppi per la prima e tre per la seconda, avrai 4 x 3 = 12 gruppi in totale.
4. Separare la popolazione in strati
Compila quindi un elenco di tutti i membri della popolazione e assegna a ciascuno di essi uno strato.
Devi assicurarti che ogni strato sia mutuamente esclusivo (cioè che non ci sia sovrapposizione tra di essi), ma che insieme contengano l’intera popolazione.
5. Decidi la dimensione del campione per ogni strato.
Per prima cosa, devi decidere se il tuo campione deve essere proporzionale o sproporzionato.
Successivamente, puoi decidere la dimensione totale del campione. Dovrebbe essere abbastanza grande da garantire la possibilità di trarre conclusioni statistiche su ogni sottogruppo.
Se conosci il margine di errore e il livello di confidenza desiderati, nonché la dimensione e la deviazione standard stimate della popolazione con cui stai lavorando. e il livello di confidenza desiderato, nonché la dimensione stimata e la deviazione standard della popolazione con cui stai lavorando, puoi utilizzare un calcolatore di dimensioni del campione per stimare le cifre necessarie.
6. Esegui un campionamento casuale per ogni strato.
Infine, dovresti utilizzare un altro metodo di campionamento probabilistico, come il campionamento casuale semplice. campionamento casuale semplice o il campionamento sistematico per prelevare un campione all’interno di ogni strato.
Se fatto correttamente, la casualità intrinseca di questi metodi ti permetterà di ottenere un campione rappresentativo di quel particolare sottogruppo.
Esempio di campionamento stratificato
Ora che sai come fare un campionamento stratificato, ti mostrerò un esempio classico:
Supponiamo che a 100 (Nh) studenti di una scuola di 1000 (N) studenti vengano poste delle domande sulla loro materia preferita. È un dato di fatto che gli studenti di prima elementare avranno preferenze diverse da quelli di quinta.
Affinché l “indagine produca risultati accurati, l” ideale è dividere ogni grado in diversi strati.
Ecco una tabella del numero di studenti per ogni classe:
Calcola il campione per ogni classe utilizzando la formula del campionamento stratificato:
Vantaggi del campionamento casuale stratificato
Alcuni vantaggi dell’utilizzo del campionamento casuale stratificato sono:
1. Garantire la diversità del campione
Un campione stratificato include soggetti di ogni sottogruppo, assicurando che rifletta la diversità della popolazione. Anche se questo non è sempre il caso, potrebbe non esserlo quando si utilizzano altri metodi, come il campionamento casuale semplice.
2. Garantire una varianza simile
Se vuoi che i dati raccolti da ogni sottogruppo abbiano un livello di varianza simile, devi avere una dimensione del campione simile per ogni sottogruppo.
Con altri metodi di campionamento, potresti ritrovarti con una dimensione del campione bassa per alcuni sottogruppi perché sono meno comuni nella popolazione generale.
3. Riduce la varianza complessiva della popolazione
Sebbene la popolazione complessiva possa essere piuttosto eterogenea, può essere più omogenea all’interno di alcuni sottogruppi.
Ad esempio, se stai studiando come un nuovo programma scolastico influisce sui punteggi dei bambini nei test, è probabile che sia i punteggi originali che le eventuali variazioni dei punteggi siano altamente correlati al reddito familiare. I punteggi saranno probabilmente raggruppati per categoria di reddito familiare.
In questo caso, il campionamento stratificato ti permette di ottenere misure più precise delle variabili che vuoi studiare, con una varianza minore all’interno di ogni sottogruppo e, quindi, per la popolazione nel suo complesso.
4. Permette una varietà di metodi di raccolta dei dati
A volte può essere necessario utilizzare diversi metodi di raccolta dei dati da sottogruppi diversi.
Ad esempio, per ridurre i costi e le difficoltà del tuo studio, potresti voler campionare i soggetti urbani andando porta a porta, mentre quelli rurali utilizzando l’e-mail.
5. Miglioramento dell’accuratezza dei risultati
Il campionamento stratificato offre un’elevata precisione nei risultati, rispetto ad altri metodi probabilistici come il campionamento a grappolo. campionamento a grappolo campionamento a grappolo, semplice campionamento casuale semplice e campionamento sistematico.
Tuttavia, ciò dipenderà dalla distinzione dei vari strati, ovvero i risultati avranno un alto livello di accuratezza se tutti gli strati sono molto diversi.
6. Facilità di implementazione
Si tratta di un metodo facile da apprendere e da implementare per i team di ricerca, grazie alla natura accurata di questa tecnica di campionamento.
7. Adatto a campioni di piccole dimensioni
Grazie alla precisione statistica di questo metodo, anche i campioni di piccole dimensioni possono fornire ai ricercatori risultati molto utili.
Tuttavia, questa tecnica di campionamento può coprire l’intera popolazione, poiché i ricercatori hanno la possibilità di dividere correttamente gli strati. poiché i ricercatori hanno la possibilità di suddividere correttamente gli strati.
Quando utilizzare il campionamento stratificato?
Per utilizzare il campionamento stratificato, è necessario poter dividere la popolazione in sottogruppi mutuamente esclusivi ed esaustivi. Ciò significa che ogni membro della popolazione può essere chiaramente classificato in un sottogruppo.
Il campionamento stratificato è la scelta migliore tra i metodi di campionamento. campionamento probabilistico quando si ritiene che i sottogruppi avranno valori medi diversi per la variabile o le variabili oggetto di studio.
Pertanto, puoi prendere in considerazione l’utilizzo della tecnica di campionamento stratificato se…
- C “è ampio spazio per dividere l” intera popolazione in strati omogenei.
- La popolazione target è eterogenea e alcuni sottogruppi sono estremamente diversi dagli altri.
- L’analisi comparativa degli strati è ciò che stai cercando.
Conclusione
Sai già come fare un campionamento stratificato e quali sono gli elementi più importanti da tenere in considerazione? Speriamo che questo articolo ti abbia chiarito le idee.
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