Eșantionare aleatorie stratificată: avantaje și dezavantaje

Când experimentatorii sau cercetătorii caută date, este adesea imposibil să se măsoare fiecare punct de date individual dintr-o populație. Cu toate acestea, metodele statistice permit inferențe despre o populație prin analiza rezultatelor unui eșantion mai mic extras din acea populație. Există mai multe metode de eșantionare.

Eșantionarea aleatorie stratificată este o metodă obișnuită utilizată de cercetători, deoarece le permite să obțină un eșantion de populație care reprezintă cel mai bine întreaga populație studiată, asigurându-se că fiecare subgrup de interese este reprezentat. Cu toate acestea, această metodă de cercetare nu este lipsită de dezavantaje.

Chei de luat masa

• Eșantionarea aleatorie stratificată permite cercetătorilor să obțină un eșantion de populație care reprezintă cel mai bine întreaga populație studiată prin împărțirea acestuia în subgrupuri numite straturi.
• Totuși, această metodă de eșantionare statistică nu poate fi utilizată în fiecare proiect de studiu sau în fiecare set de date.
• Eșantionarea aleatorie stratificată diferă de eșantionarea aleatorie simplă, care implică selectarea aleatorie a datelor dintr-o întreagă populație, astfel încât fiecare eșantion posibil este la fel de probabil să apară.

Eșantionare aleatorie stratificată: o prezentare generală

Eșantionarea aleatorie stratificată implică mai întâi împărțirea unei populații în subpopulații și apoi aplicarea metodelor de eșantionare aleatorie la fiecare subpopulație pentru a forma un grup de testare. Un dezavantaj este atunci când cercetătorii nu pot clasifica fiecare membru al populației într-un subgrup.

Eșantionarea aleatorie stratificată este diferită de eșantionarea aleatorie simplă, care implică selectarea aleatorie a datelor din întreaga populație, astfel încât fiecare eșantion posibil este la fel de probabil să apară. În schimb, eșantionarea stratificată aleatorie împarte populația în grupuri mai mici sau straturi, pe baza caracteristicilor comune. Se prelevează un eșantion aleatoriu din fiecare strat în proporție directă cu dimensiunea stratului comparativ cu populația.

Exemplu de eșantionare aleatorie stratificat

Următorul este un exemplu de eșantionare stratificată aleatorie:

Cercetătorii efectuează un studiu conceput pentru a evalua înclinațiile politice ale studenților la economie la o universitate majoră. Cercetătorii doresc să se asigure că eșantionul aleatoriu se apropie cel mai bine de populația de studenți, inclusiv de gen, studenți și studenți. Populația totală din studiu este de 1.000 de studenți și de acolo, se creează subgrupuri așa cum se arată mai jos.

Populația totală = 1.000

Cercetătorii ar desemna fiecărui student la economie de la universitate una dintre cele patru subpopulații: bărbați de licență, femei de licență, bărbați absolvenți și absolvite de sex feminin. Cercetătorii ar număra în continuare câte studenți din fiecare subgrup formează populația totală de 1.000 de studenți. De acolo, cercetătorii calculează reprezentarea procentuală a fiecărui subgrup pentru populația totală. 

Subgrupuri:

• Studenți de sex masculin = 450 de studenți (din 100) sau 45% din populație
• Studenți de sex feminin = 200 de studenți sau 20%
• Studenți absolvenți de sex masculin = 200 de studenți sau 20%
• Studenți absolvenți = 150 de elevi sau 15%

Eșantionarea aleatorie a fiecărei subpopulații se face, pe baza reprezentării sale în cadrul populației ca întreg. Deoarece studenții de sex masculin reprezintă 45% din populație, 45 de studenți de sex masculin sunt aleși aleatoriu din acel subgrup. Deoarece absolvenții de sex masculin reprezintă doar 20% din populație, 20 sunt selectați pentru eșantion și așa mai departe. 

---

În timp ce eșantionarea aleatorie stratificată reflectă cu precizie populația studiată, condițiile care trebuie îndeplinite înseamnă că această metodă nu poate fi utilizată în fiecare studiu.

Avantajele eșantionării aleatorii stratificate

Eșantionarea aleatorie stratificată are avantaje în comparație cu eșantionarea simplă aleatoare.

Reflectă cu precizie populația studiată

Eșantionarea aleatorie stratificată reflectă cu precizie populația studiată, deoarece cercetătorii stratifică întreaga populație înainte de a aplica metode de eșantionare aleatorie. Pe scurt, asigură că fiecare subgrup din populație primește o reprezentare adecvată în cadrul eșantionului. Ca rezultat, eșantionarea aleatorie stratificată oferă o acoperire mai bună a populației, deoarece cercetătorii au control asupra subgrupurilor pentru a se asigura că toate acestea sunt reprezentate în eșantionare. 

Cu eșantionarea simplă aleatorie, nu există nicio garanție că este ales un anumit subgrup sau tip de persoană. În exemplul nostru anterior de studenți, utilizarea eșantionării simple aleatorii pentru a obține un eșantion de 100 din populație ar putea duce la selectarea a doar 25 de studenți de sex masculin sau doar 25% din populația totală. De asemenea, ar putea fi selectate 35 de femei absolvente (35% din populație), rezultând o subreprezentare a studenților de sex masculin și supra-reprezentare a studenților absolvenți. Orice erori în reprezentarea populației au potențialul de a diminua acuratețea studiului.

Dezavantaje ale eșantionării aleatorii stratificate

Eșantionarea aleatorie stratificată prezintă, de asemenea, un dezavantaj cercetătorilor.

Nu poate fi folosit în toate studiile

Din păcate, această metodă de cercetare nu poate fi utilizată în fiecare studiu. Dezavantajul metodei este că trebuie îndeplinite mai multe condiții pentru ca aceasta să fie utilizată corect. Cercetătorii trebuie să identifice fiecare membru al unei populații studiate și să-i clasifice pe fiecare dintre ei într-o singură subpopulație. În consecință, eșantionarea stratificată aleatorie este dezavantajoasă atunci când cercetătorii nu pot clasifica cu încredere fiecare membru al populației într-un subgrup. De asemenea, găsirea unei liste exhaustive și definitive a unei întregi populații  poate fi o provocare. 

Suprapunerea poate fi o problemă dacă există subiecți care se încadrează în mai multe subgrupuri. Când se efectuează eșantionare simplă aleatorie, cei care se află în mai multe subgrupuri sunt mai predispuși să fie aleși. Rezultatul ar putea fi o denaturare sau o reflectare inexactă a populației. 

Exemplul de mai sus îl face ușor: studenții, absolvenții, bărbații și femeile sunt grupuri clar definite. Cu toate acestea, în alte situații ar putea fi mult mai dificil. Imaginați-vă încorporând caracteristici precum rasa, etnia sau religia. Procesul de sortare devine mai dificil, făcând eșantionarea stratificată aleatorie o metodă ineficientă și mai puțin decât ideală.