การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างทางสถิติที่ประกอบด้วยการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยหรือชั้นต่างๆ

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นเทคนิคหรือขั้นตอนที่ประชากรภายใต้การศึกษาแบ่งออกเป็นกลุ่มย่อยหรือชั้นที่แตกต่างกัน ลักษณะสำคัญของการแบ่งชั้นคือแต่ละองค์ประกอบต้องอยู่ในชั้นเดียว เพื่อให้ชั้นเป็นเอกสิทธิ์ (ไม่ทับซ้อนกัน)

เพื่อให้บรรลุการแบ่งชั้นที่เพียงพอ ตัวแปรต้องถูกกำหนดให้มีประสิทธิภาพช่วยให้สามารถกำหนดแต่ละองค์ประกอบเป็นกลุ่มหรือชั้นเดียว

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นทำงานอย่างไร

ขั้นตอนที่ใช้ในการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นมีหลายขั้นตอน เราอธิบายสิ่งที่เกี่ยวข้องมากที่สุดด้านล่าง:

กำหนดกลุ่มเป้าหมาย (ทั้งหมด) ประชากร
เลือกตัวแปรการแบ่งชั้นและจำนวนชั้นที่จะมีอยู่
ระบุแต่ละองค์ประกอบของประชากรและกำหนดตัวระบุที่ไม่ซ้ำกัน แต่ละองค์ประกอบของประชากรต้องอยู่ในชั้นเดียว
กำหนดขนาดของแต่ละชั้น (อธิบายในหัวข้อถัดไป)
องค์ประกอบของแต่ละชั้นจะถูกสุ่มเลือกจนกว่าจะได้จำนวนเฉพาะที่กำหนดไว้สำหรับแต่ละชั้น

ประเภทของตัวอย่างที่แบ่งชั้น

ประเภทของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นถูกกำหนดโดยขนาดที่เรากำหนดสำหรับแต่ละชั้น ประเภทของการสุ่มตัวอย่างมีดังนี้:

ให้

เมื่อเราใช้การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วน แต่ละชั้นจะมีน้ำหนักเท่ากันในตัวอย่างตามที่สังเกตได้ในประชากร

ตัวอย่างเช่น หากเราแบ่งประชากรของเมืองออกเป็นช่วงอายุ ก็มีโอกาสสูงที่เราจะได้ชั้นที่มีขนาดต่างกัน เช่น ผู้ใหญ่ 70% เด็ก 30% เมื่อเก็บตัวอย่าง ชั้นผู้ใหญ่และเด็กจะต้องมีน้ำหนักเท่ากันกับที่สังเกตได้จากประชากร (70% และ 30%)

ยูนิฟอร์ม

ในตัวอย่างที่เราใช้ ชั้นทั้งหมดมีน้ำหนักเท่ากัน โดยไม่คำนึงถึงขนาดของพวกมันในประชากร ตามตัวอย่างก่อนหน้านี้ พวกเขาจะเป็นผู้ใหญ่ 50% และเด็ก 50%

เหมาะสมที่สุด

ขนาดของชั้นถูกกำหนดตามสัดส่วนกับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวแปรที่เราศึกษา ด้วยวิธีนี้ ชั้นที่มีความแปรปรวนภายในมากกว่าจะมีน้ำหนักมากกว่าชั้นที่มีความแปรปรวนน้อยกว่า

การใช้การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นมักใช้ในสถานการณ์ต่อไปนี้:

มักใช้เมื่อต้องการเน้นหรือตรวจสอบลักษณะเฉพาะของกลุ่มประชากรเฉพาะ
นอกจากนี้ยังใช้เมื่อคุณต้องการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มย่อยตั้งแต่สองกลุ่มขึ้นไป
จำเป็นต้องมีความแม่นยำทางสถิติมากขึ้นสำหรับการประมาณการกลุ่มย่อย

ข้อดีและข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

ท่ามกลางข้อดีหลักคือ:

เป็นไปได้ที่จะทำการประมาณการไม่เพียงแต่สำหรับประชากรโดยทั่วไปแต่ยังสำหรับแต่ละชั้นโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
การใช้ที่ดีกว่าคือความรู้ที่ผู้วิจัยมีเกี่ยวกับประชากรที่กำลังศึกษาอยู่
อนุญาตให้ใช้เทคนิคการประมาณค่าต่างๆ รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างชั้นต่างๆ

ท่ามกลางข้อเสียเปรียบหลักคือ:

ต้องการข้อมูลเพิ่มเติมมากกว่าการศึกษาประชากรทั่วไป ไม่ว่าจะเป็นการแบ่งชั้นหรือเพื่อกำหนดน้ำหนักของแต่ละชั้นในประชากร
มีราคาแพงกว่าทั้งในเวลาและที่ทำงาน
การเลือกการแบ่งชั้นอาจซับซ้อนได้หากตัวแปรการแบ่งชั้นไม่ได้รับการกำหนดอย่างดีหรือมีการกำหนดชั้นจำนวนมาก

แท็ก: สเปน ผ่าน การบริหาร