Stratificirano vzorčenje proti vzorčenju v skupini
V statistiki, predvsem pri izvajanju anket, je pomembno pridobiti nepristranski vzorec, da so rezultati in napovedi glede populacije bolj točni. Toda pri preprostem naključnem vzorčenju obstaja možnost, da izberemo člane vzorca, ki so pristranski; z drugimi besedami, prebivalstva ne predstavlja pošteno. Zato se za premagovanje težav pristranskosti in učinkovitosti preprostega naključnega vzorčenja uporablja stratificirano vzorčenje in vzorčenje v skupinah.
Stratificirano vzorčenje
Stratificirano naključno vzorčenje je metoda vzorčenja, pri kateri je populacija najprej razdeljena na stratume (stratum je homogena podmnožica populacije). Nato se iz vsakega stratuma vzame preprost naključni vzorec. Rezultati iz vseh stratumov skupaj tvorijo vzorec. Sledijo primeri možnih slojev v populacijah
• Za prebivalstvo države, moški in ženski sloj
• Za ljudi, ki delajo v mestu, prebivalce in nerezidente
• Za študente na fakulteti, belci, temnopolti, hispanski in azijski sloji
• Za občinstvo debate o teologiji, protestantskih, katoliških, judovskih, muslimanskih slojih
V tem procesu je namesto naključnega jemanja vzorcev neposredno iz populacije populacija ločena v skupine z uporabo inherentne značilnosti elementov (homogene skupine). Nato se iz skupine vzamejo naključni vzorci. Količina naključnih vzorcev, vzetih iz vsake skupine, je odvisna od števila elementov v skupini.
To omogoča vzorčenje, ne da bi bil vzorec ene skupine večji od števila vzorcev, potrebnih za to določeno skupino. Če je število elementov iz določene skupine večje od zahtevane količine, lahko neskladnost v porazdelitvi povzroči napačne interpretacije.
Stratificirano vzorčenje omogoča uporabo različnih statističnih metod za vsak stratum, kar pripomore k izboljšanju učinkovitosti in točnosti ocenjevanja.
Gručno vzorčenje
Gručno naključno vzorčenje je metoda vzorčenja, pri kateri se populacija najprej razdeli na grozde (Gruček je heterogena podmnožica populacije). Nato se vzame preprost naključni vzorec grozdov. Vsi člani izbranih grozdov skupaj sestavljajo vzorec. Ta metoda se pogosto uporablja, ko so naravne skupine očitne in na voljo.
Za primer si poglejmo anketo za ocenjevanje vključenosti srednješolcev v obšolske dejavnosti. Namesto izbire naključnih učencev iz študentske populacije je izbira razreda kot vzorcev za raziskavo vzorčenje v skupini. Nato se opravi razgovor z vsakim članom razreda. V tem primeru so razredi skupine študentske populacije.
Pri vzorčenju grozdov so naključno izbrani grozdi, ne posamezniki. Predpostavlja se, da je vsaka skupina sama po sebi nepristranska predstavitev populacije, kar pomeni, da je vsaka skupina heterogena.
Kakšna je razlika med stratificiranim vzorčenjem in vzorčenjem v skupine?
• Pri stratificiranem vzorčenju je populacija razdeljena na homogene skupine, imenovane stratumi, z uporabo atributa vzorcev. Nato so izbrani člani iz vsakega stratuma in število vzorcev, vzetih iz teh stratumov, je sorazmerno s prisotnostjo stratumov v populaciji.
• Pri vzorčenju v grozdih je populacija razvrščena v grozde, predvsem glede na lokacijo, nato pa je grozd izbran naključno.
• Pri vzorčenju grozdov je grozd izbran naključno, medtem ko so pri stratificiranem vzorčenju člani izbrani naključno.
• Pri stratificiranem vzorčenju vsaka uporabljena skupina (stratumi) vključuje homogene člane, medtem ko je pri vzorčenju v grozdih grozd heterogen.
• Stratificirano vzorčenje je počasnejše, medtem ko je vzorčenje v skupini relativno hitrejše.
• Stratificirani vzorci imajo manj napak zaradi upoštevanja prisotnosti vsake skupine v populaciji in prilagajanja metod za pridobitev boljše ocene.
• Vzorčenje gruče ima prirojen višji odstotek napake.
