Plik pobieranie próbek kwot Jest to nieprobabilistyczny sposób pobierania danych z próby poprzez przydzielanie kwot według warstw. Kwoty muszą być proporcjonalne do ułamka, który reprezentuje ta warstwa w stosunku do całej populacji, a suma kwot musi być równa wielkości próby.
Badacz to ten, który decyduje, jakie będą grupy lub warstwy, na przykład może podzielić populację na mężczyzn i kobiety. Innym przykładem warstw są przedziały wiekowe, na przykład od 18 do 25, od 26 do 40 i od 40 lat, które można oznaczyć następująco: młodzież, dorośli i seniorzy.
Bardzo wygodnie jest wiedzieć z góry, jaki procent całej populacji reprezentuje każdą warstwę. Następnie wybiera się statystycznie istotną wielkość próby i proporcjonalne kwoty przypisuje się procentowi każdej warstwy w stosunku do całej populacji. Suma kwot przypadających na warstwę musi być równa całkowitej wielkości próby.
Na koniec przechodzimy do danych kwot przypisanych do każdej warstwy, wybierając pierwsze elementy, które uzupełniają kwotę.
Właśnie z powodu tego nielosowego sposobu doboru elementów ta metoda próbkowania jest uważana za nieprobabilistyczną..
Indeks artykułów
Podziel całą populację na warstwy lub grupy o pewnych wspólnych cechach. O tej charakterystyce zadecyduje wcześniej badacz statystyczny prowadzący badanie..
Określ, jaki procent całej populacji reprezentuje każdą z warstw lub grup wybranych w poprzednim kroku.
Oszacuj statystycznie istotną liczebność próby, zgodnie z kryteriami i metodologiami nauk statystycznych..
Obliczyć liczbę elementów lub kwot dla każdej warstwy, tak aby były proporcjonalne do odsetka, jaki każdy z nich reprezentuje w odniesieniu do całej populacji i całkowitej wielkości próby..
Weź dane z pierwiastków w każdej warstwie aż do uzupełnienia kwoty odpowiadającej każdej warstwie.
Załóżmy, że chcesz poznać poziom zadowolenia z usług metra w mieście. Wcześniejsze badania na populacji 2000 osób wykazały, że 50% użytkowników jest młodzież między 16 a 21 rokiem życia, 40% to Dorośli ludzie między 21 a 55 rokiem życia i tylko 10% użytkowników ma większy powyżej 55 lat.
Korzystając z wyników tego badania, jest on podzielony na segmenty lub stratyfikowane według wieku użytkowników:
-Młodzież: pięćdziesiąt%
-Dorośli ludzie: 40%
-Większy: 10%
Ponieważ budżet jest ograniczony, badanie należy zastosować na małej próbie, ale takiej, która jest statystycznie istotna. Wybiera się próbę liczącą 200 osób, czyli badanie poziomu satysfakcji zostanie przeprowadzone łącznie na 200 osobach.
Konieczne jest teraz określenie limitu lub liczby badań dla każdego segmentu lub warstwy, które muszą być proporcjonalne do wielkości próby i odsetka na warstwę..
Limit liczby badań w warstwie jest następujący:
Młodzież: 200 * 50% = 200 * (50/100) = 100 ankiet
Dorośli ludzie: 200 * 40% = 200 * (40/100) = 80 ankiet
Większy: 200 * 10% = 200 * (10/100) = 20 ankiet
Należy pamiętać, że suma kwot musi być równa wielkości próby, to znaczy równa całkowitej liczbie ankiet, które zostaną zastosowane. Następnie ankiety są przekazywane do momentu osiągnięcia limitów dla każdej warstwy.
Należy zauważyć, że ta metoda jest znacznie lepsza niż zrobienie wszystkich ankiet i przekazanie ich pierwszym 200 osobom, które się pojawią, ponieważ według poprzednich danych jest bardzo prawdopodobne, że warstwa mniejszościowa zostanie wykluczona z badania..
Aby metoda miała zastosowanie, wymagane jest kryterium tworzenia warstw, które zależy od celu badania..
Próbkowanie kwot jest odpowiednie, gdy chcesz poznać preferencje, różnice lub cechy w poszczególnych sektorach, aby kierować określonymi kampaniami zgodnie z warstwą lub segmentem.
Jego użycie jest również przydatne, gdy z jakiegoś powodu interesujące jest poznanie cech lub interesów sektorów mniejszościowych lub gdy nie chcą ich wykluczyć z badania.
Aby miało to zastosowanie, musi być znana waga lub znaczenie każdej warstwy w odniesieniu do całkowitej populacji. Bardzo ważne jest, aby ta wiedza była wiarygodna, w przeciwnym razie zostaną uzyskane błędne wyniki.
-Skraca czas nauki, ponieważ kwoty przypadające na warstwę są zwykle niewielkie
-Uprość analizę danych.
-Minimalizuje koszty, ponieważ badanie jest stosowane na małych, ale dobrze reprezentatywnych próbkach całej populacji.
-Ponieważ warstwy są definiowane a priori, możliwe jest, że niektóre sektory populacji zostaną pominięte w badaniu.
-Ustanawiając ograniczoną liczbę warstw, możliwe jest, że w badaniu gubią się szczegóły.
-Usunięcie lub włączenie do innej warstwy może prowadzić do błędnych wniosków w badaniu.
-Uniemożliwia oszacowanie maksymalnego błędu próby.
Chcesz przeprowadzić badanie statystyczne dotyczące domeny poziom niepokoju w populacji 2000 osób.
Kierujący badaniem badacz przeczuwa, że w wynikach należy szukać różnic w zależności od wieku i płci. Z tego powodu decyduje się na utworzenie trzech warstw wiekowych oznaczonych następująco: First_Age, Second_Age Y Third_Age. Odnośnie segmentu seks zdefiniowano dwa typowe typy: Męski Y Kobiecy.
To definiuje First_Age, ten między 18 a 25 rokiem życia, Second_Age ten między 26 a 50 rokiem życia i wreszcie Third_Age ten między 50 a 80 lat.
Analizując dane dotyczące całej populacji należy:
45% populacji należy do First_Age.
40% jest w Second_Age.
Wreszcie tylko 15% badanej populacji należy do Third_Age.
Stosując odpowiednią metodologię, która nie jest tutaj szczegółowo opisana, określono próbę 300 osób jako istotną statystycznie.
Następnym krokiem będzie znalezienie odpowiednich limitów dla segmentu Wiek, co odbywa się w następujący sposób:
First_Age: 300 * 45% = 300 * 45/100 = 135
Drugi wiek: 300 * 40% = 300 * 40/100 = 120
Trzeci_ wiek: 300 * 15% = 300 * 15/100 = 45
Sprawdza się, czy suma kwot daje całkowitą wielkość próby.
Jak dotąd segment nie był brany pod uwagę seks populacji, w tym segmencie zostały już zdefiniowane dwie warstwy: Kobiecy Y Męski. Ponownie musimy przeanalizować dane dotyczące całej populacji, które dostarczą następujących informacji:
-60% całej populacji to osoby płci Kobiecy.
-Tymczasem 40% badanej populacji należy do płci Męski.
Należy zauważyć, że poprzednie wartości procentowe dotyczące rozkładu populacji według płci nie uwzględniają wieku..
Biorąc pod uwagę, że nie ma więcej dostępnych informacji, zakłada się, że te proporcje pod względem płci są równo rozłożone w 3 warstwach Wiek które zostały zdefiniowane dla tego badania. Biorąc pod uwagę powyższe rozważania, przystępujemy teraz do ustalenia kwot według wieku i płci, co oznacza, że teraz będzie 6 pod-warstw:
S1 = First_Age and Female: 135 * 60% = 135 * 60/100 = 81
S2 = First_Age and Male: 135 * 40% = 135 * 40/100 = 54
S3 = Second_Age and Female: 120 * 60% = 120 * 60/100 = 72
S4 = Second_Age and Male: 120 * 40% = 120 * 40/100 = 48
S5 = trzecia osoba w wieku i kobiety: 45 * 60% = 45 * 60/100 = 27
S6 = Third_Age and Male: 45 * 40% = 45 * 40/100 = 18
Po ustaleniu sześciu (6) segmentów i odpowiadających im kwot przygotowywanych jest 300 ankiet, które zostaną zastosowane zgodnie z już obliczonymi kwotami..
Ankiety zostaną zastosowane w następujący sposób, przeprowadza się 81 ankiet i przeprowadza się wywiady z pierwszymi 81 osobami znajdującymi się w segmencie S1. Następnie robi się to w ten sam sposób z pozostałymi pięcioma segmentami.
Sekwencja badania jest następująca:
-Przeanalizuj wyniki ankiety, które następnie zostaną omówione, analizując wyniki według segmentów.
-Porównuj wyniki według segmentów.
-Na koniec stwórz hipotezy wyjaśniające przyczyny takich wyników..
W naszym przykładzie, w którym stosujemy próbkowanie według kwot, pierwszą rzeczą do zrobienia jest ustalenie kwot, a następnie przeprowadzenie badania. Oczywiście kwoty te wcale nie są kapryśne, ponieważ zostały oparte na wcześniejszych danych statystycznych dotyczących całkowitej populacji..
Jeśli nie masz wcześniejszych informacji o badanej populacji, lepiej odwrócić procedurę, czyli najpierw zdefiniować liczebność próby, a po ustaleniu liczebności próby przystąpić do aplikacji ankiety w sposób losowy.
Jednym ze sposobów zapewnienia losowości byłoby użycie generatora liczb losowych i sondowanie pracowników, których numer pracownika odpowiada numerowi generatora losowego..
Gdy dane są już dostępne, a celem badania jest określenie poziomów lęku w zależności od wieku i płci, dane są rozdzielane zgodnie z sześcioma kategoriami, które zdefiniowaliśmy wcześniej. Ale bez ustalania wcześniejszej opłaty.
Z tego powodu metoda losowe próbkowanie warstwowe jest uważana za metodę probabilistyczną. Tymczasem on pobieranie próbek kwot poprzednio ustalony nr.
Jeśli jednak kwoty są ustalane na podstawie informacji opartych na statystykach ludności, można powiedzieć, że metoda pobieranie próbek kwot jest z grubsza probabilistyczna.
Proponowane jest następujące ćwiczenie:
W szkole średniej chcesz przeprowadzić ankietę na temat preferencji między studiowaniem przedmiotów ścisłych i humanistycznych.
Załóżmy, że szkoła ma łącznie 1000 uczniów podzielonych na pięć poziomów w zależności od roku studiów. Wiadomo, że na pierwszym roku jest 350 studentów, na drugim - 300, na trzecim - 200, na czwartym 100, a na piątym - 50. Wiadomo również, że 55% uczniów szkoły to chłopcy, a 45% to dziewczynki..
Określić warstwy i kwoty według warstw, aby poznać liczbę badań, które należy zastosować w zależności od roku studiów i segmentów płci. Załóżmy dalej, że próbka będzie stanowić 10% całej populacji studentów..
Jeszcze bez komentarzy