Metoda próbkowania kwot, zalety, wady, przykłady

On Próbkowanie kwot Jest to niezmienny sposób przyjmowania danych z próbki przypisywania opłat przez warstwy. Opłaty muszą być proporcjonalne do ułamka, którą reprezentuje ta warstwa w odniesieniu do całkowitej populacji, a suma kwot musi być równa wielkości próby. 

Badacz to ten, który decyduje, jakie będą grupy lub warstwy, na przykład możesz podzielić populację na mężczyzn i kobiety. Innym przykładem warstw są zakresy wiekowe, na przykład od 18 do 25, od 26 do 40 i od 40, które można oznaczyć w następujący sposób: młody, dorośli i starsi.

Rysunek 1. Opłaty za pobieranie próbek są podzielone na segmenty zgodnie z różnicami w całej populacji. Źródło: Pixabay.

Bardzo wygodnie jest wcześniej wiedzieć, jaki odsetek całkowitej populacji reprezentuje każda warstwę. Następnie wybiera się wielkość próby, która jest istotna statystycznie, a kwoty proporcjonalne do odsetka każdej warstwy w odniesieniu do całkowitej populacji są przypisane. Suma opłat za warstwę musi być równa całkowitej wielkości próbki.

Wreszcie pobierane są dane kwot przypisanych do każdej warstwy, wybierając pierwsze elementy, które wypełniają kwota.

Właśnie z powodu tego nie-niemieckiego sposobu wyboru elementów, ta metoda próbkowania jest uważana.

[TOC]

Kroki do wykonania próbkowania kwot

Krok 1

Segment całkowita populacja w warstwach lub grupach z pewną wspólną cechą. Ta funkcja zostanie wcześniej rozstrzygnięta przez badacza statystycznego, że badanie prowadzi.

Krok 2

Określ, jaki procent w odniesieniu do całkowitej populacji reprezentuje każdą ze warstw lub grup wybranych w poprzednim kroku.

Krok 3

Oszacuj statystycznie istotną wielkość próby, zgodnie z kryteriami i metodologią nauki statystycznej.

Krok 4

Oblicz liczbę elementów lub kwot dla każdej warstwy, aby były one proporcjonalne do procentu, który każda z nich reprezentuje w odniesieniu do całkowitej populacji i całkowitej wielkości próbki.

Krok 5

Weź dane elementów w każdej warstwie warstwy do czasu ukończenia limitu odpowiadającego każdej warstwy.

Sprawa praktyczna

Załóżmy, że chcesz znać poziom zadowolenia z usługi metra w mieście. Poprzednie badania populacji 2000 osób ustaliły, że 50% użytkowników jest Młodzież Od 16 do 21 lat 40% to Dorośli ludzie od 21 do 55 lat i tylko 10% użytkowników to większy Ponad 55 lat.

Korzystanie z wyników tego badania jest segmentowane lub stratyfikowane według wieku użytkowników:

-Młodzież: pięćdziesiąt%

-Dorośli ludzie: 40%

-Większy: 10%

Ponieważ dostępny jest ograniczony budżet, badanie musi być zastosowane do małej próbki, ale jest to statystycznie istotne. Wybrano wielkość próby 200, to znaczy ankieta na poziomie satysfakcji zostanie zastosowana do 200 osób.

Może ci służyć: Law Sandwich: Wyjaśnienie i ćwiczenia

Obecnie konieczne jest określenie kwoty lub liczby badań dla każdego segmentu lub warstwy, które muszą być proporcjonalne do wielkości próbki i procent na warstwę. 

STRATUM CUTA

Liczba liczby ankiet na warstwę jest taka:

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

Rysunek 2. Kwoty w próbie 200 osób według wieku warstwowego. Źródło: f. Zapata.

Zauważ, że suma opłat musi być równa wielkości próbki, to znaczy równa całkowitej liczbie badań, które zostaną zastosowane. Następnie ankiety są przekazywane na kwoty dla każdej warstwy.

Należy zauważyć, że ta metoda jest znacznie lepsza niż przyjmowanie wszystkich ankiet i przekazanie ich pierwszym 200 osób, które się pojawią, ponieważ według poprzednich danych jest bardzo prawdopodobne, że warstwa mniejszościowa jest poza badaniem.

Zastosowanie, zalety i wady

Aby zastosować metodę, wymagane jest kryterium do tworzenia warstwy, co zależy od celu badania.

Próbkowanie kwot jest odpowiednie, gdy chcesz poznać preferencje, różnice lub cechy według sektorów w celu kierowania konkretnych kampanii zgodnie z warstwą lub segmentem.

Jego zastosowanie jest również przydatne, gdy z jakiegoś powodu interesujące jest znanie cech lub interesów sektorów mniejszościowych lub gdy nie chcą być pominięte w badaniu.

Aby mieć zastosowanie, waga lub znaczenie każdej warstwy należy znać na temat całkowitej populacji. Bardzo ważne jest, aby ta wiedza była wiarygodna, w przeciwnym razie uzyskano złe wyniki.

Zalety

-Czasy badań spadają, ponieważ kwoty warstwy są zwykle małe

-Upraszcza analizę danych.

-Minimalizuje koszty, ponieważ badanie dotyczy małych, ale dobrze reprezentatywnych próbek całkowitej populacji.

Niedogodności

-Ponieważ warstwy są definiowane a priori, możliwe jest, że niektóre sektory populacji są poza badaniem.

-Podczas ustanawiania ograniczonej liczby warstw możliwe jest utrata szczegółów w badaniu.

-Poprzez wykluczenie lub włączenie w ramach kolejnej warstwy można uzyskać niewłaściwe wnioski w badaniu.

-Uniemożliwia oszacowanie maksymalnego błędu próbkowania.

Proste zastosowanie aplikacji

Chcesz przeprowadzić badanie statystyczne dotyczące Poziom lęku W populacji 2000 osób. 

Badacz, który kieruje badaniami intuicyjnie, że różnice w wynikach należy znaleźć w zależności od wieku i płci. Dlatego postanawia utworzyć trzy warstwy wiekowe oznaczone w następujący sposób: First_Ead, Second_Ad I Trzeci_ad. Dotyczące tego segmentu seks Zdefiniowane są dwa zwykłe typy: Mężczyzna I Kobieta.

Może ci służyć: teoretyczne prawdopodobieństwo: jak to wyciągnąć, przykłady, ćwiczenia

Definiuje First_Ead, Od 18 do 25 lat, Second_Ad ten od 26 do 50 lat i wreszcie Trzeci_ad Od 50 do 80 lat.

Analiza danych całkowitej populacji musi: 

45% populacji należy do First_Ead.

40% jest w Second_Ad.

Wreszcie tylko 15% badanej populacji należy do Trzeci_ad.

Stosując odpowiednią metodologię, która nie jest tutaj szczegółowa, ustalono, że próbka 300 osób jest statystycznie znacząca.

Oznaczanie kwot według wieku

Następnym krokiem będzie znalezienie odpowiednich kwot według segmentu Wiek, co jest wykonane w następujący sposób:

First_eity: 300 * 45% = 300 * 45 /100 = 135

Second_Ad: 300 * 40% = 300 * 40/1 = 120

Trzeci_ad: 300 * 15% = 300 * 15/100 = 45

Weryfikuje się, że suma kwot daje całkowitą wielkość próbki.

Określenie kwot według wieku i płci

Jak dotąd segment nie był brany pod uwagę seks Z populacji dwa warstwy zostały już zdefiniowane z tego segmentu: Kobieta I Mężczyzna. Ponownie musisz przeanalizować dane całkowitej populacji, które pokazują następujące informacje: 

-60% całkowitej populacji to seks Kobieta.

-Tymczasem 40% badanej populacji należy do seksu Mężczyzna.

Należy zauważyć, że poprzednie odsetki dotyczące rozmieszczenia populacji według płci nie bierze pod uwagę wieku. 

W związku z tym, że nie jest dostępne więcej informacji, założenie zostanie założone, że te proporcje pod względem płci są równo rozdzielone w 3 warstwie Wiek które zostały zdefiniowane dla tego badania. Dzięki tym rozważaniom ustanawiamy kwoty według wieku i płci, co oznacza, że ​​teraz będzie 6 podbród:

S1 = First_Ad and Female: 135 * 60% = 135 * 60 /100 = 81

S2 = pierwszy i mężczyzna: 135 * 40% = 135 * 40 /100 = 54

S3 = druga i kobieta: 120 * 60% = 120 * 60/100 = 72

S4 = drugi i mężczyzna: 120 * 40% = 120 * 40 /100 = 48

S5 = trzeci _TAD i kobieta: 45 * 60% = 45 * 60/100 = 27

S6 = trzeci _Dad i męski: 45 * 40% = 45 * 40 /100 = 18

Zastosowanie ankiety i badanie wyników

Kiedyś segment sześciu (6).

Ankiety zostaną zastosowane w następujący sposób, przeprowadzono 81 ankiet, a pierwsze 81 osób w tym segmencie jest przeprowadzane S1. Następnie odbywa się to w ten sam sposób z pozostałymi pięcioma segmentami.

Może ci służyć: jakie są elementy kąta?

Sekwencja badań jest następująca:

-Przeanalizuj wyniki badań, które są następnie omawiane, analizując wyniki per segmentu.

-Dokonaj porównań między wynikami segmentu.

-Wreszcie skomplikowane hipotezy, które wyjaśniają przyczyny tych wyników.

Różnica z warstwowym losowym pobieraniem próbek

W naszym przykładzie, w którym stosujemy pobieranie próbek limitu, pierwszą rzeczą, jaką jest ustanowienie opłat, a następnie przeprowadzenie badania. Oczywiście kwoty te nie są całkowicie kapryśne, ponieważ były oparte na wcześniejszych informacjach statystycznych na temat całkowitej populacji.

W przypadku braku wcześniejszych informacji na temat badanej populacji, jest to preferowana forma losowa.

Jednym ze sposobów zapewnienia losowości byłoby użycie generatora liczb losowych i ankiety pracowników, których liczba pracowników pokrywa się z liczbą generatora losowego.

Po uzyskaniu danych, a jako celem badania jest zobaczenie poziomów lęku według wieków i warstw płciowych, dane są oddzielone według sześciu kategorii, które wcześniej zdefiniowaliśmy. Ale bez ustanawiania wcześniejszej opłaty.

Z tego powodu metoda Stratyfikowane losowe pobieranie próbek Jest uważany za metodę probabilistyczną. Tymczasem on Próbkowanie kwot wcześniej ustanowiony nr. 

Jeśli jednak kwoty zostaną ustanowione z informacjami opartymi na statystykach populacji, można powiedzieć, że metoda Próbkowanie kwot Jest w przybliżeniu probabilistyczny.

Proponowane ćwiczenie

Zaproponowano następujące ćwiczenie:

W college'u szkolnictwa średniej ankieta na temat preferencji między nauką lub studiowaniem nauk humanistycznych. 

Załóżmy, że szkoła ma w sumie 1000 uczniów na pięciu poziomach zgodnie z rokiem studiów. Wiadomo, że w pierwszym roku jest 350 studentów, 300 w drugim, 200 na trzecim, 100 na czwartym i wreszcie 50 na piątym roku. Wiadomo również, że 55% uczniów to chłopcy, a 45% to dziewczęta.

Określ warstwy i opłaty Stratum, aby poznać liczbę ankiet, które mają zastosowanie w roku studiów i płci w segmentach. Załóżmy dodatkowo, że próbka wyniesie 10% całkowitej populacji studentów.

Bibliografia

1. Berenson, m. 1985.Statystyki dotyczące administracji i gospodarki, koncepcje i zastosowania. Międzyamerykański redakcja.
2. Statystyka. Próbkowanie kwot. Odzyskane z: Encyclopediaeconomica.com.
3. Statystyka. Próbowanie. Odzyskane z: statystyki.Mata.Nas na.MX.
4. Zadbany. Próbkowanie kwot. Odzyskane z: Odkazane.com.
5. Moore, d. 2005. Zastosowano podstawowe statystyki. 2. Wydanie.
6. Netquest. Probabilistyczne pobieranie próbek: próbkowanie stratyfikowane. Odzyskane z: Netquest.com.
7. Wikipedia. Próbowanie statystyczne. Źródło: w:.Wikipedia.org