Geschichtete Zufallsstichprobe: Vor- und Nachteile
Wenn Experimentatoren oder Forscher nach Daten suchen, ist es oft unmöglich, jeden einzelnen Datenpunkt in einer Population zu messen. Statistische Methoden ermöglichen jedoch Rückschlüsse auf eine Population, indem sie die Ergebnisse einer kleineren Stichprobe analysieren, die aus dieser Population extrahiert wurde. Es gibt mehrere Stichprobenverfahren.
Die geschichtete Zufallsstichprobe ist eine gängige Methode, die von Forschern verwendet wird, da sie es ihnen ermöglicht, eine Stichprobenpopulation zu erhalten, die die gesamte untersuchte Population am besten repräsentiert, wobei sichergestellt wird, dass jede interessierende Untergruppe vertreten ist. Dennoch ist diese Forschungsmethode nicht ohne Nachteile.
Die zentralen Thesen
- Die geschichtete Zufallsstichprobe ermöglicht es Forschern, eine Stichprobenpopulation zu erhalten, die die gesamte untersuchte Population am besten repräsentiert, indem sie sie in Untergruppen namens Strata unterteilt.
- Diese Methode der statistischen Stichprobenziehung ist jedoch nicht in jedem Studiendesign und bei jedem Datensatz anwendbar.
- Die geschichtete Zufallsstichprobe unterscheidet sich von der einfachen Zufallsstichprobe, bei der Daten aus einer gesamten Grundgesamtheit zufällig ausgewählt werden, sodass jede mögliche Stichprobe mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftritt.
Geschichtete Zufallsstichprobe: Ein Überblick
Bei der geschichteten Zufallsstichprobe wird zunächst eine Population in Teilpopulationen unterteilt und dann auf jede Teilpopulation zufällige Stichprobenverfahren angewendet, um eine Testgruppe zu bilden. Ein Nachteil besteht darin, dass Forscher nicht jedes Mitglied der Bevölkerung in eine Untergruppe einordnen können.
Die geschichtete Zufallsstichprobe unterscheidet sich von der einfachen Zufallsstichprobe, bei der Daten aus der gesamten Grundgesamtheit zufällig ausgewählt werden, sodass jede mögliche Stichprobe mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftritt. Im Gegensatz dazu teilt die geschichtete Zufallsstichprobe die Bevölkerung in kleinere Gruppen oder Schichten auf, basierend auf gemeinsamen Merkmalen. Aus jeder Schicht wird eine Zufallsstichprobe im direkten Verhältnis zur Größe der Schicht im Verhältnis zur Grundgesamtheit gezogen.
Beispiel für eine geschichtete Zufallsstichprobe
Nachfolgend ein Beispiel für eine geschichtete Zufallsstichprobe:
Forscher führen eine Studie durch, um die politischen Neigungen von Wirtschaftsstudenten an einer großen Universität zu bewerten. Die Forscher möchten sicherstellen, dass die Zufallsstichprobe der Studentenbevölkerung am besten entspricht, einschließlich Geschlecht, Studenten und Doktoranden. Die Gesamtpopulation in der Studie beträgt 1.000 Studenten und von dort werden Untergruppen wie unten gezeigt erstellt.
Gesamtbevölkerung = 1.000
Forscher würden jeden Wirtschaftsstudenten an der Universität einer von vier Teilpopulationen zuordnen: männlicher Bachelor, weiblicher Bachelor, männlicher Absolvent und weiblicher Absolvent. Als nächstes würden die Forscher zählen, wie viele Studenten aus jeder Untergruppe die Gesamtbevölkerung von 1.000 Studenten ausmachen. Von dort aus berechnen die Forscher den prozentualen Anteil jeder Untergruppe an der Gesamtbevölkerung.
Untergruppen:
- Männliche Studenten = 450 Studenten (von 100) oder 45% der Bevölkerung
- Studentinnen = 200 Studierende oder 20%
- Männliche Doktoranden = 200 Studierende oder 20%
- Doktorandinnen = 150 Studierende oder 15%
Es wird eine Zufallsstichprobe jeder Subpopulation durchgeführt, basierend auf ihrer Repräsentation innerhalb der Population als Ganzes. Da 45 % der Bevölkerung männliche Studenten ausmachen, werden 45 männliche Studenten zufällig aus dieser Untergruppe ausgewählt. Da männliche Absolventen nur 20 % der Bevölkerung ausmachen, werden 20 für die Stichprobe ausgewählt und so weiter.
Obwohl die geschichtete Zufallsauswahl die untersuchte Population genau widerspiegelt, kann diese Methode nicht in jeder Studie verwendet werden, wenn die Bedingungen erfüllt sein müssen.
Vorteile der geschichteten Zufallsstichprobe
Eine geschichtete Zufallsstichprobe hat gegenüber einer einfachen Zufallsstichprobe Vorteile.
Gibt genau die untersuchte Bevölkerung wieder
Die geschichtete Zufallsauswahl spiegelt die untersuchte Population genau wider, da die Forscher die gesamte Population stratifizieren, bevor sie Zufallsverfahren anwenden. Kurz gesagt stellt es sicher, dass jede Untergruppe innerhalb der Grundgesamtheit in der Stichprobe angemessen vertreten ist. Infolgedessen bietet eine geschichtete Zufallsstichprobe eine bessere Abdeckung der Bevölkerung, da die Forscher die Kontrolle über die Untergruppen haben, um sicherzustellen, dass alle von ihnen in der Stichprobe vertreten sind.
Bei einer einfachen Zufallsstichprobe gibt es keine Garantie dafür, dass eine bestimmte Untergruppe oder ein bestimmter Personentyp ausgewählt wird. In unserem früheren Beispiel der Universitätsstudenten könnte die Verwendung einer einfachen Zufallsstichprobe zur Beschaffung einer Stichprobe von 100 aus der Bevölkerung dazu führen, dass nur 25 männliche Studenten oder nur 25 % der Gesamtbevölkerung ausgewählt werden. Außerdem könnten 35 Doktorandinnen (35% der Bevölkerung) ausgewählt werden, was zu einer Unterrepräsentanz männlicher Studierender und einer Überrepräsentanz weiblicher Doktoranden führt. Fehler bei der Darstellung der Grundgesamtheit können die Genauigkeit der Studie beeinträchtigen.
Nachteile der geschichteten Zufallsstichprobe
Auch die geschichtete Zufallsstichprobe ist für Forscher ein Nachteil.
Kann nicht in allen Studien verwendet werden
Leider kann diese Forschungsmethode nicht in jeder Studie angewendet werden. Der Nachteil des Verfahrens besteht darin, dass mehrere Bedingungen erfüllt sein müssen, damit es richtig verwendet werden kann. Forscher müssen jedes Mitglied einer untersuchten Population identifizieren und jedes von ihnen in eine und nur eine Subpopulation klassifizieren. Daher ist die geschichtete Zufallsauswahl nachteilig, wenn die Forscher nicht sicher jedes Mitglied der Bevölkerung in eine Untergruppe einordnen können. Es kann auch schwierig sein, eine vollständige und endgültige Liste einer gesamten Bevölkerung zu finden.
Überschneidungen können ein Problem sein, wenn es Fächer gibt, die in mehrere Untergruppen fallen. Wenn eine einfache Zufallsstichprobe durchgeführt wird, ist es wahrscheinlicher, dass diejenigen ausgewählt werden, die sich in mehreren Untergruppen befinden. Das Ergebnis könnte eine falsche Darstellung oder eine ungenaue Darstellung der Bevölkerung sein.
Das obige Beispiel macht es einfach: Undergraduate, Graduate, Male und Female sind klar definierte Gruppen. In anderen Situationen kann es jedoch weitaus schwieriger sein. Stellen Sie sich vor, Sie integrieren Merkmale wie Rasse, ethnische Zugehörigkeit oder Religion. Der Sortierprozess wird schwieriger, was die geschichtete Zufallsstichprobe zu einer ineffektiven und nicht idealen Methode macht.