Einfache zufällige vs. geschichtete Zufallsstichprobe: Was ist der Unterschied?
Einfache Zufallsstichprobe vs. geschichtete Zufallsstichprobe: Ein Überblick
In der statistischen Analyse ist die „ Population “ die Gesamtmenge von Beobachtungen oder Daten, die vorhanden sind. Es ist jedoch oft nicht möglich, jedes Individuum oder jeden Datenpunkt in einer Population zu messen. Stattdessen verlassen sich die Forscher auf Proben. Eine Stichprobe ist eine Sammlung von Beobachtungen aus der Bevölkerung. Die Stichprobenmethode ist der Prozess, mit dem Stichproben aus der Grundgesamtheit gezogen werden.
Sowohl einfache Zufallsstichproben als auch geschichtete Zufallsstichproben sind gängige Verfahren zur Gewinnung einer Stichprobe. Eine einfache Zufallsstichprobe wird verwendet, um die gesamte Datenpopulation darzustellen und wählt zufällig Personen aus der Population ohne weitere Berücksichtigung aus.
Eine geschichtete Zufallsstichprobe hingegen teilt die Grundgesamtheit aufgrund gemeinsamer Merkmale zunächst in kleinere Gruppen oder Schichten ein. Daher stellt eine geschichtete Stichprobenstrategie sicher, dass Mitglieder aus jeder Untergruppe in die Datenanalyse einbezogen werden.
Die zentralen Thesen
- Einfache Zufallsstichproben und geschichtete Zufallsstichproben sind statistische Messinstrumente.
- Eine einfache Zufallsstichprobe nimmt einen kleinen, grundlegenden Teil der gesamten Grundgesamtheit, um den gesamten Datensatz darzustellen.
- Die Grundgesamtheit wird in verschiedene Gruppen mit ähnlichen Merkmalen eingeteilt, aus denen eine geschichtete Zufallsstichprobe gezogen wird.
Einfache Zufallsstichprobe
Die einfache Zufallsstichprobe ist ein statistisches Instrument zur Beschreibung einer sehr einfachen Stichprobe aus einer Datenpopulation. Diese Stichprobe repräsentiert das Äquivalent der Gesamtbevölkerung.
Die einfache Zufallsstichprobe wird häufig verwendet, wenn nur sehr wenige Informationen über die Datenpopulation verfügbar sind, wenn die Datenpopulation viel zu viele Unterschiede aufweist, um sie in verschiedene Teilmengen aufzuteilen, oder wenn nur ein bestimmtes Merkmal in der Datenpopulation vorhanden ist.
Ein Süßwarenunternehmen möchte beispielsweise die Kaufgewohnheiten seiner Kunden untersuchen, um die Zukunft seiner Produktlinie zu bestimmen. Wenn es 10.000 Kunden gibt, kann es 100 dieser Kunden als Zufallsstichprobe verwenden. Es kann dann das, was es von diesen 100 Kunden findet, auf den Rest seiner Basis anwenden.
Statistiker erstellen eine erschöpfende Liste einer Datenpopulation und wählen dann eine Zufallsstichprobe innerhalb dieser großen Gruppe aus. In dieser Stichprobe hat jedes Mitglied der Bevölkerung die gleiche Chance, in die Stichprobe aufgenommen zu werden. Sie können auf zwei Arten gewählt werden:
- Durch eine manuelle Lotterie, bei der jedes Mitglied der Bevölkerung eine Nummer erhält. Die Zahlen werden dann zufällig von jemandem gezogen, um sie in die Stichprobe aufzunehmen. Dies wird am besten verwendet, wenn Sie eine kleine Gruppe betrachten.
- Computergenerierte Probenahme. Diese Methode funktioniert am besten bei größeren Datensätzen, indem ein Computer anstelle eines Menschen verwendet wird, um die Proben auszuwählen.
Die Verwendung einfacher Zufallsstichproben ermöglicht es den Forschern, Verallgemeinerungen über eine bestimmte Population anzustellen und Verzerrungen auszuschließen. Dies kann helfen, zukünftige Entscheidungen zu treffen. So kann die Süßwarenfirma aus dem obigen Beispiel dieses Tool verwenden, um eine neue Süßigkeitsgeschmacksrichtung zu entwickeln, die auf dem aktuellen Geschmack der 100 Kunden basiert. Aber denken Sie daran, dass es sich hierbei um Verallgemeinerungen handelt, es gibt also Raum für Fehler. Immerhin ist es ein einfaches Beispiel. Diese 100 Kunden haben möglicherweise keine genaue Darstellung des Geschmacks der gesamten Bevölkerung.
Stratifizierte Zufallsstichprobe
Im Gegensatz zu einfachen Zufallsstichproben werden geschichtete Zufallsstichproben mit Grundgesamtheiten verwendet, die leicht in verschiedene Untergruppen oder Untergruppen unterteilt werden können. Diese Gruppen basieren auf bestimmten Kriterien, aus denen dann zufällig Elemente im Verhältnis zur Gruppengröße im Verhältnis zur Bevölkerung ausgewählt werden.
Diese Stichprobenmethode bedeutet, dass aus jeder unterschiedlichen Gruppe eine Auswahl getroffen wird, deren Größe sich nach ihrem Anteil an der Gesamtbevölkerung richtet. Aber die Forscher müssen sicherstellen, dass sich die Schichten nicht überlappen. Jeder Punkt in der Grundgesamtheit darf nur zu einer Schicht gehören, sodass sich jeder Punkt gegenseitig ausschließt. Überlappende Schichten würden die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass einige Daten enthalten sind, wodurch die Stichprobe verzerrt würde.
Das Süßwarenunternehmen kann sich entscheiden, die zufällige geschichtete Stichprobenmethode zu verwenden, indem es seine 100 Kunden in verschiedene Altersgruppen einteilt, um Entscheidungen über die Zukunft seiner Produktion zu treffen.
Portfoliomanager können geschichtete Zufallsstichproben verwenden, um Portfolios zu erstellen, indem sie einen Index wie einen Anleihenindex nachbilden.
Die geschichtete Stichprobenziehung bietet gegenüber der einfachen Zufallsstichprobe einige Vor- und Nachteile. Da es bestimmte Merkmale verwendet, kann es eine genauere Darstellung der Population basierend auf der Aufteilung in verschiedene Teilmengen liefern. Dies erfordert oft eine kleinere Stichprobengröße, was Ressourcen und Zeit sparen kann. Darüber hinaus können die Forscher durch die Einbeziehung ausreichender Stichprobenpunkte aus jeder Schicht eine separate Analyse für jede einzelne Schicht durchführen.
Es ist jedoch mehr Arbeit erforderlich, eine geschichtete Stichprobe zu ziehen als eine Zufallsstichprobe. Die Forscher müssen die Daten für jede Schicht einzeln verfolgen und überprüfen, um sie aufzunehmen. Dies kann im Vergleich zu Stichproben viel mehr Zeit in Anspruch nehmen.