rétegelt mintavétel
Rétegzett, vagy réteges, a minta - egy olyan folyamat-vezetőképes amely két szakaszból áll, ahol a több alcsoportokra oszlik (slou, barázdák, rétegek). A rétegek zárják ki egymást, és kölcsönösen kiegészítik egymást, COBOL-kupnosti minden elem közé tartozik, és csak egy réteg, és nem elem nem hiányzott. Továbbá, minden réteg a véletlenszerűen kiválasztott elemek ezért általában használt NE-Todd egyszerű véletlen mintavétel. Technikailag, a kiválasztás a elemeinek egyes rétegek osuschest csak történhet egy egyszerű véletlen módszerrel. Azonban a gyakorlatban gyakran használják szisztematikusan-bór és más valószínűségi mintavételi módszerekkel. rétegzett minta ellentétben a kvóta, hogy az elemek benne vannak kiválasztva inkább véletlenszerűen, és nem ki a kényelem, vagy azok alapján a kilátást a kutató. A fő feladat a rétegzett minta - elvitték-chenie pontossággal.
Használt változók elosztjuk az aggregátum rétegek, az úgynevezett Sion rétegződés változó. Kritériumait választása: homogenitás, a heterogenitás és a kapcsolat-szeretet. Tartozó elemek ugyanazon réteg legyen a lehető leghomogénebb, és tartozó különböző sloyam- ellenkezőleg, mint lehet több eltérő. Ezen túlmenően, rétegződés változókat kell szorosan kapcsolódik a tanulmány a jellemző ha. Minél több a változók ezeknek a kritériumoknak, a hatékonyabb csökkentése nemkívánatos eltérések a mintában. A végén, a változókat kell csökkenteni a költségeit elválasztási folyamat, hogy egyszerű, hogy értékelje és használja. Általános szabály, hogy dlyastratifikatsii használat változók, mint a demográfiai jellemzők (amint azt a példa a kvótamintát), egyfajta vevő (kártyabirtokosok vagy azok, akik nem), a vállalat értékét, illetve az ipar. Több változó lehet használni a Stra-azonosítás, de több mint két szerk használt, mert nem praktikus és nem költséghatékony. Annak ellenére, hogy a rétegek száma a réteges minta még vita tárgya, és a tapasztalat azt mutatja, hogy meg kell használni nem több, mint hat. Ha több mint hat réteg bármely pontosság növelését csökken semmit költségnövekedés osztályozása és kiválasztása.
Egy másik fontos döntés használatával jár arányos vagy neproportsio-közi mintában (lásd. Ábra). Arányos rétegződés minta kiválasztásával mérete minden réteget nyerünk, arányos a része a réteg térfogatban a teljes népesség. Amikor rétegződése aránytalan mennyiségű minta kiválasztása, egy félig-chennoy mindegyik réteg arányos a frakciót, ez a réteg képernyőn az általános népesség, és a standard eltérés a jellemző eloszlását minden elemét ez a réteg. aránytalan mintavételi logika egyszerű. Először is, tekintettel a rétegek-telno nagyobb hosszabb befolyásolja a meghatározását az átlag az általános populáció-STI. Következésképpen, ezek a rétegek nagyobb hatással a kialakulását mintaeredményeket-megfigyelés. Így, a rétegeket kell képviseli nagyszámú elemet. Másodszor, hogy fokozza a helymeghatározás pontossága kell kiválasztani több elemét a rétegek egy nagy szórás, és kevésbé elemek - a rétegek egy kisebb standard deviáció. (Ha az összes elem azonos réteggel, a minta álló egyik eleme, biztosítja a teljes információt.) Fontos, hogy ezek a met-ODS azonosak, azzal a megkötéssel, hogy a vizsgált jellemző ugyanolyan srednekvad-négyzetesen eltérést minden rétegben.
A vonatkozóan aránytalan szelekció szükséges ahhoz, hogy kiszámítja a szórás a jellegzetes eloszlása elemei között a réteg. Mivel ez az információ nem mindig áll rendelkezésre, a kutatók gyakran kell támaszkodnia intuíció és a logika, a minták mérete az egyes rétegek. Például a nagy kiskereskedelmi üzletek, akkor számíthat több variáció az eladott mennyiség az egyes termékek, mint a nem nagy üzlet. Ezért a nagy áruházak képviselve legyen aránytalanul nagy számú elemet. Amikor a kutatók elsősorban az érdekli azonosításában különbségek a rétegek között, jellemzően azonos térfogatú mintát minden réteg.
Rétegzési módszert biztosítja a jelenléte a mintában az összes fontos alcsoportot. Ez különösen fontos, ha a vizsgált jellemzőit egyenetlenül oszlanak el az elemeket a lakosság. Például, a forgalmazás családi jövedelem egyenetlen, mint az éves jövedelme a legtöbb család nem kevesebb, mint 50 ezer dollárt, és csak néhány se-Mga van egy éves jövedelmét 125 ezer dollár felett. Ha alkalmazza egyszerű SLE-tea mintát olyan jövedelmű családok 125.000 dollárt, és a fenti nem lehet megfelelően előre hozott. Rétegzett mintavétel biztosítja megfelelő számú ilyen háztartások a mintában. Egyesíti az egyszerű módszer egyszerű véletlen egyre pontosabb. Ezért ez a mintavételi módszer nagyon népszerű.
Egy fürtözött mintában a célpopuláció először osztva egymást kölcsönösen kizáró, és komplementer alcsoportok vagy klaszterek. Ezután, valószínűségi ve-mintavételi módszer, véletlenszerűen kiválasztott klaszterek képződik. A minta tartalmazza vagy az összes elemet a kiválasztott klaszter végezzük vagy a kiválasztás valószínűségét-yatnostnym módszerrel. Ha a minta tartalmazza az összes elemet az egyes kiválasztott klaszter, ilyen eljárás az úgynevezett egyfokozatú csoportos mintavétel. Ha a minta segítségével kapott véletlenszerű kiválasztásával egyes kiválasztott klaszter, ezt az eljárást nevezik Xia kétlépcsős csoportos mintavétel. Amint ábrán látható. Kétféle két-klaszter mintavétel - egy egyszerű, két-szintű csoportos mintavétel felhasználásával egy egyszerű cisz-véletlenszerű valószínűségi mintavételi módszer és arányos a mennyiség (PPS). Ezen kívül, csoportos mintavétel állhat több (több, mint kettő) szakaszban, meghatalmazotti többlépcsős csoportos mintavétel.
A fő különbség a klaszter és rétegzett minta áll az a tény, hogy az első esetben a rendszer csak a kiválasztott alcsoport (klaszterek), míg egy rétegzett mintán minden alcsoportban (réteg) használunk, hogy tovább TBTO-ra. Ezek a módszerek különböző célokat. A cél csoportos mintavétel - hatékonyságának növelése-ség minta, lecsökkentve annak végrehajtását. A cél a rétegzett mintavétellel - pontosság növelése érdekében. Szerint a homogenitása és heterogenitása kritériumok kialakulását laikus-árok közvetlenül szemben kritériumok képezik a rétegeket. Klaszter tagjai kell lennie, mint a változatos és klasztereket magukat - mint homogénebb, mint lehetséges. Ideális esetben minden klasterdolzhen egy kis modell a teljes lakosság számára. Ha csoportos mintavétel alapján minta megfigyelések van szükség, csak a klaszterek, amelyek szerepelnek a mintában.
Gyakori formája csoportos mintavétel - terület mintában. ahol klaszterek állnak földrajzi területeken, mint például a kerületek, lakóterületeken vagy városrészek. Ha a kiválasztás alapeleme végre egy lépésben (például a kutató kiválasztja bizonyos körökben, és akkor minden élő családok városrészekben szerepelnek akkor Bork), ez a mintavételi módszer az úgynevezett egyfokozatú terület mintában. EC-e a kiválasztás alapelemek tartott két (vagy több) lépéses (a kutató kiválasztja blokkokat, majd minden ilyen negyed kiválasztja családok számára, hogy bevonják a kiválasztási-ku), ez a módszer az úgynevezett kétlépcsős (vagy többlépcsős) területi akkor börk. A megkülönböztető jellemzője az egyfokozatú terület minta az a tény, hogy minden család a kiválasztott blokkok (vagy földrajzi területeken) szerepelnek a mintában.
Amint ábrán látható. Kétféle a kétlépcsős csoportos mintavétel. Az egyik egyszerű véletlenszerű módszert alkalmazzák, mint az első szakaszban (azaz, a választás a negyedek) és a második (azaz, a kiválasztás a háztartások a negyedekben). Ez a módszer az úgynevezett egy egyszerű kétlépcsős csoportos mintavétel. Ezzel a módszerrel, az elemek száma (családok), kiválasztva az Auto-beállított szakaszban azonos az egyes kiválasztott klaszter (kiválasztva blokk). A következő példa szemlélteti a használatát kétlépcsős területen mintavétel.
Ez a módszer akkor alkalmazható, ha minden klaszter egyforma méretűek, azaz a minden szárból-Sr körülbelül azonos számú egységek. Azonban, ha az összegek különböző, egy egyszerű kétlépcsős csoportos mintavétel vezethet hibás eredményeket. Néha mi egyesíti a különböző csoportok, lehetővé tegyék az egyenlő térfogatú. Ha OBE-dinit klaszterek nem használja valószínűségi mintavételi arányos-közi mennyiség (PPS).
A valószínűségi mintavétel, amely arányos a mennyiség a klaszterek vannak kiválasztva valószínűséggel arányos a térfogatának. A kötet a klaszter száma határozza meg az azt alkotó mintavételi egységek. Ezért ebben az első nagy ne térfogat klaszterek nagyobb valószínűséggel szerepelni a mintában. A második szakaszban egységek a kiválasztási valószínűséget a kiválasztott klaszter fordítottan arányos OBE th. Ezért, a valószínűsége a mintába való felvétel lesz egyenlő az összes előfizetői, amelyek egyenlőtlen Mivel a valószínűsége felvétele az első szelekciós lépésben kompenzálja egyenlőtlen valószínűségek felvétele a második lépésben.