Tabakalı Rastgele Örnekleme: Avantajlar ve Dezavantajlar
Deneyciler veya araştırmacılar veri ararken, bir popülasyondaki her bir veri noktasını ölçmek genellikle imkansızdır. Bununla birlikte, istatistiksel yöntemler, o popülasyondan çıkarılan daha küçük bir numunenin sonuçlarını analiz ederek bir popülasyon hakkında çıkarımlara izin verir. Birkaç örnekleme yöntemi vardır.
Tabakalı rastgele örnekleme, araştırmacılar tarafından kullanılan yaygın bir yöntemdir, çünkü araştırılan tüm popülasyonu en iyi şekilde temsil eden bir örnek popülasyon elde etmelerini sağlar ve ilgilenilen her bir alt grubun temsil edilmesini sağlar. Aynı şekilde, bu araştırma yönteminin dezavantajları da vardır.
Temel Çıkarımlar
- Tabakalı rastgele örnekleme, araştırmacıların, incelenen popülasyonu katman adı verilen alt gruplara bölerek en iyi şekilde temsil eden bir örnek popülasyon elde etmelerini sağlar.
- Ancak bu istatistiksel örnekleme yöntemi her çalışma tasarımında veya her veri setinde kullanılamaz.
- Tabakalı rastgele örnekleme, tüm popülasyondan rastgele veri seçimini içeren basit rastgele örneklemeden farklıdır, bu nedenle her olası örnek eşit derecede olasıdır.
Tabakalı Rastgele Örnekleme: Genel Bakış
Tabakalı rastgele örnekleme, önce bir popülasyonun alt popülasyonlara bölünmesini ve ardından bir test grubu oluşturmak için her bir alt popülasyona rastgele örnekleme yöntemlerinin uygulanmasını içerir. Bir dezavantaj, araştırmacıların popülasyonun her üyesini bir alt gruba ayıramamasıdır.
Tabakalı rastgele örnekleme, tüm popülasyondan basit rastgele örneklemeden farklıdır, böylece her olası örnek eşit derecede meydana gelir. Buna karşılık, katmanlı rastgele örnekleme, popülasyonu paylaşılan özelliklere göre daha küçük gruplara veya katmanlara böler. Her tabakadan, popülasyona kıyasla tabakanın büyüklüğü ile doğru orantılı olarak rastgele bir örnek alınır.
Tabakalı Rastgele Örnekleme Örneği
Aşağıda, tabakalı rastgele örnekleme örneği verilmiştir:
Araştırmacılar, büyük bir üniversitede iktisat öğrencilerinin politik eğilimlerini değerlendirmek için tasarlanmış bir çalışma yapıyorlar. Araştırmacılar, rastgele örneklemin cinsiyet, lisans ve lisansüstü öğrenciler dahil olmak üzere öğrenci nüfusuna en iyi şekilde yaklaştığından emin olmak istiyor. Çalışmadaki toplam nüfus 1.000 öğrencidir ve buradan aşağıda gösterildiği gibi alt gruplar oluşturulmuştur.
Toplam nüfus = 1.000
Araştırmacılar, üniversitedeki her iktisat öğrencisini dört alt popülasyondan birine atarlar: erkek lisans, kadın lisans, erkek yüksek lisans ve kadın mezun. Araştırmacılar daha sonra her alt gruptan kaç öğrencinin 1.000 öğrencinin toplam nüfusunu oluşturduğunu sayacaklar. Oradan araştırmacılar, her bir alt grubun toplam popülasyonun yüzde temsilini hesaplar.
Alt gruplar:
- Erkek lisans öğrencileri = 450 öğrenci (100 üzerinden) veya nüfusun% 45’i
- Kadın lisans öğrencileri = 200 öğrenci veya% 20
- Erkek yüksek lisans öğrencileri = 200 öğrenci veya% 20
- Kadın yüksek lisans öğrencileri = 150 öğrenci veya% 15
Her bir alt popülasyonun rastgele örneklemesi, bir bütün olarak popülasyon içindeki temsiline göre yapılır. Erkek lisans öğrencileri nüfusun% 45’i olduğu için, 45 erkek lisans öğrencisi bu alt gruptan rastgele seçiliyor. Erkek mezunlar nüfusun yalnızca% 20’sini oluşturduğundan, örneklem için 20 kişi seçilir ve bu böyle devam eder.
Katmanlı rastgele örnekleme, çalışılan popülasyonu doğru bir şekilde yansıtırken, karşılanması gereken koşullar, bu yöntemin her çalışmada kullanılamayacağı anlamına gelir.
Tabakalı Rastgele Örneklemenin Avantajları
Tabakalı rastgele örnekleme, basit rastgele örneklemeye kıyasla avantajlara sahiptir.
Çalışılan Nüfusu Doğru Şekilde Yansıtır
Tabakalı rastgele örnekleme, araştırılan popülasyonu doğru bir şekilde yansıtır çünkü araştırmacılar, rastgele örnekleme yöntemlerini uygulamadan önce tüm popülasyonu tabakalandırmaktadır. Kısacası, popülasyondaki her alt grubun örneklem içinde uygun temsili almasını sağlar. Sonuç olarak, tabakalı rastgele örnekleme, popülasyonun daha iyi kapsamını sağlar, çünkü araştırmacılar, örneklemede hepsinin temsil edilmesini sağlamak için alt gruplar üzerinde kontrole sahiptir.
Basit rastgele örneklemeyle, belirli bir alt grubun veya kişi türünün seçildiğine dair herhangi bir garanti yoktur. Üniversite öğrencileriyle ilgili önceki örneğimizde, popülasyondan 100 kişilik bir örnek almak için basit rastgele örnekleme kullanmak, yalnızca 25 erkek lisans öğrencisi veya toplam nüfusun yalnızca% 25’inin seçilmesiyle sonuçlanabilir. Ayrıca, 35 kadın yüksek lisans öğrencisi seçilebilir (nüfusun% 35’i), bu da erkek lisans öğrencilerinin yetersiz temsil edilmesine ve kadın yüksek lisans öğrencilerinin fazla temsil edilmesine neden olabilir. Popülasyonun temsilindeki herhangi bir hata, çalışmanın doğruluğunu azaltma potansiyeline sahiptir.
Tabakalı Rastgele Örneklemenin Dezavantajları
Tabakalı rastgele örnekleme de araştırmacılara bir dezavantaj sunmaktadır.
Tüm Çalışmalarda Kullanılamaz
Ne yazık ki bu araştırma yöntemi her çalışmada kullanılamaz. Yöntemin dezavantajı, uygun şekilde kullanılması için birkaç koşulun karşılanması gerektiğidir. Araştırmacılar, incelenen bir popülasyonun her üyesini tanımlamalı ve her birini tek ve yalnızca bir alt popülasyon olarak sınıflandırmalıdır. Sonuç olarak, tabakalı rastgele örnekleme, araştırmacılar popülasyonun her üyesini bir alt gruba güvenle sınıflandıramadığında dezavantajlıdır. Ayrıca, tüm popülasyonun kapsamlı ve kesin bir listesini bulmak zor olabilir.
Birden çok alt gruba giren konular varsa üst üste binme bir sorun olabilir. Basit rastgele örnekleme yapıldığında, birden çok alt grupta yer alanların seçilme olasılığı daha yüksektir. Sonuç, yanlış beyan veya nüfusun yanlış yansıması olabilir.
Yukarıdaki örnek bunu kolaylaştırır: Lisans, yüksek lisans, erkek ve kadın açıkça tanımlanmış gruplardır. Ancak diğer durumlarda çok daha zor olabilir. Irk, etnik köken veya din gibi özellikleri birleştirdiğinizi hayal edin. Sınıflandırma süreci, tabakalı rastgele örneklemeyi etkisiz ve idealden daha az bir yöntem haline getirerek daha zor hale gelir.