TABAKALI ÖRNEKLEME: NEDIR, TÜRLERI, AVANTAJLARI VE DEZAVANTAJLARI - EKONOMI - 2025

Tabakalı örnekleme veya tabakalaşma, katman olarak adlandırılan küçük alt, bir popülasyonu bölmektir bir örnekleme yöntemidir. Buna karşılık, bu tabakalar, gelir veya eğitim seviyesi gibi üyelerin ortak özelliklerine veya özelliklerine göre oluşturulur.

Bir popülasyonun tüm üyelerini aynı örnekleme olasılığıyla eşit olarak ele alan basit örneklemenin aksine, bir popülasyondaki gruplar arasındaki farklılıkları vurgulamak için kullanılır.

Kaynak: needpix.com

Amaç, numune alma hatasını azaltarak numunenin hassasiyetini arttırmaktır. Popülasyonun basit bir örneğinin aritmetik ortalamasından daha az değişkenliğe sahip ağırlıklı bir ortalama üretebilir.

Tabakalaşma, örneklemeden önce bir popülasyonun üyelerini homojen alt kümelere ayırma sürecidir. Katmanlar aracılığıyla bir nüfus dağılımı tanımlanır.

Yani, topluca kapsamlı ve birbirini dışlayan olmalıdır, böylece nüfusun her bir unsuruna tek bir katman atanmalıdır. Daha sonra her katmana sistematik veya basit bir örnekleme uygulanır.

Önemli hususlar

Katmanların yan yana getirilmemesi gerektiğine dikkat etmek önemlidir. Örtüşen alt gruplara sahip olmak, bazı insanlara özne olarak seçilme şansı verecektir. Bu, bir örnekleme prototipi olarak tabakalı örnekleme kavramını tamamen köreltiyor.

Araştırmacının farklı katmanlarda basit örnekleme kullanması da eşit derecede önemlidir.

Tabakalı örneklemede kullanılan en yaygın tabakalar yaş, cinsiyet, sosyoekonomik durum, din, milliyet ve eğitim seviyesidir.

Tabakalı örnekleme nedir?

Bir araştırmacı, benzer özelliklere sahip bir varlık grubu üzerinde analizi tamamlarken, popülasyon büyüklüğünün araştırmayı tamamlamak için çok büyük olduğunu görebilir.

Zamandan ve paradan tasarruf etmek için, popülasyondan küçük bir grup seçilerek daha uygun bir bakış açısı alınabilir. Bu küçük gruba, tüm popülasyonu temsil etmek için kullanılan popülasyonun bir alt kümesi olan örneklem büyüklüğü denir.

Bir popülasyondan bir örnek, biri tabakalı örneklemeyle olmak üzere çeşitli yollarla seçilebilir. Bu, toplam nüfusun katman adı verilen homojen gruplara bölünmesini içerir. Daha sonra her tabakadan rastgele örnekler seçilir.

Tabakalı örnekleme gerçekleştirme süreci

- Nüfusu üyeler tarafından paylaşılan özniteliklere ve özelliklere göre alt gruplara veya daha küçük katmanlara bölün.

- Her tabakadan, tabakanın boyutuyla orantılı bir sayıdaki rastgele bir örnek alın.

- Rastgele bir örnek oluşturmak için katmanların alt kümelerini gruplayın.

- Analizi gerçekleştirin.

Örneğin, 2018'de mezun olduktan sonraki üç ay içinde iş teklifi alan işletme öğrencilerinin sayısını öğrenmek isteyen bir araştırmacıyı düşünün. Yakında o yıl yaklaşık 200.000 işletme mezunu olduğunu keşfedecekler.

Sadece rastgele 5.000 mezunu seçip anketi yapmaya karar verebilirsiniz. Daha da iyisi, popülasyonu katmanlara bölebilir ve bu katmanlardan rastgele bir örnek alabilirsiniz.

Bunu yapmak için yaşa, ırka, milliyete veya mesleki geçmişe göre nüfus grupları oluşturursunuz.

Toplam popülasyona göre tabakanın büyüklüğü ile orantılı olarak her tabakadan rastgele bir örnek alınacaktır. Bu alt kümeler bir örnek oluşturmak için birlikte gruplanacaktır.

Türleri

Orantılı tabakalı örnekleme

Bu tipte, her tabaka için örneklem büyüklüğü, toplam popülasyonla karşılaştırıldığında, tabakanın popülasyon büyüklüğü ile orantılıdır. Bu, her tabakanın aynı örnekleme oranına sahip olduğu anlamına gelir.

Katmanları tanımlamak için bireylerin bir özelliği seçildiğinde, ortaya çıkan alt gruplar genellikle farklı boyutlardadır.

Örneğin, Meksika nüfusunun sigara içen yüzdesini incelemek istiyorsunuz ve bu yaşın katmanlandırmak için iyi bir kriter olacağına karar veriyorsunuz çünkü sigara içme alışkanlıklarının yaşa göre önemli ölçüde değişebileceğine inanılıyor. Üç katman tanımlanmıştır:

- 20 yaşın altında.

- 20 ile 44 arası.

- 44'ün üzerinde.

Meksika'nın nüfusu bu üç tabakaya bölündüğünde, üç grubun aynı büyüklükte olması beklenmiyor. Aslında, gerçek veriler bunu doğrulamaktadır:

- 1. Katman: 42.4 milyon (% 41.0).

- 2. Katman: 37.6 milyon (% 36.3).

- Katman 3: 23,5 milyon (% 22,7).

Orantılı tabakalı örnekleme kullanılıyorsa, örnek popülasyonla aynı oranları koruyan katmanlardan oluşmalıdır. 1.000 kişilik bir örnek oluşturmak istiyorsanız, örneklerin aşağıdaki boyutlara sahip olması gerekir:

Nüfus içindeki tabakaların göreceli oranları ile belirlenen daha küçük bir popülasyon toplamaya çok benzer.

Düzgün tabakalı örnekleme

Bu tipte, aynı örnek boyutu, bu tabakaların popülasyon içindeki ağırlığına bakılmaksızın tüm tanımlanmış tabakalara atanır.

Önceki örneği alan tek tip tabakalı bir örnekleme, her katman için aşağıdaki örneği üretecektir:

Bu yöntem, popülasyonda daha az ağırlığa sahip olan katmanlara, daha alakalı katmanlarla aynı düzeyde önem vererek onları destekler.

Bu, numunenin genel etkinliğini azaltır, ancak her katmanın ayrı özelliklerinin daha hassas bir şekilde incelenmesine izin verir.

Örnekte, 3. tabakanın (44'ün üzerinde) popülasyonu hakkında belirli bir açıklama yapmak isterseniz, aşağıdaki gibi 227 birimlik bir örnek yerine 333 birimlik bir örnek kullanarak örnekleme hatalarını azaltabilirsiniz. orantılı tabakalı örnekleme.

Avantajlar ve dezavantajlar

Tabakalı örnekleme, çeşitli özniteliklere sahip popülasyonlar için iyi sonuç verir, ancak alt gruplar oluşturulamazsa aksi takdirde etkili olmayacaktır.

- Avantaj

Temel özellikleri toplayın

Tabakalı örneklemenin temel avantajı, örneklemdeki popülasyonun temel özelliklerini toplamasıdır.

Ağırlıklı ortalamaya benzer şekilde, bu örnekleme yöntemi, örneklemde toplam popülasyonla orantılı özellikler üretir.

Daha yüksek istatistiksel hassasiyet

Tabakalaşma, tahminde basit örnekleme yöntemine göre daha az hata verir. Katmanlar arasındaki fark ne kadar büyükse, hassasiyetteki kazanç o kadar büyük olur.

Basit örneklemeye kıyasla daha yüksek bir istatistiksel kesinlik vardır. Bunun nedeni, alt gruplar içindeki değişkenliğin, toplam popülasyonda meydana gelen varyasyonlarla karşılaştırıldığında daha düşük olmasıdır.

Daha küçük örnek boyutu

Bu tekniğin istatistiksel doğruluğu yüksek olduğundan, aynı zamanda daha küçük bir örneklem boyutu gerektirdiği anlamına gelir, bu da araştırmacılara çok fazla çaba, para ve zaman kazandırabilir.

- Dezavantajları

Ne yazık ki bu araştırma yöntemi tüm çalışmalarda kullanılamamaktadır. Yöntemin dezavantajı, doğru kullanılması için birkaç koşulun karşılanması gerektiğidir.

Tabakaları bulma zorluğu

Ana dezavantaj, bir çalışma için uygun katmanları belirlemenin zor olabilmesidir. Ek olarak, tüm popülasyonun eksiksiz ve kesin bir listesini bulmak zor olabilir.

Organize etme karmaşıklığı

İkinci bir dezavantaj, basit örneklemeye kıyasla sonuçları düzenlemenin ve analiz etmenin daha karmaşık olmasıdır.

Araştırmacılar, bir çalışma popülasyonunun her bir üyesini tanımlamalı ve onu yalnızca bir alt popülasyonda sınıflandırmalıdır. Sonuç olarak, tabakalı örnekleme, araştırmacılar popülasyonun her bir üyesini güvenle bir alt gruba sınıflandıramadığında dezavantajlıdır.

Birden çok alt gruba giren konular varsa, yan yana yerleştirme bir sorun olabilir. Basit örnekleme yapıldığında, birden çok alt grupta bulunanların seçilme olasılığı daha yüksektir. Sonuç, yanlış bir beyan veya nüfusun yanlış bir yansıması olabilir.

Üniversite öğrencileri, mezunlar, erkekler ve kadınlar gibi örnekler, açıkça tanımlanmış gruplar oldukları için bunu kolaylaştırır.

Ancak diğer durumlarda çok daha zor olabilir. Irk, etnik köken veya din gibi özellikleri birleştirdiğinizi hayal edebilirsiniz. Sınıflandırma süreci daha zor hale gelecek ve tabakalı örneklemeyi etkisiz bir yöntem haline getirecektir.

Misal

Bir araştırma ekibinin ABD'deki üniversite öğrencilerinin not ortalamasını belirlemek istediğini varsayalım.

Araştırma ekibi, 21 milyon üniversite öğrencisinden bu verileri toplamakta bariz zorluklar yaşıyor. Bu nedenle, sadece 4.000 öğrenci kullanarak popülasyondan bir örnek almaya karar veriyorsunuz.

Ekip, örnek katılımcıların farklı özelliklerine bakar ve not ortalaması ile öğrencilerin uzmanlığı arasında bir fark olup olmadığını merak eder.

Örneklemde 560 öğrencinin İngilizce, 1.135 fen bilimleri, 800 bilgisayar bilimleri, 1.090 mühendislik ve 415 matematik öğrencisi olduğu bulunmuştur.

Ekip, örnek katmanlarının nüfus örneklemiyle orantılı olduğu orantılı tabakalı örnekleme kullanmak istiyor.

Tabakaların oluşturulması

Bunu yapmak için ekip, ABD'deki üniversite öğrencilerinin istatistiklerini araştırıyor ve uzmanlaşan öğrencilerin resmi yüzdesini buluyor: İngilizce'de% 12, bilimde% 28, bilgisayar bilimlerinde% 24, mühendislikte% 21 ve% 15 Matematikte.

Bu nedenle, tabakalı örnekleme sürecinden beş katman oluşturulur. Ekip, popülasyon tabakasının numune tabakası ile orantılı olduğunu doğrulamalıdır. Ancak oranların eşit olmadığını bulur.

Sonuç olarak, ekibin 4.000 öğrencilik popülasyonu yeniden örneklemesi gerekiyor, ancak bu sefer rastgele 480 (% 12) İngilizce Öğrenen, 1.120 (% 28) Fen, 960 (% 24) Bilgisayar Bilimi, 840 ( Mühendislikte% 21 ve matematikte 600 (% 15).

Bununla, ABD'deki üniversite öğrencilerinin daha iyi temsil edilmesini sağlayan orantılı, tabakalı bir üniversite öğrencisi örneğine sahibiz.

Araştırmacılar, belirli bir tabakayı vurgulayabilecek, ABD'deki üniversite öğrencilerinin çeşitli çalışmalarını gözlemleyebilecek ve farklı not ortalamalarını gözlemleyebilecekler.

Referanslar

1. Adam Hayes (2019). Tabakalı Rastgele Örnekleme. Alındığı kaynak: investtopedia.com.
2. Wikipedia, özgür ansiklopedi (2019). Tabakalı örnekleme. En.wikipedia.org adresinden alınmıştır.
3. Keşfedilebilir (2019). Tabakalı Örnekleme Yöntemi. Şuradan alındı: explorable.com.
4. Anket Gizmo (2019). Tabakalı Örnekleme Nedir ve Ne Zaman Kullanılır? Alındığı yer: surveygizmo.com.
5. Ashley Crossman (2019). Tabakalı Örnekleri Anlamak ve Nasıl Yapılır. Düşünce Şirketi Alınan: thinkco.com.
6. Carlos Ochoa (2017). Rastgele örnekleme: tabakalı örnekleme. Alınan: netquest.com.