KOTA ÖRNEKLEMESI: YÖNTEM, AVANTAJLAR, DEZAVANTAJLAR, ÖRNEKLER - DUDAS - 2026

Kota örnekleme olmayan bir - kota tahsis örnek tabakalarından verileri almak için olasılık şekilde. Kotalar, bu tabakanın toplam nüfusa göre temsil ettiği fraksiyonla orantılı olmalı ve kotaların toplamı, örneklemin büyüklüğüne eşit olmalıdır.

Araştırmacı, hangi grupların veya tabakaların olacağına karar veren kişidir, örneğin bir nüfusu kadın ve erkek olarak bölebilir. Başka bir tabaka örneği, örneğin 18 ile 25, 26 ile 40 ve 40 üzeri yaş aralıklarıdır ve şu şekilde etiketlenebilir: genç, yaşlı ve yaşlı.

Şekil 1. Örnekleme kotaları, toplam popülasyondaki farklılıklara göre bölümlere ayrılmıştır. Kaynak: Pixabay.

Toplam nüfusun yüzde kaçının her bir tabakayı temsil ettiğini önceden bilmek çok uygundur. Daha sonra istatistiksel olarak anlamlı bir örneklem büyüklüğü seçilir ve orantılı kotalar, toplam popülasyona göre her tabakanın yüzdesine atanır. Katman başına kota toplamı, örneklemin toplam büyüklüğüne eşit olmalıdır.

Son olarak, kotayı tamamlayan ilk unsurlar seçilerek her bir tabakaya atanan kotaların verileri alınır.

Bu örnekleme yönteminin olasılık dışı olarak kabul edilmesinin nedeni, unsurları seçmenin bu rastgele olmayan yoludur.

Kotalara göre örnekleme adımları

Aşama 1

Toplam nüfusu bazı ortak özelliklere sahip katmanlara veya gruplara ayırın. Bu özellik, daha önce çalışmayı yürüten istatistiksel araştırmacı tarafından kararlaştırılacaktır.

Adım 2

Toplam popülasyonun yüzde kaçının önceki adımda seçilen katman veya grupların her birini temsil ettiğini belirleyin.

Aşama 3

İstatistik biliminin kriterlerine ve metodolojilerine göre istatistiksel olarak anlamlı bir örneklem büyüklüğü tahmin edin.

4. adım

Her bir katman için öğe veya kota sayısını hesaplayın, böylece her birinin toplam popülasyona ve örneklemin toplam boyutuna göre temsil ettiği yüzde ile orantılı olsun.

Adım 5

Her tabakaya karşılık gelen kotayı tamamlayana kadar her tabakadaki elemanların verilerini alın.

Pratik durum

Bir şehirdeki metro hizmetinden memnuniyet düzeyini bilmek istediğinizi varsayalım. 2000 kişilik bir nüfus üzerinde yapılan önceki araştırmalar, kullanıcıların% 50'sinin 16-21 yaş arası gençler,% 40'ının 21-55 yaş arası yetişkinler ve kullanıcıların sadece% 10'unun 55 yaşından büyük olduğunu belirlemiştir.

Bu çalışmanın sonuçlarından yararlanılarak, kullanıcıların yaşına göre bölümlere veya katmanlara ayrılmıştır:

-Gençler:% 50

-Yetişkinler:% 40

-Yaşlı:% 10

Sınırlı bir bütçe olduğundan, çalışma küçük ancak istatistiksel olarak önemli bir örnekleme uygulanmalıdır. 200 kişilik bir örneklem büyüklüğü seçilir, yani memnuniyet düzeyi anketi toplamda 200 kişiye uygulanacaktır.

Şimdi, her bölüm veya katman için, örneklem büyüklüğü ve katman başına yüzde ile orantılı olması gereken anketlerin kota veya sayısını belirlemeye devam etmektedir.

Katman başına kota

Katman başına anket sayısı kotası aşağıdaki gibidir:

Gençlik: 200 *% 50 = 200 * (50/100) = 100 anket

Yetişkinler: 200 *% 40 = 200 * (40/100) = 80 anket

Yaşlılar: 200 *% 10 = 200 * (10/100) = 20 anket

Şekil 2. Yaş tabakasına göre 200 kişilik bir örneklemdeki kotalar. Kaynak: F. Zapata.

Ücretlerin toplamının örneklem büyüklüğüne, yani uygulanacak toplam anket sayısına eşit olması gerektiğini unutmayın. Daha sonra her katmanın kotaları karşılanıncaya kadar anketlere geçilir.

Bu yöntemin, tüm anketleri alıp ortaya çıkan ilk 200 kişiye aktarmaktan çok daha iyi olduğunu belirtmek önemlidir, çünkü önceki verilere göre, azınlık tabakasının çalışmanın dışında kalması çok muhtemeldir.

Uygulanabilirlik, avantajlar ve dezavantajlar

Yöntemin uygulanabilmesi için tabakaların oluşumu için çalışmanın amacına bağlı bir kriter gereklidir.

Katman veya segmente göre belirli kampanyaları yönlendirmek için sektörlere göre tercihleri, farklılıkları veya özellikleri bilmek istediğinizde kota örneklemesi uygundur.

Azınlık sektörlerinin özelliklerini veya çıkarlarını bilmek ilgi çekici olduğunda veya onları çalışmanın dışında bırakmak istemediklerinde de kullanımı yararlıdır.

Uygulanabilir olması için, her katmanın ağırlığı veya önemi toplam popülasyona göre bilinmelidir. Bu bilginin güvenilir olması çok önemlidir, aksi takdirde hatalı sonuçlar elde edilecektir.

avantaj

-Çalışma sürelerini kısaltın, çünkü katman başına ücretler genellikle düşüktür

-Verilerin analizini basitleştirir.

- Çalışma, toplam popülasyonun küçük ama iyi temsil eden örneklerine uygulandığı için maliyetleri en aza indirir.

Dezavantajları

- Tabakalar önceden tanımlandığı için, popülasyonun belirli kesimlerinin çalışmanın dışında kalması mümkündür.

-Sınırlı sayıda katman oluşturularak çalışmada detayların kaybolması mümkündür.

-Bazı katmanları bir diğerinin parçası olarak ortadan kaldırarak veya dahil ederek, çalışmada yanlış sonuçlar çıkarılabilir.

-Maksimum örnekleme hatasını tahmin etmeyi imkansız kılar.

Basit uygulama örneği

2000 kişilik bir popülasyonda anksiyete seviyesi üzerine istatistiksel bir çalışma yapmak istiyoruz.

Araştırmayı yönlendiren araştırmacı, yaşa ve cinsiyete bağlı olarak sonuçlarda farklılıkların bulunması gerektiğini seziyor. Bu nedenle, aşağıdaki şekilde belirtilen üç yaş tabakası oluşturmaya karar verir: Birinci_Age, İkinci_Yaş ve Üçüncü_Yaş. Cinsiyet segmentiyle ilgili olarak, iki genel tip tanımlanmıştır: Erkek ve Kadın.

First_Age, 18 ile 25 yaşları arasında, Second_Age 26 ile 50 yaşları arasında ve son olarak Third_Age, 50 ile 80 yaşları arasında tanımlanmıştır.

Toplam nüfusun verilerini analiz etmek için şunları yapmak gerekir:

Nüfusun% 45'i First_Age'a aittir.

% 40'ı Second_Age'dadır.

Son olarak, çalışma popülasyonunun yalnızca% 15'i Üçüncü Çağ'a aittir.

Burada detaylandırılmayan uygun bir metodoloji kullanılarak, 300 kişilik bir örneklemin istatistiksel olarak anlamlı olduğu belirlenir.

Yaşa göre kotaların belirlenmesi

Bundan sonraki adım, aşağıdaki şekilde yapılan Yaş segmenti için ilgili kotaları bulmak olacaktır:

İlk_Yaş: 300 *% 45 = 300 * 45/100 = 135

İkinci_Yaş: 300 *% 40 = 300 * 40/100 = 120

Üçüncü_Yaş: 300 *% 15 = 300 * 15/100 = 45

Kota toplamının örneklemin toplam büyüklüğünü verdiği doğrulanmıştır.

Yaşa ve cinsiyete göre kotaların belirlenmesi

Şimdiye kadar, nüfusun cinsiyet bölümü dikkate alınmadı.Bu bölüm için halihazırda iki katman tanımlanmıştır: Kadın ve Erkek. Yine aşağıdaki bilgileri veren toplam nüfus verilerini analiz etmeliyiz:

Toplam nüfusun% 60'ı kadındır.

-Bu arada çalışılacak nüfusun% 40'ı erkek cinsiyete aittir.

Nüfusun cinsiyete göre dağılımına ilişkin önceki yüzdelerin yaşı hesaba katmadığına dikkat etmek önemlidir.

Daha fazla bilgi bulunmadığından, bu cinsiyet oranlarının bu çalışma için tanımlanan 3 yaş tabakasına eşit olarak dağıldığı varsayılacaktır. Bu düşüncelerle, şimdi kotaları Yaş ve Cinsiyete göre belirlemeye devam ediyoruz, bu da artık 6 alt katman olacağı anlamına geliyor:

S1 = First_Age ve Kadın: 135 * 60% = 135 * 60/100 = 81

S2 = İlk_Yaş ve Erkek: 135 *% 40 = 135 * 40/100 = 54

S3 = Second_Age ve Kadın: 120 * 60% = 120 * 60/100 = 72

S4 = İkinci_Yaş ve Erkek: 120 *% 40 = 120 * 40/100 = 48

S5 = Üçüncü_Yaş ve Kadın: 45 *% 60 = 45 * 60/100 = 27

S6 = Üçüncü_Yaş ve Erkek: 45 *% 40 = 45 * 40/100 = 18

Anketlerin uygulanması ve sonuçların incelenmesi

Altı (6) segment ve bunlara karşılık gelen kotalar belirlendikten sonra, önceden hesaplanmış kotalara göre uygulanacak 300 anket hazırlanır.

Anketler aşağıdaki şekilde uygulanacak, 81 anket alınacak ve S1 segmentinde yer alan ilk 81 kişi ile görüşme yapılacak. Daha sonra kalan beş segment ile aynı şekilde yapılır.

Çalışma dizisi aşağıdaki gibidir:

-Daha sonra tartışılan anket sonuçlarını analiz edin, sonuçları segmentlere göre analiz edin.

-Sonuçlar arasında segment bazında karşılaştırmalar yapın.

-Son olarak bu sonuçların nedenlerini açıklayan hipotezler geliştirin.

Tabakalı rastgele örnekleme ile fark

Kota örneklemesi uyguladığımız örneğimizde ilk yapmamız gereken kotaları belirlemek ve ardından çalışmayı yürütmektir. Elbette, bu kotalar hiç de tuhaf değil, çünkü toplam nüfus hakkında önceki istatistiksel bilgilere dayanıyorlardı.

Çalışma popülasyonu hakkında önceden bilginiz yoksa, prosedürü tersine çevirmek, yani önce örnek büyüklüğünü tanımlamak ve örneklem büyüklüğü belirlendikten sonra anketi uygulamaya devam etmek tercih edilir. rastgele.

Rastlantısallığı sağlamanın bir yolu, rastgele bir sayı üreteci kullanmak ve çalışan sayısı rastgele oluşturucununkiyle eşleşen çalışanlarla anket yapmaktır.

Veriler mevcut olduğunda ve araştırmanın amacı yaş ve cinsiyet katmanlarına göre anksiyete düzeylerini görmek olduğu için veriler daha önce tanımladığımız altı kategoriye göre ayrılıyor. Ancak önceden herhangi bir ücret belirlemeden.

Bu nedenle tabakalı rastgele örnekleme yöntemi olasılıkçı bir yöntem olarak kabul edilir. Önceden belirlenmiş kotalarla örnekleme yapılmazken.

Ancak kotalar nüfus istatistiklerine dayalı bilgilerle belirlenirse, kota örnekleme yönteminin yaklaşık olasılıklı olduğu söylenebilir.

Önerilen egzersiz

Aşağıdaki alıştırma önerilmiştir:

Bir ortaokulda, fen bilimleri ile beşeri bilimler okumak arasındaki tercih üzerine bir anket yapmak istersiniz.

Okulun eğitim yılına göre beş seviyede gruplanmış toplam 1000 öğrencisi olduğunu varsayalım. İlk yılda 350, ikinci yılda 300, üçüncüde 200, dördüncü sınıfta 100 ve son olarak beşinci yılda 50 öğrencinin olduğu bilinmektedir. Okul öğrencilerinin% 55'inin erkek,% 45'inin kız olduğu da bilinmektedir.

Çalışılan yıla ve cinsiyete göre uygulanacak anket sayısını bilmek için katmanlara göre katmanları ve kontenjanları belirleyin. Ayrıca örneklemin toplam öğrenci nüfusunun% 10'u olacağını varsayalım.

Referanslar

1. Berenson, M. 1985. Yönetim ve Ekonomi için İstatistik, Kavramlar ve Uygulamalar. Editoryal Interamericana.
2. İstatistik. Kota örnekleme. Encyclopediaeconomica.com adresinden kurtarıldı.
3. İstatistik. Örnekleme. Kurtarıldı: Estadistica.mat.uson.mx.
4. Explorable. Kota örnekleme. Explorable.com'dan kurtarıldı.
5. Moore, D. 2005. Uygulamalı Temel İstatistikler. 2. Baskı.
6. Netquest. Olasılık örneklemesi: tabakalı örnekleme. Netquest.com'dan kurtarıldı.
7. Vikipedi. İstatistiksel örnekleme. En.wikipedia.org adresinden kurtarıldı