Enkel tilfældig vs. stratificeret tilfældig prøve: Hvad er forskellen?

Enkle tilfældige prøver og stratificerede tilfældige prøver er begge statistiske måleværktøjer. En simpel tilfældig prøve bruges til at repræsentere hele datapopulationen. En stratificeret tilfældig prøve opdeler populationen i mindre grupper eller lag, baseret på delte egenskaber.

Befolkningen er det samlede sæt observationer eller data. En prøve er et sæt observationer fra befolkningen. Prøvetagningsmetoden er den proces, der bruges til at trække prøver fra befolkningen.

Enkel tilfældig prøve

Simpel tilfældig prøveudtagning er et statistisk værktøj, der bruges til at beskrive en meget grundlæggende stikprøve taget fra en datapopulation. Denne prøve repræsenterer ækvivalenten for hele befolkningen.

Den enkle tilfældige stikprøve bruges ofte, når der er meget lidt information tilgængelig om datapopulationen, når datapopulationen har alt for mange forskelle til at opdeles i forskellige undergrupper, eller når der kun er et tydeligt kendetegn blandt datapopulationen.

For eksempel kan et slikfirma eventuelt ønske at studere sine kunders købsvaner for at bestemme fremtiden for sin produktlinje. Hvis der er 10.000 kunder, kan det bruge 100 af disse kunder som en tilfældig prøve. Den kan derefter anvende, hvad den finder fra de 100 kunder til resten af ​​sin base.

Statistikere vil udtænke en udtømmende liste over en datapopulation og derefter vælge en tilfældig stikprøve inden for den store gruppe. I denne stikprøve har hvert medlem af befolkningen en lige chance for at blive valgt til at være en del af stikprøven. De kan vælges på to måder:

• Gennem et manuelt lotteri, hvor hvert medlem af befolkningen får et nummer. Tal trækkes derefter tilfældigt af nogen til at inkludere i prøven. Dette bruges bedst, når man ser på en lille gruppe.
• Computergenereret prøveudtagning. Denne metode fungerer bedst med større datasæt ved at bruge en computer til at vælge prøverne snarere end et menneske.

Ved hjælp af enkel tilfældig prøveudtagning giver forskere mulighed for at generalisere om en bestemt population og udelade enhver bias. Dette kan hjælpe med at bestemme, hvordan man skal tage fremtidige beslutninger. Så at slikfirma fra eksemplet ovenfor kan bruge dette værktøj til at udvikle en ny sliksmag til at fremstille baseret på den aktuelle smag hos de 100 kunder. Men husk, dette er generaliseringer, så der er plads til fejl. Det er trods alt en simpel prøve. Disse 100 kunder har muligvis ikke en nøjagtig repræsentation af smag for hele befolkningen.

Stratificeret tilfældig prøveudtagning

I modsætning til enkle tilfældige prøver bruges stratificerede tilfældige prøver med populationer, der let kan opdeles i forskellige undergrupper eller undergrupper. Disse grupper er baseret på visse kriterier, og vælg derefter tilfældigt elementer fra hver i forhold til gruppens størrelse versus befolkningen.

Denne metode til prøveudtagning betyder, at der vil være valg fra hver forskellige gruppe - hvis størrelse er baseret på dens forhold til hele befolkningen. Men forskerne skal sikre, at lagene ikke overlapper hinanden. Hvert punkt i befolkningen må kun tilhøre et stratum, så hvert punkt er gensidigt eksklusivt. Overlappende lag vil øge sandsynligheden for, at nogle data er inkluderet, og dermed skjule prøven.

Candy-selskabet kan beslutte at bruge den tilfældige stratificerede prøveudtagningsmetode ved at opdele sine 100 kunder i forskellige aldersgrupper for at hjælpe med at træffe afgørelser om fremtiden for sin produktion.

Porteføljeforvaltere kan bruge stratificeret tilfældig sampling til at oprette porteføljer ved at replikere et indeks, såsom et obligationsindeks.

Stratificeret prøveudtagning giver nogle fordele og ulemper sammenlignet med simpel tilfældig prøveudtagning. Fordi det bruger specifikke egenskaber, kan det give en mere nøjagtig repræsentation af befolkningen baseret på hvad der bruges til at opdele den i forskellige undergrupper. Dette kræver ofte en mindre prøvestørrelse, hvilket kan spare ressourcer og tid. Ved at inkludere tilstrækkelige prøvepunkter fra hvert stratum kan forskerne desuden foretage en separat analyse af hvert enkelt stratum.

Men der kræves mere arbejde for at trække en stratificeret prøve end en tilfældig prøve. Forskere skal individuelt spore og verificere dataene for hvert stratum til inklusion, hvilket kan tage meget mere tid sammenlignet med tilfældig stikprøveudtagning.

Key takeaways

• Enkle tilfældige og stratificerede tilfældige prøver er statistiske måleværktøjer.
• En simpel tilfældig prøve tager en lille, grundlæggende del af hele populationen for at repræsentere hele datasættet.
• Befolkningen er opdelt i forskellige grupper, der har lignende karakteristika, hvorfra en stratificeret tilfældig prøve udtages.