Kvoteprøvetakingsmetode, fordeler, ulemper, eksempler

Han Kvoteprøvetaking Det er en ikke -probabilistisk måte å ta data fra et utvalg som tildeler gebyrer fra Strata. Gebyrene må være proporsjonale med brøkdelen som dette stratum representerer med hensyn til den totale befolkningen og summen av kvotene må være lik utvalgsstørrelsen. 

Forskeren er den som bestemmer hva gruppene eller lagene vil være, for eksempel kan du dele en befolkning i menn og kvinner. Et annet eksempel på lag er aldersområder, for eksempel fra 18 til 25, fra 26 til 40 og fra 40 og fremover, som kan merkes som følger: unge, voksne og eldre.

Figur 1. Prøvetakingsgebyr er segmentert i henhold til forskjeller i den totale befolkningen. Kilde: Pixabay.

Det er veldig praktisk å vite tidligere hvilken prosentandel av den totale befolkningen som representerer hvert stratum. Deretter velges en prøvestørrelse som er statistisk signifikant, og kvoter proporsjonal med prosentandelen av hvert stratum med hensyn til den totale befolkningen blir tildelt tildelt. Summen av gebyrene per stratum må være lik den totale prøvestørrelsen.

Til slutt tas dataene fra kvotene som er tildelt hvert stratum, og velger de første elementene som fullfører kvoten.

Det er nettopp på grunn av denne ikke-alienerende måten å velge elementene på, at denne prøvetakingsmetoden ikke anses som sannsynlighet.

[TOC]

Trinn for å utføre kvoteprøvetaking

Trinn 1

Segmentere den totale befolkningen i lag eller grupper med noen felles kjennetegn. Denne funksjonen vil tidligere bli bestemt av den statistiske forskeren som studien utfører.

Steg 2

Bestem hvilken prosentandel med hensyn til den totale befolkningen representerer hver av lagene eller gruppene som er valgt i forrige trinn.

Trinn 3

Estimere en statistisk signifikant prøvestørrelse, i henhold til kriteriene og metodologiene for statistisk vitenskap.

Trinn 4

Beregn antall elementer eller kvoter for hvert stratum, slik at de er proporsjonale med prosentandelen som hver av dem representerer med hensyn til den totale populasjonen og den totale størrelsen på prøven.

Trinn 5

Ta dataene om elementene i hvert stratum til du fullfører kvoten som tilsvarer hvert stratum.

Praktisk sak

Anta at du vil vite tilfredshetsnivået angående t -banetjenesten i en by. Tidligere studier på en populasjon på 2000 personer slo fast at 50% av brukerne er Ungdommer Mellom 16 og 21 år er 40% Voksne mellom 21 og 55 år og bare 10% av brukerne er det større Over 55 år.

Å dra nytte av resultatene fra denne studien er segmentert eller stratifisert i henhold til brukerens alder:

-Ungdommer: femti%

-Voksne: 40%

-Større: 10%

Ettersom et begrenset budsjett er tilgjengelig, må studien brukes på en liten prøve, men det er statistisk signifikant. En 200 prøvestørrelse er valgt, det vil si at undersøkelsen om tilfredshetsnivå vil bli brukt til 200 personer totalt.

Kan tjene deg: Sandwich Law: Forklaring og øvelser

Det er nå nødvendig å bestemme kvoten eller antall undersøkelser for hvert segment eller stratum, som må være proporsjonal med størrelsen på utvalget og prosentandelen per stratum. 

Stratum kvote

Antall antall undersøkelser per stratum er slik:

Ungdommer: 200 * 50% = 200 * (50/100) = 100 undersøkelser

Voksne: 200 * 40% = 200 * (40/100) = 80 undersøkelser

Større: 200 * 10% = 200 * (10/100) = 20 undersøkelser

Figur 2. Kvoter i et utvalg på 200 individer i henhold til stratumalderen. Kilde: f. Zapata.

Merk at summen av gebyrene må være lik størrelsen på utvalget, det vil si lik det totale antallet undersøkelser som vil bli brukt. Deretter sendes undersøkelsene til kvotene for hvert stratum.

Det er viktig å merke seg at denne metoden er mye bedre enn å ta alle undersøkelser og sende dem til de første 200 personene som vises, fordi ifølge de tidligere dataene er det veldig sannsynlig at minoritetsstratumet er utenfor studien.

Anvendbarhet, fordeler og ulemper

For at metoden skal være aktuelt, er det nødvendig med et kriterium for dannelsen av lagene, som avhenger av målet med studien.

Kvoterprøvetaking er tilstrekkelig når du vil kjenne preferanser, forskjeller eller egenskaper fra sektorer for å dirigere spesifikke kampanjer i henhold til stratum eller segment.

Bruk.

For å være anvendelig, må vekten eller betydningen av hvert stratum være kjent angående den totale befolkningen. Det er veldig viktig at denne kunnskapen er pålitelig, ellers vil gale resultater oppnås.

Fordeler

-Studietidene avtar, fordi stratumkvoter vanligvis er små

-Forenkler dataanalyse.

-Minimerer kostnadene fordi studien gjelder små, men godt representative prøver av den totale befolkningen.

Ulemper

-Ettersom lagene er definert a priori, er det mulig at visse sektorer av befolkningen er utenfor studien.

-Når du etablerer et begrenset antall lag, er det mulig at detaljer i studien går tapt.

-Ved å unnvike eller innlemme som en del av en annen, kan et stratum få feil konklusjoner i studien.

-Det gjør det umulig å estimere den maksimale prøvetakingsfeilen.

Enkel anvendelse av anvendelse

Du vil gjøre en statistisk studie på Angstnivå I en befolkning på 2000 mennesker. 

Forskeren som leder forskningsintuits at forskjeller i resultatene bør finnes avhengig av alder og kjønn. Det er grunnen til at han bestemmer seg for å danne tre alderslag betegnet som følger: FIRST_EAD, Second_AD og Tredje_ad. Angående segmentet kjønn De to vanlige typene er definert: Mann og Hunn.

Kan tjene deg: Teoretisk sannsynlighet: Hvordan få det ut, eksempler, øvelser

Det definerer FIRST_EAD, Mellom 18 og 25 år, Second_AD den mellom 26 og 50 år og til slutt Tredje_ad Mellom 50 og 80 år.

Analyse av dataene fra den totale befolkningen må: 

45% av befolkningen tilhører FIRST_EAD.

40% er i Second_AD.

Endelig tilhører bare 15% av befolkningen som undersøkes Tredje_ad.

Ved å bruke en tilstrekkelig metodikk, som ikke er detaljert her, er det bestemt at et utvalg på 300 personer er statistisk signifikant.

Bestemmelse av kvoter etter alder

Neste trinn vil da være å finne de tilsvarende kvotene etter segmentet Alder, som gjøres som følger:

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

Second_AD: 300 * 40% = 300 * 40/1 = 120

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

Det er bekreftet at summen av kvotene gir den totale størrelsen på utvalget.

Bestemmelse av kvoter etter alder og kjønn

Så langt er ikke segmentet tatt i betraktning kjønn Fra befolkningen har to lag allerede blitt definert fra dette segmentet: Hunn og Mann. Igjen må du analysere dataene fra den totale populasjonen, som viser følgende informasjon: 

-60% av den totale befolkningen er sex Hunn.

-I mellomtiden tilhører 40% av befolkningen som skal studeres Mann.

Det er viktig å merke seg at de tidligere prosentene angående fordelingen av befolkningen i henhold til kjønn, ikke tar hensyn til alder. 

Med tanke på at det ikke er mer informasjon, vil antagelsen bli gjort at disse proporsjonene når det gjelder sex er like distribuert i de 3 lagene av Alder som er definert for denne studien. Med disse hensynene fortsetter vi nå å etablere kvotene etter alder og kjønn, noe som betyr at det nå vil være 6 understater:

S1 = FIRST_AD OG KVINNE: 135 * 60% = 135 * 60 /100 = 81

S2 = første og mann: 135 * 40% = 135 * 40/100 = 54

S3 = sekund og kvinne: 120 * 60% = 120 * 60 /100 = 72

S4 = andre og hann: 120 * 40% = 120 * 40 /100 = 48

S5 = tredje _Tad og kvinne: 45 * 60% = 45 * 60 /100 = 27

S6 = tredje _DAD og maskulin: 45 * 40% = 45 * 40/100 = 18

Undersøkelsesapplikasjon og studie av resultater

En gang det seks (6) segmentet.

Undersøkelsene vil bli brukt som følger, 81 undersøkelser blir tatt og de første 81 personene som er i segmentet blir intervjuet S1. Så gjøres det på samme måte med de resterende fem segmentene.

Kan tjene deg: Hva er elementene i en vinkel?

Studiekvensen er som følger:

-Analyser resultatene av undersøkelsen, som deretter diskuteres, og analyserer resultatene per segment.

-Gjøre sammenligninger mellom segmentresultatene.

-Endelig forseggjorte hypoteser som forklarer årsakene til disse resultatene.

Forskjell med stratifisert tilfeldig prøvetaking

I vårt eksempel der vi bruker kvoteprøvetakingen, er det første som gjøres å etablere gebyrene og deretter gjennomføre studien. Disse kvotene er selvfølgelig ikke helt lunefulle, fordi de har vært basert på tidligere statistisk informasjon om den totale befolkningen.

I tilfelle av ikke å ha tidligere informasjon om befolkningen som er undersøkt, er det å foretrekke tilfeldig form.

En måte å sikre tilfeldighet på ville være å bruke en tilfeldig tallgenerator og undersøkelsesansatte hvis ansattes nummer sammenfaller med den tilfeldige generatoren.

Når du har hatt dataene, og som målet med studien er å se nivåene av angst i henhold til alders- og kjønnsstrata, skilles dataene i henhold til de seks kategoriene vi tidligere hadde definert. Men uten å etablere noen tidligere gebyr.

Det er av denne grunn at metoden til Stratifisert tilfeldig prøvetaking Det regnes som en sannsynlig metode. I mellomtiden Kvoteprøvetaking Tidligere etablert nr. 

Imidlertid, hvis kvotene er etablert med informasjon basert på statistikken til befolkningen, kan det sies at metoden for Kvoteprøvetaking Det er omtrent probabilistisk.

Foreslått trening

Følgende øvelse foreslås:

I en videregående utdanningshøgskole, en undersøkelse om preferansen mellom å studere vitenskap eller å studere humaniora. 

Anta at skolen har totalt 1000 elever gruppert på fem nivåer i henhold til studiåret. Det er kjent at det er 350 studenter det første året, 300 på andre, 200 på tredje, 100 på fjerde og til slutt 50 på femte år. Det er også kjent at 55% av skoleelever er gutter og 45% er jenter.

Bestem lag og gebyrer med stratum, for å kjenne antall undersøkelser som skal søke på segmenterte studierår og kjønn. Anta i tillegg at utvalget vil være 10% av den totale populasjonen av studenter.

Referanser

1. Berenson, m. 1985.Statistikk for administrasjon og økonomi, konsepter og applikasjoner. Inter -amerikansk redaksjon.
2. Statistikk. Kvoteprøvetaking. Gjenopprettet fra: Encyclopediaeconomica.com.
3. Statistikk. Prøvetaking. Gjenopprettet fra: Statistikk.Matte.Uson.MX.
4. Utforskelig. Kvoteprøvetaking. Gjenopprettet fra: utforskbar.com.
5. Moore, d. 2005. Grunnleggende statistikk anvendt. 2. Utgave.
6. NetQuest. Probabilistisk prøvetaking: Stratifisert prøvetaking. Gjenopprettet fra: NetQuest.com.
7. Wikipedia. Statistisk prøve. Hentet fra: i.Wikipedia.org