Стратифікована вибірка - вибіркове дослідження сутність і характеристика

Стратифікована вибірка - імовірнісна вибірка, яка формується в результаті процедури, що складається з двох кроків:

генеральна сукупність ділиться на ряд непересічних, вичерпних її підмножин;

в кожному підмножині або групі проводиться незалежний відбір елементів простих випадкових вибірок.

Зверніть увагу, що в даному визначенні нічого не говориться про те, які критерії використовуються для розподілу генеральної сукупності на підмножини. Причина в тому, що приналежність вибірки до стратифікована типу визначається аж ніяк не цими критеріями. Вони впливають скоріше на представництво даної обследуемой вибірки. Стратифікована вибірка - вибірка, відбір елементів якої відбувається в два етапи, суть яких зазначена вище. Це дозволяє відрізняти стратифіковані вибірки від групових.

Підмножини, на які поділяється генеральна сукупність, називаються шарами або приватними сумами. Дане нами визначення вимагає, щоб виділені підмножини не перетиналися і вичерпували вихідну сукупність. Це означає, що кожен елемент сукупності має входити в один і тільки один з шарів; при цьому процедура розподілу повинна охоплювати всі без винятку елементи генеральної сукупності.

Одна з переваг стратифікованою вибірки - така вибірка забезпечує більшу точність вибіркових статистик, ніж проста випадкова вибірка. Якщо кількісним ознакою стратифікації буде освіту, кількість вибіркових середніх, сильно відхиляються від генерального середнього, істотно скоротиться.

У маркетингу можливі ситуації, коли поведінка популяції, - наприклад, рівень споживання якоїсь продукції - визначається її невеликим підмножиною. У цих випадках стає критичним адекватне уявлення цього підмножини в обстежуваної вибірці. Стратифицированное вибіркове спостереження є одним з варіантів забезпечення названого подання.

Роблячи перевагу стратифікованою вибіркою по відношенню до простої випадкової, слід знаходити розумний компроміс між вартістю і точністю. Хоча стратифіковані вибірки зазвичай дають більш точні оцінки, вони мають і велику вартість. Якщо дослідник все-таки зупиняється на стратифікованою вибіркою, йому належить зробити вибір між пропорційно і непропорційно стратифікованим вибірками.

Пропорційно стратифікована вибірка - стратифікована вибірка, в якій міжшарове співвідношення спостережень пропорційно відносній частці елементів в кожному шарі генеральної сукупності.

Непропорційно стратифікована вибірка - стратифікована вибірка, в якій обсяг окремих шарів або підмножин залежить від обсягу і мінливості відповідних верств генеральної сукупності.

Шари з більшою мінливістю кількісної ознаки отримують у вибірці більше, а шари, близькі до гомогенності - менше уявлення, ніж в пропорційно стратифікованою вибіркою.

У пропорційно стратифікованою вибіркою спостереження розподілені між шарами пропорційно відносній частці елементів в кожному шарі генеральної сукупності. Наприклад, страта, яка містить частину всіх елементів генеральної сукупності, повинна бути представлена ​​в загальній вибірці частиною спостережень.

Перевага пропорційного розподілу полягає в тому, що досліднику достатньо знати лише відносні розміри кожної страти для визначення кількості вибіркових спостережень, які повинні бути відібрані з кожного даного обсягу вибірки. Проте, непропорційно стратифікована вибірка може давати ще більш точні результати. При її складанні почасово враховуються два критерії: обсяг страти і її мінливість. При фіксованому обсязі вибірки шари з більшою мінливістю отримують в загальній вибірці уявлення, частка якого перевищує - відносний розмір в генеральної сукупності.

Непропорційно стратифікована вибірка передбачає краще знайомство з генеральною сукупністю, ніж пропорційно стратифікована. Для пошарового відбору пропорційно внутрістратной мінливості необхідно знати величину відносної мінливості. Теорія формування вибірок - особлива область, в якій знання породжує знання. Непропорційно стратифіковані вибірки можуть дати більшу точність результатів, ніж пропорційно стратифіковані; проте перший метод спостережень передбачає можливість оцінки відносної варіації кількісної ознаки в шарі. Часом попередні дослідження і досліди дозволяють зробити висновок про відносну гомогенності тієї чи іншої страти. Іноді при визначенні обсягу вибірки для кожного шару досліднику доводиться покладатися на логіку або інтуїцію. Скажімо, ми можемо припустити, що для великих підприємств роздрібної торгівлі буде характерна велика мінливість, ніж для малих. Відповідно, при визначенні роздрібного індексу Нільсена великі магазини представлені більшою часткою.

Недосвідчені дослідники часом плутають стратифіковані вибірки з квотними. І дійсно, у тих і у інших є ряд подібностей. В обох випадках генеральна сукупність ділиться на сегменти, і елементи відбираються з кожного сегмента. Але між ними існує велика різниця. У стратифікована вибірках елементи вибірки вибираються імовірнісним методами; що стосується елементів квотних вибірок, то їх відбір обумовлений позицією дослідника. Ця відмінність призводить до ряду важливих наслідків. Оскільки елементи стратифікованою вибірки відбираються імовірнісним методом, дослідник може встановити вибіркове розподіл досліджуваної статистики і, відповідно, оцінити величину довірчого інтервалу. При роботі з пропорційною вибіркою ми не можемо об'єктивно оцінити величину помилки вибіркового обстеження. Звідси, ми не можемо оцінити величину довірчого інтервалу і визначити статистичні критерії значимості.

Якщо Ви помітили помилку в тексті виділіть слово і натисніть Shift + Enter