Enkel tilfeldig vs. stratifisert tilfeldig prøve: Hva er forskjellen?

Enkle tilfeldige prøver og stratifiserte tilfeldige prøver er begge statistiske måleverktøy. Et enkelt tilfeldig utvalg brukes til å representere hele datapopulasjonen. Et stratifisert tilfeldig utvalg deler befolkningen i mindre grupper, eller lag, basert på delte egenskaper.

Befolkningen er det totale settet med observasjoner eller data. Et utvalg er et sett med observasjoner fra befolkningen. Prøvetakingsmetoden er prosessen som brukes for å trekke prøver fra befolkningen.

Enkel tilfeldig prøve

Enkel tilfeldig prøvetaking er et statistisk verktøy som brukes til å beskrive en helt grunnleggende prøve hentet fra en datapopulasjon. Denne prøven representerer ekvivalenten av hele befolkningen.

Den enkle tilfeldige prøven brukes ofte når det er veldig lite informasjon tilgjengelig om datapopulasjonen, når datapopulasjonen har altfor mange forskjeller til å dele seg inn i forskjellige undergrupper, eller når det bare er ett tydelig kjennetegn blant datapopulasjonen.

For eksempel kan et godteriselskap ønsker å studere kjøpsvanene til kundene sine for å bestemme fremtiden for produktlinjen. Hvis det er 10.000 kunder, kan det være mulig å velge 100 av disse kundene som et tilfeldig utvalg. Den kan deretter bruke det den finner fra de 100 kundene til resten av basen.

Statistikere vil utarbeide en uttømmende liste over en datapopulasjon og deretter velge et tilfeldig utvalg i den store gruppen. I denne utvalget har hvert medlem av befolkningen en like stor sjanse til å bli valgt til å være en del av utvalget. De kan velges på to måter:

• Gjennom et manuelt lotteri, der hvert medlem av befolkningen får et nummer. Tall blir deretter trukket tilfeldig av noen å inkludere i utvalget. Dette brukes best når du ser på en liten gruppe.
• Datagenerert sampling. Denne metoden fungerer best med større datasett ved å bruke en datamaskin til å velge eksemplene i stedet for et menneske.

Ved å bruke enkel tilfeldig prøvetaking kan forskere gjøre generaliseringer om en spesifikk populasjon og utelate eventuelle skjevheter. Dette kan bidra til å bestemme hvordan du skal ta fremtidige beslutninger. Slik at godteriselskapet fra eksemplet over kan bruke dette verktøyet til å utvikle en ny godteriesmak å produsere basert på dagens smak hos de 100 kundene. Men husk, dette er generaliseringer, så det er rom for feil. Det er jo en enkel prøve. Disse 100 kundene har kanskje ikke en nøyaktig representasjon av smak for hele befolkningen.

Stratifisert tilfeldig prøvetaking

I motsetning til enkle tilfeldige prøver, brukes lagdelte tilfeldige prøver med populasjoner som lett kan deles inn i forskjellige undergrupper eller undergrupper. Disse gruppene er basert på visse kriterier, og velg deretter tilfeldige elementer fra hver i forhold til gruppens størrelse kontra befolkningen.

Denne metoden for prøvetaking betyr at det vil være valg fra hver forskjellige gruppe - hvis størrelse er basert på dens forhold til hele befolkningen. Men forskerne må sørge for at lagene ikke overlapper hverandre. Hvert punkt i befolkningen må bare tilhøre ett stratum, slik at hvert punkt er gjensidig utelukkende. Overlappende lag vil øke sannsynligheten for at noen data er inkludert, og dermed skjule utvalget.

Godteriselskapet kan bestemme seg for å bruke den tilfeldige lagdelte prøvetakingsmetoden ved å dele opp sine 100 kunder i forskjellige aldersgrupper for å gjøre avgjørelser om fremtiden for produksjonen.

Porteføljeforvaltere kan bruke stratifisert tilfeldig prøvetaking for å lage porteføljer ved å gjenskape en indeks som for eksempel en obligasjonsindeks.

Stratifisert prøvetaking gir noen fordeler og ulemper sammenlignet med enkel tilfeldig prøvetaking. Fordi den bruker spesifikke egenskaper, kan den gi en mer nøyaktig representasjon av befolkningen basert på hva som brukes til å dele den inn i forskjellige undergrupper. Dette krever ofte en mindre prøvestørrelse, noe som kan spare ressurser og tid. I tillegg, ved å inkludere tilstrekkelige prøvepunkter fra hvert stratum, kan forskerne gjennomføre en egen analyse på hvert enkelt stratum.

Men det kreves mer arbeid for å trekke en lagdelt utvalg enn en tilfeldig prøve. Forskere må spore og verifisere dataene for hvert stratum for inkludering, noe som kan ta mye mer tid sammenlignet med tilfeldig prøvetaking.

Viktige takeaways

• Enkle tilfeldige og stratifiserte tilfeldige prøver er statistiske måleverktøy.
• Et enkelt tilfeldig utvalg tar en liten, grunnleggende del av hele populasjonen for å representere hele datasettet.
• Befolkningen er delt inn i forskjellige grupper som har lignende kjennetegn, hvorfra det tas en stratifisert tilfeldig prøve.