Eine geschichtete Zufallsstichprobe kommt den Forschern zugute, indem sie ihnen ermöglicht, eine Stichprobenpopulation zu erhalten, die die gesamte untersuchte Population am besten repräsentiert. Gleichwohl ist diese Forschungsmethode nicht ohne Nachteile.
Geschichtete Zufallsauswahl: Ein Überblick
Bei der geschichteten Zufallsstichprobe wird zunächst eine Population in Subpopulationen unterteilt und anschließend auf jede Subpopulation eine Zufallsstichprobenmethode angewendet, um eine Testgruppe zu bilden. Ein Nachteil ist, wenn Forscher nicht jedes Mitglied der Bevölkerung in eine Untergruppe einteilen können.
Geschichtete Zufallsstichproben unterscheiden sich von einfachen Zufallsstichproben, bei denen Daten aus der gesamten Grundgesamtheit zufällig ausgewählt werden, sodass jede mögliche Stichprobe mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftritt. Im Gegensatz dazu unterteilt die geschichtete Zufallsstichprobe die Bevölkerung auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale in kleinere Gruppen oder Schichten. Aus jeder Schicht wird eine Zufallsstichprobe entnommen, die in direktem Verhältnis zur Größe der Schicht zur Population steht.
Beispiel für geschichtete Zufallsstichprobe
Das Folgende ist ein Beispiel für eine geschichtete Zufallsstichprobe:
Die Forscher führen eine Studie durch, um die politische Ausrichtung von Wirtschaftsstudenten an einer großen Universität zu bewerten. Die Forscher möchten sicherstellen, dass die Zufallsstichprobe der Studentenpopulation am besten entspricht, einschließlich Geschlecht, Studenten und Doktoranden. Die Gesamtbevölkerung in der Studie beträgt 1.000 Studenten und von dort aus werden Untergruppen wie unten gezeigt erstellt.
Gesamtbevölkerung = 1.000
Die Forscher würden jeden Wirtschaftsstudenten an der Universität einer von vier Teilpopulationen zuordnen: männliche Studenten, weibliche Studenten, männliche Studenten und weibliche Studenten. Die Forscher würden als nächstes zählen, wie viele Studenten aus jeder Untergruppe die Gesamtbevölkerung von 1.000 Studenten ausmachen. Von dort aus berechnen die Forscher die prozentuale Repräsentation jeder Untergruppe zur Gesamtbevölkerung.
Untergruppen:
- Männliche Studenten = 450 Studenten (von 100) oder 45% der Bevölkerung Studentinnen = 200 Studenten oder 20% Studentinnen = 200 Studenten oder 20% Studentinnen = 150 Studenten oder 15%
Jede Teilpopulation wird stichprobenartig anhand ihrer Repräsentation in der Gesamtbevölkerung untersucht. Da 45% der Bevölkerung aus männlichen Studenten besteht, werden 45 männliche Studenten zufällig aus dieser Untergruppe ausgewählt. Da männliche Absolventen nur 20% der Bevölkerung ausmachen, werden 20 für die Stichprobe ausgewählt und so weiter.
Während geschichtete Zufallsstichproben die untersuchte Population genau widerspiegeln, kann diese Methode unter bestimmten Bedingungen nicht in jeder Studie angewendet werden.
Vorteile der geschichteten Zufallsauswahl
Geschichtete Zufallsstichproben haben Vorteile gegenüber einfachen Zufallsstichproben.
Reflektiert genau die untersuchte Bevölkerung
Geschichtete Zufallsstichproben spiegeln die untersuchte Population genau wider, da die Forscher die gesamte Population schichten, bevor sie Zufallsstichproben anwenden. Kurz gesagt, es stellt sicher, dass jede Untergruppe innerhalb der Population eine angemessene Repräsentation innerhalb der Stichprobe erhält. Infolgedessen bietet die geschichtete Zufallsstichprobe eine bessere Abdeckung der Bevölkerung, da die Forscher die Kontrolle über die Untergruppen haben, um sicherzustellen, dass alle in der Stichprobe vertreten sind.
Bei einer einfachen Zufallsstichprobe gibt es keine Garantie dafür, dass eine bestimmte Untergruppe oder ein bestimmter Personentyp ausgewählt wird. In unserem früheren Beispiel der Universitätsstudenten könnte die Verwendung einer einfachen Zufallsstichprobe zur Beschaffung einer Stichprobe von 100 aus der Bevölkerung dazu führen, dass nur 25 männliche Studenten oder nur 25% der Gesamtbevölkerung ausgewählt werden. Es könnten auch 35 weibliche Doktoranden ausgewählt werden (35% der Bevölkerung), was zu einer Unterrepräsentation männlicher Doktoranden und einer Überrepräsentation weiblicher Doktoranden führt. Fehler in der Darstellung der Bevölkerung können die Genauigkeit der Studie beeinträchtigen.
Nachteile der geschichteten Zufallsauswahl
Eine geschichtete Zufallsstichprobe stellt Forscher auch vor einen Nachteil.
Kann nicht in allen Studien verwendet werden
Leider kann diese Forschungsmethode nicht in jeder Studie angewendet werden. Der Nachteil der Methode besteht darin, dass mehrere Bedingungen erfüllt sein müssen, damit sie ordnungsgemäß verwendet werden kann. Die Forscher müssen jedes Mitglied einer untersuchten Population identifizieren und in eine und nur eine Subpopulation einteilen. Infolgedessen ist eine geschichtete Zufallsstichprobe nachteilig, wenn Forscher nicht jedes Mitglied der Bevölkerung sicher in eine Untergruppe einordnen können. Es kann auch eine Herausforderung sein, eine vollständige und endgültige Liste der Gesamtbevölkerung zu finden.
Überlappung kann ein Problem sein, wenn es Themen gibt, die in mehrere Untergruppen fallen. Wenn einfache Zufallsstichproben durchgeführt werden, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass Personen aus mehreren Untergruppen ausgewählt werden. Das Ergebnis kann eine falsche Darstellung oder eine ungenaue Darstellung der Grundgesamtheit sein.
Das obige Beispiel macht es einfach: Undergraduate, Graduate, Male und Female sind klar definierte Gruppen. In anderen Situationen könnte es jedoch weitaus schwieriger sein. Stellen Sie sich vor, Sie beziehen Merkmale wie Rasse, ethnische Zugehörigkeit oder Religion ein. Der Sortiervorgang wird schwieriger, wodurch die geschichtete Zufallsauswahl eine unwirksame und weniger als ideale Methode darstellt.
Die zentralen Thesen
- Durch geschichtete Zufallsstichproben erhalten die Forscher eine Stichprobenpopulation, die die gesamte untersuchte Population am besten repräsentiert. Diese Forschungsmethode kann nicht in jeder Studie angewendet werden. Geschichtete Zufallsstichproben unterscheiden sich von einfachen Zufallsstichproben, bei denen Daten aus a zufällig ausgewählt werden Grundgesamtheit, so dass jede mögliche Stichprobe gleich wahrscheinlich ist.
