Il campionamento casuale stratificato avvantaggia i ricercatori consentendo loro di ottenere una popolazione campione che rappresenta al meglio l'intera popolazione studiata. Tuttavia, questo metodo di ricerca non è privo di svantaggi.
Campionamento casuale stratificato: una panoramica
Il campionamento casuale stratificato implica prima di tutto dividere una popolazione in sottopopolazioni e quindi applicare metodi di campionamento casuale a ciascuna sottopopolazione per formare un gruppo di test. Uno svantaggio è quando i ricercatori non possono classificare tutti i membri della popolazione in un sottogruppo.
Il campionamento casuale stratificato è diverso dal semplice campionamento casuale, che comporta la selezione casuale di dati dell'intera popolazione, in modo che ogni possibile campione abbia la stessa probabilità di verificarsi. Al contrario, il campionamento casuale stratificato divide la popolazione in gruppi più piccoli, o strati, in base a caratteristiche condivise. Un campione casuale viene prelevato da ogni strato in proporzione diretta alla dimensione dello strato rispetto alla popolazione.
Esempio di campionamento casuale stratificato
Di seguito è riportato un esempio di campionamento casuale stratificato:
I ricercatori stanno eseguendo uno studio progettato per valutare le tendenze politiche degli studenti di economia in una grande università. I ricercatori vogliono garantire che il campione casuale si avvicini meglio alla popolazione studentesca, compresi genere, studenti universitari e studenti laureati. La popolazione totale nello studio è di 1.000 studenti e da lì vengono creati sottogruppi come mostrato di seguito.
Popolazione totale = 1.000
I ricercatori assegnerebbero ogni studente di economia dell'università a una delle quattro sottopopolazioni: studente universitario, laureato, laureato e laureato. I ricercatori contano quindi quanti studenti di ciascun sottogruppo costituiscono la popolazione totale di 1.000 studenti. Da lì, i ricercatori calcolano la rappresentazione percentuale di ciascun sottogruppo della popolazione totale.
sottogruppi:
- Studenti di sesso maschile = 450 studenti (su 100) o 45% della popolazione Laureati femminili = 200 studenti o 20% studenti laureati maschi = 200 studenti o 20% studenti laureati femminili = 150 studenti o 15%
Viene eseguito un campionamento casuale di ciascuna sottopopolazione, in base alla sua rappresentazione all'interno della popolazione nel suo insieme. Poiché gli studenti universitari di sesso maschile rappresentano il 45% della popolazione, 45 studenti universitari di sesso maschile sono scelti casualmente da quel sottogruppo. Poiché i laureati maschi rappresentano solo il 20% della popolazione, 20 sono selezionati per il campione e così via.
Mentre il campionamento casuale stratificato riflette accuratamente la popolazione studiata, le condizioni che devono essere soddisfatte indicano che questo metodo non può essere utilizzato in tutti gli studi.
Vantaggi del campionamento casuale stratificato
Il campionamento casuale stratificato presenta vantaggi rispetto al campionamento casuale semplice.
Riflette accuratamente la popolazione studiata
Il campionamento casuale stratificato riflette accuratamente la popolazione studiata perché i ricercatori stanno stratificando l'intera popolazione prima di applicare metodi di campionamento casuale. In breve, assicura che ogni sottogruppo all'interno della popolazione riceva una rappresentazione adeguata all'interno del campione. Di conseguenza, il campionamento casuale stratificato fornisce una migliore copertura della popolazione poiché i ricercatori hanno il controllo sui sottogruppi per garantire che tutti siano rappresentati nel campionamento.
Con un semplice campionamento casuale, non vi è alcuna garanzia che venga scelto un particolare sottogruppo o tipo di persona. Nel nostro esempio precedente di studenti universitari, l'uso di un semplice campionamento casuale per ottenere un campione di 100 dalla popolazione potrebbe comportare la selezione di soli 25 studenti universitari maschi o solo il 25% della popolazione totale. Inoltre, potrebbero essere selezionate 35 studentesse laureate (35% della popolazione) con conseguente sottorappresentanza di studenti universitari maschi e sovrarappresentazione di studentesse laureate. Eventuali errori nella rappresentazione della popolazione hanno il potenziale per ridurre l'accuratezza dello studio.
Svantaggi del campionamento casuale stratificato
Anche il campionamento casuale stratificato presenta ai ricercatori uno svantaggio.
Non può essere utilizzato in tutti gli studi
Sfortunatamente, questo metodo di ricerca non può essere utilizzato in tutti gli studi. Lo svantaggio del metodo è che devono essere soddisfatte diverse condizioni per un corretto utilizzo. I ricercatori devono identificare ogni membro di una popolazione studiata e classificare ciascuno di essi in un'unica sottopopolazione. Di conseguenza, il campionamento casuale stratificato è svantaggioso quando i ricercatori non possono classificare con sicurezza ogni membro della popolazione in un sottogruppo. Inoltre, trovare un elenco esaustivo e definitivo di un'intera popolazione può essere una sfida.
La sovrapposizione può essere un problema se ci sono soggetti che rientrano in più sottogruppi. Quando viene eseguito un semplice campionamento casuale, è più probabile che vengano scelti coloro che fanno parte di più sottogruppi. Il risultato potrebbe essere una rappresentazione errata o un riflesso impreciso della popolazione.
L'esempio sopra lo rende facile: studenti, laureati, maschi e femmine sono gruppi chiaramente definiti. In altre situazioni, tuttavia, potrebbe essere molto più difficile. Immagina di incorporare caratteristiche come razza, etnia o religione. Il processo di selezione diventa più difficile, rendendo il campionamento casuale stratificato un metodo inefficace e tutt'altro che ideale.
Key Takeaways
- Il campionamento casuale stratificato consente ai ricercatori di ottenere una popolazione campione che rappresenta al meglio l'intera popolazione studiata.Questo metodo di ricerca non può essere utilizzato in tutti gli studi. Il campionamento casuale stratificato differisce dal semplice campionamento casuale, che comporta la selezione casuale di dati da un intera popolazione, quindi è probabile che si verifichi ogni possibile campione.
