Кездейсоқ іріктеу

Кездейсоқ іріктеу дегеніміз не?

Стратификацияланған кездейсоқ іріктеу – бұл популяцияны қабаттар деп аталатын кіші топтарға бөлуді көздейтін іріктеу әдісі. Жылы, стратифицированная кездейсоқ таңдау, немесе стратификация, қабаттарының мұндай табыс немесе білім деңгейі ретінде мүшелерінің ортақ атрибуттары немесе сипаттамаларының негізінде қалыптасады.

Стратификацияланған кездейсоқ іріктеу пропорционалды кездейсоқ таңдау немесе квоталық кездейсоқ іріктеме деп аталады.

Негізгі өнімдер

  • Стратификацияланған кездейсоқ іріктеу зерттеушілерге зерттелетін бүкіл популяцияны жақсы көрсететін таңдамалы популяцияны алуға мүмкіндік береді.
  • Стратификацияланған кездейсоқ іріктеу бүкіл халықты қабаттар деп аталатын біртекті топтарға бөлуді қамтиды.
  • Стратификацияланған кездейсоқ іріктеу қарапайым кездейсоқ іріктемеден ерекшеленеді, бұл бүкіл популяциядан мәліметтерді кездейсоқ таңдап алуды қамтиды, сондықтан әрбір ықтимал іріктеме бірдей болуы мүмкін.




Кездейсоқ іріктеу қалай стратификацияланады

Ұқсас сипаттамалары бар объектілер тобы бойынша талдауды немесе зерттеуді аяқтаған кезде зерттеуші популяция мөлшері зерттеуді аяқтауға жетпейтін мөлшерде болуы мүмкін. Уақыт пен ақшаны үнемдеу үшін талдаушы тұрғындардан шағын топты таңдау арқылы неғұрлым тиімді тәсілді қолдана алады. Шағын топ барлық популяцияны ұсыну үшін қолданылатын жиынтықтың жиынтығы болып табылатын іріктеме мөлшері деп аталады. Іріктемені популяциядан бірнеше жолмен таңдауға болады, оның бірі – стратификацияланған кездейсоқ іріктеу әдісі.


Стратификацияланған кездейсоқ іріктеу бүкіл популяцияны қабат деп аталатын біртекті топтарға бөлуді қамтиды ( қабат үшін көпше ). Содан кейін кездейсоқ үлгілер әр қабаттан таңдалады. Мысалы, академиялық зерттеушіні қарастырайық, ол 2007 жылы магистратураны бітіргеннен кейін үш ай ішінде жұмысқа орналасуға ұсыныс алған MBA студенттерінің санын білгісі келеді.

Көп ұзамай ол MBA түлектерінің бір жыл ішінде 200 000-ға жуық түлектер болғанын анықтайды. Ол туралы шешім қабылдай алады қарапайым кездейсоқ таңдауды 50000 түлектердің және сауалнама іске қосыңыз. Одан да жақсы, ол халықты қабаттарға бөліп, қабаттардан кездейсоқ таңдау ала алады. Бұл үшін ол жынысына, жасына, нәсіліне, ұлты мен мансабына байланысты халық топтарын құратын. Әр қабаттан кездейсоқ іріктеме популяциямен салыстырғанда қабаттың мөлшеріне пропорционалды санмен алынады. Содан кейін қабаттардың бұл ішкі жиынтықтары кездейсоқ таңдаманы қалыптастыру үшін біріктіріледі.

[Маңызды: Жіктелген іріктеу популяциядағы топтар арасындағы айырмашылықтарды көрсету үшін қолданылады, қарапайым кездейсоқ іріктемелерден айырмашылығы, бұл халықтың барлық мүшелерін тең деп санайды, оларды алу мүмкіндігі бірдей.]

Қабатталған кездейсоқ іріктеу мысалы

Зерттеу тобы АҚШ-тағы колледж студенттерінің орташа балын анықтағысы келеді делік. Зерттеу тобы барлық 21 миллион колледж студенттерінің деректерін жинауда қиындықтар туғызды; ол 4000 оқушыны қолдану арқылы кездейсоқ популяцияны таңдауды шешеді.

Енді команда іріктеуге қатысушылардың әр түрлі атрибуттарын қарастырады және GPA мен студенттердің мамандықтарындағы айырмашылықтар бар ма деп ойлаңыз. 560 студент – ағылшын, 1135 – жаратылыстану ғылымдары, 800 – информатика, 1090 – инженерия, 415 – математика. Команда пропорционалды стратификацияланған кездейсоқ таңдауды қолданғысы келеді, мұнда үлгінің қабаты популяциядағы кездейсоқ іріктеуге пропорционалды.

Топ  АҚШ-тағы колледж студенттерінің демографиялық жағдайын зерттейді және студенттердің пайыздық мөлшерлемесін анықтайды делік  : 12% ағылшын, 28% ғылым, 24% информатика, 21% инженерия және 15% математика мамандығы. Осылайша, стратификацияланған кездейсоқ іріктеу процесінен бес қабат құрылады.

Осыдан кейін команда халықтың қабаты таңдалған қабатқа пропорционалды екенін растауы керек; дегенмен, олардың пропорциясы тең емес деп санайды. Содан кейін командаға 4000 оқушыны қайта іріктеу керек және кездейсоқ түрде 480 ағылшын, 1120 жаратылыстану, 960 информатика, 840 инженерия және 600 математика студенттерін таңдау керек.

Солардың арасында студенттердің пропорционалды стратификацияланған кездейсоқ үлгісі бар, бұл АҚШ-тағы студенттердің колледж мамандықтарын жақсы көрсетуге мүмкіндік береді. Зерттеушілер содан кейін белгілі бір қабатты бөліп көрсете алады, АҚШ колледж студенттерінің әртүрлі зерттеулерін бақылап, әр түрлі орташа баллдарды байқай алады..

Қарапайым кездейсоқ және стратификацияланған кездейсоқ үлгілер

Қарапайым кездейсоқ таңдамалар  және стратификацияланған кездейсоқ үлгілер статистикалық өлшеу құралдары болып табылады. Қарапайым кездейсоқ таңдау деректер жиынтығын көрсету үшін қолданылады. Стратификацияланған кездейсоқ іріктеме популяцияны ортақ белгілеріне қарай кіші топтарға немесе қабаттарға бөледі.

Қарапайым кездейсоқ таңдама көбінесе деректер жиынтығы туралы ақпарат өте аз болған кезде, деректер жиынтығында әртүрлі ішкі топтарға бөлуге болатын айырмашылықтар өте көп болған кезде немесе деректер жиынтығы арасында бір ғана ерекше сипаттама болған кезде қолданылады.

Мысалы, кәмпит шығаратын компания өз тауарларының болашағын анықтау үшін өз тұтынушыларының сатып алу әдеттерін зерттегісі келуі мүмкін. Егер 10 000 тұтынушы болса, кездейсоқ таңдау ретінде сол клиенттердің ішінен 100 таңдалуы мүмкін. Содан кейін ол сол 100 клиенттен тапқан нәрсесін қалған базасына қолдана алады. Стратификациядан айырмашылығы, ол 100 мүшені кездейсоқ түрде таңдайды, олардың жеке ерекшеліктерін ескермейді.

Пропорционалды және пропорционалды емес стратификация

Стратификацияланған кездейсоқ іріктеу белгілі бір популяцияның әрбір кіші тобы зерттеудің барлық іріктелген популяциясы ішінде жеткілікті түрде ұсынылуын қамтамасыз етеді. Стратификация пропорционалды немесе пропорционалды емес болуы мүмкін. Пропорционалды стратификацияланған әдісте әр қабаттың іріктеме мөлшері қабаттың популяция мөлшеріне пропорционалды болады.

Мысалы, егер зерттеуші жас шамасын қолданатын 50 000 түлектің үлгісін алғысы келсе, пропорционалды стратификацияланған кездейсоқ іріктеме мына формула бойынша алынады: (іріктеме мөлшері / популяция мөлшері) х қабат мөлшері. Төмендегі кестеде жылына 180 000 МВА түлектерінің саны қарастырылған.

24 пен 28 жас аралығындағы MBA түлектері үшін қабаттардың іріктеу мөлшері (50,000 / 180,000) x 90,000 = 25,000 деп есептеледі. Дәл осы әдіс басқа жастағы топтарда қолданылады. Енді қабаттардың іріктеу мөлшері белгілі болған кезде, зерттеуші әр қабатта қарапайым кездейсоқ іріктеу жүргізе алады, оның сауалнамаға қатысушылары таңдалады. Басқаша айтқанда, 24-28 жас аралығындағы 25000 түлек бүкіл халықтың арасынан кездейсоқ, 29-33 жас аралығындағы 16667 түлек кездейсоқ таңдалатын болады және т.б.

Диспорционалды емес стратификацияланған іріктемеде әр қабаттың мөлшері популяциядағы мөлшеріне пропорционалды емес. Зерттеуші 34-37 жас аралығындағы түлектердің 1/2 бөлігін және 29-33 жас аралығындағы түлектердің 1/3 бөлігін таңдау туралы шешім қабылдауы мүмкін.

Бір адам бірнеше қабаттарға сыйып кете алмайтынын ескеру маңызды. Әрбір субъект тек бір қабатқа сәйкес келуі керек. Шағын топтардың болуы кейбір адамдардың сауалнамаға іріктелу мүмкіндігі жоғарырақ болатынын білдіреді, бұл ықтималдықты іріктеу түрі ретінде стратификацияланған іріктеу тұжырымдамасын мүлдем жоққа шығарады.

Маңызды

Портфолио менеджерлері облигациялар индексі сияқты индексті қайталау арқылы портфолио жасау үшін стратификацияланған кездейсоқ іріктеуді қолдана алады.

Кездейсоқ іріктеудің артықшылықтары

Стратификацияланған кездейсоқ іріктеудің басты артықшылығы – бұл іріктеуде негізгі жиынтық сипаттамаларын сақтауда. Орташа алынғанға ұқсас, бұл іріктеу әдісі жалпы популяцияға пропорционалды сипаттамаларды шығарады. Қабатталған кездейсоқ іріктеу әртүрлі атрибуттары бар популяциялар үшін жақсы жұмыс істейді, бірақ егер топшалар құру мүмкін болмаса, басқаша жағдайда тиімсіз болады.

Стратификация қарапайым кездейсоқ іріктеу әдісіне қарағанда бағалауда анағұрлым аз қателіктер және үлкен дәлдіктер береді. Қабаттар арасындағы айырмашылықтар неғұрлым көп болса, соғұрлым дәлдікке ие болады.

Кездейсоқ іріктеудің кемшіліктері

Өкінішке орай, зерттеудің бұл әдісін әр зерттеуде қолдану мүмкін емес. Әдістің жетіспеушілігі – оны дұрыс пайдалану үшін бірнеше шарттар орындалуы керек. Зерттеушілер зерттелетін популяцияның әрбір мүшесін анықтап, олардың әрқайсысын бір, ал біреуі ғана субпопуляцияға жіктеуі керек. Нәтижесінде, стратификацияланған кездейсоқ іріктеу қолайсыз, өйткені зерттеушілер халықтың әрбір мүшесін кіші топқа жіктей алмайды. Сонымен қатар бүкіл халықтың толық және нақты тізімін табу   қиынға соғуы мүмкін.

Егер бірнеше кіші топтарға енетін тақырыптар болса, қабаттасу мәселе болуы мүмкін. Қарапайым кездейсоқ іріктеу жүргізілгенде, бірнеше кіші топтағылар көп таңдалады. Нәтижесінде бұрмалану немесе халықтың дұрыс көрінбеуі болуы мүмкін.

Жоғарыда келтірілген мысалдар мұны жеңілдетеді: бакалавриат, магистратура, ерлер мен әйелдер нақты анықталған топтар. Басқа жағдайларда, бұл әлдеқайда қиын болуы мүмкін. Нәсіл, этнос немесе дін сияқты ерекшеліктерді елестетіп көріңіз. Сұрыптау процесі қиындай түседі, бұл кездейсоқ іріктеуді тиімсіз және идеалды емес әдіске айналдырады.