Проста случайна срещу стратифицирана случайна извадка: каква е разликата?

Простите случайни проби и стратифицираните случайни проби са и статистически инструменти за измерване. Проста случайна извадка се използва за представяне на цялата съвкупност от данни. Стратифицирана произволна извадка разделя популацията на по-малки групи или слоеве въз основа на споделените характеристики.

Населението е общият набор от наблюдения или данни. Проба е набор от наблюдения от населението. Методът за вземане на проби е процесът, използван за изтегляне на проби от популацията.

Проста случайна извадка

Простата случайна извадка е статистически инструмент, използван за описание на много основна извадка, взета от съвкупност от данни. Тази извадка представлява еквивалент на цялото население.

Простата случайна извадка често се използва, когато има много малко информация за популацията от данни, когато популацията от данни има твърде много различия, за да се раздели на различни подмножества или когато има само една отличителна характеристика сред популацията от данни.

Например, компания за бонбони може да иска да проучи навиците за купуване на своите клиенти, за да определи бъдещето на своята продуктова линия. Ако има 10 000 клиенти, той може да използва избрани 100 от тези клиенти като случайна извадка. След това той може да приложи това, което намери от тези 100 клиенти към останалата част от неговата база.

Статистиците ще разработят изчерпателен списък на популация от данни и след това ще изберат произволна извадка в тази голяма група. В тази извадка всеки член от популацията има равен шанс да бъде избран да бъде част от извадката. Те могат да бъдат избрани по два начина:

• Чрез ръчна лотария, в която всеки член от населението получава номер. След това числата се изтеглят произволно от някой, който да се включи в извадката. Това се използва най-добре, когато гледате малка група.
• Компютърно генерирано вземане на проби. Този метод работи най-добре при по-големи масиви от данни, като се използва компютър за подбор на пробите, а не на човек.

Използването на обикновена случайна извадка позволява на изследователите да правят обобщения за конкретна популация и да не допускат пристрастия. Това може да ви помогне да определите как да вземате бъдещи решения. Така че компанията за бонбони от примера по-горе може да използва този инструмент, за да разработи нов аромат на бонбони за производство въз основа на текущите вкусове на 100-те клиенти. Но имайте предвид, това са обобщения, така че има място за грешка. В крайна сметка това е проста проба. Тези 100 клиенти може да нямат точно представяне на вкусовете на цялото население.

Стратифицирана случайна извадка

За разлика от обикновените случайни проби, стратифицираните случайни проби се използват с популации, които могат лесно да бъдат разбити на различни подгрупи или подгрупи. Тези групи се базират на определени критерии, след което на случаен принцип избират елементи от всяка пропорционална на размера на групата спрямо броя на населението.

Този метод на вземане на проби означава, че ще има подбор от всяка различна група - чийто размер се основава на пропорцията му към цялото население. Но изследователите трябва да гарантират, че слоевете не се припокриват. Всяка точка от населението трябва да принадлежи само на един слой, така че всяка точка е взаимно изключваща се. Припокриването на слоевете би увеличило вероятността да бъдат включени някои данни, като по този начин се изкриви извадката.

Компанията за бонбони може да реши да използва метода на произволно стратифицирано вземане на проби, като раздели 100-те си клиенти в различни възрастови групи, за да помогне за определянето на бъдещето на производството си.

Портфолио мениджърите могат да използват стратифицирана случайна извадка за създаване на портфейли чрез репликиране на индекс, като индекс на облигации.

Стратифицираната извадка предлага някои предимства и недостатъци в сравнение с обикновеното произволно вземане на проби. Тъй като използва специфични характеристики, той може да осигури по-точно представяне на популацията въз основа на това, което се използва за разделянето му на различни подгрупи. Това често изисква по-малък размер на извадката, което може да спести ресурси и време. В допълнение, чрез включване на достатъчни примерни точки от всеки слой, изследователите могат да направят отделен анализ на всеки отделен слой.

Но е необходима повече работа за изтегляне на стратифицирана проба, отколкото на случайна проба. Изследователите трябва индивидуално да проследяват и проверяват данните за всеки слой за включване, което може да отнеме много повече време в сравнение с случайното вземане на проби.

Ключови заведения

• Простите случайни и стратифицирани случайни проби са инструменти за статистически измервания.
• Простата случайна извадка отнема малка, основна част от цялото население, за да представи целия набор от данни.
• Населението е разделено на различни групи, които споделят сходни характеристики, от които се взема стратифицирана произволна извадка.