Metóda vzorkovania kvót, výhody, nevýhody, príklady

On vzorkovanie kvóty Je to ne -prrobabilistický spôsob, ako odobrať údaje zo vzorky, ktoré priraďujú poplatky spoločnosťou Strata. Poplatky musia byť úmerné frakcii, že táto vrstva predstavuje vzhľadom na celkovú populáciu a súčet kvót sa musí rovnať veľkosti vzorky. 

Výskumník je ten, kto rozhoduje o tom, čo budú skupiny alebo vrstvy, napríklad môžete rozdeliť populáciu na mužov a ženy. Ďalším príkladom vrstiev sú vekové rozsahy, napríklad od 18 do 25, od 26 do 40 a od 40 rokov, ktoré možno označiť takto: mladí, dospelí a starší.

postava 1. Poplatky za vzorkovanie sú segmentované podľa rozdielov v celkovej populácii. Zdroj: Pixabay.

Je veľmi pohodlné vedieť predtým, aké percento z celkovej populácie predstavuje každú vrstvu. Potom sa vyberie veľkosť vzorky, ktorá je štatisticky významná a kvóty úmerné percentuálnemu podielu každej vrstvy, pokiaľ ide o celkovú populáciu. Súčet poplatkov za vrstvu sa musí rovnať celkovej veľkosti vzorky.

Nakoniec sa berú údaje z kvót priradených každej vrstve, pričom si vyberú prvé prvky, ktoré dokončia kvótu.

Práve kvôli tomuto neliatajúcemu spôsobu výberu prvkov sa táto metóda odberu vzoriek považuje za pravdepodobnú.

[TOC]

Kroky na vykonanie vzorkovania kvót

Krok 1

Segment celková populácia v vrstvách alebo skupinách s určitou spoločnou charakteristikou. O tejto funkcii bude štatistický výskumný pracovník, že štúdia vykonáva.

Krok 2

Určite, aké percento, pokiaľ ide o celkovú populáciu, predstavuje každú zo strany alebo skupiny vybrané v predchádzajúcom kroku.

Krok 3

Odhadnite štatisticky významnú veľkosť vzorky podľa kritérií a metodík štatistickej vedy.

Krok 4

Vypočítajte počet prvkov alebo kvót pre každú vrstvu, takže sú úmerné percentuálnemu podielu, ktoré každý z nich predstavuje s ohľadom na celkovú populáciu a celkovú veľkosť vzorky.

Krok 5

Vezmite údaje prvkov v každej vrstve až do dokončenia kvóty zodpovedajúcej každej vrstve.

Praktický prípad

Predpokladajme, že chcete poznať úroveň spokojnosti týkajúce sa služby metra v meste. Predchádzajúce štúdie o populácii 2000 ľudí určili, že 50% používateľov je mladí medzi 16 a 21 rokmi, 40% je Dospelí medzi 21 a 55 rokmi a iba 10% používateľov väčší Viac ako 55 rokov.

Využitie výsledkov tejto štúdie je segmentované alebo stratifikované podľa veku používateľov:

-Mládež: päťdesiat%

-Dospelí: 40%

-Väčšie: 10%

Pretože je k dispozícii obmedzený rozpočet, štúdia sa musí uplatniť na malú vzorku, ale to je štatisticky významné. Vyberá sa 200 vzoriek.

Môže vám slúžiť: Sandwichský zákon: Vysvetlenie a cvičenia

Teraz je potrebné určiť kvótu alebo počet prieskumov pre každý segment alebo vrstvu, ktoré musia byť úmerné veľkosti vzorky a percentuálnemu podielu na vrstvu. 

Stratumová kvóta

Počet prieskumov na vrstvu je taký:

Mládež: 200 * 50% = 200 * (50/100) = 100 prieskumov

Dospelí: 200 * 40% = 200 * (40/100) = 80 prieskumov

Väčšie: 200 * 10% = 200 * (10/100) = 20 prieskumov

Obrázok 2. Kvóty vo vzorke 200 jednotlivcov podľa veku stratum. Zdroj: f. Zapata.

Všimnite si, že súčet poplatkov sa musí rovnať veľkosti vzorky, tj rovná sa celkovému počtu prieskumov, ktoré sa použijú. Potom sa prieskumy odovzdávajú kvótam pre každú vrstvu.

Je dôležité poznamenať, že táto metóda je oveľa lepšia ako absolvovanie všetkých prieskumov a ich odovzdávanie prvých 200 ľudí, ktorí sa objavia, pretože podľa predchádzajúcich údajov je veľmi pravdepodobné, že menšinová vrstva je mimo štúdie mimo štúdie.

Uplatniteľnosť, výhody a nevýhody

Na uplatniteľnú metódu je potrebné kritérium na tvorbu vrstiev, ktorá závisí od cieľa štúdie.

Odber vzoriek kvót je primeraný, ak chcete poznať preferencie, rozdiely alebo charakteristiky od sektorov na nasmerovanie konkrétnych kampaní podľa stratu alebo segmentu.

Jeho použitie je tiež užitočné, keď je z nejakého dôvodu zaujímavé poznať charakteristiky alebo záujmy menšinových sektorov, alebo keď nechcú byť vynechaní zo štúdie.

Aby bolo možné uplatniť, musí byť známa hmotnosť alebo význam každej vrstvy, pokiaľ ide o celkovú populáciu. Je veľmi dôležité, aby boli tieto znalosti spoľahlivé, inak sa získajú nesprávne výsledky.

Výhody

-Časy štúdie sa znižujú, pretože kvóty stratum sú zvyčajne malé

-Zjednodušuje analýzu údajov.

-Minimalizuje náklady, pretože štúdia sa vzťahuje na malé, ale dobre reprezentatívne vzorky celkovej populácie.

Nevýhody

-Keďže vrstvy sú a priori definované, je možné, že určité sektory populácie sú mimo štúdie mimo štúdie.

-Pri stanovovaní obmedzeného počtu vrstiev je možné, že v štúdii sa strácajú podrobnosti.

-Vylúčením alebo začlenením ako súčasť iného môže byť stratum v štúdii nesprávne závery.

-Znemožňuje odhadnúť maximálnu chybu odberu vzoriek.

Jednoduchá aplikácia aplikácie

Chcete urobiť štatistickú štúdiu o Úroveň úzkosti V populácii 2000 ľudí. 

Výskumný pracovník, ktorý riadi výskumné intuity, že rozdiely vo výsledkoch by sa mali nájsť v závislosti od veku a pohlavia. Preto sa rozhodne vytvoriť tri vekové vrstvy označené takto: Prvotriedny, Druhý a Tretí_ad. Týkajúce sa segmentu pohlavie Definované sú dva obvyklé typy: Muž a Žena.

Môže vám slúžiť: teoretická pravdepodobnosť: ako to dostať von, príklady, cvičenia

Definuje Prvotriedny, Medzi 18 a 25 rokmi, Druhý ten medzi 26 a 50 rokmi a nakoniec Tretí_ad Medzi 50 a 80 rokmi.

Analýza údajov z celkovej populácie musí: 

45% populácie patrí do Prvotriedny.

40% je v Druhý.

Nakoniec iba 15% študovanej populácie patrí do Tretí_ad.

Použitím primeranej metodológie, ktorá tu nie je podrobne opísaná, sa zistilo, že vzorka 300 ľudí je štatisticky významná.

Určenie kvót podľa veku

Ďalším krokom bude potom nájsť zodpovedajúce kvóty zo segmentu Vek, čo sa deje nasledovne:

First_eity: 300 * 45% = 300 * 45 /100 = 135

Secon_ad: 300 * 40% = 300 * 40/1 = 120

Tretí_ad: 300 * 15% = 300 * 15/16 = 45

Overí sa, že súčet kvót dáva celkovú veľkosť vzorky.

Určenie kvót podľa veku a pohlavia

Doteraz sa tento segment nezohľadnil pohlavie Z populácie boli z tohto segmentu definované dve vrstvy: Žena a Muž. Opäť musíte analyzovať údaje o celkovej populácii, ktoré ukazujú nasledujúce informácie: 

-60% z celkovej populácie je sex Žena.

-Medzitým 40% populácie, ktorá sa má študovať, patrí k sexu Muž.

Je dôležité poznamenať, že predchádzajúce percentá týkajúce sa distribúcie populácie podľa pohlavia nezohľadňujú vek. 

Vzhľadom na to, že nie sú k dispozícii žiadne ďalšie informácie, predpokladá sa, že tieto rozmery z hľadiska pohlavia sú rovnako distribuované v 3 vrstvách Vek ktoré boli definované pre túto štúdiu. S týmito úvahami teraz pokračujeme v ustanovení kvót podľa veku a pohlavia, čo znamená, že teraz bude 6 čiastkových štátov:

S1 = first_ad a žena: 135 * 60% = 135 * 60/16 = 81

S2 = prvý a muž: 135 * 40% = 135 * 40/16 = 54

S3 = druhý a žena: 120 * 60% = 120 * 60/16 = 72

S4 = druhý a muž: 120 * 40% = 120 * 40/16 = 48

S5 = tretí _tad a žena: 45 * 60% = 45 * 60/16 = 27

S6 = tretí _dad a mužský: 45 * 40% = 45 * 40/16 = 18

Aplikácia prieskumu a štúdium výsledkov

Raz šesť (6) segment.

Prieskumy sa budú uplatňovať takto, uskutoční sa 81 prieskumov a prvých 81 ľudí, ktorí sú v segmente, sa uskutoční rozhovory S1. Potom sa to robí rovnako so zvyšnými piatimi segmentmi.

Môže vám slúžiť: Aké sú prvky uhla?

Sekvencia štúdie je nasledovná:

-Analyzujte výsledky prieskumu, o ktorých sa potom diskutuje, analyzujte výsledky v segmente.

-Porovnávať medzi výsledkami segmentu.

-Nakoniec vypracované hypotézy, ktoré vysvetľujú príčiny týchto výsledkov.

Rozdiel so stratifikovaným náhodným vzorkovaním

V našom príklade, v ktorom uplatňujeme odber vzoriek kvót, je to prvá vec, ktorá sa vykonáva, je založiť poplatky a potom vykonať štúdiu. Tieto kvóty samozrejme nie sú úplne rozmarné, pretože boli založené na predchádzajúcich štatistických informáciách o celkovej populácii.

V prípade, že nemáte predchádzajúce informácie o študovanej populácii, je to výhodnejšia náhodná forma.

Jedným zo spôsobov, ako zaistiť náhodnosť, by bolo použitie generátora náhodných čísel a zamestnancov prieskumu, ktorých číslo zamestnanca sa zhoduje s číslom náhodného generátora.

Akonáhle budete mať údaje a ako cieľom štúdie je vidieť úrovne úzkosti podľa vekových a pohlavných vrstiev, údaje sú oddelené podľa šiestich kategórií, ktoré sme predtým definovali. Ale bez stanovenia predchádzajúceho poplatku.

Z tohto dôvodu metóda Stratifikovaný náhodný odber vzoriek Považuje sa to za pravdepodobnostnú metódu. Medzitým on vzorkovanie kvóty predtým zavedené č. 

Ak sú však kvóty stanovené s informáciami založenými na štatistikách populácie, možno povedať, že metóda vzorkovanie kvóty Je to približne pravdepodobné.

Navrhované cvičenie

Navrhuje sa toto cvičenie:

Na vysokej škole stredoškolského vzdelávania prieskum o preferenciách medzi štúdiom vedy alebo štúdiom humanitných vied. 

Predpokladajme, že škola má celkom 1 000 študentov zoskupených na päť úrovní podľa roku štúdia. Je známe, že v prvom roku je 350 študentov, 300 v druhom mieste, 200 v treťom, 100 v štvrtom a nakoniec 50 v piatom roku. Je tiež známe, že 55% študentov škôl sú chlapci a 45% sú dievčatá.

Stanovte vrstvy a poplatky spoločnosti Stratum, aby ste poznali počet prieskumov, ktoré sa majú uplatňovať na účasť na segmentovom roku štúdie a sexu. Predpokladajme, že vzorka bude 10% z celkovej populácie študentov.

Odkazy

1. Berenson, m. 1985.Štatistiky pre správu a hospodárstvo, koncepty a aplikácie. Inter -American Editorial.
2. Štatistika. Vzorkovanie kvóty. Získané z: Encyclopediaeconomica.com.
3. Štatistika. Vzorkovanie. Získané z: Štatistiky.Rohož.Ubytovateľ.mx.
4. Prieskumný. Vzorkovanie kvóty. Obnovené z: prieskumného.com.
5. Moore, D. 2005. Uplatňovaná štatistika. Druhý. Vydanie.
6. Hrebeň. Pravdepodobný odber vzoriek: stratifikovaný odber vzoriek. Získané z: NetQuest.com.
7. Wikipedia. Štatistické vzorky. Zdroj: In.Wikipedia.orgán