कैसे स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण कार्य करता है

स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण नमूनाकरण की एक विधि है जिसमें एक आबादी के विभाजन को छोटे समूहों में शामिल किया जाता है जिन्हें स्ट्रेट के रूप में जाना जाता है। स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण या स्तरीकरण में, स्ट्रेट्स का गठन सदस्यों की साझा विशेषताओं या विशेषताओं के आधार पर किया जाता है। स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण को आनुपातिक यादृच्छिक नमूनाकरण या कोटा यादृच्छिक नमूनाकरण भी कहा जाता है।

इसके विपरीत, सरल यादृच्छिक नमूना व्यक्तियों का एक नमूना है जो एक आबादी में मौजूद हैं; व्यक्तियों को बेतरतीब ढंग से आबादी से चुना जाता है और एक नमूने में रखा जाता है। व्यक्तियों को बेतरतीब ढंग से चुनने का यह तरीका एक नमूना आकार का चयन करना चाहता है जो आबादी का निष्पक्ष प्रतिनिधित्व है। हालांकि, यह फायदेमंद नहीं है जब आबादी के नमूने व्यापक रूप से भिन्न होते हैं।

चाबी छीन लेना

• स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण नमूनाकरण की एक विधि है जिसमें शामिल जनसंख्या के नमूने छोटे समूहों में समता के रूप में जाने जाते हैं।
• स्तरीकृत यादृच्छिक नमूने में जनसंख्या के अनुपात में, स्तरीकृत समूहों से यादृच्छिक नमूने लेना शामिल है; इस तरह, स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना एक अधिक सटीक मीट्रिक है।

स्तरीकृत रैंडम नमूना समझना

स्तरीकृत रैंडम सैंपलिंग एक आबादी को उपसमूह या स्ट्रेटा में विभाजित करता है, और रैंडम सैंपल जनसंख्या के अनुपात में, प्रत्येक बनाए गए स्ट्रैट से लिया जाता है। गठित स्ट्रैटम में प्रत्येक सदस्य में समान विशेषताएं और विशेषताएं हैं। नमूने की इस पद्धति का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और जब लक्ष्य आबादी विषम होती है तो बहुत उपयोगी होती है। प्रत्येक स्ट्रेटम से एक सरल यादृच्छिक नमूना लिया जाना चाहिए। स्तरीकृत रैंडम सैंपलिंग का उपयोग किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, पूरे देश में छात्रों के ग्रेड प्वाइंट एवरेज (जीपीए) का नमूना लेने के लिए, ऐसे लोग जो काम के दौरान अधिक समय बिताते हैं, और दुनिया भर में जीवन प्रत्याशा।

स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण का उदाहरण

मान लीजिए कि एक शोध टीम अमेरिका भर में कॉलेज के छात्रों के GPA का निर्धारण करना चाहती है, शोध टीम को सभी 21 मिलियन कॉलेज छात्रों से डेटा एकत्र करने में कठिनाई होती है; यह 4, 000 छात्रों का उपयोग करके जनसंख्या का यादृच्छिक नमूना लेने का निर्णय करता है।

अब मान लें कि टीम नमूना प्रतिभागियों और चमत्कार के विभिन्न गुणों को देखती है अगर जीपीए और छात्रों की बड़ी मात्रा में कोई मतभेद हैं। मान लीजिए कि यह पता चलता है कि 560 छात्र इंग्लिश मेजर हैं, 1, 135 साइंस मैजर्स हैं, 800 कंप्यूटर साइंस मेजर हैं, 1, 090 इंजीनियरिंग मेजर्स हैं और 415 मैथ मेजर हैं। टीम एक आनुपातिक स्तरीकृत यादृच्छिक नमूने का उपयोग करना चाहती है जहां नमूने की परत आबादी में यादृच्छिक नमूने के लिए आनुपातिक है।

मान लें कि टीम अमेरिका में कॉलेज के छात्रों की जनसांख्यिकी पर शोध करती है और अंग्रेजी में 12% प्रमुख, विज्ञान में 28% प्रमुख, कंप्यूटर विज्ञान में 24% प्रमुख, इंजीनियरिंग में 21% प्रमुख, और 15% प्रमुख में प्रतिशत का पता लगाती है गणित में। इस प्रकार, पांच स्तरीकृत स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण प्रक्रिया से बनाए जाते हैं।

टीम को तब यह पुष्टि करने की आवश्यकता होती है कि जनसंख्या का स्ट्रैटम नमूने में स्ट्रेटम के अनुपात में है; हालाँकि, वे पाते हैं कि अनुपात समान नहीं हैं। टीम को तब आबादी से 4, 000 छात्रों को फिर से जोड़ने और 480 अंग्रेजी, 1, 120 विज्ञान, 960 कंप्यूटर विज्ञान, 840 इंजीनियरिंग और 600 गणित के छात्रों का चयन करने की आवश्यकता है। उन लोगों के साथ, इसमें कॉलेज के छात्रों का एक आनुपातिक स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना होता है, जो यूएस में छात्रों के कॉलेज की बड़ी संख्या का बेहतर प्रतिनिधित्व प्रदान करता है। शोधकर्ता विशिष्ट स्ट्रैटम को उजागर कर सकते हैं, यूएस कॉलेज के छात्रों के अलग-अलग अध्ययनों का निरीक्षण कर सकते हैं और विभिन्न ग्रेड बिंदु औसत का निरीक्षण कर सकते हैं। ।

अनुप्रयोग

उपरोक्त विधि का उपयोग चुनावों के मतदान, अलग-अलग आबादी की आय और एक राष्ट्र में विभिन्न नौकरियों के लिए आय पर लागू किया जा सकता है।