? Quando un ricercatore progetta uno studio , deve decidere il metodo di campionamento . Il campione rappresenta una popolazione per la quale il ricercatore intende fare inferenze . Per la maggior parte degli studi , i ricercatori hanno una pletora di metodi di campionamento da scegliere . Ogni metodo di campionamento produce un diverso tipo di campione . Uno di questi campioni , il campione stratificato , viene prodotto mediante l’utilizzo di campionamento stratificato . Struttura

un campione stratificato è composto dagli stessi potenziali punti dati da un campione puramente casuale. La differenza principale tra un campione stratificato e un campione puro , casuale è che il campione stratificato ha una struttura unica . Questa struttura permette al campione per tenere conto di elevati livelli di variazione all’interno del gruppo campione . Un ricercatore dà tipicamente struttura di un campione stratificato dividendo i dati in gruppi che sono simili a un parametro specifico . Non vi è alcun obbligo per questi gruppi per essere di uguale dimensione , anche se alcuni ricercatori preferiscono gustare in un modo che porta a gruppi uguali , consentendo in tal modo l’analisi dei dati più facile .

Scopo

Lo scopo del campionamento stratificato è duplice . Primo , campioni stratificati riducono errore che deriva semplicemente perché il campione è casuale . Questo errore di campionamento può falsare i risultati dello studio , portando talvolta a conclusioni che vengono successivamente verificati a non essere corretto . In secondo luogo , i campioni stratificati sono rappresentativi . Quando un ricercatore vuole campionare una popolazione che è diverso o contiene più gruppi , il ricercatore potrebbe voler assicurare che il campione può rappresentare in modo affidabile tutti i sottogruppi . Campioni stratificati consentono al ricercatore di fare proprio questo , in quanto forniscono ai ricercatori la libertà di determinare la quantità di tutto il campione dovrebbe rappresentare ciascun gruppo .

Svantaggi

Mentre i vantaggi di campioni stratificati sono chiare , gli svantaggi possono diventare evidenti solo come un ricercatore comincia a strutturare un tale campione . In situazioni in cui la popolazione è sconosciuto o non è stato precedentemente studiati, i ricercatori dovrebbero trovare difficoltà a decidere come stratificare un campione . Ciò è dovuto alla mancanza di conoscenza riguardo la diversità all’interno del campione , nonché le eventuali sottogruppi del campione . Inoltre , decidendo la variabile su cui stratificare il campione può essere un processo soggettivo ed esporre il campione alle critiche .

Esempio

Forse un ricercatore è interessato al percentuale di matrimoni che hanno sperimentato gli affari . Perché il ricercatore è interessato alla natura umana e non questioni culturali , la sua popolazione è il mondo intero . Egli può quindi stratificare il mondo per nazioni , ottenendo così un campione stratificato in cui un certo numero di coppie provenienti da ogni nazione vengono campionati . Ciò consentirà di ridurre l’errore di campionamento complessivo e aumentare la rappresentatività dello studio .