הכל על דגימה אקראית מרובדת
מהי דגימה אקראית מרובדת?
מדגם הוא ייצוג מיני של אוכלוסייה גדולה יותר.
דוגמאות ניתן לקבוע באופן רשמי או רשמית. אבל דגימות שפותחו באופן שיטתי על פי שיטות מדעיות מסוימות נתפסות בדרך כלל כשימושיות יותר בהכללות על האוכלוסייה הגדולה.
מה המשמעות של ריבוד?
מדגמים מרובדים מורכבים מתת-קבוצות הומוגניות הנחשבות לבלתי מובחנות בדרכים חשובות. אוסף של קבוצות משנה הומוגניות אלה מכונה שכבות. שיטה זו של נהלי הדגימה מאפשרת לאוכלוסייה להיות מחולקת לקבוצות משנה הומוגניות שמהן ניתן לבחור דגימות אקראיות פשוטות.
מדוע מדגם מרובד שימושי?
מטרת הדגימה האקראית המרובדת היא לבחור משתתפים מקבוצות משנה שונות, אשר מאמינים כי הם רלוונטיים למחקר שיבוצע. לדוגמה, תוצאות המחקר יכולות להיות מושפעות מתכונות הנבדקים , כגון הגילאים, המגדר, רמת הניסיון בעבודה, הגזע והאתני, המצב הכלכלי, רמת ההשכלה, וכן הלאה.
מדגם מרובד בנוי כך שניתן לשער באופן סביר כי מאפיינים אלה בעלי השפעה פוטנציאלית משקפים את הדפוס של מאפיינים אלה באוכלוסייה הכללית. בדרך זו המדגם משקף את האוכלוסייה ממנה נלקח, אך לא ניתן לומר כי המדגם מייצג את האוכלוסייה הגדולה .
זכור, הבחירה של חברי מדגם ריבוד היא לא תהליך אקראי. עם זאת, לאחר שכבות השכבה נקבעו, דגימה אקראית פשוטה משמשת לבחירת חברי הדגימות לכל שכבה .
מה המשמעות של הסתברותי?
מדגם אקראי מרובד הוא הסתברותי, משום שכל שיטה המשמשת לבחירת אוכלוסיית המדגם מספקת דרך אמינה באופן סביר לאמוד את מידת הייצוג של אוכלוסיית המדגם לאוכלוסייה הגדולה יותר (היקום) שממנה נבחרה המדגם. במילים אחרות, מדגם הסתברותי מאפשר לחוקר להעריך את הסיכויים שהמדגם שנבחר עושה או אינו מייצג את האוכלוסייה הגדולה יותר שממנה נמדד המדגם.
דוגמאות
השתמש בשיטות דגימה אקראיות מרובדות כאשר יש עניין בהבדלים בין תת קבוצות הומוגניות לבין אוכלוסיית המדגם הגדולה יותר בכללותה.
נניח כי אוכלוסייה של לקוחות עסקיים ניתן לחלק לשלוש קבוצות: Gen-Xers, Gen-Yers (מילניאל), בייבי בומרס. יתר על כן, יש לנו סיבה להאמין כי הן Gen-Xers ו Gen-Yers הם מיעוטים קטנים יחסית של הלקוחות העסקיים הכולל. Gen-Xers לפצות על 5 אחוזים מכלל האוכלוסייה של הלקוחות ואת Gen-Yers מהווים כ -10 אחוזים של הלקוחות.
מדגם אקראי פשוט של 100 חברים (n = 100) עשוי ליצור 5 Gen-Xers ו -10 Gen-Yers אם השתמשנו שבר הדגימה של 10 אחוזים. זה יהיה אפשרי לקבל אפילו פחות Gen-Xers ופחות Gen-Yers מאשר במדגם - רק במקרה. ריבוד עשוי לייצר תוצאות מייצגות יותר. נניח שאנחנו רוצים שיהיו לנו לפחות 25 אנשים בכל קבוצה. אם אנחנו עדיין לקחת מדגם של 100 (n = 100), אז אנחנו יכולים מדגם 25 Gen-Xers, 25 Gen-Yers, ו 50 Baby Boomers.
אנו יודעים כי 10% מהאוכלוסייה הם Millennials או Gen-Yers (או כ -100 מלקוחותינו, מדגם אקראי של 25 לקוחות ייתן נתח דגימה בתוך שכבה של 25/100 או 25%, כמו כן ידוע כי 5% של 50 לקוחות שאינם הם דור הבייבי בום הם Gen-Xers, כלומר, חלק בתוך שכבת יהיה 25/50 או 50 אחוז.
אז, 50 Gen-Xers ועוד 100 Gen-Yers הוא סך של 150 מדגם הלקוח שלנו. מאז אוכלוסיית הלקוחות הכללית היא 1000, אנו להפחית את Gen-Xers פלוס Gen-Yers (סך של 150 לקוחות) אשר משאיר 850 לקוחות, שהם בייבי בומרס. החלק הדגימה בתוך שכבה עבור בייבי בומרס הוא 50/850 או כ 5.88 אחוזים.
שני דברים בולטים: (1) שלוש הקבוצות הן יותר הומוגניות בתוך הקבוצה מאשר בכל האוכלוסייה. משמעות הדבר היא כי יש פחות שונות, אשר מספק את ההזדמנות לדיוק סטטיסטי יותר. (2) ומכיוון שהמדגם רובד, יהיו מספיק חברים מכל קבוצה כדי שיוכלו לבצע הסברים משמעותיים של תת-קבוצות .
הדגימה המרובדת עשויה להיות מועדפת על פני דגימה אקראית פשוטה כאשר חשוב לייצג את כלל האוכלוסייה ולייצג את קבוצות המשנה העיקריות של האוכלוסייה, בייחוד כאשר תת-הקבוצות הן די קטנות אך מובחנות בדרכים חשובות. באמצעות שיטות דגימה מרובדות, חוקר יכול להבטיח באופן יעיל שניתן להבחין בין תת-קבוצות בדיון על ממצאי המחקר.