KVOTA-PRØVEUDTAGNING: METODE, FORDELE, ULEMPER, EKSEMPLER - DUDAS - 2025

Den prøveudtagning kvote er en ikke - probabilistisk måde at tage data fra en stikprøve lag på fordeling. Kvoterne skal være proportionale med den brøkdel, som dette stratum repræsenterer i forhold til den samlede befolkning, og summen af ​​kvoterne skal være lig med størrelsen på prøven.

Forskeren er den, der bestemmer, hvilke grupper eller lag der vil være, for eksempel kan han opdele en befolkning i mænd og kvinder. Et andet eksempel på strata er aldersgrupper, for eksempel fra 18 til 25, fra 26 til 40 og fra 40 og fremefter, som kan mærkes sådan: unge, gamle og gamle.

Figur 1. Prøveudtagningskvoter er opdelt efter forskellene i den samlede befolkning. Kilde: Pixabay.

Det er meget praktisk at vide på forhånd, hvilken procentdel af den samlede befolkning, der repræsenterer hvert lag. Derefter vælges en statistisk signifikant prøvestørrelse, og proportionelle kvoter tildeles procentdelen af ​​hvert stratum med hensyn til den samlede befolkning. Summen af ​​kvoterne pr. Stratum skal være lig med den samlede størrelse på prøven.

Endelig tages dataene for de kvoter, der er tildelt hvert stratum, ved at vælge de første elementer, der afslutter kvoten.

Det er netop på grund af denne ikke-tilfældige måde at vælge elementerne på, at denne prøveudtagningsmetode betragtes som ikke-sandsynlig.

Trin til at prøve med kvoter

Trin 1

Opdel den samlede befolkning i lag eller grupper med nogle fælles egenskaber. Denne egenskab vil tidligere blive besluttet af den statistiske forsker, der udfører undersøgelsen.

Trin 2

Bestem, hvilken procentdel af den samlede befolkning, der repræsenterer hver af de lag eller grupper, der er valgt i det forrige trin.

Trin 3

Anslå en statistisk signifikant prøvestørrelse i henhold til kriterier og metoder for statistisk videnskab.

Trin 4

Beregn antallet af elementer eller kvoter for hvert stratum, så de står i forhold til den procentdel, som hver repræsenterer i forhold til den samlede befolkning og den samlede størrelse af prøven.

Trin 5

Tag dataene om elementerne i hvert stratum, indtil kontingentet, der svarer til hvert stratum, er afsluttet.

Praktisk sag

Antag, at du vil vide niveauet for tilfredshed med metrotjenesten i en by. Tidligere undersøgelser af en befolkning på 2000 mennesker konstaterede, at 50% af brugerne er unge mellem 16 og 21 år, 40% er voksne mellem 21 og 55 år og kun 10% af brugerne er ældre end 55 år.

Ved at drage fordel af resultaterne af denne undersøgelse er den segmenteret eller lagdelt efter brugernes alder:

-Unge mennesker: 50%

-Voksne: 40%

-Eldre: 10%

Da der er et begrænset budget, skal undersøgelsen anvendes til en lille, men statistisk signifikant stikprøve. Der vælges en prøvestørrelse på 200, dvs. undersøgelsen af ​​niveauet for tilfredshed vil blive anvendt til 200 personer i alt.

Det gjenstår nu at bestemme kvoten eller antallet af undersøgelser for hvert segment eller stratum, som skal være proportionalt med størrelsen på prøven og procentdelen pr. Stratum.

Kvote pr. Stratum

Kontingentet for antallet af undersøgelser pr. Stratum er som følger:

Ungdom: 200 * 50% = 200 * (50/100) = 100 undersøgelser

Voksne: 200 * 40% = 200 * (40/100) = 80 undersøgelser

Seniorer: 200 * 10% = 200 * (10/100) = 20 undersøgelser

Figur 2. Kontingenter i en prøve på 200 individer i henhold til aldersstratum. Kilde: F. Zapata.

Bemærk, at summen af ​​gebyrerne skal være lig med prøvestørrelsen, det vil sige lig med det samlede antal undersøgelser, der vil blive anvendt. Derefter passeres undersøgelserne, indtil kvoterne for hvert stratum er opfyldt.

Det er vigtigt at bemærke, at denne metode er meget bedre end at tage alle undersøgelser og videregive dem til de første 200 personer, der vises, for ifølge tidligere data er det meget sandsynligt, at mindretalstratet bliver udeladt af undersøgelsen.

Anvendelighed, fordele og ulemper

For at metoden skal kunne bruges, kræves et kriterium for dannelsen af ​​lagene, der afhænger af undersøgelsens mål.

Kvotasampling er velegnet, når du vil vide præferencer, forskelle eller karakteristika efter sektorer for at styre specifikke kampagner i henhold til stratum eller segment.

Dets anvendelse er også nyttig, når det af en eller anden grund er interessant at kende egenskaber eller interesser i mindretalssektorer, eller når de ikke ønsker at forlade dem ud af undersøgelsen.

For at være anvendelig skal vægten eller betydningen af ​​hvert stratum være kendt med hensyn til den samlede befolkning. Det er meget vigtigt, at denne viden er pålidelig, ellers opnås der fejlagtige resultater.

Fordel

-Nedsæt studietiderne, fordi gebyrerne pr. Stratum normalt er små

- Forenkler analysen af ​​dataene.

-Minimerer omkostningerne, fordi undersøgelsen anvendes til små, men godt repræsentative prøver af den samlede befolkning.

Ulemper

-Som lagene er defineret i forvejen, er det muligt, at visse sektorer af befolkningen er ude af undersøgelsen.

-Ved etablering af et begrænset antal lag er det muligt, at detaljer går tabt i undersøgelsen.

-Ved undgåelse eller inkorporering af et lag i en anden, kan der drages forkerte konklusioner i undersøgelsen.

-Det gør det umuligt at estimere den maksimale samplingfejl.

Simpelt anvendelseseksempel

Vi ønsker at foretage en statistisk undersøgelse af angstniveauet i en befolkning på 2000 mennesker.

Forskeren instruerer forskningsintuiterne, at der skal findes forskelle i resultaterne afhængigt af alder og køn. Af denne grund beslutter han at danne tre aldersgrupper betegnet som følger: First_Age, Second_Age og Third_Age. Med hensyn til kønssegmentet defineres de to sædvanlige typer: Mand og Kvinde.

First_Age er defineret, at mellem 18 og 25 år gammel, Second_Age det mellem 26 og 50 år gammel og endelig Third_Age det mellem 50 og 80 år gammel.

Analyse af dataene for den samlede befolkning er det nødvendigt at:

45% af befolkningen tilhører First_Age.

40% er i Second_Age.

Endelig hører kun 15% af studiepopulationen til den tredje alder.

Ved hjælp af en passende metode, som ikke er beskrevet her, bestemmes en prøve på 300 personer for at være statistisk signifikant.

Bestemmelse af kvoter efter alder

Det næste trin vil derefter være at finde de tilsvarende kvoter for alderssegmentet, der gøres som følger:

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

Second_Age: 300 * 40% = 300 * 40/100 = 120

Tredje alder: 300 * 15% = 300 * 15/100 = 45

Det kontrolleres, at summen af ​​kvoterne giver den samlede størrelse af prøven.

Bestemmelse af kvoter efter alder og køn

Indtil videre er der ikke taget højde for kønssegmentet i befolkningen. Der er allerede defineret to lag til dette segment: Kvinde og Mand. Vi skal igen analysere dataene for den samlede befolkning, der giver følgende information:

-60% af den samlede befolkning er kvinder.

-I mellemtiden hører 40% af befolkningen, der skal undersøges, til det mandlige køn.

Det er vigtigt at bemærke, at de tidligere procentdele vedrørende fordelingen af ​​befolkningen efter køn ikke tager højde for alder.

I betragtning af at der ikke er flere oplysninger tilgængelige, vil antagelsen antages, at disse kønsproportioner er lige fordelt i de 3 aldersgrupper, der er defineret til denne undersøgelse. Med disse overvejelser fortsætter vi nu med at fastlægge kvoterne efter alder og køn, hvilket betyder, at der nu vil være 6 underlag:

S1 = First_Age and Female: 135 * 60% = 135 * 60/100 = 81

S2 = First_Age og hann: 135 * 40% = 135 * 40/100 = 54

S3 = Second_Age og Female: 120 * 60% = 120 * 60/100 = 72

S4 = Second_Age og hann: 120 * 40% = 120 * 40/100 = 48

S5 = Third_Age og Female: 45 * 60% = 45 * 60/100 = 27

S6 = Tredje alder og mand: 45 * 40% = 45 * 40/100 = 18

Anvendelse af undersøgelser og undersøgelse af resultaterne

Når de seks (6) segmenter og deres tilhørende kvoter er etableret, udarbejdes 300 undersøgelser, der vil blive anvendt i henhold til de allerede beregnede kvoter.

Undersøgelserne vil blive anvendt som følger, 81 undersøgelser er foretaget, og de første 81 personer, der er i S1-segmentet, bliver interviewet. Derefter gøres det på samme måde med de resterende fem segmenter.

Undersøgelsessekvensen er som følger:

-Analyse resultaterne af undersøgelsen, som derefter diskuteres, analyser resultaterne efter segment.

-Gør sammenligninger mellem resultaterne efter segment.

-Finalt udvikle hypoteser, der forklarer årsagerne til disse resultater.

Forskel med stratificeret tilfældig prøveudtagning

I vores eksempel, hvor vi anvender kvoteprøver, er det første, vi skal gøre, at etablere kvoterne og derefter gennemføre undersøgelsen. Naturligvis er disse kvoter overhovedet ikke finurlige, fordi de er baseret på tidligere statistiske oplysninger om den samlede befolkning.

Hvis du ikke har forudgående oplysninger om undersøgelsespopulationen, foretrækkes det at vende proceduren, dvs. først definere prøvestørrelsen, og når først prøvestørrelsen er blevet fastlagt, fortsæt med at anvende undersøgelsen i tilfældigt.

En måde at sikre tilfældighed ville være at bruge en tilfældig talgenerator og undersøge medarbejdere, hvis medarbejdernummer matcher nummeret for tilfældig generator.

Når dataene er tilgængelige, og da formålet med undersøgelsen er at se angstniveauerne i henhold til alders- og kønslag, adskilles dataene i henhold til de seks kategorier, som vi tidligere havde defineret. Men uden at etablere noget forudgående gebyr.

Det er af denne grund, at den stratificerede tilfældige samplingmetode betragtes som en sandsynlig metode. Mens prøvetagningen med tidligere fastlagte kvoter ikke gør det.

Men hvis kvoterne er fastlagt med information baseret på befolkningsstatistikker, kan man sige, at kvoteprøveudtagningsmetoden er tilnærmelsesvis sandsynlig.

Foreslået øvelse

Følgende øvelse foreslås:

På en ungdomsskole ønsker du at lave en undersøgelse af præferensen mellem studere naturvidenskab eller studere humaniora.

Antag, at skolen i alt har 1000 studerende grupperet i fem niveauer i henhold til studieåret. Det vides, at der er 350 studerende i det første år, 300 i det andet, 200 i det tredje, 100 i det fjerde og endelig 50 i det femte år. Det vides også, at 55% af skolens studerende er drenge og 45% er piger.

Bestemm lagene og kvoterne efter stratum for at kende antallet af undersøgelser, der skal anvendes i henhold til studieåret og kønssegmenterne. Antag endvidere, at stikprøven udgør 10% af den samlede studentpopulation.

Referencer

1. Berenson, M. 1985. Statistik for ledelse og økonomi, koncepter og applikationer. Redaktionel Interamericana.
2. Statistikker. Stikprøveudtagning. Gendannes fra: encyclopediaeconomica.com.
3. Statistikker. Prøveudtagning. Gendannes fra: Estadistica.mat.uson.mx.
4. Explorable. Stikprøveudtagning. Gendannes fra: explorable.com.
5. Moore, D. 2005. Anvendt grundlæggende statistik. 2nd. Edition.
6. Netquest. Probability sampling: stratificeret sampling. Gendannes fra: netquest.com.
7. Wikipedia. Statistisk prøveudtagning. Gendannet fra: en.wikipedia.org