УЗОРКОВАЊЕ КВОТА: МЕТОДА, ПРЕДНОСТИ, НЕДОСТАЦИ, ПРИМЕРИ - ДУДАС - 2025

Узорковање квота је не - пробабилистички начин да се подаци из узорка слојева резервише квоте. Квоте морају бити пропорционалне удјелу који овај слој представља у односу на укупно становништво, а збир квота мора бити једнак величини узорка.

Истраживач је тај који одлучује које ће групе или слојеве бити, на пример, он може поделити популацију на мушкарце и жене. Други пример слојева су старосни распони, на пример од 18 до 25, од 26 до 40 и од 40 надаље, који се могу означити овако: млади, стари и стари.

Слика 1. Квоте за узорковање сегментирају се према разликама у укупној популацији. Извор: Пикабаи.

Врло је прикладно знати унапред колики проценат укупног становништва представља сваки слој. Тада се бира статистички значајна величина узорка и пропорционалне квоте се додељују проценту сваког слоја у односу на укупно становништво. Збир квота по стратуму мора бити једнак укупној величини узорка.

Коначно, узимају се подаци о квотама додељеним сваком слоју, бирајући прве елементе који испуњавају квоту.

Управо због овог случајног начина избора елемената ова метода узорковања се сматра невероватном.

Кораци за узорковање по квотама

Корак 1

Сегментирајте целокупно становништво на слојеве или групе са неким заједничким карактеристикама. О овој карактеристици ће претходно одлучити статистички истраживач који води студију.

Корак 2

Одредите који проценат укупног становништва представља сваки од слојева или група изабраних у претходном кораку.

3. корак

Проценити статистички значајну величину узорка, према критеријумима и методологијама статистичке науке.

4. корак

Израчунајте број елемената или квота за сваки слој тако да буду пропорционалне проценту који сваки представља у односу на укупну популацију и укупну величину узорка.

Корак 5

Узмите податке елемената у сваком слоју док не попуните квоту која одговара сваком стратуму.

Практичан случај

Претпоставимо да желите да знате ниво задовољства услугом метроа у граду. Претходне студије о популацији од 2000 људи утврдиле су да су 50% корисника млади између 16 и 21 године, 40% одрасли између 21 и 55 година, а само 10% корисника је старије од 55 година.

Користећи резултате ове студије, она је сегментирана или слојевита према старости корисника:

-Млади људи: 50%

-Одрасли: 40%

-Остарији: 10%

Како постоји ограничен буџет, студија се мора применити на мали, али статистички значајан узорак. Одабран је узорак величине 200, односно истраживање о степену задовољства примењиваће се на 200 људи.

Сада остаје да се одреди квота или број истраживања за сваки сегмент или стратум, који морају бити пропорционални величини узорка и проценту по стратуму.

Квота по стратуму

Квота за број анкета по стратуму је сљедећа:

Млади: 200 * 50% = 200 * (50/100) = 100 анкета

Одрасли: 200 * 40% = 200 * (40/100) = 80 анкета

Сениори: 200 * 10% = 200 * (10/100) = 20 анкета

Слика 2. Квоте у узорку од 200 јединки према старосној доби. Извор: Ф. Запата.

Имајте на уму да сума накнада мора бити једнака величини узорка, односно укупном броју анкета које ће се примењивати. Затим се врше анкете док се не испуне квоте за сваки слој.

Важно је напоменути да је ова метода много боља од узимања свих анкета и њихово преношење на првих 200 људи који се појаве, јер према претходним подацима, врло је вероватно да ће мањински слој бити изостављен из студије.

Примена, предности и недостаци

Да би метода била применљива, потребан је критеријум за формирање слојева, што зависи од циља студије.

Узорковање квота је погодно када желите знати поставке, разлике или карактеристике по секторима за усмеравање одређених кампања у складу са стратумом или сегментом.

Његова употреба је такође корисна када је из неког разлога интересантно знати карактеристике или интересе мањинских сектора или када их не желе изоставити из студије.

Да би се примењивало, тежина или значај сваког слоја мора бити познат у односу на укупну популацију. Веома је важно да та сазнања буду поуздана, јер ће се у противном добити погрешни резултати.

Предност

-Умањите време студирања, јер су накнаде по слоју обично мале

- Поједностављује анализу података.

- Минимизира трошкове јер се студија примењује на малим, али добро репрезентативним узорцима укупне популације.

Недостаци

-Ако су слојеви дефинисани а приори, могуће је да су одређени сектори становништва изостављени из студије.

- Успостављањем ограниченог броја слојева, могуће је да се у студији губе детаљи.

-Уклоњући или укључивајући неки слој као део другог, у студији се могу извести погрешни закључци.

-Омогућава процену максималне грешке узорковања.

Једноставни пример примене

Желимо да направимо статистичку студију о степену анксиозности у популацији од 2000 људи.

Истраживач који усмерава истраживање интуитира да разлике у резултатима морају бити пронађене у зависности од старости и пола. Из тог разлога, он одлучује да формира три старосна слоја која су означена као што су: Фирст_Аге, Сецонд_Аге и Тхирд_Аге. Када је реч о полном сегменту, дефинисане су две уобичајене врсте: мушки и женски.

Прво_освајање је дефинисано, између 18 и 25 година, друго_ старосно између 26 и 50 година и коначно треће старење између 50 и 80 година.

Анализирајући податке укупног становништва потребно је:

45% популације припада Првој Аге.

40% је у Сецонд_Аге.

Коначно, само 15% популације у истраживању припада трећем добу.

Примјеном одговарајуће методологије која овдје није детаљно обрађена, узорак од 300 људи се утврђује као статистички значајан.

Одређивање квота према старости

Следећи корак ће бити проналажење одговарајућих квота за старосни сегмент, што ће се учинити на следећи начин:

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

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

Тхирд_Аге: 300 * 15% = 300 * 15/100 = 45

Провјерено је да сума квота даје укупну величину узорка.

Одређивање квота по узрасту и полу

До сада није узети у обзир полни сегмент становништва, а за овај сегмент већ су дефинисана два слоја: женски и мушки. Опет морамо анализирати податке укупног становништва који дају следеће податке:

-60% укупног становништва је женског пола.

-У међувремену, 40% популације која се проучава припада мушком полу.

Важно је напоменути да претходни проценти у погледу расподјеле становништва према сполу не узимају у обзир старост.

С обзиром да више није доступних информација, поставиће се претпоставка да су ове полне пропорције подједнако распоређене у 3 старосна слоја која су дефинисана за ову студију. С тим разматрањима, сада настављамо на успостављању квота по старосној доби и сполу, што значи да ће сада постојати шест потстрата:

С1 = Прва_година и жена: 135 * 60% = 135 * 60/100 = 81

С2 = Први_Аге и мушки: 135 * 40% = 135 * 40/100 = 54

С3 = Сецонд_Аге и женка: 120 * 60% = 120 * 60/100 = 72

С4 = Сецонд_Аге и мушкарац: 120 * 40% = 120 * 40/100 = 48

С5 = Трећи_Аге и женски: 45 * 60% = 45 * 60/100 = 27

С6 = Трећи_Аге и мушки: 45 * 40% = 45 * 40/100 = 18

Примена анкета и проучавање резултата

Након успостављања шест (6) сегмената и одговарајућих квота, припрема се 300 анкета које ће се примењивати према већ израчунатим квотама.

Анкете ће се примењивати на следећи начин, узима се 81 анкета и испитује се првих 81 особа из С1 сегмента. Тада се изводи на исти начин са преосталих пет сегмената.

Редослед испитивања је следећи:

-Анализирати резултате анкете који се затим дискутују, анализирајући резултате по сегментима.

- Упоредите резултате по сегментима.

- Коначно развити хипотезе које објашњавају узроке ових резултата.

Разлика са стратификованим случајним узорковањем

У нашем примјеру у којем примјењујемо узорковање квота, прво је утврдити квоте, а затим извршити студију. Наравно, ове квоте нису нимало ћудљиве, јер су засноване на претходним статистичким подацима о укупном броју становника.

Ако немате претходне информације о испитиваној популацији, пожељно је обрнути поступак, тј. Прво дефинисати величину узорка и након што је утврђена величина узорка, наставите са применом анкете у насумично.

Један од начина да се осигура случајност било би коришћење генератора случајних бројева и анкетирање запослених чији се број запослених подудара са оним случајног генератора.

Једном када су подаци доступни, а како је циљ студије видети ниво анксиозности у складу са старосним и полним слојевима, подаци су раздвојени према шест категорија које смо претходно дефинисали. Али без успостављања било какве претходне накнаде.

Из тог разлога се метода стратификованог случајног узорковања сматра вероватном методом. Иако узорковање по претходно утврђеним квотама не.

Међутим, ако се квоте утврде на основу података заснованих на статистици становништва, тада се може рећи да је метода узорковања квота приближно вјероватна.

Предложена вежба

Предлаже се следећа вежба:

У средњој школи желите да направите анкету о преферирању између студирања науке или студија хуманистичких наука.

Претпоставимо да школа има укупно 1000 ученика груписаних у пет нивоа према години студија. Познато је да у првој години има 350 студената, 300 другу, 200 трећу, 100 четврту и коначно 50 година пете године. Такође је познато да су 55% ​​ученика школе дечаци и 45% девојчице.

Одредите слојеве и квоте према стратуму како бисте знали број анкета које треба применити према години студирања и полним сегментима. Претпоставимо даље да узорак чини 10% укупне студентске популације.

Референце

1. Беренсон, М. 1985. Статистика за менаџмент и економију, концепте и апликације. Редакција Интерамерицана.
2. Статистика. Узорковање квота Опоравак од: енцицлопедиаецономица.цом.
3. Статистика. Узимање узорка. Опоравак од: Естадистица.мат.усон.мк.
4. Екплорабле. Узорковање квота Опоравак од: екплорабле.цом.
5. Мооре, Д. 2005. Примењена основна статистика. 2нд. Едитион.
6. Неткуест. Вероватноћа узорковања: стратификовано узорковање. Опоравак од: неткуест.цом.
7. Википедиа. Статистичко узорковање. Опоравак од: ен.википедиа.орг