Die geschichtete Stichprobe ist ein Stichprobenverfahren, bei dem die Zielpopulation in eindeutige, homogene Segmente (Schichten) unterteilt wird und dann aus jedem Segment (Schicht) eine einfache Zufallsstichprobe ausgewählt wird. Die ausgewählten Stichproben aus den verschiedenen Schichten werden zu einer einzigen Stichprobe zusammengefasst. Dieses Stichprobenverfahren wird manchmal auch als „Gelegenheitsstichprobe“ bezeichnet.
In diesem Artikel gehen wir auf die Grundlagen, Arten und Anwendungen von geschichteten Stichproben ein und vergleichen sie mit anderen Stichprobenmethoden, einschließlich Quotenstichproben, wobei wir die Stärken und Grenzen jedes Ansatzes hervorheben. Lesen Sie weiter unten einige der Überlegungen, die Sie für eine optimale Erfassung beachten sollten.
Was ist eine geschichtete Stichprobe?
Eine geschichtete Stichprobe ist eine Möglichkeit, eine repräsentative Stichprobe aus einer Gemeinschaft zu erhalten, die Forscher in ähnliche Gruppen (sogenannte „Schichten“) aufgeteilt haben. Forscher verwenden diese Technik, um sicherzustellen, dass ihre Stichprobe Mitglieder bestimmter Klassen umfasst und um genaue Schätzungen der Merkmale der einzelnen Gruppen vorzunehmen.
Diese Art der Wahrscheinlichkeitsstichprobe, die „geschichtete Zufallsstichprobe“ genannt wird, wird in zahlreichen Forschungsprojekten verwendet, um mehr über die Unterschiede zwischen Teilpopulationen zu erfahren.
Im ersten Schritt der geschichteten Stichprobenmethode teilen die Forscher eine vielfältige Gemeinschaft in meist gleiche Gruppen ein. Diese Gruppen werden Strata genannt, was der Plural von Stratum ist.
Dann nehmen sie Zufallsstichproben aus jeder Gruppe (eine so genannte „Schicht“) und kombinieren diese, um eine für die Gesamtheit repräsentative Stichprobe zu bilden. Erfahren Sie mehr über repräsentative Gruppen. Bei einer Quotenstichprobe wählen Forscher die Probanden nicht zufällig aus den Gruppen aus.
Schichten sind kleinere Gruppen von Menschen, die sich im Vergleich zur gesamten Gemeinschaft weitgehend gleichen. Forscher können Gruppen nach Einkommen, Geschlecht, Ethnie usw. in Klassen einteilen.
Wenn Sie zum Beispiel in Ihrer Forschungsfrage vergleichen wollen, wie sich die Dinge für Menschen mit unterschiedlichem Einkommen entwickeln, könnten Sie die Gruppen nach Einkommen unterteilen. Es sollte nur eine Schicht für die gesamte Gemeinschaft geben.
Auswahlschritte für eine geschichtete Stichprobenerhebung
Eine geschichtete Stichprobe ist eine Technik, mit der sichergestellt wird, dass verschiedene Untergruppen (oder Schichten) innerhalb einer Population in der Stichprobe angemessen vertreten sind. Die Auswahl einer geschichteten Zufallsstichprobe erfolgt in acht Hauptschritten:
Schritt 1: Definieren Sie die Zielbevölkerung
Definieren Sie die zu untersuchende Population klar und geben Sie die Merkmale und Grenzen der Population an.
Schritt 2: Identifizieren von Schichtungsvariablen
Bestimmen Sie die wichtigsten Merkmale oder Variablen für die Unterteilung der Grundgesamtheit in sinnvolle Untergruppen oder Schichten. Diese Variablen sollten für die Forschungsziele relevant sein und dazu beitragen, unterschiedliche Gruppen innerhalb der Grundgesamtheit zu bilden.
Schritt 3: Bestimmen Sie die Anzahl der Schichten
Entscheiden Sie auf der Grundlage der identifizierten Schichtungsvariablen, wie viele Schichten Sie bilden möchten. Die Anzahl der Schichten sollte durch die Variabilität innerhalb der Population und den für die Studie erforderlichen Präzisionsgrad bestimmt werden.
Schritt 4: Entwickeln oder bestimmen Sie einen Stichprobenrahmen
Beschaffen oder erstellen Sie einen Stichprobenrahmen, der Informationen zu den Schichtungsvariablen für jedes Element der Zielpopulation enthält. Ein Stichprobenrahmen ist eine Liste oder Datenbank, die die Grundgesamtheit darstellt, aus der die Stichprobe ausgewählt wird.
Schritt 5: Bewerten Sie den Stichprobenrahmen
Prüfen Sie den Stichprobenrahmen auf Probleme wie Untererfassung (fehlende Elemente in der Grundgesamtheit), Übererfassung (doppelte oder irrelevante Elemente), Mehrfachauflistungen oder Clusterbildung. Passen Sie den Rahmen bei Bedarf an, um seine Genauigkeit und Eignung für die Stichprobe sicherzustellen.
Schritt 6: Einteilung des Stichprobenrahmens in Schichten
Unterteilen Sie den Stichprobenrahmen auf der Grundlage der identifizierten Schichtungsvariablen in separate Schichten. Jedes Element der Grundgesamtheit sollte einer einzigen Schicht zugeordnet werden, wobei sichergestellt werden muss, dass sich die Schichten gegenseitig ausschließen und insgesamt erschöpfend sind.
Schritt 7: Bestimmen Sie den Stichprobenumfang für jede Schicht
Entscheiden Sie sich für den gewünschten Stichprobenumfang für die gesamte Umfrage und den Stichprobenumfang für jede Schicht. Die Stichprobengröße für jede Schicht sollte auf der Grundlage des Anteils der Bevölkerung, der zu dieser Schicht gehört, festgelegt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass jede Schicht in der endgültigen Stichprobe angemessen vertreten ist.
Schritt 8: Zufällige Auswahl von Stichproben aus jeder Schicht
Wählen Sie mit Hilfe von Zufallsstichprobenverfahren die angegebene Anzahl von Elementen aus jeder Schicht aus. Dadurch wird sichergestellt, dass jedes Element der Grundgesamtheit die gleiche Chance hat, ausgewählt zu werden, und eine repräsentative Stichprobenauswahl innerhalb jeder Schicht möglich ist.\
Wenn Sie mehr über „Stratified Random Sampling“ erfahren möchten, lesen Sie diesen Blog: Stratifizierte Zufallsstichprobe: Definition, Methode und Beispiele
Untertypen der geschichteten Stichprobe
Es gibt zwei Hauptuntertypen von geschichteten Stichproben: Proportionale und disproportionale Stichproben.
Proportionale geschichtete Stichprobe
Bei der proportionalen Schichtung ist die Anzahl der Elemente, die den verschiedenen Schichten zugewiesen werden, proportional zum Anteil der Schichten an der Zielpopulation. Das heißt, der endgültige Stichprobenumfang, der aus jeder Schicht gezogen wird, steht im Verhältnis zur relativen Größe dieser Schicht der Zielpopulation.
Der Stichprobenanteil wird auf jede Schicht angewandt, so dass jedes Bevölkerungselement die gleiche Chance hat, ausgewählt zu werden. Die resultierende Stichprobe ist selbstgewichtet. Diese Stichprobentechnik wird verwendet, wenn die Forschung darauf abzielt, Bevölkerungsparameter zu schätzen.
Der Forscher möchte oft Bevölkerungsparameter schätzen, detaillierte Analysen innerhalb einer relativ kleinen Schicht durchführen und die Schichten miteinander vergleichen. Proportionale geschichtete Zufallsstichproben führen möglicherweise nicht zu einigen der Schichten dieser Art von Analyse.
Anhand des in unserer Tabelle beschriebenen Beispiels wäre es nicht möglich, eine detaillierte Analyse der Elemente in Zone 2 durchzuführen, da nur 12 der Elemente in der Probe enthalten sind.
Außerdem wäre der Vergleich der Elemente von Zone 2 mit den anderen Zonen zweifelhaft.
Disproportionale geschichtete Stichproben sind möglicherweise die bessere Wahl für diese Art von Analyse.
Disproportionale geschichtete Stichprobe
Eine disproportionale Stichprobe ist ein Verfahren, bei dem die Anzahl der in die Stichprobe aufgenommenen Elemente aus jeder Schicht nicht proportional zu ihrer Vertretung in der Gesamtpopulation ist. Die Elemente der Grundgesamtheit haben nicht die gleiche Chance, in die Stichprobe aufgenommen zu werden. Der gleiche Stichprobenanteil gilt nicht für jede Schicht.
Andererseits haben die Schichten unterschiedliche Stichprobenanteile, so dass es sich bei diesem Stichprobenverfahren nicht um eine äquiprobielle Auswahl handelt. Die Zusammensetzung der Population muss die Disproportionalität der Stichprobe ausgleichen, um die Populationsparameter zu schätzen. Für einige Forschungsprojekte kann eine disproportionale geschichtete Stichprobe jedoch besser geeignet sein als eine proportionale.
Disproportionale Stichproben können in drei Untertypen eingeteilt werden, die sich nach dem Zweck unseres Auftrags richten.
Es könnte zum Beispiel die Analyse von Schichten erleichtern und sich auf die Optimierung von Kosten, Genauigkeit oder sowohl Genauigkeit als auch Kosten konzentrieren.
Das Ziel einer Studie kann es erfordern, dass ein Forscher eine detaillierte Analyse der Stichprobenschichten durchführt. Bei einer proportionalen Schichtung ist der Stichprobenumfang einer Schicht sehr klein, so dass es schwierig sein kann, die Ziele der Studie zu erreichen.
Die anteilige Zuteilung muss möglicherweise mehr Fälle für diese Art von detaillierter Analyse liefern. Eine Möglichkeit besteht darin, eine Überstichprobe aus kleinen oder seltenen Schichten zu ziehen. Eine solche Überstichprobe würde zu einer unverhältnismäßigen Verteilung der Stichprobenschichten im Vergleich zur Grundgesamtheit führen. Es könnten jedoch genügend Fälle vorhanden sein, um die für die Studie erforderliche Schichtanalyse durchzuführen.
LERNEN SIE ÜBER: Stichprobenerhebung
Stärken und Schwächen der geschichteten Stichprobe
Die geschichtete Stichprobe hat viele Stärken und Schwächen, die mit den meisten Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren im Vergleich zu Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren verbunden sind.
Im Vergleich zu einfachen Zufallsstichproben hat die geschichtete Stichprobe folgende Vorteile:
Stärken der geschichteten Stichprobe:
- Bessere Repräsentation: Durch geschichtete Stichproben wird sichergestellt, dass alle Untergruppen innerhalb einer Population vertreten sind, was zu genaueren und zuverlässigeren Ergebnissen führt. Dies ist besonders vorteilhaft, wenn bestimmte Schichten klein, aber wichtig für die Studie sind.
- Erhöhte Präzision: Durch die Verringerung der Variabilität innerhalb der Schichten führt eine geschichtete Stichprobe oft zu präziseren Schätzungen als eine einfache Zufallsstichprobe, insbesondere dann, wenn zwischen den Schichten erhebliche Unterschiede bestehen.
- Maßgeschneiderte Analyse: Forscher können Daten für bestimmte Schichten analysieren, was ein tieferes Verständnis von Bevölkerungsschwankungen und die Identifizierung von Trends oder Mustern ermöglicht.
- Ressourceneffizienz: Eine geschichtete Stichprobe kann zeit- und kosteneffizienter sein, vor allem, wenn sie auf bestimmte Untergruppen abzielt, als wenn sie zufällig über eine größere Population gezogen wird.
Schwächen der geschichteten Stichprobe:
- Komplexität bei der Durchführung: Der Entwurf einer geschichteten Stichprobe erfordert ein klares Verständnis der Grundgesamtheit und eine genaue Bestimmung der Schichten, was kompliziert und zeitaufwändig sein kann.
- Potenzial für Fehlklassifizierung: Eine fehlerhafte Definition oder Klassifizierung von Schichten kann zu Verzerrungen führen und die Gültigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen.
- Eingeschränkte Anwendbarkeit: Geschichtete Stichproben sind möglicherweise nicht geeignet für Populationen ohne klare Schichten oder homogene Populationen, bei denen einfache Zufallsstichproben ausreichen könnten.
- Intensität der Ressourcen: Die Sicherstellung einer genauen Schichtung und Zufallsauswahl innerhalb jeder Schicht kann mehr Zeit und Mühe erfordern.
Was ist der Unterschied zwischen einer geschichteten Stichprobe, einer Stichprobe und einer Quotenstichprobe?
Die geschichtete Stichprobe und die Quotenstichprobe sind einander ähnlich. Bei beiden wird die Zielpopulation in Kategorien eingeteilt und dann eine bestimmte Anzahl von Elementen aus jeder Kategorie ausgewählt. Beide Verfahren haben als Hauptziel die Auswahl einer repräsentativen Stichprobe und/oder die Erleichterung einer Untergruppenanalyse. Es gibt jedoch wichtige Unterschiede.
Stratifizierte Stichproben, Stichproben und Quotenstichproben sind alles Techniken, die in der Forschung verwendet werden, um Teilnehmer oder Beobachtungen aus einer Population auszuwählen. Sie unterscheiden sich jedoch in ihrer Methodik, ihren Zielen und ihrer Durchführung. Hier finden Sie eine Aufschlüsselung der einzelnen Methoden:
1. Probenahme
- Definition: Stichprobe ist ein allgemeiner Begriff für den Prozess der Auswahl einer Teilmenge von Individuen aus einer größeren Population, um Merkmale zu schätzen oder Informationen über diese Population zu sammeln.
- Zweck: Das Hauptziel besteht darin, aus den Beobachtungen der Stichprobe Rückschlüsse auf die gesamte Bevölkerung zu ziehen.
- Arten: Die Stichprobenziehung kann verschiedene Methoden umfassen, wie z.B. einfache Zufallsstichproben, systematische Stichproben, geschichtete Stichproben und Cluster-Stichproben.
2. Geschichtete Stichproben
- Definition: Eine geschichtete Stichprobe ist eine spezielle Art, bei der die Bevölkerung anhand bestimmter Merkmale (z. B. Alter, Geschlecht, Einkommen) in verschiedene Untergruppen (Schichten) unterteilt wird. Aus jeder Schicht wird dann eine Zufallsstichprobe gezogen.
- Zweck: Diese Methode stellt sicher, dass alle Untergruppen in der Stichprobe angemessen vertreten sind, was zu genaueren und zuverlässigeren Ergebnissen führt.
- Vorteile: Es reduziert die Variabilität innerhalb der Schichten und ermöglicht eine detaillierte Analyse spezifischer Untergruppen, wodurch die Gesamtpräzision der Schätzungen verbessert wird.
3. Quoten-Stichprobenverfahren
- Definition: Bei der Quotenstichprobe handelt es sich um eine Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobentechnik, bei der Forscher sicherstellen, dass bestimmte Merkmale oder Eigenschaften repräsentiert sind, indem sie Quoten für verschiedene Untergruppen festlegen. Die Teilnehmer werden so lange ausgewählt, bis diese Quoten erfüllt sind, unabhängig von ihrer Auswahlwahrscheinlichkeit.
- Zweck: Es soll sichergestellt werden, dass sich bestimmte Bevölkerungsmerkmale in der Stichprobe widerspiegeln, häufig aus Gründen der Zweckmäßigkeit oder der Kosteneffizienz.
- Beschränkungen: Da es sich nicht um eine Zufallsauswahl handelt, können Quotenstichproben zu Verzerrungen führen und die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse einschränken. Die Stichprobe ist möglicherweise nicht wirklich repräsentativ für die Grundgesamtheit.
Zusammenfassung der Hauptunterschiede
| Merkmal | Probenahme | Stratifizierte Stichproben | Quoten-Stichprobenverfahren |
|---|---|---|---|
| Definition | Teilen Sie die Grundgesamtheit in Schichten ein und entnehmen Sie aus jeder Schicht eine Zufallsstichprobe. | Um die Repräsentation von Untergruppen für genaue Ergebnisse zu gewährleisten | Sicherstellung der Repräsentation bestimmter Merkmale durch Festlegung von Quoten |
| Zweck | Zur Schätzung der Bevölkerungsmerkmale | Um die Darstellung bestimmter Merkmale effizient zu erreichen | Variiert je nach der verwendeten Methode |
| Auswahl Methode | Kann verschiedene Methoden verwenden | Zufällige Auswahl aus jeder Schicht | Nicht zufällige Auswahl, bis die Quoten erfüllt sind |
| Risiko der Verzerrung | Variiert je nach verwendeter Methode | Geringere Verzerrung, wenn die Schichten gut definiert sind | Höheres Risiko der Verzerrung durch nicht zufällige Auswahl |
| Verallgemeinerbarkeit | Hängt von der Stichprobenmethode ab | Generell höher aufgrund der zufälligen Auswahl | Eingeschränkt wegen möglicher Verzerrungen |
Das Verständnis dieser Unterschiede hilft den Forschern bei der Wahl der geeigneten Stichprobenmethode auf der Grundlage der Ziele ihrer Studie, der Ressourcen und der Bevölkerungsmerkmale.
Zum Schluss finden Sie einen Artikel über die Merkmale einer anderen Art von Stichproben, der systematischen Stichprobe, der Cluster-Stichprobe.
Fazit
Das Verständnis der Unterschiede zwischen den verschiedenen Stichprobenmethoden ist entscheidend für die Auswahl des besten Ansatzes für eine Forschungsstudie. Eine geschichtete Stichprobe, bei der die Repräsentation von Untergruppen im Vordergrund steht, bietet Präzision, insbesondere wenn die Vielfalt der Bevölkerung ein Schlüsselfaktor ist. Im Gegensatz dazu bietet die Quotenstichprobe eine flexiblere, nicht zufällige Methode, die sich häufig für zeit- oder budgetbewusste Studien eignet.
Zwar hat jede Methode ihre eigenen Vorteile und Herausforderungen, aber wenn Sie wissen, wann und wie Sie sie einsetzen, können Sie die Aussagekraft der Forschungsergebnisse erheblich verbessern. Mit diesem Wissen können Forscher Umfragen und Studien entwerfen, die verwertbare Erkenntnisse liefern und sicherstellen, dass sie die genauesten Schlussfolgerungen über ihre Zielgruppen ziehen.
Lösen Sie Ihre Forschungsaufgaben mit einfach zu erstellenden Umfragen, die komplexe Erkenntnisse in Echtzeit liefern. Nutzen Sie die benutzerdefinierte Point-and-Click-Logik, erweiterte Fragetypen und Integrationen und erstellen Sie ausgereifte, komplexe Forschungsmodelle für wahlbasierte, verbraucherorientierte und weitere Untersuchungen.
