Förstå stratifierade prover och hur man gör dem

Ett stratifierat prov är ett som säkerställer att undergrupper (strata) av en given population vardera representeras tillräckligt inom hela provpopulation av en forskningsstudie. Till exempel kan man dela in ett urval av vuxna i undergrupper efter ålder, som 18–29, 30–39, 40–49, 50–59 och 60 och över. För att stratifiera detta prov skulle forskaren sedan slumpmässigt välja proportionella mängder människor från varje åldersgrupp. Detta är en effektiv samplingsteknik för att studera hur en trend eller fråga kan skilja sig mellan undergrupper.

Det är viktigt att lager som används i denna teknik får inte överlappa varandra, för om de gjorde det skulle vissa individer ha en större chans att bli utvalda än andra. Detta skulle skapa ett snedt prov som skulle förspänna forskningen och göra resultaten ogiltig.

Några av de vanligaste skikten som används vid stratifierat slumpmässigt urval inkluderar ålder, kön, religion, ras, utbildning, socioekonomisk statusoch nationalitet.

Det finns många situationer där forskare skulle välja stratifierat slumpmässigt provtagning framför andra typer av sampling. Först används det när forskaren vill undersöka undergrupper inom en befolkning. Forskare använder också denna teknik när de vill observera förhållanden mellan två eller flera undergrupper, eller när de vill undersöka de sällsynta ytterligheterna i en befolkning. Med denna typ av provtagning garanteras forskaren att ämnen från varje undergrupp ingår i det slutliga urvalet, medan det är enkelt slumpmässigt urval säkerställer inte att undergrupper representeras lika eller proportionellt i urvalet.

Vid proportionell stratifierad slumpmässig provtagning är storleken på varje stratum proportionellt mot befolkningsstorleken på skikten när de undersöks över hela populationen. Detta innebär att varje stratum har samma samplingsfraktion.

Låt oss till exempel säga att du har fyra skikt med befolkningsstorlekar på 200, 400, 600 och 800. Om du väljer en samplingsfraktion av ½, betyder det att du måste slumpmässigt ta 100, 200, 300 och 400 försökspersoner från varje stratum. Samma samplingsfraktion används för varje stratum oavsett skillnader i befolkningsstorlek för stratterna.

I oproportionerligt stratifierat slumpmässigt provtagning har de olika lagren inte samma samplingsfraktioner som varandra. Till exempel, om dina fyra skikt innehåller 200, 400, 600 och 800 personer, kan du välja att ha olika provtagningsfraktioner för varje stratum. Kanske har det första stratumet med 200 personer en provtagningsfraktion på ½, vilket resulterar i 100 personer som valts ut för urvalet, medan det sista skiktet med 800 personer har en urval av ¼, vilket resulterar i 200 personer som valts ut för prov.

Precisionen för att använda oproportionerligt stratifierat slumpmässigt provtagning är mycket beroende av de samplingsfraktioner som valts och används av forskaren. Här måste forskaren vara mycket försiktig och vet exakt vad de gör. Fel som gjorts i valet och användning av samplingsfraktioner kan resultera i ett skikt som är överrepresenterat eller underrepresenterat, vilket kan leda till sneda resultat.

Att använda ett stratifierat prov kommer alltid att uppnå större precision än ett enkelt slumpmässigt prov, förutsatt att skikten har valts så att medlemmar i samma stratum är så lika som möjligt i termer av kännetecknande för intresse. Ju större skillnader mellan skikten, desto större är vinsten i precision.

Administrativt är det ofta bekvämare att stratifiera ett prov än att välja ett enkelt slumpmässigt prov. Exempelvis kan intervjuer utbildas i hur man bäst kan hantera en viss ålder eller en etnisk grupp, medan andra utbildas på det bästa sättet att hantera en annan ålder eller en etnisk grupp. På så sätt kan intervjuarna koncentrera sig på och förfina en liten uppsättning färdigheter och det är mindre tid och kostsamt för forskaren.

Ett stratifierat prov kan också ha mindre storlek än enkla slumpmässiga prover, vilket kan spara mycket tid, pengar och ansträngning för forskarna. Detta beror på att denna typ av samplingsteknik har en hög statistisk precision jämfört med enkel slumpmässig provtagning.

En sista fördel är att ett stratifierat urval garanterar bättre täckning av befolkningen. Forskaren har kontroll över undergrupperna som ingår i urvalet, medan enkel slumpmässig provtagning inte garanterar att någon typ av person kommer att ingå i det slutliga urvalet.

En huvudsaklig nackdel med stratifierat provtagning är att det kan vara svårt att identifiera lämpliga skikt för en studie. En andra nackdel är att det är mer komplicerat att organisera och analysera resultaten jämfört med enkel slumpmässig provtagning.

Uppdaterad av Nicki Lisa Cole, Ph. D.