SMONTAGGIO Campionamento Il campione dovrebbe essere una rappresentazione di tutta la popolazione. Nel prendere un campione da una popolazione più ampia, è importante considerare come viene scelto il campione. Per ottenere un campione rappresentativo. il campione deve essere estratto a sorte e comprendere l'intera popolazione. Ad esempio, un sistema di lotteria potrebbe essere usato per determinare l'età media degli studenti in una università campionando 10 del corpo studentesco. Factoring in sistematico Campionamento campionamento sistematico utilizza un punto di partenza casuale e un intervallo periodico per selezionare gli elementi per un campione. L'intervallo di campionamento è calcolata come la dimensione della popolazione diviso per la dimensione del campione. Si supponga, per esempio, che un CPA è la revisione dei controlli interni relativi al conto di cassa e vuole mettere alla prova la politica aziendale che controlla oltre 10.000 deve essere firmata da due persone, piuttosto che una sola persona. La popolazione contabili è ogni controllo dell'azienda scritta è in eccesso di 10.000 durante l'anno fiscale, che si trova a 300 controlli totali in questo esempio. La ditta di CPA utilizza le statistiche di probabilità e determina che la dimensione del campione dovrebbe essere il 20 della popolazione, o 60 controlli. L'intervallo di campionamento è di 300 controlli diviso per 60 controlli a campione, o cinque, in modo che il CPA seleziona ogni quinto di controllo per il test. Si supponga che, se non vi sono errori nel lavoro di test campionamento, l'analisi statistica dà il CPA 95 un tasso fiducia che la procedura di controllo è stato eseguito correttamente. Il CPA svolge il lavoro di test campione su 60 controlli e non trova alcun errore, e il contabile conclude che il controllo interno sul denaro funziona correttamente. Esempi di prove a campione per Marketing Ogni azienda tenta di vendere un prodotto o un servizio ad una nicchia di mercato. A campioni società individui in una particolare nicchia di mercato per scoprire che cosa hanno bisogno e quali problemi vogliono risolvere. I risultati del campione aiutare l'azienda servire i bisogni delle persone nel mercato niche. Stratified campionamento definiti ed esempi di campioni stratificati da Ashley Crossman. Sociologia Expert Updated 16 dicembre 2016. Un campione stratificato è quella che assicura che i sottogruppi (strati) di una data popolazione sono tutte adeguatamente rappresentati all'interno tutta la popolazione campione di uno studio di ricerca. Ad esempio, si potrebbe dividere un campione di adulti in sottogruppi per età, come 18-29, 30-39, 40-49, 50-59, e 60 e sopra. Stratificare questo esempio, il ricercatore avrebbe quindi selezionare casualmente quantità proporzionali di persone di ogni fascia d'età. Continua a leggere qui sotto Si tratta di una tecnica di campionamento efficace per studiare come una tendenza o un problema potrebbero differire in tutti i sottogruppi. È importante sottolineare che, strati utilizzato in questa tecnica non deve sovrapporsi, perché se lo facessero, alcuni individui potrebbero avere una maggiore probabilità di essere scelto rispetto ad altri. Ciò creerebbe un campione distorto che sarebbe influenzare la ricerca e rendere i risultati non validi. Alcuni degli strati più comuni utilizzati in campionamento casuale stratificato includono età, sesso, religione, razza, livello di istruzione, stato socio-economico. e nazionalità. Quando usare stratificato di campionamento Ci sono molte situazioni in cui i ricercatori potrebbero scegliere stratificato campionamento casuale rispetto ad altri tipi di campionamento. In primo luogo, esso è usato quando il ricercatore vuole esaminare sottogruppi all'interno di una popolazione. I ricercatori hanno anche utilizzano questa tecnica quando vogliono osservare le relazioni tra due o più sottogruppi, o quando vogliono esaminare i rari estremi di una popolazione. Con questo tipo di campionamento, il ricercatore è soggetti garantite da ciascun sottogruppo sono inclusi nel campione finale, che campionamento casuale semplice non garantisce che i sottogruppi sono rappresentate ugualmente o proporzionalmente all'interno del campione. Continua a leggere qui sotto proporzionale stratificato Campione casuale In proporzionale campionamento casuale stratificato, la dimensione di ogni strato è proporzionato alla dimensione della popolazione degli strati, se esaminato tutta la popolazione. Ciò significa che ogni strato è la stessa frazione di campionamento. Ad esempio, supponiamo di avere quattro strati con le dimensioni della popolazione di 200, 400, 600, e 800. Se si sceglie una frazione di campionamento di, questo significa che è necessario in modo casuale campione di 100, 200, 300, e 400 soggetti da ogni strato, rispettivamente. Lo stesso frazione di campionamento è utilizzato per ciascuno strato indipendentemente dalle differenze nella dimensione della popolazione degli strati. Sproporzionata stratificato campione casuale In sproporzionato campionamento casuale stratificato, i diversi strati non hanno le stesse frazioni di campionamento come l'altro. Per esempio, se i quattro strati contengono 200, 400, 600, e 800 persone, si può scegliere di avere diverse frazioni di campionamento per ogni strato. Forse il primo strato con 200 persone ha una frazione di campionamento di, con conseguente 100 persone selezionate per il campione, mentre l'ultimo strato con 800 persone ha una frazione di campionamento di, con conseguente 200 persone selezionate per il campione. La precisione di utilizzo sproporzionato campionamento casuale stratificato è fortemente dipendente dalle frazioni di campionamento scelti e utilizzati dal ricercatore. Qui, il ricercatore deve essere molto attenti e sapere esattamente quello che lui o lei sta facendo. Gli errori commessi nella scelta e l'utilizzo di frazioni di campionamento potrebbe tradursi in uno strato che sovrarappresentato o sottorappresentati, con conseguente distorsione dei risultati. Vantaggi di stratificato Campionamento Utilizzando un campione stratificato sempre ottenere una maggiore precisione di un campione casuale semplice, purché gli strati sono stati scelti in modo che i membri della stesso strato sono il più possibile simili in termini di caratteristiche di interesse. Maggiore è la differenza tra gli strati, maggiore è il guadagno in precisione. Amministrativamente, è spesso più conveniente per stratificare un campione di selezionare un campione casuale semplice. Per esempio, gli intervistatori possono essere addestrati su come affrontare al meglio con una particolare età o di un gruppo etnico, mentre altri sono addestrati sul modo migliore per affrontare con una età diversa o gruppo etnico. In questo modo gli intervistatori può concentrarsi su e perfezionare un piccolo insieme di competenze ed è meno tempestivo e costosa per il ricercatore. Un campione stratificato può anche essere di dimensioni inferiori rispetto semplici campioni casuali, che possono risparmiare un sacco di tempo, denaro e fatica per i ricercatori. Questo perché questo tipo di tecnica di campionamento ha una elevata precisione statistica rispetto al campionamento casuale semplice. Un ultimo vantaggio è che un campione stratificato garantisce una migliore copertura della popolazione. Il ricercatore ha il controllo dei sottogruppi che sono inclusi nel campione, mentre un campionamento casuale semplice non garantisce che qualsiasi tipo di persona sarà incluso nel campione finale. Svantaggi di stratificato Campionamento Uno svantaggio principale di campionamento stratificato è che può essere difficile identificare appropriate strati per uno studio. Un secondo svantaggio è che è più complessa di organizzare e analizzare i risultati rispetto al campionamento casuale semplice.
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