Wanneer experimentatoren of onderzoekers data zoeken, is het vaak onmogelijk om elk individueel datapunt in een populatie te meten. Statistische methoden maken echter conclusies over een populatie mogelijk door de resultaten van een kleinere steekproef uit die populatie te analyseren. Er zijn verschillende bemonsteringsmethoden.
Gestratificeerde aselecte steekproef is een veelgebruikte methode die door onderzoekers wordt gebruikt, omdat het hen in staat stelt een steekproefpopulatie te verkrijgen die het best de gehele bestudeerde populatie vertegenwoordigt, waarbij ervoor wordt gezorgd dat elke subgroep van belang is vertegenwoordigd. Toch is deze onderzoeksmethode niet zonder nadelen.
Belangrijkste leerpunten
- Gestratificeerde willekeurige steekproeven stellen onderzoekers in staat een steekproefpopulatie te verkrijgen die het beste de gehele bestudeerde populatie vertegenwoordigt door deze op te splitsen in subgroepen die strata worden genoemd.
- Deze methode van statistische steekproeven kan echter niet in elk onderzoeksontwerp of met elke dataset worden gebruikt.
- Gestratificeerde willekeurige steekproeven verschillen van eenvoudige willekeurige steekproeven, waarbij willekeurige gegevens uit een hele populatie worden geselecteerd, zodat de kans even groot is dat elke mogelijke steekproef voorkomt.
Gestratificeerde willekeurige steekproeven: een overzicht
Bij gestratificeerde aselecte steekproeven wordt een populatie eerst in subpopulaties verdeeld en vervolgens op elke subpopulatie aselecte steekproeven worden toegepast om een testgroep te vormen. Een nadeel is dat onderzoekers niet elk lid van de bevolking in een subgroep kunnen indelen.
Gestratificeerde aselecte steekproeven verschillen van eenvoudige willekeurige steekproeven, waarbij willekeurige gegevens uit de gehele populatie worden geselecteerd, zodat de kans even groot is dat elke mogelijke steekproef voorkomt. Daarentegen verdeelt gestratificeerde willekeurige steekproeven de populatie in kleinere groepen, of strata, op basis van gedeelde kenmerken. Van elk stratum wordt een aselecte steekproef genomen in directe verhouding tot de omvang van het stratum in vergelijking met de populatie.
Gestratificeerd voorbeeld van willekeurige steekproeven
Het volgende is een voorbeeld van gestratificeerde willekeurige steekproeven:
Onderzoekers voeren een onderzoek uit om de politieke neigingen van economiestudenten aan een grote universiteit te evalueren. De onderzoekers willen ervoor zorgen dat de willekeurige steekproef het beste de studentenpopulatie benadert, inclusief geslacht, studenten en afgestudeerde studenten. De totale populatie in de studie is 1.000 studenten en van daaruit worden subgroepen gemaakt zoals hieronder weergegeven.
Totale bevolking = 1.000
Onderzoekers zouden elke economiestudent aan de universiteit toewijzen aan een van de vier subpopulaties: mannelijke niet-gegradueerden, vrouwelijke niet-gegradueerden, mannelijke afgestudeerden en vrouwelijke afgestudeerden. Onderzoekers zouden vervolgens tellen hoeveel studenten uit elke subgroep de totale populatie van 1.000 studenten vormen. Van daaruit berekenen onderzoekers de procentuele vertegenwoordiging van elke subgroep van de totale populatie.
Subgroepen:
- Mannelijke studenten = 450 studenten (op 100) of 45% van de bevolking
- Vrouwelijke studenten = 200 studenten of 20%
- Mannelijke afgestudeerde studenten = 200 studenten of 20%
- Vrouwelijke afgestudeerde studenten = 150 studenten of 15%
Willekeurige steekproeven van elke subpopulatie worden gedaan op basis van de vertegenwoordiging binnen de populatie als geheel. Omdat mannelijke studenten 45% van de bevolking uitmaken, worden 45 mannelijke studenten willekeurig gekozen uit die subgroep. Omdat mannelijke afgestudeerden slechts 20% van de bevolking uitmaken, worden er 20 geselecteerd voor de steekproef, enzovoort.
Hoewel gestratificeerde willekeurige steekproeven een nauwkeurige afspiegeling zijn van de populatie die wordt bestudeerd, betekenen de voorwaarden waaraan moet worden voldaan, dat deze methode niet in elk onderzoek kan worden gebruikt.
Voordelen van gestratificeerde willekeurige steekproeven
Gestratificeerde willekeurige steekproeven hebben voordelen in vergelijking met eenvoudige willekeurige steekproeven.
Geeft nauwkeurig de bestudeerde populatie weer
Gestratificeerde willekeurige steekproeven geven nauwkeurig de populatie weer die wordt bestudeerd, omdat onderzoekers de hele populatie stratificeren voordat ze willekeurige steekproefmethoden toepassen. Kortom, het zorgt ervoor dat elke subgroep binnen de populatie de juiste vertegenwoordiging krijgt binnen de steekproef. Als gevolg hiervan biedt gestratificeerde willekeurige steekproeven een betere dekking van de populatie, aangezien de onderzoekers controle hebben over de subgroepen om ervoor te zorgen dat ze allemaal in de steekproef zijn vertegenwoordigd.
Met eenvoudige willekeurige steekproeven is er geen enkele garantie dat een bepaalde subgroep of type persoon wordt gekozen. In ons eerdere voorbeeld van de universiteitsstudenten zou het gebruik van een eenvoudige willekeurige steekproef om een steekproef van 100 uit de populatie te verkrijgen, kunnen resulteren in de selectie van slechts 25 mannelijke studenten of slechts 25% van de totale populatie. Ook zouden 35 vrouwelijke afgestudeerde studenten kunnen worden geselecteerd (35% van de bevolking), wat resulteert in een ondervertegenwoordiging van mannelijke studenten en een oververtegenwoordiging van vrouwelijke afgestudeerde studenten. Eventuele fouten in de weergave van de populatie kunnen de nauwkeurigheid van het onderzoek verminderen.
Nadelen van gestratificeerde willekeurige steekproeven
Gestratificeerde aselecte steekproef levert onderzoekers ook een nadeel op.
Kan niet in alle onderzoeken worden gebruikt
Helaas kan deze onderzoeksmethode niet in elk onderzoek worden toegepast. Het nadeel van de methode is dat aan een aantal voorwaarden moet worden voldaan om deze goed te kunnen gebruiken. Onderzoekers moeten elk lid van een bestudeerde populatie identificeren en elk van hen indelen in één en slechts één subpopulatie. Als gevolg hiervan is gestratificeerde willekeurige steekproeven nadelig wanneer onderzoekers niet met vertrouwen elk lid van de populatie in een subgroep kunnen indelen. Het kan ook een uitdaging zijn om een volledige en definitieve lijst van een hele populatie te vinden.
Overlapping kan een probleem zijn als er onderwerpen zijn die in meerdere subgroepen vallen. Wanneer een eenvoudige willekeurige steekproef wordt uitgevoerd, is de kans groter dat degenen die zich in meerdere subgroepen bevinden, worden gekozen. Het resultaat kan een verkeerde voorstelling van zaken of een onnauwkeurige weergave van de populatie zijn.
Het bovenstaande voorbeeld maakt het gemakkelijk: niet-gegradueerden, afgestudeerden, mannen en vrouwen zijn duidelijk gedefinieerde groepen. In andere situaties kan het echter veel moeilijker zijn. Stel je voor dat je kenmerken opneemt zoals ras, etniciteit of religie. Het sorteerproces wordt moeilijker, waardoor gestratificeerde willekeurige steekproeven een ondoelmatige en minder dan ideale methode worden.