Eenvoudige willekeurige versus gestratificeerde willekeurige steekproef: wat is het verschil? - KamilTaylan.blog
25 juni 2021 4:26

Eenvoudige willekeurige versus gestratificeerde willekeurige steekproef: wat is het verschil?

Eenvoudige willekeurige versus gestratificeerde willekeurige steekproef: een overzicht

Bij statistische analyse is de ” populatie ” de totale reeks waarnemingen of gegevens die bestaat. Het is echter vaak niet haalbaar om elk individu of datapunt in een populatie te meten. In plaats daarvan vertrouwen onderzoekers op monsters. Een steekproef is een reeks observaties van de populatie. De steekproefmethode is het proces dat wordt gebruikt om steekproeven uit de populatie te halen.

Eenvoudige willekeurige steekproeven en gestratificeerde willekeurige steekproeven zijn beide veelgebruikte methoden om een ​​steekproef te verkrijgen. Een eenvoudige willekeurige steekproef wordt gebruikt om de volledige gegevenspopulatie te vertegenwoordigen en selecteert willekeurig individuen uit de populatie zonder enige andere overweging.

Een gestratificeerde willekeurige steekproef verdeelt daarentegen eerst de populatie in kleinere groepen, of strata, op basis van gedeelde kenmerken. Daarom zorgt een gestratificeerde steekproefstrategie ervoor dat leden van elke subgroep worden meegenomen in de gegevensanalyse.

Belangrijkste leerpunten

  • Eenvoudige willekeurige en gestratificeerde willekeurige steekproeven zijn statistische meetinstrumenten.
  • Een eenvoudige willekeurige steekproef neemt een klein, basisgedeelte van de gehele populatie om de volledige dataset te vertegenwoordigen.
  • De populatie is opgedeeld in verschillende groepen met vergelijkbare kenmerken, waaruit een gestratificeerde aselecte steekproef wordt genomen.

Eenvoudige willekeurige steekproef

Eenvoudige willekeurige steekproeven zijn een statistisch hulpmiddel dat wordt gebruikt om een ​​zeer eenvoudige steekproef uit een gegevenspopulatie te beschrijven. Deze steekproef vertegenwoordigt het equivalent van de gehele populatie.

De eenvoudige willekeurige steekproef wordt vaak gebruikt wanneer er zeer weinig informatie beschikbaar is over de datapopulatie, wanneer de datapopulatie veel te veel verschillen vertoont om in verschillende subsets te verdelen, of wanneer er maar één duidelijk kenmerk is onder de datapopulatie.

Een snoepbedrijf wil bijvoorbeeld het koopgedrag van zijn klanten bestuderen om de toekomst van zijn productlijn te bepalen. Als er 10.000 klanten zijn, mag het als steekproef 100 van die klanten kiezen. Het kan dan wat het van die 100 klanten vindt, toepassen op de rest van zijn basis.

Statistici stellen een uitputtende lijst op van een gegevenspopulatie en selecteren vervolgens een willekeurige steekproef binnen die grote groep. In deze steekproef heeft elk lid van de populatie een gelijke kans om geselecteerd te worden om deel uit te maken van de steekproef. Ze kunnen op twee manieren worden gekozen:

  • Via een handmatige loterij, waarbij elk lid van de bevolking een nummer krijgt. Getallen worden vervolgens willekeurig door iemand getrokken om in de steekproef op te nemen. Dit kun je het beste gebruiken als je naar een kleine groep kijkt.
  • Door de computer gegenereerde steekproeven. Deze methode werkt het beste met grotere gegevenssets, door een computer te gebruiken om de monsters te selecteren in plaats van een mens.

Door eenvoudige willekeurige steekproeven te gebruiken, kunnen onderzoekers generalisaties maken over een specifieke populatie en eventuele vooringenomenheid weglaten. Dit kan helpen bepalen hoe toekomstige beslissingen moeten worden genomen. Zodat dat snoepbedrijf uit bovenstaand voorbeeld deze tool kan gebruiken om een ​​nieuwe snoepsmaak te ontwikkelen op basis van de huidige smaak van de 100 klanten. Maar onthoud dat dit generalisaties zijn, dus er is ruimte voor fouten. Het is tenslotte een eenvoudig voorbeeld. Die 100 klanten hebben misschien geen nauwkeurige weergave van de smaak van de hele bevolking.

Gestratificeerde willekeurige bemonstering

In tegenstelling tot eenvoudige willekeurige steekproeven, worden gestratificeerde willekeurige steekproeven gebruikt met populaties die gemakkelijk kunnen worden onderverdeeld in verschillende subgroepen of subgroepen. Deze groepen zijn gebaseerd op bepaalde criteria en kiezen vervolgens willekeurig elementen uit elk in verhouding tot de grootte van de groep versus de populatie.

Deze steekproefmethode houdt in dat er selecties zullen zijn uit elke verschillende groep, waarvan de grootte is gebaseerd op zijn verhouding tot de gehele populatie. Maar de onderzoekers moeten ervoor zorgen dat de lagen elkaar niet overlappen. Elk punt in de populatie mag slechts tot één stratum behoren, dus elk punt is wederzijds exclusief. Overlappende lagen zouden de kans vergroten dat sommige gegevens worden opgenomen, waardoor de steekproef scheef wordt getrokken.

Het snoepbedrijf kan besluiten om de willekeurige gestratificeerde bemonsteringsmethode te gebruiken door zijn 100 klanten in verschillende leeftijdsgroepen te verdelen om te helpen bij het bepalen van de toekomst van zijn productie.


Portefeuillemanagers kunnen gestratificeerde willekeurige steekproeven gebruiken om portefeuilles te creëren door een index zoals een obligatie-index te repliceren.

Gestratificeerde steekproeven bieden enkele voor- en nadelen in vergelijking met eenvoudige willekeurige steekproeven. Omdat het specifieke kenmerken gebruikt, kan het een nauwkeurigere weergave van de populatie geven op basis van wat wordt gebruikt om het in verschillende subsets te verdelen. Dit vereist vaak een kleinere steekproefomvang, wat middelen en tijd kan besparen. Bovendien kunnen de onderzoekers, door voldoende monsterpunten uit elk stratum op te nemen, een afzonderlijke analyse uitvoeren op elk afzonderlijk stratum.

Maar er is meer werk nodig om een ​​gestratificeerde steekproef te trekken dan een willekeurige steekproef. Onderzoekers moeten de gegevens voor elk stratum afzonderlijk volgen en verifiëren voor opname, wat veel meer tijd kan kosten in vergelijking met willekeurige steekproeven.

Related Posts