ODBER VZORIEK Z KVÓT: METÓDA, VÝHODY, NEVÝHODY, PRÍKLADY - DUDAS - 2026

Vzorkovanie kvóta je non - pravdepodobnostné spôsob získavanie dát z ukážkovej vrstiev prideľovania kvót. Kvóty musia byť úmerné frakcii, ktorú táto vrstva predstavuje vzhľadom na celkovú populáciu, a súčet kvót sa musí rovnať veľkosti vzorky.

Výskumník je ten, kto sa rozhodne, ktoré skupiny alebo vrstvy budú, napríklad môže rozdeliť populáciu na mužov a ženy. Ďalším príkladom vrstiev sú vekové rozsahy, napríklad od 18 do 25, od 26 do 40 a od 40 rokov, ktoré sa dajú takto označiť: mladí, starí a starí.

Obrázok 1. Kvóty na odber vzoriek sú rozdelené podľa rozdielov v celkovej populácii. Zdroj: Pixabay.

Je veľmi vhodné vopred vedieť, aké percento celkovej populácie predstavuje každú vrstvu. Potom sa vyberie štatisticky významná veľkosť vzorky a proporčné kvóty sa priradia percentuálnemu podielu každej vrstvy s ohľadom na celkovú populáciu. Súčet kvót na vrstvu sa musí rovnať celkovej veľkosti vzorky.

Nakoniec sa preberajú údaje o kvótach pridelených každej vrstve, pričom sa vyberajú prvé prvky, ktoré dopĺňajú kvótu.

Práve v dôsledku tohto náhodného spôsobu výberu prvkov sa táto metóda odberu vzoriek považuje za nepravdepodobnú.

Kroky na vzorkovanie podľa kvót

Krok 1

Rozdeľte celkovú populáciu do vrstiev alebo skupín s niektorými spoločnými vlastnosťami. O tejto charakteristike bude vopred rozhodovať štatistický výskumný pracovník vykonávajúci štúdiu.

Krok 2

Určite, aké percento celkovej populácie predstavuje každú zo skupín alebo skupín vybraných v predchádzajúcom kroku.

Krok 3

Odhadnite štatisticky významnú veľkosť vzorky podľa kritérií a metodík štatistickej vedy.

Krok 4

Vypočítajte počet prvkov alebo kvót pre každú vrstvu tak, aby boli úmerné percentuálnemu podielu, ktorý každá z nich predstavuje vzhľadom na celkovú populáciu a celkovú veľkosť vzorky.

Krok 5

Vezmite údaje prvkov v každej vrstve až do dokončenia kvóty zodpovedajúcej každej vrstve.

Praktický prípad

Predpokladajme, že chcete poznať úroveň spokojnosti so službami metra v meste. Predchádzajúce štúdie o populácii 2 000 ľudí určili, že 50% používateľov sú mladí ľudia vo veku 16 až 21 rokov, 40% sú dospelí vo veku 21 až 55 rokov a iba 10% používateľov je starších ako 55 rokov.

S využitím výsledkov tejto štúdie je členená alebo stratifikovaná podľa veku používateľov:

- Mladí ľudia: 50%

- Dospelí: 40%

- Starší: 10%

Keďže existuje obmedzený rozpočet, štúdia sa musí uplatniť na malú, ale štatisticky významnú vzorku. Vyberie sa vzorka s veľkosťou 200, to znamená, že prieskum úrovne spokojnosti sa použije celkovo na 200 ľudí.

Teraz zostáva určiť kvótu alebo počet zisťovaní pre každý segment alebo vrstvu, ktorá musí byť úmerná veľkosti vzorky a percentuálnemu podielu na vrstve.

Kvóta na vrstvu

Kvóta pre počet prieskumov na vrstvu je takáto:

Mládež: 200 x 50% = 200 * (50/100) = 100 prieskumov

Dospelí: 200 * 40% = 200 * (40/100) = 80 prieskumov

Seniori: 200 * 10% = 200 * (10/100) = 20 prieskumov

Obrázok 2. Kvóty vo vzorke 200 jednotlivcov podľa vekovej vrstvy. Zdroj: F. Zapata.

Upozorňujeme, že suma poplatkov sa musí rovnať veľkosti vzorky, to znamená, že sa musí rovnať celkovému počtu prieskumov, ktoré sa použijú. Potom sa prieskumy odovzdajú, až kým sa nedosiahnu kvóty pre každú vrstvu.

Je dôležité poznamenať, že táto metóda je omnoho lepšia ako zobrať všetky prieskumy a preniesť ich na prvých 200 ľudí, ktorí sa objavia, pretože podľa predchádzajúcich údajov je veľmi pravdepodobné, že menšinová vrstva bude zo štúdie vynechaná.

Uplatniteľnosť, výhody a nevýhody

Aby bola táto metóda použiteľná, vyžaduje sa kritérium na vytvorenie vrstiev, ktoré závisí od cieľa štúdie.

Vzorkovanie kvót je vhodné, ak chcete poznať preferencie, rozdiely alebo charakteristiky podľa sektorov na riadenie konkrétnych kampaní podľa vrstvy alebo segmentu.

Jeho použitie je užitočné, aj keď je z nejakého dôvodu zaujímavé poznať charakteristiky alebo záujmy menšinových sektorov, alebo ak ich nechcú vynechať zo štúdie.

Aby bolo možné použiť, musí byť známa hmotnosť alebo význam každej vrstvy s ohľadom na celkovú populáciu. Je veľmi dôležité, aby tieto znalosti boli spoľahlivé, inak sa získajú chybné výsledky.

výhoda

- Znížte dobu štúdia, pretože poplatky za vrstvu sú zvyčajne malé

- Zjednodušuje analýzu údajov.

- minimalizuje náklady, pretože štúdia sa uplatňuje na malé, ale dobre reprezentatívne vzorky celkovej populácie.

nevýhody

-Ak sú vrstvy definované a priori, je možné, že niektoré sektory populácie sú zo štúdie vynechané.

- Pri stanovení obmedzeného počtu vrstiev je možné, že v štúdii sa strácajú podrobnosti.

- Pri vylúčení alebo začlenení určitej vrstvy ako súčasti inej vrstvy sa môžu v štúdii vyvodiť nesprávne závery.

- Znemožňuje odhadnúť maximálnu chybu vzorkovania.

Jednoduchý príklad aplikácie

Chceme urobiť štatistickú štúdiu o úrovni úzkosti v populácii 2000 ľudí.

Vedec, ktorý riadi výskum, si uvedomuje, že rozdiely vo výsledkoch musia byť zistené v závislosti od veku a pohlavia. Z tohto dôvodu sa rozhodol vytvoriť tri vekové vrstvy označené ako First_Age, Second_Age a Third_Age. Pokiaľ ide o pohlavný segment, sú definované dva obvyklé typy: muž a žena.

First_Age je definovaný, jeden vo veku 18 až 25 rokov, Second_Age jeden vo veku 26 až 50 rokov a nakoniec Third_Age ten vo veku 50 až 80 rokov.

Pri analýze údajov o celkovej populácii je potrebné:

45% populácie patrí do First_Age.

40% je v Second_Age.

Nakoniec iba 15% skúmanej populácie patrí do tretieho veku.

Použitím vhodnej metodiky, ktorá tu nie je podrobne uvedená, sa zistí, že vzorka 300 ľudí je štatisticky významná.

Stanovenie kvót podľa veku

Ďalším krokom bude potom nájdenie zodpovedajúcich kvót pre segment Vek, ktoré sa vykonáva takto:

First_ge: 300 * 45% = 300 * 45/100 = 135

Second_Age: 300 * 40% = 300 * 40/100 = 120

Tretie vek: 300 * 15% = 300 * 15/100 = 45

Je overené, že súčet kvót udáva celkovú veľkosť vzorky.

Stanovenie kvót podľa veku a pohlavia

Doteraz sa nezohľadnil pohlavný segment obyvateľstva, pre tento segment už boli definované dve vrstvy: žena a muž. Znovu musíme analyzovať údaje o celkovej populácii, ktoré poskytujú tieto informácie:

- 60% z celkovej populácie sú ženy.

- Medzitým 40% skúmanej populácie patrí k mužskému pohlaviu.

Je dôležité poznamenať, že predchádzajúce percentá týkajúce sa rozdelenia populácie podľa pohlavia nezohľadňujú vek.

Vzhľadom na to, že nie sú k dispozícii žiadne ďalšie informácie, bude sa predpokladať, že tieto pohlavné proporcie sú rovnomerne rozdelené do 3 vekových vrstiev, ktoré boli definované pre túto štúdiu. Na základe týchto úvah teraz pristúpime k stanovovaniu kvót podľa veku a pohlavia, čo znamená, že teraz bude existovať 6 podvrstiev:

S1 = First_Age and Female: 135 * 60% = 135 * 60/100 = 81

S2 = First_Age a Male: 135 * 40% = 135 * 40/100 = 54

S3 = Second_Age and Female: 120 * 60% = 120 * 60/100 = 72

S4 = Second_Age a Male: 120 * 40% = 120 * 40/100 = 48

S5 = tretí vek a žena: 45 x 60% = 45 x 60/100 = 27

S6 = tretí vek a muž: 45 * 40% = 45 * 40/100 = 18

Uplatňovanie prieskumov a štúdium výsledkov

Po stanovení šiestich (6) segmentov a zodpovedajúcich kvót sa pripraví 300 prieskumov, ktoré sa budú uplatňovať podľa už vypočítaných kvót.

Prieskumy sa budú uplatňovať nasledovne, vykoná sa 81 prieskumov a uskutoční sa rozhovor s prvými 81 ľuďmi, ktorí sú v segmente S1. Potom sa to urobí rovnakým spôsobom so zostávajúcimi piatimi segmentmi.

Sled štúdie je nasledujúci:

- Analyzovať výsledky prieskumu, ktoré sa potom prediskutujú, analyzovať výsledky podľa segmentov.

- Porovnajte výsledky podľa segmentov.

- Konečné vypracovanie hypotéz, ktoré vysvetľujú príčiny týchto výsledkov.

Rozdiel s stratifikovaným náhodným výberom

V našom príklade, v ktorom uplatňujeme výber kvót, je najprv potrebné stanoviť kvóty a potom vykonať štúdiu. Tieto kvóty samozrejme nie sú vôbec náladové, pretože boli založené na predchádzajúcich štatistických informáciách o celkovej populácii.

Ak nemáte predchádzajúce informácie o študijnej populácii, je lepšie obrátiť postup, to znamená najprv definovať veľkosť vzorky a po stanovení veľkosti vzorky pokračovať v prieskume v náhodne.

Jedným zo spôsobov, ako zabezpečiť náhodnosť, by bolo použitie generátora náhodných čísel a prieskumu, ktorého počet zamestnancov sa zhoduje s počtom náhodných generátorov.

Akonáhle sú údaje k dispozícii, a keďže cieľom štúdie je zistiť úrovne úzkosti podľa vekových a pohlavných vrstiev, údaje sa oddelia podľa šiestich kategórií, ktoré sme predtým definovali. Ale bez stanovenia akýchkoľvek poplatkov vopred.

Z tohto dôvodu sa stratifikovaná metóda náhodného výberu vzoriek považuje za pravdepodobnostnú metódu. Kým odber vzoriek podľa predtým stanovených kvót nie je.

Ak sa však kvóty stanovia na základe štatistík založených na populácii, dá sa povedať, že metóda vzorkovania kvót je približne pravdepodobná.

Navrhované cvičenie

Navrhuje sa toto cvičenie:

Na strednej škole chcete urobiť prieskum o preferenciách medzi štúdiom vedy alebo štúdiom humanitných vied.

Predpokladajme, že škola má podľa ročníka celkom 1000 študentov zoskupených do piatich úrovní. Je známe, že v prvom roku je 350 študentov, 300 v druhom, 200 v treťom, 100 vo štvrtom a nakoniec 50 v piatom ročníku. Je tiež známe, že 55% študentov školy sú chlapci a 45% dievčatá.

Stanovte vrstvy a kvóty podľa vrstvy, aby ste vedeli, aký počet prieskumov sa má uplatniť podľa roku štúdia a pohlavných segmentov. Ďalej predpokladajme, že vzorka bude 10% z celkovej populácie študentov.

Referencie

1. Berenson, M. 1985. Štatistika pre riadenie a ekonomiku, koncepty a aplikácie. Editorial Interamericana.
2. Štatistiky. Odber vzoriek kvót. Získané z: encyclopediaeconomica.com.
3. Štatistiky. Vzorkovanie. Získané z: Estadistica.mat.uson.mx.
4. Explorable. Odber vzoriek kvót. Obnovené z: explorable.com.
5. Moore, D. 2005. Aplikované základné štatistiky. 2 .. Vydanie.
6. Netquest. Pravdepodobný odber vzoriek: stratifikovaný odber vzoriek. Obnovené z: netquest.com.
7. Wikipedia. Štatistické výbery. Obnovené z: en.wikipedia.org