Tabakalı rastgele örnekleme , bir araştırma kuruluşunun tüm popülasyonu birbiriyle örtüşmeyen, homojen gruplara (katmanlara) ayırabileceği ve araştırma için çeşitli katmanlardan nihai üyeleri rastgele seçebileceği, böylece maliyeti azaltan ve verimliliği artıran bir olasılık örneklemesi türüdür .
Bu grupların her birindeki üyeler farklı olmalıdır, böylece tüm grupların her üyesi basit olasılık kullanılarak seçilmek için eşit fırsata sahip olur. Bu örnekleme yöntemine “rastgele kota örneklemesi” de denilmektedir.
Yaş, sosyoekonomik bölünmeler, milliyet, din, eğitim başarıları ve benzeri diğer sınıflandırmalar tabakalı rastgele örnekleme kapsamına girer.
Bir araştırma ekibinin çeşitli yaş grupları arasında din hakkında görüş aradığı bir durumu ele alalım. 82 milyon Türk vatandaşından geri bildirim toplamak yerine, araştırma için yaklaşık 10000 rastgele örnek seçilebilir.
Bu 10000 vatandaş, yaşa göre katmanlara, yani 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 ve 60 ve üzeri gruplara ayrılabilir. Her katmanın farklı üyeleri ve üye sayısı olacaktır.
Tabakalı Rastgele Örnekleme Nasıl Yapılır?
- Hedef kitleyi tanımlayın .
- Katmanlama değişkenini veya değişkenlerini tanıyın ve kullanılacak katman sayısını belirleyin. Bu tabakalaşma değişkenleri araştırmanın amacı ile uyumlu olmalıdır . Her ek bilgi, tabakalaşma değişkenlerine karar verir. Örneğin, araştırmanın amacı tüm alt grupları anlamaksa, değişkenler alt gruplarla ilişkilendirilecek ve bu alt gruplara ilişkin tüm bilgiler değişkenleri etkileyecektir. İdeal olarak, bir örneklemde 4-6’dan fazla katmanlaşma değişkeni ve 6’dan fazla katman kullanılmamalıdır, çünkü katmanlaşma değişkenlerindeki bir artış, bazı değişkenlerin diğer değişkenlerin etkisini ortadan kaldırma şansını artıracaktır.
- Halihazırda var olan bir örnekleme çerçevesi kullanın veya hedef kitledeki tüm öğeler için katmanlaştırma değişkeninin tüm bilgilerini içeren bir çerçeve oluşturun.
- Kapsam eksikliği, fazla kapsama veya gruplandırma temelinde örnekleme çerçevesini değerlendirdikten sonra değişiklikler yapın.
- Nüfusun tamamı düşünüldüğünde, her tabaka benzersiz olmalı ve nüfusun her bir üyesini kapsamalıdır. Tabaka içinde, farklılıklar minimum olmalı, her tabaka birbirinden son derece farklı olmalıdır. Popülasyonun her elemanı sadece bir tabakaya ait olmalıdır.
- Her öğeye rastgele, benzersiz bir sayı atayın.
- İhtiyacınıza göre her tabakanın boyutunu belirleyin. Tüm katmanlardaki tüm unsurlar arasındaki sayısal dağılım, uygulanacak örnekleme türünü belirleyecektir . Orantılı veya orantısız tabakalı örnekleme olabilir.
- Araştırmacı daha sonra numuneyi oluşturmak için her katmandan rastgele öğeler seçebilir. Her katmandan en az bir eleman seçilmelidir.
Tabakalı Rastgele Örnekleme Türleri:
Orantılı Tabakalı Rastgele Örnekleme:
Bu yaklaşımda, her tabaka örneklem büyüklüğü , tüm tabaka popülasyonunun popülasyon büyüklüğü ile doğru orantılıdır. Bu, her tabaka örneğinin aynı örnekleme fraksiyonuna sahip olduğu anlamına gelir .
| Orantılı Tabakalı Rastgele Örnekleme Formülü: n h = ( N h / N ) * n |
n h = h inci tabaka için numune boyutu
N h = saat Populasyonda inci tabaka
N = Tüm popülasyonun büyüklüğü
n = Tüm numunenin boyutu
500, 1000, 1500, 2000 ilgili büyüklüklerde 4 tabakanız varsa ve araştırma kuruluşu örnekleme fraksiyonu olarak ½’yi seçiyorsa. Bir araştırmacı daha sonra ilgili katmandan 250, 500, 750, 1000 üye seçmelidir.
| tabaka | A | B | C | NS |
| Popülasyon boyutu | 500 | 1000 | 1500 | 2000 |
| Örnekleme Fraksiyonu | 1/2 | 1/2 | 1/2 | 1/2 |
| Nihai Örnekleme Boyutu Sonuçları | 250 | 500 | 750 | 1000 |
Nüfusun örneklem büyüklüğünden bağımsız olarak, örnekleme fraksiyonu tüm katmanlarda aynı kalacaktır.
Daha fazla bilgi edinin: Sistematik Örnekleme
Orantısız Tabakalı Rastgele Örnekleme:
Örnekleme fraksiyonu, orantılı ve orantısız tabakalı rastgele örnekleme arasındaki birincil ayırt edici faktördür. Orantısız örneklemede, her tabaka farklı bir örnekleme fraksiyonuna sahip olacaktır.
Bu örnekleme yönteminin başarısı, araştırmacının kesir dağılımındaki kesinliğine bağlıdır. Ayrılan kesirler doğru değilse, aşırı temsil edilen veya yetersiz temsil edilen katmanlar nedeniyle sonuçlar önyargılı olabilir.
| tabaka | A | B | C | NS |
| Popülasyon boyutu | 500 | 1000 | 1500 | 2000 |
| Örnekleme Fraksiyonu | 1/2 | 1/3 | 1/4 | 1/5 |
| Nihai Örnekleme Boyutu Sonuçları | 250 | 333 | 375 | 400 |
Daha fazla bilgi edinin: Küme Örneklemesi
Tabakalı Rastgele Örnekleme Örnekleri:
Araştırmacılar ve istatistikçiler, iki veya daha fazla tabaka arasındaki ilişkileri analiz etmek için tabakalı rastgele örneklemeyi kullanır. Tabakalı rastgele örnekleme birden fazla katman veya tabaka içerdiğinden, numune değerini hesaplamadan önce tabakaları hesaplamak çok önemlidir.
Aşağıda klasik bir tabakalı rastgele örnekleme örneği verilmiştir:
Diyelim ki 1000 (N) öğrencisi olan bir okulun 100 (N h ) öğrencisine en sevdikleri dersle ilgili sorular soruldu. 8. sınıf öğrencilerinin 9. sınıf öğrencilerinden farklı konu tercihlerine sahip olacağı bir gerçektir.
Anketin kesin sonuçlar vermesi için ideal yol, her bir notu çeşitli katmanlara bölmektir.
Her sınıftaki öğrenci sayısına ilişkin bir tablo aşağıda verilmiştir:
| Seviye | Öğrenci sayısı (n) |
| 5 | 150 |
| 6 | 250 |
| 7 | 300 |
| 8 | 200 |
| 9 | 100 |
Tabakalı rastgele örnekleme formülünü kullanarak her bir sınıfın örneğini hesaplayın:
| Tabakalı Örnek (n 5 ) = 100 / 1000 * 150 = 15 |
| Tabakalı Örnek (n 6 ) = 100 / 1000 * 250 = 25 |
| Tabakalı Örnek (n 7 ) = 100 / 1000 * 300 = 30 |
| Tabakalı Örnek (n 8 ) = 100 / 1000 * 200 = 20 |
| Tabakalı Örnek (n 9 ) = 100 / 1000 * 100 = 10 |
Daha fazla bilgi edinin: Kolaylık Örneklemesi
Tabakalı Rastgele Örneklemenin Avantajları:
- Küme örnekleme, basit rastgele örnekleme ve sistematik örnekleme veya kolayda örnekleme gibi olasılık dışı yöntemler gibi diğer olasılık örnekleme yöntemlerine kıyasla sonuçlarda daha tutarlıdır . Bu tutarlılık, çeşitli katmanların ayrımına bağlı olacaktır, yani, tüm katmanlar son derece farklıysa sonuçlar oldukça tutarlı olacaktır.
- Bu örnekleme tekniğinin doğasının kesinliği nedeniyle, bir örneği katmanlaştırmak için bir ekip yetiştirmek için uygundur.
- Bu yöntemin istatistiksel doğruluğu nedeniyle, daha küçük örnek boyutları da bir araştırmacı için oldukça faydalı sonuçlar elde edebilir.
- Bu örnekleme tekniği, araştırmacıların katman bölümü üzerinde tam sorumluluk sahibi olması nedeniyle maksimum popülasyonu kapsar.
Daha fazla bilgi edinin: Küme Örnekleme ve Tabakalı Örnekleme karşılaştırması
Tabakalı Rastgele Örnekleme Ne Zaman Kullanılır?
- Tabakalı rastgele örnekleme, araştırmacının yalnızca mevcut popülasyon verilerinden belirli katmanlara odaklanmayı amaçladığı durumlarda son derece verimli bir örnekleme yöntemidir . Bu şekilde, anket örneğinde tabakaların istenen özellikleri bulunabilir .
- Araştırmacılar, iki veya daha fazla farklı katman arasında ilişki kurmayı düşündükleri durumlarda bu örnekleme yöntemine güvenirler. Bu karşılaştırma basit rastgele örnekleme kullanılarak yapılırsa , hedef grupların eşit olarak temsil edilmeme olasılığı daha yüksektir.
- Ulaşılması veya iletişim kurulması zor olan bir popülasyona sahip örnekler, tabakalı rastgele örnekleme tekniği kullanılarak araştırma sürecine kolayca dahil edilebilir.
- Örneklemin unsurları ve ilgili katmanlardan seçildiği için istatistiksel sonuçların doğruluğu basit rastgele örneklemeye göre daha yüksektir. Tabakalardaki çeşitlilik, hedef popülasyonda var olan çeşitlilikten çok daha az olacaktır. İlgili doğruluk nedeniyle, gerekli örneklem boyutunun çok daha az olması ve araştırmacıların zamandan ve emekten tasarruf etmelerine yardımcı olması kuvvetle muhtemeldir .