Definition: Die geschichtete Stichprobe ist eine Art Stichprobenmethode, bei der die Gesamtbevölkerung in kleinere Gruppen oder Schichten unterteilt wird, um den Stichprobenprozess abzuschließen. Die Schichten werden basierend auf einigen gemeinsamen Merkmalen in den Bevölkerungsdaten gebildet. Nach der Aufteilung der Population in Schichten wählt der Forscher die Stichprobe zufällig proportional aus.,
Beschreibung: Stratified Sampling ist eine gemeinsame Probenahmetechnik von Forschern verwendet, wenn sie versuchen, Schlussfolgerungen aus verschiedenen Untergruppen oder Schichten zu ziehen. Die Schichten oder Untergruppen sollten unterschiedlich sein und die Daten sollten sich nicht überlappen. Bei der Verwendung einer geschichteten Stichprobe sollte der Forscher eine einfache Wahrscheinlichkeitsstichprobe verwenden. Die Bevölkerung ist in verschiedene Untergruppen wie Alter, Geschlecht, Nationalität, Berufsprofil, Bildungsniveau usw. unterteilt. Stratified Sampling wird verwendet, wenn der Forscher die bestehende Beziehung zwischen zwei Gruppen verstehen möchte.,
Der Forscher kann auch die kleinste Untergruppe in der Bevölkerung darstellen. Es gibt zwei Arten von geschichteten Stichproben – Eine ist proportional geschichtete Zufallsstichprobe und eine andere ist unverhältnismäßig geschichtete Zufallsstichprobe. Bei der proportionalen Zufallsstichprobe hätte jede Schicht den gleichen Stichprobenanteil. Sie haben beispielsweise drei Untergruppen mit einer Populationsgröße von 150, 200, 250 Probanden in jeder Untergruppe. Um es proportional zu machen, verwendet der Forscher nun einen bestimmten Bruchteil oder Prozentsatz, der auf seine Untergruppen der Bevölkerung angewendet wird., Die Probe für die erste Gruppe wäre 150*0.5= 75, 200*0.5=100 und 250*0.5= 125. Hier ist der konstante Faktor die Proportion Ration für jede Population Teilmenge.
Der einzige Unterschied ist die Stichprobenfraktion in der unverhältnismäßig geschichteten Stichprobentechnik. Der Forscher könnte verschiedene Fraktionen für verschiedene Untergruppen verwenden, abhängig von der Art der Forschung oder Schlussfolgerung, die er aus der Bevölkerung ableiten möchte. Der einzige Nachteil dabei ist die Tatsache, dass, wenn der Forscher zu viel Wert auf eine Untergruppe legt, das Ergebnis verzerrt sein könnte.