Stratificēta izlase pret kopu iztveršanu
Statistikā, īpaši veicot aptaujas, ir svarīgi iegūt objektīvu izlasi, tāpēc rezultāts un prognozes attiecībā uz populāciju ir precīzākas. Taču vienkāršajā nejaušajā izlasē pastāv iespēja atlasīt neobjektīvus izlases dalībniekus; citiem vārdiem sakot, tas nepārstāv iedzīvotājus godīgi. Tāpēc, lai novērstu vienkāršas nejaušās izlases neobjektivitātes un efektivitātes problēmas, tiek izmantota stratificēta izlase un klasteru izlase.
Stratificēta paraugu ņemšana
Stratificēta nejauša izlase ir izlases metode, kurā populāciju vispirms sadala slāņos (Slānis ir viendabīga populācijas apakškopa). Tad no katra slāņa ņem vienkāršu nejaušu paraugu. Katra slāņa rezultāti kopā veido izlasi. Tālāk ir sniegti iespējamo slāņu piemēri populācijās
• Štata iedzīvotājiem, vīriešu un sieviešu slāņiem
• Cilvēkiem, kas strādā pilsētā, iedzīvotāju un nerezidentu slāņos
• Koledžas studentiem, b altajiem, melnajiem, spāņu un aziātu slāņiem
• Debašu auditorijai par teoloģiju, protestantu, katoļu, ebreju, musulmaņu slāņiem
Šajā procesā tā vietā, lai izlases veidā ņemtu paraugus tieši no populācijas, populācija tiek sadalīta grupās, izmantojot elementiem raksturīgo īpašību (homogēnās grupas). Pēc tam no grupas tiek ņemti izlases veida paraugi. No katras grupas ņemto izlases paraugu skaits ir atkarīgs no elementu skaita grupā.
Tas ļauj veikt paraugu ņemšanu, lai vienas grupas paraugs nebūtu lielāks par konkrētajai grupai nepieciešamo paraugu skaitu. Ja elementu skaits no noteiktas grupas ir lielāks par nepieciešamo, sadalījuma novirze var izraisīt kļūdainas interpretācijas.
Stratificēta izlase ļauj izmantot dažādas statistikas metodes katram slānim, kas palīdz uzlabot novērtējuma efektivitāti un precizitāti.
Klasteru iztveršana
Klasteru nejauša izlase ir izlases metode, kurā populācija vispirms tiek sadalīta klasteros (klasteris ir neviendabīga populācijas apakškopa). Pēc tam tiek ņemts vienkāršs klasteru izlases paraugs. Visi atlasīto klasteru dalībnieki kopā veido izlasi. Šo metodi bieži izmanto, ja dabiskās grupas ir acīmredzamas un pieejamas.
Piemēriem apsveriet aptauju, lai novērtētu vidusskolēnu iesaistīšanos ārpusskolas aktivitātēs. Tā vietā, lai atlasītu nejaušus skolēnus no skolēnu kopas, klases atlase kā aptaujas paraugs ir klasteru izlase. Pēc tam tiek intervēts katrs klases loceklis. Šajā gadījumā klases ir skolēnu kopas.
Klasteru izlasē nejauši tiek atlasītas kopas, nevis indivīdi. Tiek pieņemts, ka katrs klasteris pats par sevi ir objektīvs populācijas attēlojums, kas nozīmē, ka katra klastera ir neviendabīga.
Kāda ir atšķirība starp stratificēto atlasi un klasteru izlasi?
• Stratificētajā izlasē populācija tiek sadalīta homogēnās grupās, ko sauc par stratiem, izmantojot paraugu atribūtu. Pēc tam tiek atlasīti dalībnieki no katra slāņa, un no šiem slāņiem ņemto paraugu skaits ir proporcionāls slāņu klātbūtnei populācijā.
• Klasteru izlasē populācija tiek grupēta klasteros, galvenokārt pamatojoties uz atrašanās vietu, un pēc tam nejauši tiek atlasīts klasteris.
• Klasteru izlasē klasteris tiek atlasīts nejauši, savukārt stratificētajā izlasē dalībnieki tiek atlasīti nejauši.
• Stratificētajā izlasē katra izmantotā grupa (slāņi) ietver viendabīgus dalībniekus, savukārt klasteru izlasē kopa ir neviendabīga.
• Stratificētā izlase ir lēnāka, savukārt kopu izlase ir salīdzinoši ātrāka.
• Stratificētajos paraugos ir mazāk kļūdu, jo tiek ņemta vērā katras grupas klātbūtne populācijā un metodes tiek pielāgotas, lai iegūtu labāku novērtējumu.
• Klasteru izlasei ir raksturīga lielāka kļūdu procentuālā daļa.
