Apakah Persampelan Berstrata?
Pensampelan berstrata, juga dikenal sebagai pensampelan rawak berstrata atau persampelan rawak proporsional, adalah kaedah persampelan yang mengharuskan semua sampel perlu dikelompokkan sesuai dengan beberapa parameter, dan memilih sampel dari setiap kelompok tersebut dan bukannya mengambil secara rawak dari seluruh populasi. Dalam hal ini, seluruh populasi dibahagikan kepada berbagai kumpulan atribut yang serupa dan di antaranya, beberapa sampel dipilih, sedangkan dalam persampelan rawak sederhana semua anggota populasi berpeluang terpilih untuk sampel.
Formula Persampelan Berstrata
Oleh kerana pembahagian sub-kumpulan atau strata, dan jumlah sampel yang diambil untuk mewakili keseluruhan populasi bergantung kepada penyelidik, tidak ada formula khusus untuk Stratified Random Sampling. Tetapi, formula yang disebutkan di bawah digunakan secara meluas.
Rumus Persampelan Rawak Berstrata = Jumlah Sampel Sampel / Keseluruhan Populasi * Populasi Subkumpulan
Jenis Pensampelan Rawak Berstrata
Mereka terdiri daripada dua jenis - Berkadar dan Tidak Berkadar.
- Berkadar: Tujuan pensampelan berstrata adalah bahawa dari setiap kumpulan, beberapa sampel dipilih untuk pemilihan akhir. Dalam persampelan berkadar, asas sampel yang ditentukan adalah berkadar dengan semua kumpulan yang dibuat. Sebagai contoh, jika 5 kumpulan telah dibuat dengan pelbagai saiz sampel seperti 10, 30, 20, 100, 60, dan 80. Penyelidik telah memutuskan untuk memilih 10% dari jumlah keseluruhan populasi, iaitu 300. Dalam kes ini, 10 dari setiap kumpulan sampel akan dipilih sebagai jumlah sampel yang akan diteliti. Jadi, jumlahnya adalah 1,3,2,10,6, dan 8 dan jumlahnya adalah 30 sampel. Kaedah ini agak lazim dan terkenal dengan aplikasinya.
- Tidak seimbang: Di sini, kami tidak mengambil sampel berkadar dari setiap subkumpulan dan dapat memilih kaedah apa pun untuk mencapai ukuran sampel yang telah ditentukan. Sekiranya kita mengambil contoh yang disebutkan di atas, kita boleh mengambil nombor dari mana-mana kumpulan seperti 5,5,5,4,3,8 untuk mendapatkan jumlah sampel sebanyak 30 kerana kita dapat melihat dengan jelas bahawa sampel yang dipilih oleh pelbagai kumpulan tidak seimbang dengan ukuran subkumpulan masing-masing.
Contoh Formula Persampelan Rawak Berstrata (dengan Templat Excel)
Contoh # 1
Anggaplah pasukan penyelidik sedang melakukan tinjauan untuk syarikat FMCG mengenai rasa dan pilihan orang dalam pilihan makanan. Pasukan ini memutuskan untuk mengambil 3 kategori utama; lelaki, wanita, dan kanak-kanak. Jumlah orang yang diperlukan untuk set data adalah hampir 1 juta jumlahnya. Bagaimana Stratified Random Sampling dapat membantu penyelidik mengumpulkan data yang diperlukan dengan penggunaan lebih sedikit masa dan sumber daya?
Penyelesaian
Adalah sukar untuk bercakap dengan satu juta orang dan mengambil pendapat mereka; sebaliknya, sangat mudah dan menjimatkan masa untuk membuat pelbagai kumpulan, memilih beberapa di antara mereka, dan mengambil pendapat dari mereka kerana pengasingan data ini akan mewakili seluruh populasi.
Jadi, lebih baik memisahkan keseluruhan />
- Sekarang kita akan menetapkan jumlah pekerja yang tergolong dalam kumpulan umur tertentu. Oleh itu, kami telah menghantar nombor seperti 150, 200, 250, dan sebagainya.
- Kemudian, ketahui jumlah sampel yang akan diambil dari keseluruhan populasi. Soalan tersebut telah disebutkan untuk mengambil 10% atau 80 sampel dari jumlah populasi.
Jumlah Penduduk & Jumlah Sampel
- Jumlah Penduduk = 800
- Jumlah Sampel = 80
Pengiraan Saiz Sampel
- = 80/800 * 150
Saiz Sampel akan -
- Saiz Sampel = 15
Prosedur yang sama akan diikuti oleh kumpulan umur 61 - 70.
Proses pensampelan berstrata telah memberi kami jumlah sampel dari setiap subkumpulan atau strata, yang mencerminkan keseluruhan populasi.
Contoh # 3
Sekumpulan pelajar telah diberi projek untuk mengetahui saiz sampel 1200 pelajar yang belajar di pelbagai jurusan. Anda perlu mengetahui sampel dari setiap stratum atau subkumpulan yang disebutkan di bawah dengan menggunakan formula pensampelan rawak berstrata.
Penyelesaian
Gunakan data yang diberikan di bawah:
Pengiraan Jumlah Penduduk
- = 200 + 260 + 190 + 380 + 170
- Jumlah Penduduk = 1200
Pengiraan Saiz Sampel
- = 120/1200 * 200
Saiz Sampel akan -
- Saiz Sampel = 20
Begitu juga, kita dapat mengira ukuran sampel untuk populasi yang tinggal seperti yang ditunjukkan di bawah ini,
Perkaitan dan Kegunaan
- Juruaudit, umumnya Akauntan Awam Bertauliah (CPA), menggunakan formula ini secara menyeluruh untuk tujuan baucar dan pengesahan dalam mengaudit akaun syarikat. Rumus ini sangat sesuai dengan kriteria mereka kerana pelbagai kumpulan atau subkumpulan dapat dibuat berdasarkan jumlah yang terlibat, dan ukuran sampel juga berkurang.
- Pengurus portfolio banyak menggunakan pensampelan berstrata rawak untuk meniru pelbagai indeks seperti indeks bon atau indeks ekuiti untuk membuat portfolio yang memberikan pulangan yang serupa berbanding dengan bon.
- Salah satu kelebihan terbesar persampelan rawak berstrata adalah keupayaannya untuk memilih sampel ciri yang tidak sama dengan membuat subkumpulan dan memberikan sampel dari setiap lapisan yang mewakili keseluruhan ukuran sampel. Rumus menjadi paling berguna apabila ciri-ciri subkelompok cenderung beragam, dan dengan demikian jawapannya banyak berbeza jika persampelan umum dilakukan dan bukannya pensampelan berstrata secara rawak.
