مزایا و معایب نمونه گیری طبقه ای (با تعاریف)

نمونه گیری طبقه ای روشی موثر برای جمع آوری اطلاعات از جمعیت زیادی است. این می تواند به شما کمک کند گروه های بزرگ را به اندازه های نمونه قابل کنترل تر تقسیم کنید. درک مزایا و معایب این روش می تواند به شما در جمع آوری داده ها و استفاده موثرتر از نمونه گیری طبقه ای در کار خود کمک کند. در این مقاله از ایوسی، به معنای نمونه گیری طبقه ای می پردازیم، مزایا و معایب روش نمونه گیری طبقه ای را بررسی می کنیم و نکاتی را در مورد استفاده از آن ارائه می دهیم.

مزایا و معایب نمونه گیری طبقه ای چیست؟

نمونه‌گیری طبقه‌ای روشی برای جمع‌آوری داده‌ها است که شامل تقسیم جمعیت بزرگ به زیرگروه‌های کوچک‌تر است و روش نمونه‌گیری طبقه‌ای مزایا و معایب مختلفی دارد. معمولاً هنگام انجام نظرسنجی یا جمع آوری داده های آماری استفاده می شود. این به مردم اجازه می دهد تا جمعیت زیادی را بررسی کنند اما به روشی قابل مدیریت تر. برای مثال، اگر در حال بررسی جمعیت دانشگاه در مورد رضایت‌بخش بودن تجربه تحصیلی آنها هستید، می‌توانید از این روش برای تقسیم دانش‌آموزان بر اساس برنامه استفاده کنید. این نه تنها داده های عمیق تری را ارائه می دهد، بلکه انجام کار بزرگ را آسان تر می کند.

مزایای نمونه گیری طبقه ای

در زیر چندین مورد از مزایای استفاده از روش نمونه گیری طبقه ای ذکر شده است:

داده های دقیق تر

این روش جمع آوری داده ها می تواند اطلاعات دقیق تری را فراهم کند. به جای جمع‌آوری یک اجماع عمومی از یک گروه بزرگ، می‌توانید داده‌ها را برای ارائه جزئیات عمیق‌تر تجزیه کنید. این ممکن است به درک بهتری در مورد گروه نمونه شما منجر شود تا بتوانید نتیجه گیری بهتری بگیرید.

به عنوان مثال، اگر در حال باز کردن یک غرفه بستنی هستید، ممکن است نظرسنجی انجام دهید تا مشخص کنید چه طعم هایی را می توانید در انبار نگه دارید. در حالی که می‌توانید از مردم بپرسید که آیا آنها به سادگی شکلات یا وانیل دوست دارند، می‌توانید زیر گروه‌هایی مانند شکلات با کارامل یا وانیل با خمیر کوکی ایجاد کنید. این می تواند به شما کمک کند داده های بهتری از جامعه نمونه خود دریافت کنید.

داده های متنوع تر

داشتن چندین زیرگروه در جامعه نمونه به شما امکان می دهد طیف متنوع تری از داده ها را جمع آوری کنید. در طی یک نظرسنجی ساده، می‌توانید سؤالاتی را از کل جمعیت بپرسید که می‌تواند نتایجی را به همراه داشته باشد. اما، اگر سؤالات یکسانی را از زیر گروه‌های خاصی بپرسید، پاسخ‌های متنوع‌تر و دقیق‌تر ممکن است ظاهر شود.

به عنوان مثال، هنگام انجام یک نظرسنجی در مورد یک سبک پیتزای مورد علاقه، می توانید بر اساس اینکه شرکت کنندگان از کدام منطقه کشور هستند، زیر گروه هایی ایجاد کنید. به این ترتیب ممکن است مجموعه متنوع تری از پاسخ ها دریافت کنید. این می تواند منجر به تجزیه و تحلیل دقیق تری از سؤال شما شود تا اینکه از یک گروه نمونه کامل بپرسید.

مطالب مرتبط: ۱۵ مهارت برتر برای دانشمندان داده (با وظایف شغلی)

قابل مدیریت تر

وجود زیر گروه‌ها در جمعیت شما همچنین می‌تواند داده‌ها و کار جمع‌آوری داده‌ها را قابل مدیریت‌تر کند. انجام یک نظرسنجی هم برای افرادی که نظرسنجی را انجام می دهند و هم برای شرکت کنندگان می تواند بسیار وقت گیر باشد. تفکیک جمعیت نمونه به شما امکان می دهد کار را در روزها یا بازه های زمانی مختلف تقسیم کنید. این همچنین به شما این امکان را می دهد که تجزیه و تحلیل یک مجموعه از داده ها را شروع کنید در حالی که شخص دیگری در حال بررسی یک گروه متفاوت است. این می تواند منجر به نتایج سریع تری از نظرسنجی شما شود.

مقرون به صرفه تر

اگر از نمونه گیری طبقه ای استفاده می کنید، می تواند روش مقرون به صرفه تری برای انجام نظرسنجی باشد. این به این دلیل است که در صورت ایجاد زیرگروه، ممکن است بتوانید از حجم نمونه کوچکتری استفاده کنید. هنگام استفاده از این روش، می‌توانید اطلاعات بیشتری از گروه‌های فردی دریافت کنید، به این معنی که ممکن است نیازی به بزرگ بودن جمعیت کلی نداشته باشید.

این روش همچنین ممکن است زمان لازم برای انجام یک نظرسنجی را سرعت بخشد که هزینه ایجاد و تکمیل مطالعه را کاهش می دهد. بسیاری از مطالعات می تواند یک سرمایه گذاری پرهزینه باشد. وقتی روشی دارید که به طور بالقوه می تواند این هزینه ها را کاهش دهد، یک مزیت بزرگ است.

از سوگیری نمونه جلوگیری می کند

نمونه‌گیری طبقه‌ای به محققان اجازه می‌دهد نمونه خود را بررسی کنند و گروه‌هایی از شرکت‌کنندگان را بسازند که عاری از سوگیری باشند. در حالی که جمعیت بزرگ‌تر را به زیر گروه‌ها تقسیم می‌کنند، افرادی که آزمایش یا نظرسنجی را انجام می‌دهند می‌توانند به اطمینان از اینکه هر گروه دارای نمایندگی مناسب است کمک کنند. ایجاد گروه‌هایی با هدف صریح اجتناب از سوگیری، در عین حفظ دقت مطالعه، می‌تواند به اطمینان از دقیق و قابل اعتماد بودن نتایج دریافتی شما کمک کند.

مطالب مرتبط: ۹ نوع روش نمونه گیری: تعاریف و مواردی که باید از آنها اجتناب کرد

محدودیت های نمونه گیری طبقه ای

در زیر فهرستی از برخی از محدودیت های روش نمونه گیری طبقه ای آمده است:

عدم تطبیق پذیری

یکی از محدودیت های روش نمونه گیری طبقه ای عدم تطبیق پذیری آن است. این روش فقط برای مطالعاتی کار می کند که نیاز به جمعیت نمونه و بررسی دارند. استفاده از این روش هنگام انجام یک مطالعه غیرآماری ممکن است دشوار باشد. در حالی که این روش در هنگام کار با داده های آماری بسیار مؤثر است، استفاده از زیر گروه ها و جمعیت های نمونه برای یک پروژه تحقیقاتی که نیازی به طیف گسترده ای از آمار ندارد، می تواند دشوار باشد.

تجزیه و تحلیل داده ها دشوار است

با تعداد بیشتر و بیشتر زیرگروه ها، ورودی بزرگتری از اطلاعات نیز وجود دارد. اطلاعات می تواند خاص و پیچیده باشد و تجزیه و تحلیل آن می تواند زمان زیادی ببرد. در حالی که داشتن داده های دقیق می تواند یک مزیت باشد، زمان لازم برای تجزیه و تحلیل آن داده ها یک نقطه ضعف است.

هرچه آمارهای مطالعه شما بیشتر باشد، می توانید از اطلاعات بیشتری برای نتیجه گیری از آن استفاده کنید. افراد مطالعات و نظرسنجی‌هایی را با هدفی خاص در ذهن ایجاد می‌کنند و از داده‌ها استفاده می‌کنند تا بفهمند آیا اطلاعات با فرضیه‌شان مطابقت دارد یا خیر. تجزیه و تحلیل داده ها از چندین زیر گروه و از کل جامعه نمونه می تواند مقدار قابل توجهی از زمان و انرژی آنها را بگیرد.

مرتبط: ۱۸ مهارت تحلیلگر داده برای موفقیت

نیاز به برنامه ریزی بیشتر دارد

ایجاد مطالعه با استفاده از روش نمونه گیری طبقه ای می تواند نیاز به برنامه ریزی قابل توجهی داشته باشد. در حالی که یک نظرسنجی ساده می تواند کار ساده تری باشد، تقسیم جامعه نمونه می تواند چالش برانگیزتر باشد. نه تنها به دنبال حفظ گروه های نمونه ای هستید که نماینده و عاری از تعصب هستند، بلکه ممکن است نیاز داشته باشید که گروه ها در زمینه مطالعه دقیق و منطقی باشند. در حالی که تنظیم مطالعه ممکن است نیاز به برنامه ریزی بیشتری داشته باشد، مزایای استفاده از این روش ارزش تلاش بیشتری را دارد.

نکاتی برای استفاده از نمونه گیری طبقه ای

در زیر نکات مفیدی برای استفاده از روش نمونه گیری طبقه ای آمده است:

جمعیت ها و زیر گروه های خود را به وضوح تعریف کنید

زمانی که مطالعه خود را شروع می کنید، داشتن یک جامعه نمونه به وضوح تعریف شده و زیر گروه های خاص مفید است. این می تواند کمک کند تا مطمئن شوید که مطالعه شما عاری از سوگیری نمونه است و می تواند دقیق ترین نتایج ممکن را ارائه دهد. وقتی انتظارات روشنی برای همه جنبه های مطالعه خود داشته باشید، می تواند به کاهش استرس، افزایش داده های جمع آوری شده و بهبود نتایج کمک کند. مطمئن شدن از تعریف جمعیت و زیر گروه های خود می تواند به شما کمک کند تا در پایان مطالعه نتیجه گیری دقیق تری داشته باشید.

مطالب مرتبط: نظرسنجی مشتریان: تعاریف و نمونه سوالات

به طور تصادفی از هر زیرگروه نمونه برداری کنید

اگر جمعیت نمونه بزرگ خود را به زیر گروه های کوچکتر تقسیم کرده اید، نمونه برداری تصادفی از اعضای هر یک از آن زیر گروه ها نیز می تواند مفید باشد. در حالی که اندازه مطالعه را کاهش می دهد، همچنین به عنوان یک دفاع دیگر در برابر سوگیری نمونه عمل می کند. این به این معنی است که بهتر می توانید به نتایجی که از مطالعه خود به دست می آید اعتماد کنید. نتیجه گیری از آن مجموعه داده ها می تواند مفید باشد زیرا واقعی است، بدون تأثیر اضافی بر آمار.

شامل پارامترهای خاص

قبل از شروع مطالعه یا ایجاد زیرگروه های نمونه طبقه بندی شده، مهم است که پارامترهای خاصی برای مطالعه داشته باشید. این پارامترها می توانند در هنگام ایجاد سؤالات نظرسنجی و زیر گروه ها به شما کمک کنند. با تعیین پارامترهای خود قبل از شروع مطالعه یا زمانی که جامعه نمونه خود را انتخاب می‌کنید، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که می‌توانید نتایج مرتبط با تحقیق خود را دریافت کنید. یک دستورالعمل واضح به هدایت مطالعه کمک می کند، بدون ایجاد سوگیری در زیر گروه نمونه.