Bài viết

Mẫu ngẫu nhiên phân tầng: nó là gì?

141

Mẫu ngẫu nhiên phân tầng là mẫu bao gồm các nhóm con riêng biệt nhưng đồng nhất được gọi là phân tầng.

Tìm hiểu cách sử dụng mẫu ngẫu nhiên phân tầng trong nghiên cứu thị trường, các loại mẫu bạn có thể lấy và cách nó so sánh với mẫu ngẫu nhiên đơn giản.

Mẫu ngẫu nhiên phân tầng là gì?

Một mẫu ngẫu nhiên phân tầng thu được bằng cách chia một quần thể lớn, thường không đồng nhất thành các nhóm con riêng biệt nhưng đồng nhất (gọi là tầng), và sau đó chọn các đơn vị lấy mẫu từ mỗi tầng để đưa vào mẫu mẫu.

Một mẫu ngẫu nhiên phân tầng được coi là có xác suất vì mỗi phương pháp được sử dụng để chọn một tổng thể mẫu cung cấp một cách hợp lý đáng tin cậy để ước tính tính đại diện của tổng thể mẫu đối với tổng thể lớn hơn mà từ đó mẫu được chọn. Nói cách khác, các mẫu xác suất cho phép các nhà nghiên cứu ước tính tỷ lệ cược mà một mẫu được chọn đại diện hoặc không đại diện cho dân số lớn hơn mà nó đến.

Cách hoạt động của các mẫu ngẫu nhiên phân tầng

Một mẫu là một đại diện nhỏ của một tập hợp lớn hơn. Mẫu có thể được xác định không chính thức hoặc chính thức. Nhưng các mẫu được phát triển một cách có hệ thống theo một số phương pháp khoa học, chẳng hạn như các mẫu ngẫu nhiên phân tầng, thường được coi là hữu ích hơn để khái quát về các quần thể lớn hơn. Các doanh nghiệp có thể sử dụng những khái quát như vậy trong nghiên cứu thị trường để đánh giá nhu cầu và mong muốn của người tiêu dùng và phát triển các chiến lược tiếp thị phù hợp.

Mục đích của lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng là để chọn những người tham gia từ các phân đoạn khác nhau của một quần thể lớn hơn, khi sự khác biệt giữa các nhóm này được coi là phù hợp với nghiên cứu thị trường được tiến hành. Ví dụ, kết quả của một cuộc điều tra nghiên cứu thị trường có thể bị ảnh hưởng bởi các thuộc tính của đối tượng như tuổi tác, giới tính, mức độ kinh nghiệm làm việc, chủng tộc hoặc dân tộc, tình trạng kinh tế hoặc trình độ học vấn. Trong một mẫu ngẫu nhiên phân tầng, sẽ hợp lý khi giả định rằng những đặc điểm có ảnh hưởng tiềm tàng này phản ánh các mẫu tính trạng trong tổng thể.

Có thể bạn quan tâm  Tất cả các loại thuế mà doanh nghiệp của bạn phải trả

Ví dụ: giả sử bạn điều hành một công ty fintech và quan tâm đến việc phát triển một ứng dụng tiết kiệm hưu trí mới để giúp khách hàng tiết kiệm nhiều hơn cho thời gian nghỉ hưu. Bạn muốn thực hiện một cuộc khảo sát và tìm hiểu xem người Mỹ từ 23 tuổi trở lên đã đóng góp bao nhiêu vào tài khoản hưu trí của họ trong năm qua để bạn có thể điều chỉnh ứng dụng của mình tốt hơn cho phù hợp với thói quen đầu tư của khách hàng. Nhưng dân số này lên đến hàng triệu người, nên rất khó để điều tra một mình. Ngoài ra, người tiêu dùng ở các độ tuổi khác nhau có thể có thói quen đầu tư khác nhau, điều này có thể ảnh hưởng đến khoản đóng góp tiết kiệm hưu trí của họ trong năm ngoái.

Do đó, bạn quyết định thu thập một mẫu ngẫu nhiên phân tầng với kích thước mẫu là 5.000 và năm nhóm tuổi sau: Thế hệ im lặng, Những đứa trẻ bùng nổ, Thế hệ X, Thế hệ Millennials và Thế hệ Z.

Khi bạn nhìn vào nhân khẩu học của tổng dân số Hoa Kỳ vào năm ngoái, bạn thấy rằng 6% thuộc thế hệ im lặng, 25% thuộc thế hệ trẻ bùng nổ, 24% thuộc thế hệ X, 23% thuộc thế hệ millennial, và 22% thuộc thế hệ Z. Nếu bạn muốn lấy một mẫu ngẫu nhiên phân tầng theo tỷ lệ, trong đó mỗi tầng tỷ lệ với phần trăm tổng dân số của nó, bạn sẽ thu thập 5.000 mẫu ngẫu nhiên phân tầng như sau: 300 từ thế hệ im lặng (6% của 5.000), 1.250 Baby Boomers ( 25% trong số 5.000), 1.200 thuộc Thế hệ X (24% trong số 5.000), 1.150 thuộc Thế hệ Millennials (23% trong số 5.000) và 1.100 thuộc Thế hệ Z (22% trong số 5.000)).

Sau đó, bạn sẽ điều tra một mẫu chứa các đơn vị lấy mẫu này để ngoại suy ý nghĩa hơn đóng góp của mỗi nhóm tuổi khi nghỉ hưu vào năm ngoái, thông tin chi tiết có thể được kết hợp vào các ứng dụng đầu tư của bạn.

Có thể bạn quan tâm  Các khoản thanh toán bổ sung: chúng là gì?

Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng thường được sử dụng khi quan tâm đến sự khác biệt giữa các nhóm con và các quần thể lớn hơn.

Các loại mẫu ngẫu nhiên phân tầng

Sau khi chia dân số tổng thể thành các tầng, có hai cách chính để chọn các đơn vị từ mỗi tầng để đưa vào mẫu:

  • Mẫu ngẫu nhiên phân tầng theo tỷ lệ: Trong loại mẫu ngẫu nhiên phân tầng này, mỗi tầng đại diện cho cùng một tỷ lệ phần trăm của mẫu như trong tổng thể lớn hơn. Trong ví dụ trước, mẫu có trọng số của từng nhóm tuổi trong mẫu theo tỷ lệ phần trăm dân số Hoa Kỳ là mẫu ngẫu nhiên được phân tầng theo tỷ lệ. Loại mẫu này yêu cầu quyền truy cập vào dữ liệu từ một nhóm lớn hơn.

Mẫu ngẫu nhiên phân tầng không cân xứng: Trong loại mẫu này, tỷ lệ phần trăm của mỗi tầng trong tổng thể lớn hơn không được xem xét. Ví dụ: nếu bạn xác định năm tầng tuổi và chọn 1.000 người từ mỗi tầng cho cuộc khảo sát, bạn sẽ có một mẫu ngẫu nhiên phân tầng không cân đối. Loại mẫu này hữu ích khi mục tiêu nghiên cứu rộng hoặc bạn không có quyền truy cập vào dữ liệu trên một nhóm dân số lớn hơn.

Mẫu ngẫu nhiên phân tầng so với mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Không giống như mẫu ngẫu nhiên phân tầng, chứa các đơn vị lấy mẫu từ mỗi tầng khác nhau có cơ hội được chọn là không đã biết, mẫu ngẫu nhiên đơn giản là mẫu không có nhóm con. Thay vào đó, mỗi đơn vị của mẫu có cơ hội được đưa vào mẫu như nhau. Quay lại ví dụ trước, giả sử bạn khảo sát 5.000 người một cách ngẫu nhiên, bất kể họ có những đặc điểm khác biệt nào. Trong mẫu ngẫu nhiên đơn giản này, một số nhóm tuổi có thể được đại diện một cách không cân xứng, trong khi những nhóm tuổi khác hoàn toàn không được đại diện.

Do đó, sự phân tầng có thể mang lại nhiều kết quả đại diện hơn có thể được sử dụng để đưa ra những suy luận chính xác hơn về các quần thể lớn hơn. Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản không nhất thiết phải đại diện cho một quần thể lớn hơn.

Và, bởi vì mẫu ngẫu nhiên phân tầng chứa các nhóm con có thể được nghiên cứu cùng nhau, nên kiểu lấy mẫu này cũng có thể giảm chi phí cho mỗi lần quan sát trong nghiên cứu thị trường của công ty.

Có thể bạn quan tâm  Nắm được bí quyết kinh doanh ăn uống thành công

Tuy nhiên, cả hai loại mẫu đều có vị trí của chúng trong nghiên cứu thị trường. Mẫu ngẫu nhiên phân tầng phức tạp hơn và được sử dụng khi sự khác biệt giữa các đơn vị lấy mẫu trong các quần thể lớn hơn và có ý nghĩa quan trọng đối với kết quả nghiên cứu, trong khi mẫu ngẫu nhiên đơn giản thì đơn giản hơn và thường được sử dụng khi có ít sự khác biệt để giải thích. các quần thể (hoặc trong một số trường hợp, sự khác biệt quá lớn đến mức không thể thực hiện được việc phân tầng), hoặc sự khác biệt không liên quan đến nghiên cứu. Ví dụ: nếu bạn đang thực hiện một cuộc khảo sát rộng rãi về các lựa chọn thực đơn mới tại một tiệm bánh pizza, bạn có thể xem xét một mẫu ngẫu nhiên đơn giản, vì các đặc điểm như tuổi, giới tính và dân tộc có thể không ảnh hưởng đến kết quả.

mẫu ngẫu nhiên phân tầng

mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Chia các quần thể lớn hơn, không đồng nhất thành các tầng

không phân chia, thường là các mẫu đồng nhất

Đại diện chính xác cho dân số lớn hơn

không nhất thiết phải đại diện cho dân số lớn hơn

phức tạp hơn để thực hiện

trực tiếp hơn

Chi phí cho mỗi lần quan sát thấp hơn

Chi phí cho mỗi lần quan sát có thể cao hơn

những điều quan trọng

  • Một mẫu ngẫu nhiên phân tầng chứa các nhóm con đồng nhất khác nhau và có thể được sử dụng để ngoại suy cho một nhóm lớn hơn để nghiên cứu thị trường.

Nó thực hiện điều này bằng cách chia một quần thể lớn, không đồng nhất thành các nhóm con được gọi là tầng, và sau đó chọn các đơn vị từ mỗi tầng để đưa vào mẫu. Một mẫu ngẫu nhiên phân tầng theo tỷ lệ chứa các tầng tỷ lệ với tỷ lệ phần trăm của nó trong dân số lớn hơn, trong khi một mẫu không cân đối không tính đến tỷ trọng của từng tầng trong tổng dân số. Một mẫu ngẫu nhiên phân tầng tạo ra các quan sát chính xác hơn và có khả năng ít tốn kém hơn một mẫu ngẫu nhiên đơn giản.

0 ( 0 bình chọn )

Viet Dream Up

https://vietdu.vn
Viet Dream Up - Thông tin hữu ích cho doanh nghiệp

Ý kiến bạn đọc (0)

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Bài viết liên quan

Bài viết mới

Xem thêm