Tabakalı Örnekleme
Stratified and Cluster Sampling Designs · Ayrıca şöyle bilinir: Proportional Stratified Sampling, Optimal Allocation Sampling, Stratum-Based Sampling, Tabakalı Örnekleme
Tabakalı örnekleme, hedef popülasyonun örtüşmeyen, kapsamlı alt gruplara (tabaka adı verilir) ayrıldığı ve her tabaka içinde bağımsız olasılıklı örneklerin çekildiği bir olasılıklı örnekleme tasarımıdır. William G. Cochran tarafından Sampling Techniques (1977) adlı eserinde formüle edilen bu yöntem, bilinen popülasyon yapısını kullanarak varyansı azaltır ve tüm ana alt grupların temsil edilebilirliğini garanti eder; bu da onu büyük ölçekli anket araştırmaları ve resmi istatistiklerin temel taşı yapar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
+34 tane daha
Ne zaman kullanılır
Popülasyon, ilgi konusu sonuç üzerinde farklı varyanslara sahip belirgin alt gruplar içerdiğinde, ayrı tabaka düzeyinde tahminler gerektiğinde veya belirli küçük ama önemli alt grupların temsilinin garanti edilmesi gerektiğinde tabakalı örnekleme kullanın. Varsayımlar arasında eksiksiz ve doğru bir örnekleme çerçevesi, bilinen veya güvenilir bir şekilde tahmin edilen tabaka büyüklükleri ve her birimin seçilmeden önce tam olarak bir tabakaya atanabilmesi yer alır. Tabakalama değişkeni sonuçla ilişkili olmadığında veya tabaka sınırları sonradan tanımlandığında kötü performans gösterir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Hata teriminden tabakalar arası değişkenliği ortadan kaldırarak basit rastgele örneklemeye kıyasla örnekleme varyansını azaltır.
- Tanımlanmış her alt grubun temsilini garanti ederek güvenilir alan düzeyinde tahminler sağlar.
- Tabakalar arasında hassasiyet ve maliyeti dengelemek için esnek tahsis stratejilerine (orantılı, optimal, eşit) izin verir.
- İyi anlaşılmış varyans özelliklerine sahip tasarıma-yönelik yansız tahminci, dürüst belirsizlik nicelemesini kolaylaştırır.
- Örnekleme başlamadan önce tüm popülasyon birimleri için doğru tabaka üyeliği içeren eksiksiz bir örnekleme çerçevesi gerektirir.
- Tabakalama değişkeni çalışma sonucuyla zayıf bir şekilde ilişkiliyse, hassasiyetteki kazançlar ihmal edilebilir düzeydedir.
- Çok sayıda tabaka tanımlamak örneği parçalayabilir ve tabaka içi tahminlerin kararsız olmasına yol açabilir.
- Optimal tahsis, tabaka içi standart sapmalar hakkında önceden bilgi gerektirir; bu bilgi yalnızca önceki anketlerden veya pilot çalışmalardan elde edilebilir.
SSS
Tabakalı örnekleme küme örneklemesinden nasıl farklıdır?
Tabakalı örneklemede her tabaka örneklenir ve tabakalar içsel olarak homojendir; küme örneklemesinde ise kümelerin yalnızca rastgele bir alt kümesi seçilir ve kümeler içsel olarak heterojendir. Tabakalı örnekleme tipik olarak daha düşük varyans üretirken, küme örneklemesi saha çalışmasını belirli alanlarda veya gruplarda yoğunlaştırarak lojistik maliyetleri azaltır.
Orantılı tahsis ile Neyman optimal tahsis arasında ne zaman seçim yapmalıyım?
Orantılı tahsis, tabaka varyansları kabaca eşit veya bilinmediğinde ve tek bir kendi kendini ağırlıklandıran tahmin istendiğinde uygundur. Neyman optimal tahsis, tabaka varyansları önemli ölçüde farklılık gösterdiğinde ve önceden varyans tahminleri mevcut olduğunda tercih edilir, çünkü sabit bir toplam örneklem büyüklüğü için genel tahminci varyansını minimize eder.
Bazı tabaka büyüklükleri bilinmediğinde tabakalı örnekleme uygulanabilir mi?
Ağırlıklı tahminciyi hesaplamak için tabaka büyüklükleri N_h bilinmelidir. Kesin sayımlar mevcut değilse, araştırmacılar yardımcı idari verileri, nüfus sayımı rakamlarını veya model tabanlı tahminleri kullanır. N_h yalnızca yaklaşık olarak bilindiğinde, veri toplandıktan sonra tahminleri ayarlamak için sonradan tabakalama kullanılabilir, ancak bu, hesaba katılması gereken ek varyans getirir.
Kaynaklar
- Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-0-471-16240-7
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). Stratified and Cluster Sampling Designs. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/survey-methodology/stratified-sampling
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Küçük Alan Tahmini (Fay-Herriot Modeli)Anket metodolojisi↔ karşılaştır
- Anket Ağırlıklandırması ve KalibrasyonAnket metodolojisi↔ karşılaştır