Зонално вземане на проби
В математическата статистикарегионалното вземане на проби(друго име естратифицирано вземане на проби) е метод за вземане на проби от генералната съвкупност, който подобрява точността на статистическите резултати при разделяне на цялото пространство на събитията на няколко области на страта и независима работа с тези страти. Например всяка страта може да използва своя собствена извадка за значимост.
Съдържание
Да предположим, че трябва да оценим средния брой гласове, подадени за всеки кандидат на избори. Да предположим, че има 3 града в една държава: град А има 1 милион фабрични работници, град Б има 2 милиона офис служители и град В има 3 милиона пенсионери. Можем да изберем да получим произволна извадка от 60 гласа от цялото население, но има известен шанс произволната извадка да бъде зле балансирана в тези градове и следователно да бъде предубедена и малко полезна („средна болнична температура“), причинявайки значителна грешка в оценката. Вместо това, ако изберем да използваме проста произволна извадка от 10, 20 и 30 гласа съответно от градове A, B и C, можем да получим по-малка граница на грешка за същия общ размер на извадката.
Причини за използване на вземане на проби от площ вместо обикновено произволно вземане на проби [1] :
- Ако измерванията в стратите имат малко стандартно отклонение, стратификацията дава по-малка грешка в оценката.
- В много случаи измерванията стават по-евтини и/или по-осъществими, когато съвкупността е групирана в страта.
- Често е желателно да има оценки на популационните параметри за популациите.
Ако гъстотата на населението варира значително в рамките на даден регион, ще се направи зонирана извадкагарантират, че оценките могат да бъдат направени с еднаква точност в различни части на региона и че сравненията между подрегионите могат да бъдат направени със същата статистическа мощност. Например, в Онтарио, проучване за цялата провинция може да използва по-голяма част от извадката от по-слабо населения север, тъй като разликата в популацията между север и юг е толкова голяма, че частта от извадката от провинцията като цяло може да доведе до събиране на много малко количество данни от север.
Можете също така да използвате рандомизирана стратификация, за да увеличите представителността на популацията в изследването.