Các mẫu ngẫu nhiên đơn giản và các mẫu ngẫu nhiên phân tầng khác nhau về cách thức lấy mẫu từ tổng thể số liệu. Các mẫu ngẫu nhiên đơn giản liên quan đến việc lựa chọn ngẫu nhiên dữ liệu từ toàn bộ dân số để có thể xảy ra cùng một mẫu có thể xảy ra. Ngược lại, chọn mẫu ngẫu nhiên phân chia dân số thành các nhóm nhỏ hoặc tầng, dựa trên các đặc điểm chung. Một mẫu ngẫu nhiên được lấy từ mỗi tầng tương ứng với kích thước của tầng so với dân số. Các tập con mẫu sau đó được kết hợp để tạo ra một mẫu ngẫu nhiên.
Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản và lấy mẫu phân tầng là cả hai loại xác suất lấy mẫu, trong đó mỗi mẫu có xác suất xác định được lựa chọn. Điều này khác với việc lấy mẫu theo phán quyết, khi các đơn vị được lấy mẫu sẽ được nhà nghiên cứu chọn.
Dân số là tổng số các quan sát hoặc dữ liệu. Một mẫu là một tập các quan sát từ quần thể. Phương pháp lấy mẫu là quá trình được sử dụng để lấy mẫu từ quần thể. Một mẫu ngẫu nhiên đơn giản là một mẫu ngẫu nhiên được lấy ra từ toàn bộ quần thể mà không có bất kỳ ràng buộc nào về việc lấy mẫu ra sao. Phương pháp này không có thành kiến trong việc chọn mẫu từ dân số, sao cho mỗi yếu tố dân số có cơ hội bình đẳng được đưa vào mẫu.
Các mẫu ngẫu nhiên phân chia các yếu tố dân số thành các tầng dựa trên các tiêu chí nhất định và ngẫu nhiên chọn các yếu tố từ mỗi tầng tương ứng với kích thước của tầng so với dân số. Các nhà nghiên cứu phải quan tâm để đảm bảo rằng các lớp không trùng nhau. Mỗi điểm trong quần thể chỉ phải thuộc một tầng sao cho mỗi điểm đều có sự trùng hợp lẫn nhau. Lớp chồng chéo sẽ làm tăng khả năng một số dữ liệu được đưa vào mẫu, do đó nghiêng mẫu.
Đối với các quần thể có đặc điểm phân biệt quan trọng, lấy mẫu phân tầng có thể tạo ra một mẫu đại diện hơn. Điều này thường đòi hỏi một mẫu nhỏ hơn kích thước, có thể tiết kiệm tài nguyên và thời gian. Thêm vào đó, bằng cách lấy đủ điểm mẫu từ mỗi tầng, các nhà nghiên cứu có thể tiến hành phân tích riêng từng từng tầng.
Một mẫu phân tầng có thể đảm bảo đại diện của một số tầng lớp nhất định để đưa vào dân cư. Lấy mẫu ngẫu nhiên không thể kéo bất kỳ điểm dữ liệu nào từ một lớp nhỏ hơn, nhưng một mẫu phân tầng bao gồm các mẫu đó với một đại diện tỷ lệ.
Cần nhiều công việc hơn để kéo một mẫu phân tầng hơn là một mẫu ngẫu nhiên. Các nhà nghiên cứu phải theo dõi và xác minh dữ liệu cho mỗi tầng để đưa vào, và có thể tốn nhiều thời gian hơn so với việc lấy mẫu ngẫu nhiên.
Những bất lợi của việc sử dụng một mẫu ngẫu nhiên đơn giản để ước lượng một quần thể lớn hơn?
Tìm hiểu xem một mẫu ngẫu nhiên đơn giản là gì, các nhà nghiên cứu sử dụng nó như thế nào như là một công cụ thống kê và những bất lợi nó mang khi xấp xỉ một nhóm lớn.
Lợi ích của việc sử dụng một mẫu ngẫu nhiên đơn giản để nghiên cứu một quần thể lớn hơn là gì?
Tìm hiểu công việc lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản như thế nào và lợi ích của nó như thế nào so với các phương pháp lấy mẫu khác khi lựa chọn một nhóm nghiên cứu từ một quần thể lớn hơn.
Các nhà nghiên cứu đảm bảo rằng một mẫu ngẫu nhiên đơn giản là đại diện chính xác cho một quần thể lớn hơn?
Tìm hiểu phương pháp mà các nhà nghiên cứu sử dụng để đảm bảo rằng một mẫu ngẫu nhiên đơn giản nhất có thể so sánh số lượng lớn người đang được nghiên cứu.