KVÓTAMINTAVÉTEL: MÓDSZER, ELŐNYEI, HÁTRÁNYAI, PÉLDÁK - DUDAS - 2025

A kvótamintavétel nem valószínű módszer a kvótákat kiosztó mintarétegekből származó adatok gyűjtésére. A kvótáknak arányosnak kell lennie azzal a hányaddal, amelyet ez a réteg képvisel a teljes népesség vonatkozásában, és a kvóták összegének meg kell egyeznie a minta méretével.

A kutató az, aki eldönti, hogy mely csoportok vagy rétegek lesznek, például feloszthatja egy populációt férfiakra és nőkre. Egy másik példa a rétegekre a 18–25, 26–40 és 40 éves korosztályok, amelyeket így lehet megnevezni: fiatal, öreg és idős.

1. ábra: A mintavételi kvótákat a teljes népesség különbségei szerint szegmentálják. Forrás: Pixabay.

Nagyon kényelmes előzőleg tudni, hogy a teljes népesség hány százaléka képviseli az egyes rétegeket. Ezután statisztikailag szignifikáns mintát választanak, és arányos kvótákat rendelnek az egyes rétegek százalékos arányához a teljes népességhez viszonyítva. A sztratonkénti kvóták összegének meg kell egyeznie a minta teljes méretével.

Végül az egyes rétegekhez rendelt kvóták adatait vesszük, kiválasztva az első elemeket, amelyek kitöltik a kvótát.

Pontosan az ilyen nem véletlenszerű elemválasztási módszer miatt ez a mintavételi módszer valószínűtlennek tekinthető.

A kvóta szerinti mintavétel lépései

1. lépés

A teljes populációt felosszuk rétegekre vagy csoportokra néhány közös jellemzővel. Ezt a tulajdonságot korábban a vizsgálatot végző statisztikai kutató határozza meg.

2. lépés

Határozza meg, hogy a teljes népesség hány százaléka képviseli az előző lépésben kiválasztott rétegeket vagy csoportokat.

3. lépés

Becsülje meg a statisztikailag szignifikáns minta méretét a statisztikai tudomány kritériumai és módszertana szerint.

4. lépés

Számítsa ki az egyes rétegekhez tartozó elemek vagy kvóták számát úgy, hogy arányosak legyenek azoknak a százalékos arányoknak, amelyeket mindegyik képvisel a teljes populáció és a minta teljes mérete alapján.

5. lépés

Vegye figyelembe az egyes rétegek elemeinek adatait, amíg ki nem fejezi az egyes rétegeknek megfelelő kvótát.

Gyakorlati eset

Tegyük fel, hogy szeretné tudni, hogy mekkora az elégedettség a városi metróval. A 2000 ember lakosságát érintő korábbi tanulmányok kimutatták, hogy a felhasználók 50% -a 16 és 21 év közötti fiatal, 40% -a 21 és 55 év közötti felnőtt, és a felhasználóknak csak 10% -a 55 évesnél idősebb.

A tanulmány eredményeinek kihasználásával szétválasztva vagy rétegezve a felhasználók életkora szerint:

-Fialakok: 50%

-Felnőtt: 40%

-Időskor: 10%

Mivel korlátozott költségvetés áll rendelkezésre, a tanulmányt egy kicsi, de statisztikailag szignifikáns mintára kell alkalmazni. A mintát 200-ra választják, azaz az elégedettség szintjére vonatkozó felmérést összesen 200 emberre alkalmazzák.

Most meg kell határozni az egyes szegmensekre vagy rétegekre vonatkozó kvótát vagy felmérések számát, amelynek arányosnak kell lennie a minta méretével és a rétegre jutó százalékkal.

Kvóta stratégiánként

A stratégiánkénti felmérések számának kvóta a következő:

Ifjúság: 200 * 50% = 200 * (50/100) = 100 felmérés

Felnőttek: 200 * 40% = 200 * (40/100) = 80 felmérés

Idősek: 200 * 10% = 200 * (10/100) = 20 felmérés

2. ábra: Kvóták egy 200 egyedből álló mintában az életkor szerint. Forrás: F. Zapata.

Ne feledje, hogy a díjak összegének meg kell egyeznie a minta méretével, azaz az alkalmazandó felmérések teljes számával. Ezután a felméréseket addig továbbítják, amíg az egyes rétegek kvótáinak teljesülnek.

Fontos megjegyezni, hogy ez a módszer sokkal jobb, mint az összes felmérés elvégzése és továbbadása a megjelenő első 200 embernek, mivel az előző adatok szerint nagyon valószínű, hogy a kisebbségi réteg ki lesz hagyva a tanulmányból.

Alkalmazhatóság, előnyei és hátrányai

A módszer alkalmazhatóságához kritérium szükséges a rétegek kialakulásához, amely a vizsgálat céljától függ.

A kvótamintavétel akkor megfelelő, ha meg szeretné tudni a preferenciákat, különbségeket vagy jellemzőket szektoronként, hogy konkrét kampányokat irányítson a réteg vagy a szegmens szerint.

Használata akkor is hasznos, ha valamilyen okból érdekes megismerni a kisebbségi ágazatok jellemzőit vagy érdekeit, vagy ha nem akarja őket kihagyni a tanulmányból.

Ahhoz, hogy alkalmazható legyen, az egyes rétegek súlyát vagy jelentőségét a teljes népességre vonatkozóan ismerni kell. Nagyon fontos, hogy ez az ismeret megbízható legyen, különben hibás eredményeket érnek el.

Előny

- Csökkentse a tanulmányi időket, mivel a rétegekenkénti díjak általában alacsonyak

- Egyszerűsíti az adatok elemzését.

-Minimálisra csökkenti a költségeket, mivel a vizsgálatot a teljes populáció kicsi, de jól reprezentatív mintáira alkalmazzák.

hátrányok

- Mivel a rétegeket előre meghatározják, lehetséges, hogy a népesség egyes szegmenseit kihagyják a tanulmányból.

-A korlátozott számú réteg létrehozása esetén lehetséges, hogy a részletek elvesznek a tanulmányban.

-Ha valamely réteg elkerülése vagy beépítése egy másik részeként, téves következtetéseket lehet levonni a vizsgálatban.

- Lehetetlenné teszi a maximális mintavételi hiba becslését.

Egyszerű alkalmazáspélda

Statisztikai tanulmányt akarunk készíteni a 2000 ember lakosságának szorongás szintjéről.

A kutatást irányító kutató megérti, hogy az eredményekben az életkorától és a nemétől függően különbségeket kell találni. Ezért úgy dönt, hogy három korosztályt alkot, amelyeket a következőképpen jelölnek: First_Age, Second_Age és Third_Age. A nemi szegmenst illetően a két szokásos típust meghatározzuk: férfi és nő.

Az First_Age definíciója szerint 18-25 éves, Second_Age 26-50 év közötti, végül Third_Age 50-50 év közötti.

A teljes népesség adatainak elemzéséhez a következőkre van szükség:

A népesség 45% -a tartozik az First_Age csoportba.

40% van a Second_Age-ban.

Végül a vizsgált populáció mindössze 15% -a tartozik a harmadik korba.

Megfelelő módszertant alkalmazva, amelyet itt nem részleteznek, a 300 emberből álló mintát statisztikailag szignifikánsnak tekintik.

A kvóták meghatározása életkor szerint

A következő lépés ezután a megfelelő kvóták megtalálása az Age szegmensre, amelyet a következőképpen hajtanak végre:

Első életkor: 300 * 45% = 300 * 45/100 = 135

Második életkor: 300 * 40% = 300 * 40/100 = 120

Harmadik_kor: 300 * 15% = 300 * 15/100 = 45

Ellenőrizzük, hogy a kvóták összege adja-e a minta teljes méretét.

A kvóták meghatározása életkor és nem szerint

Mindeddig a népesség nemi szegmensét nem vették figyelembe, erre a szegmensre már meghatároztak két réteget: nő és férfi. Meg kell ismételnünk a teljes népesség adatait, amelyek a következő információkat szolgáltatják:

A teljes népesség 60% -a nő.

- Eközben a vizsgált populáció 40% -a férfiakhoz tartozik.

Fontos megjegyezni, hogy a népesség nem szerinti megoszlására vonatkozó korábbi százalékok nem veszik figyelembe a korot.

Mivel nincs további információ rendelkezésre, feltételezzük, hogy ezek a nemek aránya egyenlően oszlik meg a 3 korosztályban, amelyeket a tanulmány meghatároz. Ezen megfontolások alapján most kezdjük el meghatározni a kvótákat életkor és nem szerint, ami azt jelenti, hogy most 6 alréteg lesz:

S1 = első életkor és nő: 135 * 60% = 135 * 60/100 = 81

S2 = első életkor és férfi: 135 * 40% = 135 * 40/100 = 54

S3 = második életkor és nő: 120 * 60% = 120 * 60/100 = 72

S4 = második életkor és férfi: 120 * 40% = 120 * 40/100 = 48

S5 = harmadik életkor és nő: 45 * 60% = 45 * 60/100 = 27

S6 = harmadik életkor és férfi: 45 * 40% = 45 * 40/100 = 18

Felmérések alkalmazása és az eredmények tanulmányozása

A hat (6) szegmens és a hozzájuk tartozó kvóták meghatározása után 300 felmérés készül, amelyeket a már kiszámított kvóták szerint alkalmaznak.

A felméréseket az alábbiak szerint alkalmazzák: 81 felmérést végeznek, és megkérdezik az első 81 S1 szegmensben résztvevő embert. Ezután ugyanúgy történik a maradék öt szegmens.

A vizsgálati sorrend a következő:

- Elemezze a felmérés eredményeit, amelyeket azután megvitatnak, az eredményeket szegmensenként elemezve.

- Hasonlítsa össze az eredményeket szegmensenként.

-Végül dolgozzon ki hipotéziseket, amelyek magyarázzák ezen eredmények okait.

Különbség a rétegzett véletlenszerű mintavételnél

A példánkban, amelyben kvótamintavételt alkalmazunk, az első dolog, amit tennünk kell, hogy megállapítsuk a kvótákat, majd végezzük el a tanulmányt. Természetesen ezek a kvóták egyáltalán nem szeszélyesek, mert a teljes népességre vonatkozó korábbi statisztikai információkon alapultak.

Ha nincs előzetes információ a vizsgált populációról, akkor érdemes megfordítani az eljárást, vagyis először meg kell határoznia a minta méretét, és a minta méretének meghatározása után folytassa a felmérés alkalmazását a véletlenszerűen.

A véletlenszerűség biztosításának egyik módja egy véletlenszám-generátor használata és azon alkalmazottak felmérése, akiknek alkalmazottai megegyeznek a véletlenszerű generátor számával.

Amint rendelkezésre állnak az adatok, és mivel a vizsgálat célja a szorongás szintjének a kor és a nemek közötti réteg alapján történő megfigyelése, az adatokat a korábban meghatározott hat kategória szerint választjuk szét. De előzetes díj megállapítása nélkül.

Ez az oka annak, hogy a rétegzett véletlenszerű mintavételi módszert valószínűségi módszernek tekintik. Míg a korábban megállapított kvóták alapján történő mintavétel nem.

Ha azonban a kvótákat a népesség statisztikáján alapuló információkkal állapítják meg, akkor a kvóta mintavételi módszerét megközelítőleg valószínűségnek mondhatják.

Javasolt gyakorlat

A következő gyakorlat javasolt:

Egy középiskolában felmérést szeretne készíteni a természettudomány vagy a humán tudományok tanulmánya közötti előnyben részesítésről.

Tegyük fel, hogy az iskolában összesen 1000 hallgató van, öt szintre csoportosítva a tanév szerint. Ismert, hogy az első évben 350 hallgató van, a másodikban 300, a harmadikban 200, a negyedikben 100, végül az ötödik évben 50 hallgató van. Az is ismert, hogy az iskola tanulóinak 55% -a fiú, 45% -a lány.

Határozzuk meg a rétegeket és a kvótákat rétegek szerint, hogy megismerjük az alkalmazandó felmérések számát a tanulmány évének és a nemi szegmenseknek megfelelően. Tegyük fel továbbá, hogy a minta a teljes hallgatói létszám 10% -a.

Irodalom

1. Berenson, M. 1985. Gazdálkodási és közgazdasági statisztikák, fogalmak és alkalmazások. Editorial Interamericana.
2. Statisztika. Kvóta mintavétel. Helyreállítva: encyclopediaeconomica.com.
3. Statisztika. Mintavétel. Helyreállítva: Estadistica.mat.uson.mx.
4. Feltárható. Kvóta mintavétel. Helyreállítva: explorable.com.
5. Moore, D. 2005. Alkalmazott alapstatisztikák. 2.. Kiadás.
6. Netquest. Valószínűségi mintavétel: rétegzett mintavétel. Helyreállítva: netquest.com.
7. Wikipedia. Statisztikai mintavétel. Helyreállítva: en.wikipedia.org