نمونه گیری طبقه ای

چه اتفاقی می‌افتاد اگر از تمام مشتریان بالقوه خود در کل بازار هدف آگاه بودید؟ آیا این تصور خوبی نیست؟ تمام تلاش‌های بازاریابی و فروش شما می‌تواند به این گروه اختصاص یابد، زیرا احتمال تبدیل شدن آن‌ها به مشتریان واقعی بیشتر است. اما برای به دست آوردن درک عمیق‌تر از مشتریان بالقوه خود، به یک تکنیک نمونه‌گیری به نام نمونه‌گیری طبقه‌ای نیاز دارید.

تحقیقات بازاریابی پیچیده‌تر شده‌اند و با تنوع ویژگی‌های جمعیت، نیاز به روش‌های نمونه‌گیری حساس‌تر احساس می‌شود. در این متن، با نمونه‌گیری طبقه‌ای آشنا می‌شویم، یک روش موثر که از تنوع و ویژگی‌های مختلف جمعیت برای بهبود تعمیم‌پذیری و اعتبار تحقیقات استفاده می‌کند. همچنین خواهیم دید که چگونه این تکنیک می‌تواند از انحراف‌های تحقیقاتی مانند انحراف کم‌پوشش جلوگیری کرده و به دست آوردن تخمین‌های دقیق‌تری از هر گروه جمعیت را ممکن سازد.

نمونه گیری طبقه ای چیست؟

نمونه‌گیری طبقه‌ای (Stratified sampling)، همچنین به نام نمونه‌برداری تصادفی سهمیه‌ای (quota random sampling) شناخته می‌شود، یکی از 4 تکنیک نمونه‌گیری احتمالی است که جمعیت کل به گروه‌های یکسان تقسیم می‌شود.این گروه‌ها را 'قشر یا طبقه' می‌نامیم و براساس ویژگی‌هایی که در جمعیت وجود دارد، مانند سطح آموزش، درآمد و جنسیت، شکل می‌گیرند. نمونه‌های تصادفی سپس از هر قشر انتخاب می‌شوند و می‌توانند با یکدیگر مقایسه شوند تا به استنباط‌ها و نتایج خاصی برسیم.
وقتی ویژگی‌های جامعه هدف متنوع هستند و محققان می‌خواهند از هر ویژگی به درستی در نمونه استفاده کنند، از این روش نمونه‌برداری استفاده می‌کنند. این روش باعث می‌شود تا هر طبقه در نمونه به‌طور متناسب با جمعیت واقعی نمایش داده شود و تنوع جامعه هدف در نمونه حفظ شود. این امر به تعمیم‌پذیری و اعتبار مطالعه کمک می‌کند و همچنین از انحرافات پژوهشی مانند انحراف زیرپوششی (undercoverage bias) یا سوگیری پنهان جلوگیری می‌کند. به‌این ترتیب، نتایج تحقیق با دقت بیشتری قابل تعمیم به جامعه هدف خواهد بود و از انحرافات ممکن در نمونه‌برداری جلوگیری خواهد شد.

نمونه گیری ها انواعی دارند که یکی دیگر از انها نمونه گیری خوشه ای است.اگر علاقمند به کسب اطلاعات در این زمینه هستید روی <روش نمونه گیری خوشه ایی> کلیک کنید.

ویدیو آموزشی نمونه‌گیری طبقه‌ای

در این ویدیو به شکل ساده نمونه گیری طبقه ای تعریف شده است.

8 مرحله برای انجام نمونه ‌گیری تصادفی طبقه ‌ای

اینفوگرافیک زیر نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای را توضیح می‌دهند:

استفاده از این روش به کاهش احتمال خطای نمونه‌گیری و به اطمینان از نمایندگی مطلوب نمونه از جمعیت کمک می‌کند، که به دقت بیشتر در نتایج منجر می‌شود.

انواع نمونه گیری طبقه ای

جنبه اصلی نمونه‌برداری تصادفی طبقه‌ای این است که هر طبقه از سایر طبقات متفاوت است. هنگامی که ما از این طبقات زیرگروه‌ها را تشکیل می‌دهیم، آنها باید همگی از یکدیگر مستقل باشند. برای دستیابی به این هدف، تیم شما باید بر دو روش یا نوع نمونه‌برداری لایه‌ای تکیه کند. در واقع هنگام استفاده از این روش نمونه‌گیری، باید تصمیم بگیرید که طبقات شما به‌صورت متناسب یا نامتناسب باشند. بیایید هر دو را بررسی کنیم:

نمونه گیری طبقه ای متناسب (Proportionate Stratified Sampling)

در این رویکرد، اندازه نمونه هر قشر به‌صورت مستقیم با اندازه جمعیت کلیه اقشار مرتبط است. به‌عبارت دیگر، اگر جمعیت یک طبقه بزرگتر از سایر طبقات باشد، اندازه نمونه آن طبقه نیز بیشتر خواهد بود و نسبت آن به جمعیت مربوطه ثابت خواهد ماند.
استفاده از نمونه‌گیری متناسب زمانی مناسب است که می‌خواهید اطمینان حاصل کنید که نمونه تحقیقاتی شامل تمام گروه‌های مورد علاقه باشد و دقیق‌ترین تخمین را برای جمعیت کل بدست آورید.
فرض کنید شما می‌خواهید یک تحقیق بازاریابی بر روی یک شهر انجام دهید که از نظر جمعیت به سه دسته تقسیم می‌شود: مناطق شمالی، مرکزی و جنوبی.
اگر جمعیت کل شهر 100000 نفر باشد و از این تعداد 40% در منطقه شمالی، 30% در منطقه مرکزی و 30% در منطقه جنوبی زندگی کنند، با نمونه‌گیری متناسب، شما تصمیم می‌گیرید که نمونه تحقیقاتی شما هم این تقسیمات را حفظ کند.
در اینجا:
•    برای منطقه شمالی: 40% از تعداد نمونه‌ها (مثلا 40 نفر از 100 نفر)
•    برای منطقه مرکزی: 30% از تعداد نمونه‌ها (مثلا 30 نفر از 100 نفر)
•    برای منطقه جنوبی: 30% از تعداد نمونه‌ها (مثلا 30 نفر از 100 نفر)
این رویکرد به شما کمک می‌کند تا نمونه‌های خود را با توجه به اهمیت نسبی هر منطقه انتخاب کنید و نتایج نهایی تحقیقاتتان به‌طور دقیق‌تر با واقعیت کل شهر همخوانی داشته باشد.

نمونه گیری طبقه ای نامتناسب (Disproportionate Stratified Sampling)

نمونه‌گیری نامتناسب به تناسب اندازه جمعیت مختلف گروه‌ها در جمعیت پایه اهمیت نمی‌دهد. از این روش زمانی استفاده می‌شود که نیاز به برآورد دقیق از هر گروه و تفاوت‌های میان آن‌ها وجود دارد. با این حال، این روش برخی از دقت برآورد در کل جمعیت را فدا می‌کند.
در اصل، کل فرآیند انتخاب نمونه به عهده تحقیق‌گر یا انجام‌دهنده نظرسنجی یا تیم شماست؛ زیرا می‌توانند تعداد دلخواهی از افراد را از یک زیرگروه خاص براساس نیازهای تحقیق انتخاب کنند.
فرض کنید می‌خواهیم تأثیر نرخ تحصیلات بر انتخاب یک محصول مصرفی را بررسی کنیم. جمعیت را به 4 گروه تحصیلی تقسیم می‌کنیم: دیپلم، لیسانس، فوق لیسانس، و دکترا. در حالی که نرخ تحصیلات دکتراها در جمعیت کل کم است، می‌خواهیم نمونه‌گیری نامتناسب انجام دهیم تا از هر یک از این گروه‌ها تعداد نمونه بیشتری بگیریم. 
مثلا، اگر نرخ دکتراها 5% از کل جمعیت باشد، اما ما می‌خواهیم از این گروه 20% از نمونه را بگیریم. این کار باعث می‌شود تا در تحلیل نمونه، ما بتوانیم تأثیر گروه دکتراها را به‌خوبی بررسی کنیم، حتی اگر این گروه در جمعیت کل به‌مقدار کمتری نسبت داشته باشد.

تفاوت‌های اصلی بین نمونه‌گیری طبقه‌ای و نمونه‌گیری خوشه‌ای

تفاوت‌های اصلی بین نمونه‌گیری طبقه‌ای و نمونه‌گیری خوشه‌ای عبارتند از:

تعریف واحدها:

در نمونه‌گیری طبقه‌ای، واحدهای آماری (مانند افراد یا واحدهای مشابه دیگر) به طور مستقیم از طبقات یا گروه‌های تعریف شده انتخاب می‌شوند.

در نمونه‌گیری خوشه‌ای، ابتدا واحدها به گروه‌های مشابه (خوشه‌ها) تقسیم می‌شوند و سپس از داخل هر خوشه نمونه‌گیری انجام می‌شود.

روش انتخاب نمونه:

در نمونه‌گیری طبقه‌ای، نمونه از هر یک از طبقات (یا کلاس‌ها) به صورت مستقل انتخاب می‌شود.

در نمونه‌گیری خوشه‌ای، ابتدا خوشه‌ها مشخص می‌شوند و سپس نمونه از داخل هر خوشه انتخاب می‌شود.

کاربرد:

نمونه‌گیری طبقه‌ای معمولاً در مواردی استفاده می‌شود که اطلاعات مرتبط با طبقات مختلف مورد نیاز است و یک تمایز واضح بین طبقات وجود دارد.

نمونه‌گیری خوشه‌ای معمولاً زمانی استفاده می‌شود که واحدهای مشابه به گروه‌های خوشه‌ای قابل تقسیم‌بندی باشند و درون هر خوشه، واحدها به طور نسبی مشابه باشند.

مزایا و معایب نمونه‌گیری طبقه‌ای

مزایا و معایب نمونه‌گیری طبقه‌ای به شرح زیر است:

مزایا:

دقت بالاتر:

نمونه‌گیری طبقه‌ای معمولاً دقت بالاتری نسبت به نمونه‌گیری تصادفی ساده دارد زیرا تفاوت‌های موجود بین طبقات در نظر گرفته می‌شود.

نماینده بودن نمونه‌ها:

نمونه‌های انتخاب شده از هر طبقه می‌توانند نماینده‌ی بهتری از کل جمعیت باشند، به خصوص زمانی که تفاوت‌های مهمی بین طبقات وجود دارد.

تحلیل دقیق‌تر:

با داشتن داده‌های تفکیک شده بر اساس طبقات، می‌توان تحلیل‌های دقیق‌تر و مفصل‌تری انجام داد و نتایج بهتری بدست آورد.

کاهش واریانس:

به دلیل کنترل بیشتر بر روی انتخاب نمونه‌ها، واریانس تخمین‌ها کاهش می‌یابد.

معایب:

پیچیدگی اجرایی:

طراحی و اجرای نمونه‌گیری طبقه‌ای می‌تواند پیچیده‌تر و زمان‌برتر از روش‌های ساده‌تر باشد.

نیاز به اطلاعات پیشین:

برای اعمال این روش، نیاز به اطلاعات کافی و دقیقی از طبقات جمعیت وجود دارد که ممکن است همیشه در دسترس نباشد.

هزینه بیشتر:

به دلیل پیچیدگی بیشتر در طراحی و جمع‌آوری داده‌ها، این روش می‌تواند هزینه‌های بیشتری نسبت به نمونه‌گیری تصادفی ساده داشته باشد.

پتانسیل برای تعصب:

اگر طبقات به درستی تعریف نشده باشند یا اطلاعات نادرستی درباره طبقات داشته باشیم، ممکن است تعصب‌هایی در نتایج ایجاد شود.

خلاصه کلام

نمونه‌گیری طبقه‌ای به عنوان یک تکنیک حیاتی در جمع‌آوری داده‌ها و انجام تحقیقات ارزشمند در زمینه‌های مختلف ثابت شده است. این روش نه تنها امکان جلب اطلاعات نمونه از هر زیرگروه مختلف جمعیت را فراهم می‌کند بلکه موجب کاهش احتمال خطای نمونه‌گیری و اطمینان از نمایندگی صحیح و جامع از هر بخش از جمعیت می‌گردد.

با توجه به گام‌هایی که در این راهنما بررسی شد، این روش یک ابزار قدرتمند برای محققان و تحلیلگران داده به شمار می‌آید. از طریق بهره‌مندی از این تکنیک مؤثر، تحقیقات دقیق‌تر، قابل اعتمادتر، و قابل تعمیم بهتری انجام می‌شود و به نتایج دقیقتری در مسائل مختلف دست پیدا خواهیم کرد.