Proportionate versus Disproportiona

Proportionate versus Disproportionate Sampling In proportionate stratified sampling, each stratum is properly represented so that the sample size drawn from the stratum is proportionate to the stratum’s share of the total population. This approach is more popular than any of the other stratified sampling procedures. Some reasons for this include:
• It has higher statistical efficiency than a simple random sample.
• It is much easier to carry out than other stratifying methods.
• It provides a self-weighting sample; the population mean or proportion can be estimated simply by calculating the mean or proportion of all sample cases, eliminating the weighting of responses.
On the other hand, proportionate stratified samples often gain little in statistical efficiency if the strata measures and their variances are similar for the major variables under study.
Any stratification that departs from the proportionate relationship is disproportionate stratified sampling. There are several disproportionate allocation schemes. One type is a judgmentally determined disproportion based on the idea that each stratum is large enough to secure adequate confidence levels and error range estimates for individual strata. The following table shows the relationship between proportionate and disproportionate stratified sampling.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Proporsional versus tidak proporsional Sampling di proporsional stratified sampling, stratum setiap benar diwakili sehingga ukuran sampel yang diambil dari lapisan sebanding dengan lapisan pangsa dari total populasi. Pendekatan ini lebih populer daripada salah satu prosedur sampling berlapis lain. Beberapa alasan untuk ini meliputi:• Memiliki efisiensi statistik yang lebih tinggi daripada sampel acak sederhana.• Jauh lebih mudah untuk melakukan daripada metode lain stratifying.• Ini menyediakan sampel diri weighting; rata-rata populasi atau proporsi dapat diperkirakan cukup dengan menghitung rata-rata atau proporsi semua sampel kasus, menghilangkan bobot tanggapan.Di sisi lain, proporsional sampel berlapis sering mendapatkan sedikit efisiensi Statistik di jika langkah-langkah strata dan varians mereka serupa untuk variabel utama dalam studi.Setiap stratifikasi yang berangkat dari hubungan proporsional adalah tidak proporsional sampling berlapis. Ada beberapa skema alokasi proporsional. Satu jenis adalah ketidakseimbangan dalam judgmentally ditentukan didasarkan pada gagasan bahwa setiap lapisan cukup besar untuk menjamin tingkat keyakinan memadai dan berbagai kesalahan perkiraan untuk strata individu. Tabel berikut menunjukkan hubungan antara proporsional dan tidak proporsional stratified sampling.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Proporsional dibandingkan Sampling proporsional Dalam proporsional stratified sampling, setiap strata diwakili dengan baik sehingga ukuran sampel yang diambil dari strata proporsional dengan pangsa lapisan ini dari total populasi. Pendekatan ini lebih populer daripada prosedur pengambilan sampel stratified lainnya. Beberapa alasan untuk hal ini mencakup:
• Memiliki efisiensi statistik lebih tinggi dari sampel acak sederhana.
• Adalah jauh lebih mudah untuk melaksanakan daripada metode stratifikasi lainnya.
• Menyediakan sampel diri bobot; mean populasi atau proporsi dapat diperkirakan hanya dengan menghitung rata-rata atau proporsi dari semua kasus sampel, menghilangkan bobot tanggapan.
Di sisi lain, sampel stratified proporsional sering mendapatkan sedikit efisiensi statistik jika langkah-langkah strata dan varians mereka adalah sama untuk variabel utama yang diteliti.
Setiap stratifikasi yang berangkat dari hubungan proporsional tidak proporsional stratified sampling. Ada beberapa skema alokasi proporsional. Salah satu jenis adalah disproporsi judgmentally ditentukan berdasarkan gagasan bahwa setiap strata cukup besar untuk mengamankan tingkat kepercayaan yang cukup dan estimasi kisaran kesalahan untuk strata individual. Tabel berikut menunjukkan hubungan antara proporsional dan tidak proporsional stratified sampling.