Stratified random sampling adalah metode pengambilan sampel yang melibatkan pembagian populasi menjadi kelompok-kelompok kecil yang dikenal sebagai strata. Dalam stratifikasi pengambilan sampel acak atau stratifikasi, strata dibentuk berdasarkan atribut atau karakteristik bersama anggota. Stratified random sampling juga disebut proportional random sampling atau quota random sampling.
Sebaliknya, sampling acak sederhana adalah sampel individu yang ada dalam suatu populasi; individu-individu dipilih secara acak dari populasi dan ditempatkan ke dalam sampel. Metode pemilihan individu secara acak ini berusaha untuk memilih ukuran sampel yang merupakan representasi yang tidak bias dari populasi. Namun, itu tidak menguntungkan ketika sampel populasi sangat bervariasi.
Pengambilan Kunci
- Stratified random sampling adalah metode pengambilan sampel yang melibatkan pengambilan sampel dari suatu populasi yang dibagi lagi menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil yang dikenal sebagai strata. Pengambilan sampel acak berstrata melibatkan pengambilan sampel acak dari kelompok-kelompok bertingkat, secara proporsional dengan populasi; dengan cara ini, stratified random sampling adalah metrik yang lebih tepat.
Memahami Pengambilan Sampel Acak Stratified
Pengambilan sampel acak stratifikasi membagi suatu populasi menjadi subkelompok atau strata, dan sampel acak diambil, sebanding dengan populasi, dari masing-masing strata yang dibuat. Anggota di setiap lapisan yang dibentuk memiliki atribut dan karakteristik yang serupa. Metode pengambilan sampel ini banyak digunakan dan sangat bermanfaat ketika populasi sasarannya heterogen. Sampel acak sederhana harus diambil dari setiap strata. Stratified random sampling dapat digunakan, misalnya, untuk mengambil sampel nilai rata-rata siswa (IPK) di seluruh negara, orang-orang yang menghabiskan jam lembur di tempat kerja, dan harapan hidup di seluruh dunia.
Contoh Pengambilan Sampel Acak Stratified
Misalkan tim peneliti ingin menentukan IPK mahasiswa di seluruh AS. Tim peneliti kesulitan mengumpulkan data dari semua 21 juta mahasiswa; ia memutuskan untuk mengambil sampel acak dari populasi dengan menggunakan 4.000 siswa.
Sekarang asumsikan bahwa tim melihat atribut yang berbeda dari peserta sampel dan bertanya-tanya apakah ada perbedaan dalam IPK dan jurusan siswa. Misalkan menemukan bahwa 560 siswa adalah jurusan bahasa Inggris, 1.135 adalah jurusan sains, 800 jurusan ilmu komputer, 1.090 jurusan teknik, dan 415 jurusan matematika. Tim ingin menggunakan sampel acak stratifikasi proporsional di mana strata sampel sebanding dengan sampel acak dalam populasi.
Anggaplah tim meneliti demografi mahasiswa di AS dan menemukan persentase dari apa yang siswa tingkat 12% utama dalam bahasa Inggris, 28% utama dalam sains, 24% utama dalam ilmu komputer, 21% utama dalam bidang teknik, dan 15% utama dalam bidang teknik dalam matematika. Dengan demikian, lima strata diciptakan dari proses pengambilan sampel acak bertingkat.
Tim kemudian perlu mengkonfirmasi bahwa strata populasi sebanding dengan strata dalam sampel; Namun, mereka menemukan proporsinya tidak sama. Tim kemudian perlu menguji ulang 4.000 siswa dari populasi dan secara acak memilih 480 bahasa Inggris, 1.120 sains, 960 ilmu komputer, 840 teknik, dan 600 siswa matematika. Dengan itu, ia memiliki sampel acak stratifikasi proporsional dari mahasiswa, yang memberikan representasi yang lebih baik dari jurusan kuliah siswa di AS. Para peneliti kemudian dapat menyoroti strata tertentu, mengamati berbagai studi mahasiswa AS dan mengamati berbagai rata-rata titik kelas.
Aplikasi
Metode yang sama digunakan di atas dapat diterapkan pada pemungutan suara pemilihan, pendapatan dari berbagai populasi, dan pendapatan untuk pekerjaan yang berbeda di suatu negara.
