Stratified Sampling là gì? Ưu điểm của mẫu phân tầng trong thống kê

Stratified Sampling là gì?

Stratified Sampling (mẫu phân tổ hay mẫu phân tầng) là một mẫu được lựa chọn thông qua cách chia tổng thể điều tra thành nhiều loại, nhóm khác nhau (gọi là tổ), sau đó lựa chọn số đơn vị điều tra dựa theo tỷ trọng của từng tổ trong tổng thể điều tra.

Để chọn mẫu phân tổ, đầu tiên cần chia tổng thể thành các tổ theo một hoặc nhiều tiêu thức có liên quan đến mục đích nghiên cứu, chẳng hạn như phân tổ các doanh nghiệp theo vùng, theo quy mô, theo loại hình,.... Tiếp đó, trong mỗi tổ, sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hoặc chọn mẫu hệ thống nhằm có thể chọn ra các đơn vị của mẫu. Với mẫu phân tổ, số đơn vị được chọn ra ở mỗi tổ sẽ tuân theo tỷ lệ số đơn vị tổ đó chiếm trong tổng thể, tuy nhiên trong một số trường hợp có thể không tuân theo tỷ lệ.

Ví dụ: Một tòa soạn báo tiến hành nghiên cứu sự quan tâm của 1000 doanh nghiệp trên cả nước đối với tờ báo của họ nhằm mục đích tiếp thị việc đưa thông tin quảng cáo lên báo. Các tiêu thức để quyết định cơ cấu của mẫu nghiên cứu được Tòa soạn căn cứ vào là vùng địa lý (miền Bắc, Trung, Nam), hình thức sở hữu (trong nước, ngoài nước, 100% vốn đầu tư nước ngoài,...).

>>>Xem thêm: Đăng ký ngay khóa học BA uy tín, chất lượng hiện nay.

Ưu điểm của Stratified Sampling

Về cơ bản, có rất nhiều lý do chứng minh cho việc chọn mẫu phân tổ mang lại nhiều ưu điểm vượt trội hơn so với việc chọn mẫu ngẫu nhiên. Cụ thể:

• Nếu độ lệch chuẩn của các phép đo trong phạm vi phân tầng thấp hơn thì sự phân tầng trong ước lượng sẽ cho sai số nhỏ hơn.
• Trong nhiều ứng dụng, khi tổng thể được nhóm thành các tổ, các phép đo sẽ trở nên dễ quản lý hoặc rẻ hơn.
• Nếu mật độ tổng thể thay đổi nhiều trong một khu vực, việc chọn mẫu phân tổ giúp các ước lượng đảm bảo có thể được thực hiện với độ chính xác tương đương tại các thành phần khác nhau của khu vực, đồng thời việc so sánh các tiểu vùng cũng được thực hiện với sức mạnh thống kê như nhau. Ví dụ, một cuộc khảo sát trên toàn tỉnh Ontario sử dụng một phần lấy mẫu lớn hơn ở miền Bắc, khu vực ít dân cư hơn miền nam. Vì sự chênh lệch lớn về dân số giữa miền Bắc và miền Nam, người thống kê chỉ có thể lấy được một số ít dữ liệu từ miền Bắc.

Nguyên tắc chọn mẫu phân tổ

Thông thường, người dùng sử dụng phương pháp chọn mẫu phân tổ sẽ dựa theo những kinh nghiệm phán đoán chủ quan. Chính vì vậy, khi tiến hành phân tổ, có những nguyên tắc cơ bản cần nắm vững như sau:

• Trong mỗi tổ cần đảm bảo tính đồng chất.
• Số tổ không nên chia quá nhiều hoặc quá ít.
• Số đơn vị mẫu của mỗi tổ cần đủ lớn để đảm bảo độ tin cậy cho ước lượng hoặc suy rộng.

Ví dụ: Đối với trường hợp chọn mẫu điều tra doanh nghiệp, mọi người thường tiến hành phân chia các doanh nghiệp dựa theo quy mô (lớn, vừa, nhỏ), sau đó xác định kích thước mẫu của cuộc điều tra và phân bổ các đơn vị cho từng loại hình quy mô doanh nghiệp.

Nếu còn phân vân, bạn có thể tìm hiểu thêm vấn đề này thông qua các chuyên gia Data Analyst của ứng dụng Askany. Tham khảo thêm Data Analyst là làm gì.

Các bước chọn mẫu phân tổ cụ thể

Lấy mẫu phân tổ được xem là một trong những phương pháp lấy mẫu đáng tin cậy hiện nay. Sau đây là trình tự các bước chọn mẫu phân tổ chi tiết mà bạn có thể tham khảo:

• Bước 1: Trước tiên, bạn tiến hành phân chia tổng thể thành các tổ dựa theo căn cứ vào tiêu thức có liên quan chặt chẽ với mục đích nghiên cứu.
• Bước 2: Tiếp đó, chọn ra một số đơn vị mẫu từ mỗi bộ phận hoặc mỗi tổ.
• Bước 3: Xác định số đơn vị của mỗi tổ được chọn mẫu, đây được gọi là phân bổ mẫu. Có nhiều phương pháp phân bổ mẫu như chọn theo tỷ lệ (tỷ lệ với quy mô tổ, tỷ lệ với căn bậc hai của quy mô), chọn không theo tỷ (không tỷ lệ với quy mô tổ), phân bổ tối ưu,...