Logo sq.boatexistence.com

Kur do të përdorej kampionimi i rastësishëm i shtresuar?

Përmbajtje:

Kur do të përdorej kampionimi i rastësishëm i shtresuar?
Kur do të përdorej kampionimi i rastësishëm i shtresuar?

Video: Kur do të përdorej kampionimi i rastësishëm i shtresuar?

Video: Kur do të përdorej kampionimi i rastësishëm i shtresuar?
Video: Klan News - Si do të jetë moti në fundjavë? 2024, Mund
Anonim

Kur të përdoret kampionimi i rastësishëm i stratifikuar? Kampionimi i rastësishëm i stratifikuar është një metodë jashtëzakonisht produktive e kampionimit në situata ku studiuesi synon të fokusohet vetëm në shtresa specifike nga të dhënat e disponueshme të popullsisë Në këtë mënyrë, karakteristikat e dëshiruara të shtresave mund të gjenden në mostra e anketës.

Kur do të përdorni një mostër të shtresuar?

Kur duhet të përdor kampionimin e shtresuar? Ju duhet të përdorni kampionimin e shtresëzuar kur kampioni juaj mund të ndahet në nëngrupe ekskluzive reciproke dhe shteruese që besoni se do të marrin në vlera mesatare të ndryshme për variablin që po studioni.

Çfarë është kampionimi i shtresëzuar dhe kur do ta përdorni atë?

Kampionimi i stratifikuar është përdoret për të zgjedhur një kampion që është përfaqësues i grupeve të ndryshme. Nëse grupet janë të madhësive të ndryshme, numri i artikujve të zgjedhur nga secili grup do të jetë proporcional me numrin e artikujve në atë grup.

Pse përdorim kampionimin e rastësishëm të shtresuar?

Kampionimi i rastësishëm i stratifikuar i lejon kërkuesit të marrin një popullsi mostër që përfaqëson më së miri të gjithë popullatën që studiohet. Kampionimi i rastësishëm i stratifikuar përfshin ndarjen e të gjithë popullsisë në grupe homogjene të quajtura shtresa.

Kur duhet një studiues të përdorë kampionimin e rastësishëm të shtresuar?

Kampionimi i rastësishëm i stratifikuar përdoret kur studiuesi dëshiron të nxjerrë në pah një nëngrup specifik brenda popullatës. Kjo teknikë është e dobishme në hulumtime të tilla sepse siguron praninë e nëngrupit kyç brenda kampionit.

Recommended: