특정 대학의 학생과 같은 특정 인구에 대한 정보를 얻으려면 대표 학생 표본을 사용하는 것이 편리합니다. 연구원은이 표본에서 정보를 얻고 연구 결과를 전체 인구로 확대합니다. 이 방법은 연구 과정을 단순화합니다. 모집단에서 통계적으로 건전한 샘플을 얻는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이러한 방법 중 하나는 비례 할당이며, 일종의 층화 샘플링 방법입니다.
층화 샘플링
계층화 된 샘플링은 특정 특성을 기반으로 인구를 여러 지층으로 나눕니다. 예를 들어 연구원은 소득에 따라 인구를 저소득 계층, 중간 소득 계층 및 고소득 계층으로 나눌 수 있습니다. 연구원은 각 지층 내에서 선택된 표본이 가능한 지층을 대표하는 방식으로 특성을 선택해야한다.
비례 배분
연구원이 인구를 다른 지층으로 나눈 후에 각 지층에서 얼마나 많은 사람들이 표본 추출을해야하는지에 대한 질문이 생깁니다. 한 계층이 1,000 명으로 구성되어 있고 다른 계층이 2,000 명으로 구성된 경우 이러한 큰 그룹을 대표하는 샘플을 적절한 방식으로 그리는 것이 필요합니다. 다른 지층에서 표본을 그리는 한 가지 방법은 비례 배분입니다. 이 방법에서 연구원은 계층의 5 %와 같이 각 계층에서 동일한 비율의 사람들을 표본으로 사용합니다.
간단
비례 할당의 한 가지 주요 장점은 이것이 실행하기위한 간단한 방법이라는 것입니다. 각 계층에서 인구의 5 %를 선택하는 것은 비교적 쉬운 기술입니다. 각 계층의 사람들의 관점에서 다양성을 적절하게 나타 내기 위해 각 계층에서 다른 수의 사람들을 끌어들이는 다른 샘플링 방법이 있습니다.
대표성
비례 할당의 또 다른 장점은 모집단 내에서 계층의 크기를 나타내는 샘플 크기를 생성한다는 것입니다. 예를 들어 하나의 계층이 1,000 명과 2,000 명으로 구성된 경우 비례 할당은 각 계층에서 1 %의 샘플을 가져올 수 있습니다. 이는 연구원이 첫 번째 계층에서 10 명, 두 번째 계층에서 20 명을 선택한다는 것을 의미합니다. 두 번째 계층에는 첫 번째 계층보다 많은 사람들이 있기 때문에이 샘플은 각 계층에서 같은 수의 샘플을 선택하는 것보다 인구를 더 잘 나타냅니다.
