Gestratificeerde steekproef | Definitie, Stappenplan & Voorbeelden
Gepubliceerd op 31 augustus 2021 door Lauren Thomas. Bijgewerkt op 21 maart 2022.
Bij een gestratificeerde steekproef (stratified sample) verdelen onderzoekers een populatie in homogene subpopulaties (strata) op basis van specifieke kenmerken, zoals etniciteit, gender, woonplaats, et cetera. Elk lid van de populatie zou zich in één stratum moeten bevinden.
Voor ieder stratum wordt vervolgens nog een steekproef getrokken met behulp van een andere aselecte steekproefmethode, zoals een clustersteekproef of enkelvoudige aselecte steekproef. Hierdoor kunnen onderzoekers statistieken (zoals gemiddelden) voor iedere subpopulatie schatten.
Onderzoekers maken gebruik van gestratificeerde steekproeven als de kenmerken van een populatie variëren en ze ervoor willen zorgen dat ieder kenmerk goed wordt vertegenwoordigd in de steekproef.
Wanneer gebruik je een gestratificeerde steekproef?
Stap 1: Definieer je populatie en subgroepen
Stap 2: Verdeel de populatie in strata
Stap 3: Bepaal de steekproefgrootte voor alle strata
Stap 4: Trek een aselecte steekproef voor ieder stratum
Als je een gestratificeerde steekproef wilt gebruiken, moet je je populatie volledig kunnen opdelen in subpopulaties die elkaar uitsluiten. Dat betekent dat elk lid van de populatie duidelijk in slechts één subgroep kan worden ingedeeld.
Een gestratificeerde steekproef kent de volgende voordelen:
Je steekproef is gegarandeerd divers
Een gestratificeerde steekproef bevat gegarandeerd participanten uit iedere subgroep van de populatie, waardoor je steekproef de de diversiteit van de populatie weerspiegelt. Echter, het is theoretisch mogelijk (maar onwaarschijnlijk) dat deze diversiteit niet goed zou worden weerspiegeld in het geval van andere steekproefmethoden.
Gegarandeerd gelijke variantie tussen groepen
Als je wilt dat de data die voor iedere subgroep zijn verzameld een vergelijkbaar variantieniveau vertonen, moet de steekproefomvang voor iedere subgroep vergelijkbaar zijn (bijvoorbeeld evenveel kinderen, jongeren, volwassenen en ouderen in plaats van heel veel jongeren en bijna geen ouderen).
Bij andere steekproefmethoden kan het voorkomen dat je veel participanten uit één subgroep hebt, maar bijna geen participanten uit een andere subgroep.
Vermindering van de variantie in de totale populatie
De totale populatie kan relatief heterogeen zijn, ook al zijn bepaalde subgroepen meer homogeen van aard.
Stel je onderzoekt hoe een nieuwe onderwijsmethode de toetsscores van scholieren beïnvloedt. Er is een grote kans dat zowel de oorspronkelijke toetsscores and de mogelijk veranderde toetsscores sterk samenhangen met het opleidingsniveau van de ouders.
In dit geval zou een gestratificeerde steekproef helpen om een beter beeld te krijgen van de variabele waarin je geïnteresseerd bent, omdat je de toetsscores kunt groeperen op basis van het opleidingsniveau van de ouders. Zo verlaag je de variantie in iedere subgroep, en daarmee in de populatie als geheel.
Veel dataverzamelingsmethoden mogelijk
Soms heb je wellicht verschillende dataverzamelingsmethoden nodig om data te verzamelen voor verschillende subgroepen.
Stel dat je maar weinig tijd en geld hebt om je enquête-onderzoek uit te voeren, dan is het wellicht handig om persoonlijk langs te gaan bij participanten die in de stad wonen, maar kun je de enquêtes beter per post versturen naar participanten die in meer afgelegen, dunbevolkte dorpen wonen.
Je bent geïnteresseerd in de invloed van het behalen van een PhD op de loonkloof tussen mannen, vrouwen en mensen met een ander gender onder afgestudeerden van een bepaalde universiteit.
Aangezien slechts een klein deel van de afgestudeerden van deze universiteit een PhD heeft behaald, zou een enkelvoudige aselecte steekproef waarschijnlijk een te kleine steekproefomvang opleveren om de salarisverschillen tussen mannen, vrouwen en mensen met een ander gender te onderzoeken.
Daarom besluit je een gestratificeerde steekproef te gebruiken, waarbij je gebruikmaakt van een lijst van afgestudeerden (in de laatste 10 jaar) die door de universiteit is verstrekt.
Net als bij andere aselecte steekproefmethoden, begin je met het definiëren van de populatie waarin je geïnteresseerd bent.
Eigenschappen voor stratificatie kiezen
Je moet ook het kenmerk kiezen dat je gaat gebruiken om je participanten te verdelen. Deze keuze is erg belangrijk: aangezien elk lid van de populatie slechts in één subgroep kan worden geplaatst, moet de classificatie van iedere participant in elke subgroep duidelijk en ondubbelzinnig zijn.
Stratificatie op basis van meerdere eigenschappen
Je kunt ervoor kiezen om te stratificeren op basis van meerdere kenmerken, mits je iedere participant duidelijk kunt koppelen aan één subgroep. Om het totale aantal subgroepen te berekenen, vermenigvuldig je het aantal niveaus voor ieder kenmerk.
Stel dat je stratificeert op basis van gender en diploma, met drie groepen voor de eerste en drie voor de laatste. Dan zou je in totaal 3 x 3 = 9 subgroepen hebben.
Je populatie bestaat uit alle afgestudeerden van de universiteit (in de laatste 10 jaar). Je stratificeert op basis van gender en het behaalde niveau.
Verzamel vervolgens een lijst van elk lid van de populatie en koppel ieder lid aan een stratum.
Je moet ervoor zorgen dat de niveaus elkaar uitsluiten (zodat er geen overlap tussen subgroepen bestaat), maar dat ze samen de hele populatie omvatten.
Je stelt een lijst op met de naam, het gender en het behaalde diploma van iedere afgestudeerde. Met behulp van deze lijst stratificeer je op basis van twee kenmerken: gender, met drie niveaus (man, vrouw of anders), en graad, met drie niveaus (bachelor, master en PhD).
Als je deze kenmerken combineert, heb je in totaal negen groepen. Iedere afgestudeerde moet aan één groep kunnen worden toegewezen.
Mannen met een bachelor
Vrouwen met een bachelor
Mensen met een ander gender met een bachelor
Mannen met een master
Vrouwen met een master
Mensen met een ander gender met een master
Mannen met een PhD
Vrouwen met een PhD
Mensen met een ander gender met een PhD
Graad of diploma
Eerst moet je bepalen of je een proportionele steekproef of een disproportionele steekproef wilt trekken.
Proportionele versus disproportionele steekproeven
Bij proportionele steekproeven is de steekproefomvang van elk stratum gelijk aan het aandeel van de subgroep in de populatie als geheel. Subgroepen die minder sterk vertegenwoordigd zijn in de grotere bevolking zullen hierdoor ook minder sterk vertegenwoordigd zijn in de steekproef.
Bij disproportionele steekproeven zijn de steekproefgroottes van de strata niet in verhouding met de vertegenwoordiging van de subgroepen in de populatie als geheel.
Je kunt voor deze methode kiezen als je een ondervertegenwoordigde subgroep wilt bestuderen waarvan de steekproefomvang anders te klein zou zijn om statistische conclusies te kunnen trekken.
Vervolgens kun je de totale steekproefomvang bepalen. De steekproef moet groot genoeg zijn om ervoor te zorgen dat je statistische conclusies kunt trekken over elke subgroep.
Als je de gewenste foutmarge en het betrouwbaarheidsniveau hebt bepaald, en als je ongeveer weet hoe groot de populatie is en wat de standaarddeviatie van de populatie is, kun je een online steekproefcalculator gebruiken om de benodigde steekproefgrootte te berekenen.
Aangezien je ervoor moet zorgen dat je steekproefomvang van promovendi groot genoeg is, besluit je een disproportionele steekproef te trekken.
Ook al vormen mensen met een PhD een klein deel van de totale alumni-populatie, je steekproef bestaat toch uit ⅓ bachelor-afgestudeerden, ⅓ master-afgestudeerden en ⅓ PhD-afgestudeerden.
Vervolgens gebruik je nog een andere aselecte steekproefmethode, zoals een enkelvoudige aselecte steekproef of een systematische steekproef, om voor ieder stratum een steekproef te trekken.
Als je dit op de juiste manier doet, zorgt het willekeurige (aselecte) karakter van dat type steekproef ervoor dat je een representatieve steekproef trekt voor alle subgroepen van de populatie.
Je gebruikt enkelvoudige aselecte steekproeven om participanten te selecteren voor ieder stratum, waarbij je voor iedere groep ongeveer hetzelfde aantal participanten selecteert.
Vervolgens kun je gegevens verzamelen over de salarissen en werkgeschiedenis van alle participanten om je onderzoeksvraag over de loonkloof te onderzoeken.