Da bi dobili podatke o određenoj populaciji, kao što su studenti na određenom sveučilištu, prikladno je koristiti reprezentativni uzorak učenika. Istraživač dobiva podatke iz ovog uzorka i proširuje rezultate istraživanja na cijelu populaciju. Ova metoda pojednostavljuje proces istraživanja. Postoje različiti načini da se dobije statistički dobar uzorak od populacije. Jedna od takvih metoda je proporcionalna alokacija, koja je neka vrsta stratificirane metode uzorkovanja.
Stratificirano uzorkovanje
Stratificirano uzorkovanje dijeli populaciju na različite slojeve na temelju određenog obilježja. Na primjer, istraživač bi mogao podijeliti populaciju na temelju dohotka u sloj niskog dohotka, sloj srednjeg dohotka i sloj s visokim dohotkom. Istraživač bi trebao odabrati karakteristiku tako da uzorci odabrani unutar svakog stratuma budu što reprezentativniji za slojeve.
Proporcionalna raspodjela
Nakon što istraživač podijeli populaciju u različite slojeve, postavlja se pitanje koliko ljudi treba uzorkovati iz svakog stratuma. Ako se jedan sloj sastoji od 1.000 ljudi, na primjer, i još jednog od 2.000 ljudi, potrebno je nacrtati uzorke koji zastupaju te veće skupine na odgovarajući način. Jedna metoda crtanja uzoraka iz različitih slojeva je proporcionalna alokacija. U ovoj metodi, istraživač privlači isti dio ljudi iz svakog sloja, kao što je 5 posto stratuma, da služi kao uzorak.
Jednostavnost
Jedna od glavnih prednosti proporcionalne raspodjele je da je to jednostavna metoda za izvršenje. Odabir 5 posto populacije iz svakog stratuma relativno je jednostavna tehnika. Postoje i druge metode uzorkovanja koje uključuju crtanje različitog broja ljudi iz svakog stratuma, kako bi se na odgovarajući način predstavila raznolikost u pogledima ljudi u svakom stratumu.
reprezentativnost
Još jedna prednost proporcionalne raspodjele je to što proizvodi veličinu uzorka koja je reprezentativna za veličinu stratuma unutar populacije. Ako se, na primjer, jedan stratum sastoji od 1.000 ljudi, a drugi od 2.000 ljudi, proporcionalna raspodjela može izvući uzorak od 1 posto iz svakog stratuma. To znači da bi istraživač odabrao 10 ljudi iz prvog stratuma i 20 ljudi iz drugog stratuma. Budući da u drugom stratumu ima više ljudi nego prvi sloj, ovaj uzorak je reprezentativniji od populacije nego što je izabran jednak broj uzoraka iz svakog stratuma.
