Щоб отримати інформацію про певну популяцію, наприклад, про студентів певного університету, зручно використовувати репрезентативну вибірку студентів. Дослідник отримує інформацію від цього зразка і поширює результати дослідження на всю популяцію. Цей метод спрощує процес дослідження. Існують різні способи отримання статистично достовірної вибірки від населення. Одним з таких методів є пропорційний розподіл, який є своєрідним методом стратифікованої вибірки.
Стратифікована вибірка
Стратифікована вибірка розділяє населення на різні страти на основі конкретної характеристики. Наприклад, дослідник міг би розділити населення на основі доходу в страту з низьким рівнем доходу, прошарок середнього доходу та прошарок з високим рівнем доходу. Дослідник повинен обрати характеристику таким чином, щоб зразки, вибрані з кожної страти, були якомога більш репрезентативними.
Пропорційне розподіл
Після того, як дослідник розбиває населення на різні шари, виникає питання про те, скільки людей відбирати з кожної страти. Якщо одна страта складається з 1000 осіб, наприклад, а інша - від 2 тис. Осіб, необхідно провести адекватний відбір зразків, що представляють ці великі групи. Одним із способів отримання зразків з різних верств є пропорційний розподіл. У цьому методі дослідник притягує одну і ту ж кількість людей з кожної страти, наприклад, 5 відсотків страти, щоб слугувати зразком.
Простота
Однією з основних переваг пропорційного розподілу є те, що це простий метод для виконання. Вибір 5 відсотків населення з кожної страти є відносно простим методом. Існують і інші методи відбору проб, які тягнуть за собою залучення різної кількості людей з кожної страти, щоб адекватно відобразити різноманітність поглядів людей у кожній страті.
Представництво
Іншою перевагою пропорційного розподілу є те, що він виробляє розмір вибірки, який є репрезентативним для розміру прошарку населення. Якщо, наприклад, одна страта складається з 1000 осіб, а інша - 2000 осіб, пропорційне розподіл може скласти 1 відсоток від кожної страти. Це означає, що дослідник вибрав би 10 осіб з першого шару і 20 осіб з другого шару. Оскільки у другому шарі більше людей, ніж перша страта, цей зразок є більш репрезентативним для населення, ніж вибір рівної кількості вибірок з кожної страти.
