Расчет характеристик стратифицированной выборки.

Характери­стики такой выборки рассчитываются как «взвешенные» величины: показатели по каждой страте комбинируются в общую среднюю; вклад групповых средних пропорционален «весу» каждой страты в выборочной или генеральной совокупности.

В стратифицированной выборке общая дисперсия выборки имеет как бы два источника: дисперсию групповых средних, которые характеризуют каждую страту s_x², и среднюю дисперсию из дисперсий внутри каждой из этих страт s²_i. Первую составляющую принято называть межгрупповой дисперсией, а вторую — внутригрупповой дисперсией.

Это записывается следующим образом: s= s_x² + s²_i (7)

Расчет средней ошибки при отборе, пропорциональном численности единиц в стратах, производится по формуле

или, если пренебречь отношением n/N,

В выражениях (8) и (9) s²_i вычисляется исходя из формулы (7), т. е. s²_i=s²-s²_x, где s² — общая дисперсия выборки — подсчитывается как для простой выборки, не принимая во внимание страти­фикацию.

Из соотношения для средней ошибки (7) следует, что ошибка стратифицированной выборки меньше средней ошибки чисто слу­чайной выборки либо равна ей, когда межгрупповая дисперсия равна нулю.

Пример. Предположим, что выборка содержит 5 страт (группы семей по среднему доходу⁶). Необходимо определить величину рас­ходов на годовую, подписку. Из каждой 2-й страты взяты по две семьи (объем выборки n = 10, см. табл. 19).

.

Таким образом, как видно из рассмотренного примера, страти­фицированная выборка при прочих равных условиях дает более точные результаты.