Многоступенчатая выборка.

Типичный отбор состоит в многоступенчатой выборке из сочетания нескольких стадий отбора, причем на каждой стадии имеется своя единица отбора (отрасль предприятия, численность и средняя заработная плата.).

Пример, проведем многоступенчатую выборку. В области имеются 13 предприятий общей численностью 40 тыс. человек. Требуется 200 человек так, чтобы с каждого предприятия было 25 работников с различным уровнем заработной платы.

№ завода	Численность чел.	Комулятивная численность	Фонд оплаты труда тыс. руб.	Средняя з/пл. тыс. руб.
				1,7
				1,65
				1,62
				1,58
				1,56
				1,55
				1,52
				1,48
				1,46
				1,45
				1,42
				1,4
				1,38
				1,5737

I ступень.

Определим число предприятий, попадающих в выборку: предприятий.

Для того, чтобы приступить к отбору предприятий, определим величину интервала

Каждый 5000-ый работник попадает в выборку:

II ступень.

Проверяем репрезитивность средней заработной платы. по всем предприятиям:

Выборочные данные репрезитивны, т.к. выборочная средняя ненамного отличается от общей средней.

III ступень.

Определим рабочих внутри предприятия. Рабочих делят на квалифицированных и неквалифицированных. Так по данным 1-го предприятия из 6800 человек 5440 являются квалифицированными, значит, 4/5 квалифицированные, а 1/5 – неквалифицированные, т.е. из 25 рабочих 20 войдут в первую группу, пять во вторую. Далее составляют 2 списка по квалификациям и определяют интервал внутри каждого списка:

Таким образом, 272-ой рабочий по списку войдет в выборку.

Далее по другим предприятиям аналогично. Из этого видно, что предприятия в пределах отрасли отбирают механическим отбором с последующей проверкой репрезитивности по среднему уровню заработной платы.

Рабочих же выбирают на основе пропорционально типическому отбору. Многоступенчатый отбор принимают при наличии нескольких типов единиц отбора, которые отличаются по своим масштабам, при этом необходимо так организовать выборочное исследование, чтобы оно равномерно распределялось между отдельными частями сложного явления.