¿Qué es el muestreo estratificado?

(muestreo de estratificación)

(Xue Youzhu)

Divida la población en varios estratos (subpoblaciones) según ciertos atributos y utilice estadísticas de muestreo de estratos para estimar el método general. También llamado muestreo tipo o muestreo categórico. Cuando cada estrato es una muestra aleatoria simple, se llama muestreo aleatorio estratificado, o muestreo estratificado para abreviar, cuando cada estrato es una muestra sistemática, se llama muestreo sistemático estratificado (ver figura); La precisión general del muestreo se puede mejorar mediante la estratificación; se pueden obtener los datos de recursos de cada capa y la precisión de la estimación de las capas principales, se pueden compilar diagramas de fases del bosque, mapas de distribución forestal y otros materiales gráficos de acuerdo con la estratificación de las masas forestales. Sin embargo, la estratificación es mejor que el muestreo no estratificado (aleatorio simple) solo si hay una diferencia significativa en los valores medios de cada estrato después de la estratificación; cuanto mayor sea la diferencia en las medias de los estratos, mayor será la eficiencia de la estratificación; Al mismo tiempo, requiere: ① Se debe conocer el número total o el peso de las unidades en cada estrato; ② Después de dividir la unidad general en varios estratos, no hay superposición ni omisión de ninguna unidad entre los estratos; cada estrato es independiente. El muestreo estratificado incluye estratificación regional, estratificación de masas forestales, estratificación de parcelas de muestreo, etc. Aquí nos centramos en el método de estratificación por masas forestales.

Aplicación

China comenzó a cotizarlo en 1964. Se utiliza principalmente en: ① Estudios de clase II de oficinas forestales, condados y granjas forestales que tienen fotografías aéreas adecuadas y otros datos cartográficos, la fase forestal favorece la estratificación y tiene cierta solidez profesional y técnica. ② Resumen de recursos forestales. Al fusionar varias poblaciones pequeñas en una población grande y estimar la población grande basándose en muestras aleatorias o datos de muestra sistemáticos extraídos de cada población pequeña, cada población pequeña puede tratarse como una capa y el método de estimación de muestreo estratificado puede usarse para estimar las poblaciones grandes. Estimación de la población en general. Por ejemplo, si los datos de muestreo de recursos forestales del condado se utilizan para obtener los datos de muestreo de recursos forestales provinciales, y los datos de muestreo de recursos forestales provinciales se utilizan para obtener los datos de muestreo de recursos forestales nacionales, este es el caso, que es similar a estratificación por región. Además, el muestreo estratificado también se puede utilizar en encuestas de grupos pequeños.

Diagrama esquemático de muestreo estratificado

Espaciamiento entre capas y tabla de códigos de capas de rodales naturales de alerce

Código de capas de densidad del dosel grupo de edad escaso ≤ 0,3 densidad media 0,4 ~ 0,6 ≥ 0,7 jóvenes (≤40 años), escaso, escaso, pequeño, mediano, denso (41 a 100 años), escaso, medio, medio, denso (≥101 años), completo, escaso, medio, denso, completo, completo, pasos de trabajo densos

① Determinación del esquema en capas: basado principalmente en las necesidades de producción, estructura del bosque, rendimiento de interpretación de imágenes aéreas, etc. Requisitos: es propicio para reducir la variación dentro de la capa y expandir la variación entre las capas; la división de las capas debe ser consistente con las unidades de negocios bajo el tamaño de muestra dado, no debe haber demasiadas capas y el área de la capa debe ser consistente; no ser demasiado pequeño; determinar correctamente los factores de estratificación y sus intervalos de nivel. El inventario de recursos de China con el fin de inventariar el volumen de existencias forestales generalmente utiliza el tipo de tierra, las especies de árboles dominantes, el grupo de edad y la densidad del dosel como factores de estratificación. Por ejemplo, los estándares de la tabla se utilizan a menudo para la estratificación de masas de alerce natural. ② Calcule con precisión el área y el peso de cada capa: calcule el área y el peso de cada capa mediante la interpretación de las capas, el mapeo forestal a partir de fotografías aéreas y la preparación de planos de planta en capas. ③ Determinación y distribución del número de unidades de muestra: Existen métodos de configuración como distribución proporcional por área, distribución óptima y distribución arbitraria. El muestreo estratificado proporcional se utiliza comúnmente en producción. En condiciones de muestreo repetido, la fórmula de cálculo para el número de unidades de muestra es: donde t es el índice de confiabilidad; E es el límite de error relativo; Wh es el peso de la capa h es la varianza general; de la capa h; es el promedio general se determina en función de datos anteriores o datos de encuestas preliminares. En condiciones de muestreo no repetido, el número de unidades de muestra es

donde N es el número de unidades totales n/N es la relación de muestreo. ④ Diseño de puntos y estudio de parcelas de muestreo (ver muestreo sistemático). ⑤Cálculos internos: incluido el cálculo del número característico de cada capa (ver muestreo aleatorio) y el cálculo de la estimación media general, la varianza de la estimación media general, el límite de error, la precisión, la estimación de almacenamiento general, etc.

Media poblacional estimada:

Varianza de la media poblacional estimada:

Límite de error absoluto:

Límite de error relativo:

Precisión de la estimación: P=1-E Valor estimado del volumen de almacenamiento total:

Intervalo de estimación del volumen de almacenamiento total:

donde L es el número de capas dentro de la población ;Yh es la media muestral de la capa h-ésima; es el error estándar de la capa h-ésima; t es el índice de confiabilidad, verifique la tabla de distribución t de muestra pequeña según el grado de libertad n-L; ; a es el área de la parcela de muestra. El límite de error de estimación del muestreo estratificado debe estimarse correctamente en función del muestreo repetido, el muestreo no repetido y el número de unidades de muestra en cada estrato es suficientemente grande o relativamente pequeño.

Evaluación

El muestreo estratificado es un método de muestreo altamente eficiente, pero no debe usarse en las siguientes situaciones: Cuando el volumen promedio de almacenamiento de cada tipo de rodal forestal en la población es no son muy diferentes, las variaciones son similares; no hay datos fotográficos adecuados, como fotografías aéreas, la apariencia del bosque está fragmentada y los arreglos florales esporádicos son graves, es difícil colocar capas con precisión y el peso total de cada capa es incierto. Al mismo tiempo, se debe prestar atención a lo siguiente durante la aplicación: ① Las fotografías aéreas deben superponerse correctamente e interpretarse con precisión. ② Los diagramas de muestra no cruzan capas y el problema del escalonamiento de los diagramas de muestra se maneja correctamente. ③Cuando la parcela de muestra se encuentra en un pequeño espacio abierto en una determinada capa de tierra boscosa, debe considerarse como una parcela de muestra con un valor de cero en esa capa. ④ Cuando no hay fotografías aéreas adecuadas y se realiza un estudio de muestreo estratificado utilizando mapas (es decir, el área del estrato no se conoce antes de que se dispongan los puntos), se realiza un estudio de campo una vez para completar la muestra. levantamiento de parcelas y clases pequeñas estratificadas al mismo tiempo, y el cálculo estratificado se lleva a cabo posteriormente en el campo. Sin embargo, el error de muestreo es diferente del error de muestreo de estratificación primero y del muestreo introducido anteriormente. Incluye el error de muestreo de estratificación proporcional y los errores causados ​​por un solo muestreo en la población y los estratos de muestreo no son independientes. Cuando las varianzas de cada capa no son muy diferentes o el número de unidades de muestra es grande, este último error es muy pequeño y puede omitirse.

Bibliografía

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