{"id":49,"date":"2023-08-06T01:14:35","date_gmt":"2023-08-06T01:14:35","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/"},"modified":"2023-08-06T01:14:35","modified_gmt":"2023-08-06T01:14:35","slug":"probkowanie-warstwowe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/","title":{"rendered":"Pr\u00f3bkowanie warstwowe"},"content":{"rendered":"

W tym artykule wyja\u015bniamy, czym jest pr\u00f3bkowanie warstwowe i w jaki spos\u00f3b jest przeprowadzane. Tutaj znajdziesz wyja\u015bnienie podtyp\u00f3w pr\u00f3bkowania warstwowego i wreszcie, jakie s\u0105 zalety i wady pr\u00f3bkowania warstwowego. <\/p>\n

<\/span> Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe?<\/span><\/h2>\n

Dob\u00f3r warstwowy<\/strong> to metoda statystyczna stosowana do doboru element\u00f3w pr\u00f3by poprzez podzielenie populacji na grupy (zwane warstwami). Oznacza to, \u017ce w pr\u00f3bkowaniu warstwowym populacj\u0119 dzieli si\u0119 na warstwy, a osoby z ka\u017cdej warstwy s\u0105 wybierane losowo w celu utworzenia ca\u0142ej pr\u00f3by badawczej.<\/p>\n

Warstwy to jednorodne grupy, czyli innymi s\u0142owy jednostki w danej warstwie maj\u0105 swoje w\u0142asne cechy, kt\u00f3re odr\u00f3\u017cniaj\u0105 je od innych warstw. Jednostka mo\u017ce zatem nale\u017ce\u0107 tylko do jednej warstwy. <\/p>\n

\n
\"pr\u00f3bkowanie<\/figure>\n<\/div>\n

Dob\u00f3r warstwowy jest bardzo przydatny, gdy populacja sk\u0142ada si\u0119 z bardzo jednorodnych grup, kt\u00f3re bardzo si\u0119 od siebie r\u00f3\u017cni\u0105.<\/p>\n

Logicznie rzecz bior\u0105c, suma wielko\u015bci wszystkich warstw daje wielko\u015b\u0107 populacji statystycznej:<\/p>\n<\/p>\n

\"N=N_1+N_2+N_3+\\dots+N_k\"<\/p>\n<\/p>\n

Podobnie suma wielko\u015bci pr\u00f3by wybranej w ka\u017cdej warstwie jest r\u00f3wna ca\u0142kowitej wielko\u015bci pr\u00f3by w badaniu statystycznym:<\/p>\n<\/p>\n

\"n=n_1+n_2+n_3+\\dots+n_k\"<\/p>\n<\/p>\n

Generalnie rozr\u00f3\u017cniamy wielkie i ma\u0142e litery, aby oznaczy\u0107 odpowiednio populacj\u0119 lub pr\u00f3bk\u0119. <\/p>\n

<\/span> Jak przeprowadzi\u0107 pr\u00f3bkowanie warstwowe<\/span><\/h2>\n

Etapy przeprowadzania pr\u00f3bkowania warstwowego s\u0105 nast\u0119puj\u0105ce:<\/p>\n

    \n
  1. Zdefiniuj populacj\u0119 docelow\u0105.<\/span><\/li>\n
  2. Wybierz zmienn\u0105 stratyfikacj\u0119<\/strong> i liczb\u0119 warstw.<\/span><\/li>\n
  3. Okre\u015bl , do kt\u00f3rej warstwy nale\u017cy ka\u017cdy element populacji.<\/strong><\/span><\/li>\n
  4. Oblicz wielko\u015b\u0107 ka\u017cdej warstwy<\/strong> , kt\u00f3ra b\u0119dzie cz\u0119\u015bci\u0105 pr\u00f3bki.<\/span><\/li>\n
  5. Nale\u017cy losowo wybra\u0107 elementy z ka\u017cdej warstwy<\/strong> , kt\u00f3re b\u0119d\u0105 nale\u017ce\u0107 do pr\u00f3by badawczej. Dla ka\u017cdej warstwy nale\u017cy wybra\u0107 tyle element\u00f3w, ile ustalono w poprzednim kroku.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce wielko\u015b\u0107 ka\u017cdej warstwy w pr\u00f3bie zale\u017cy nie tylko od wielko\u015bci warstwy, ale tak\u017ce od rodzaju warstwowego pr\u00f3bkowania. Nast\u0119pnie na przyk\u0142adzie wyja\u015bniono ka\u017cdy rodzaj doboru warstwowego oraz spos\u00f3b obliczania wielko\u015bci pr\u00f3by w ka\u017cdej warstwie. <\/p>\n

    <\/span> Rodzaje pr\u00f3bkowania warstwowego<\/span><\/h2>\n

    Teraz, gdy znasz ju\u017c definicj\u0119 pr\u00f3bkowania warstwowego, powiniene\u015b wiedzie\u0107, \u017ce istnieje kilka rodzaj\u00f3w pr\u00f3bkowania warstwowego, kt\u00f3re s\u0105 sklasyfikowane w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/p>\n

      \n
    • Proporcjonalne pr\u00f3bkowanie warstwowe<\/strong><\/li>\n
    • Jednolite pr\u00f3bkowanie warstwowe<\/strong><\/li>\n
    • Pr\u00f3bkowanie jest<\/span> optymalne<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n

      Ka\u017cdy rodzaj pr\u00f3bkowania warstwowego zosta\u0142 szczeg\u00f3\u0142owo wyja\u015bniony poni\u017cej, aby lepiej zrozumie\u0107 znaczenie ka\u017cdego z nich. <\/p>\n

      <\/span> Proporcjonalne pr\u00f3bkowanie warstwowe<\/span><\/h3>\n

      W warstwowym doborze proporcjonalnym<\/strong> lub proporcjonalnym doborze alokacyjnym liczba element\u00f3w z ka\u017cdej warstwy wchodz\u0105cych w sk\u0142ad pr\u00f3by badawczej jest proporcjonalna do wielko\u015bci ka\u017cdej warstwy.<\/p>\n

      Zatem je\u015bli jedna warstwa jest wi\u0119ksza od drugiej, ostateczna pr\u00f3bka b\u0119dzie zawiera\u0107 wi\u0119cej element\u00f3w z tej warstwy. Z drugiej strony, je\u015bli jedna warstwa jest mniejsza od drugiej, w pr\u00f3bie do analizy statystycznej b\u0119dzie mniej element\u00f3w z tej warstwy.<\/p>\n

      Ten rodzaj pr\u00f3bkowania warstwowego jest przydatny, gdy warstwy maj\u0105 r\u00f3\u017cn\u0105 wielko\u015b\u0107 i chcemy, aby pr\u00f3bka zawiera\u0142a wi\u0119cej element\u00f3w z wi\u0119kszych warstw.<\/p>\n

      Aby obliczy\u0107 liczb\u0119 element\u00f3w z ka\u017cdej warstwy<\/strong> , kt\u00f3re znajd\u0105 si\u0119 w pr\u00f3bie, wielko\u015b\u0107 ka\u017cdej warstwy nale\u017cy podzieli\u0107 przez sum\u0119 rozmiar\u00f3w wszystkich warstw. Wynikiem b\u0119dzie proporcja warstwy, kt\u00f3ra powinna zosta\u0107 uwzgl\u0119dniona w pr\u00f3bie, dlatego nale\u017cy j\u0105 pomno\u017cy\u0107 przez po\u017c\u0105dan\u0105 wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by.<\/p>\n<\/p>\n

      \"n_i=n\\cdot<\/p>\n<\/p>\n

      Z\u0142oto<\/p>\n<\/p>\n

      \"n\"<\/p>\n

      to ca\u0142kowity po\u017c\u0105dany rozmiar pr\u00f3bki,<\/p>\n

      \"n_i\"<\/p>\n

      liczba element\u00f3w w warstwie<\/p>\n

      \"i\"<\/p>\n

      do w\u0142\u0105czenia do pr\u00f3by,<\/p>\n

      \"N_i\"<\/p>\n

      wielko\u015b\u0107 warstwy<\/p>\n

      \"i\"<\/p>\n

      , I<\/p>\n

      \"N\"<\/p>\n

      ca\u0142kowita liczba element\u00f3w w populacji.<\/p>\n

      Wyobra\u017amy sobie na przyk\u0142ad, \u017ce chcemy przeprowadzi\u0107 badanie w firmie zatrudniaj\u0105cej 150 pracownik\u00f3w, bior\u0105c pr\u00f3b\u0119 50 os\u00f3b i stratyfikuj\u0105c dane w oparciu o wiek pracownik\u00f3w. Dane mo\u017cemy klasyfikowa\u0107 w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/p>\n

        \n
      • Od 20 do 29 lat: 35 pracownik\u00f3w<\/li>\n
      • Od 30 do 39 lat: 57 pracownik\u00f3w<\/li>\n
      • Od 40 do 49 lat: 42 pracownik\u00f3w<\/li>\n
      • Od 50 do 59 lat: 16 pracownik\u00f3w<\/li>\n<\/ul>\n

        Zatem, je\u015bli stratyfikujemy dane proporcjonalnie, pr\u00f3bkowanie b\u0119dzie wygl\u0105da\u0142o nast\u0119puj\u0105co: <\/p>\n

        \n
        \"proporcjonalne<\/figure>\n<\/div>\n

        <\/span> Jednolite pr\u00f3bkowanie warstwowe<\/span><\/h3>\n

        W jednolitym pr\u00f3bkowaniu warstwowym<\/strong> lub jednolitym pr\u00f3bkowaniu afiksacyjnym liczba element\u00f3w z ka\u017cdej warstwy wchodz\u0105cych w sk\u0142ad pr\u00f3by badawczej jest r\u00f3wna.<\/p>\n

        Ka\u017cda warstwa ma zatem tak\u0105 sam\u0105 wag\u0119 w tego rodzaju pr\u00f3bkowaniu. Niezale\u017cnie od tego, czy dana warstwa ma wi\u0119cej czy mniej osobnik\u00f3w ni\u017c inna warstwa, wszystkie b\u0119d\u0105 reprezentowane w pr\u00f3bie przez t\u0119 sam\u0105 liczb\u0119 osobnik\u00f3w.<\/p>\n

        W takim przypadku, aby obliczy\u0107 wielko\u015b\u0107 element\u00f3w w ka\u017cdej warstwie,<\/strong> po\u017c\u0105dan\u0105 wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by nale\u017cy podzieli\u0107 przez liczb\u0119 istniej\u0105cych warstw. Inaczej m\u00f3wi\u0105c, nale\u017cy zastosowa\u0107 nast\u0119puj\u0105cy wz\u00f3r:<\/p>\n<\/p>\n

        \"n_i=\\cfrac{n}{k}\"<\/p>\n<\/p>\n

        Z\u0142oto<\/p>\n<\/p>\n

        \"n\"<\/p>\n

        to ca\u0142kowity po\u017c\u0105dany rozmiar pr\u00f3bki,<\/p>\n

        \"n_i\"<\/p>\n

        liczba element\u00f3w w warstwie<\/p>\n

        \"i\"<\/p>\n

        kto zostanie w\u0142\u0105czony do pr\u00f3by oraz<\/p>\n

        \"k\"<\/p>\n

        liczba warstw, na kt\u00f3re podzielona zosta\u0142a populacja.<\/p>\n

        Id\u0105c za poprzednim przyk\u0142adem, poniewa\u017c chcieli\u015bmy pr\u00f3by sk\u0142adaj\u0105cej si\u0119 z 50 pracownik\u00f3w, a w sumie by\u0142y 4 r\u00f3\u017cne warstwy, wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by ka\u017cdej warstwy b\u0119dzie wynosi\u0107:<\/p>\n<\/p>\n

        \"n_i=\\cfrac{50}{4}=12,5\"<\/p>\n<\/p>\n

        Wynikiem jest liczba dziesi\u0119tna, niekt\u00f3re warstwy b\u0119d\u0105 mia\u0142y 12 pracownik\u00f3w, a inne 13, a\u017c do osi\u0105gni\u0119cia 50 pracownik\u00f3w. Zatem jednolite pobieranie warstwowe wygl\u0105da nast\u0119puj\u0105co: <\/p>\n

        \n
        \"jednolite<\/figure>\n<\/div>\n

        Jak wida\u0107, wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by ka\u017cdej warstwy jest niezale\u017cna od proporcji ka\u017cdej warstwy. <\/p>\n

        <\/span>Optymalne pr\u00f3bkowanie warstwowe<\/span><\/h3>\n

        W optymalnym pr\u00f3bkowaniu warstwowym<\/strong> liczba element\u00f3w w ka\u017cdej warstwie zale\u017cy proporcjonalnie od zmienno\u015bci ka\u017cdej warstwy.<\/p>\n

        Zatem warstwy o wi\u0119kszej zmienno\u015bci b\u0119d\u0105 mia\u0142y wi\u0119ksz\u0105 liczebno\u015b\u0107 pr\u00f3by i odwrotnie, warstwy o mniejszej zmienno\u015bci b\u0119d\u0105 mia\u0142y mniejsz\u0105 liczebno\u015b\u0107 pr\u00f3by.<\/p>\n

        Wz\u00f3r na okre\u015blenie, ile element\u00f3w z ka\u017cdej warstwy b\u0119dzie wchodzi\u0107 w sk\u0142ad pr\u00f3by statystycznej, jest nast\u0119puj\u0105cy:<\/p>\n<\/p>\n

        \"n_i=n\\cdot<\/p>\n<\/p>\n

        Z\u0142oto<\/p>\n<\/p>\n

        \"n\"<\/p>\n

        to ca\u0142kowity po\u017c\u0105dany rozmiar pr\u00f3bki,<\/p>\n

        \"n_i\"<\/p>\n

        to liczba element\u00f3w w warstwie<\/p>\n

        \"i\"<\/p>\n

        do w\u0142\u0105czenia do pr\u00f3by,<\/p>\n

        \"\\sigma_i\"<\/p>\n

        jest odchyleniem standardowym (lub odchyleniem typowym) warstwy<\/p>\n

        \"i\"<\/p>\n

        , I<\/p>\n

        \"N_i\"<\/p>\n

        to wielko\u015b\u0107 warstwy<\/p>\n

        \"i\"<\/p>\n

        . <\/p>\n

        <\/span> Zalety i wady pr\u00f3bkowania warstwowego<\/span><\/h2>\n

        Pr\u00f3bkowanie warstwowe ma nast\u0119puj\u0105ce zalety i wady: <\/p>\n

        \n\n\n\n\n\n\n\n\n
        korzy\u015b\u0107<\/th>\n Niedogodno\u015bci<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
        Umo\u017cliwia statystyczne badanie nie tylko ca\u0142ej populacji, ale tak\u017ce poszczeg\u00f3lnych jej warstw.<\/td>\n Jest to skomplikowana metoda pobierania pr\u00f3bek do wdro\u017cenia.<\/td>\n<\/tr>\n
        B\u0142\u0105d pr\u00f3bkowania pope\u0142niany w przypadku pr\u00f3bkowania warstwowego jest zawsze r\u00f3wny lub mniejszy ni\u017c w przypadku prostego losowania.<\/td>\n Jest to czasoch\u0142onny, a przez to kosztowny proces pobierania pr\u00f3bek.<\/td>\n<\/tr>\n
        Pozwala wykorzysta\u0107 wiedz\u0119 badacza na temat populacji.<\/td>\n Aby dokona\u0107 stratyfikacji badanej pr\u00f3by, potrzeba wielu informacji.<\/td>\n<\/tr>\n
        Przy pr\u00f3bkowaniu warstwowym zapewniamy, \u017ce w pr\u00f3bie znajdzie si\u0119 co najmniej jeden element z ka\u017cdej warstwy.<\/td>\n Aby m\u00f3c przeprowadzi\u0107 pobieranie pr\u00f3bek, konieczna jest znajomo\u015b\u0107 proporcji ka\u017cdej warstwy.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n

        G\u0142\u00f3wn\u0105 cech\u0105 doboru warstwowego jest to, \u017ce s\u0142u\u017cy on do statystycznej analizy ka\u017cdej grupy lub warstwy, na kt\u00f3r\u0105 podzielono populacj\u0119. Oczywi\u015bcie za pomoc\u0105 tego rodzaju pr\u00f3bkowania mo\u017cna bada\u0107 tak\u017ce ca\u0142\u0105 populacj\u0119. Ponadto korzy\u015bci wynikaj\u0105ce ze stratyfikacji danych b\u0119d\u0105 wi\u0119ksze, je\u015bli warstwy b\u0119d\u0105 si\u0119 od siebie r\u00f3\u017cni\u0107.<\/p>\n

        Wr\u0119cz przeciwnie, fakt stratyfikacji danych w celu umo\u017cliwienia przeprowadzenia pobierania pr\u00f3bek oznacza wzrost z\u0142o\u017cono\u015bci pobierania pr\u00f3bek, poniewa\u017c pobieranie pr\u00f3bek warstwowych jest bardziej skomplikowane w por\u00f3wnaniu z innymi rodzajami pobierania pr\u00f3bek. W\u0142a\u015bciwo\u015b\u0107 ta oznacza r\u00f3wnie\u017c, \u017ce wykonanie pr\u00f3bki jest kosztowne, poniewa\u017c prawid\u0142owe przeprowadzenie stratyfikacji wymaga czasu.<\/p>\n

        Inn\u0105 wad\u0105 doboru warstwowego jest to, \u017ce wymaga du\u017cej ilo\u015bci informacji na temat populacji, kt\u00f3r\u0105 chcemy zbada\u0107, co nie jest konieczne w przypadku innych rodzaj\u00f3w doboru pr\u00f3by, takich jak proste dobieranie losowe. Chocia\u017c t\u0119 wad\u0119 mo\u017cna z\u0142agodzi\u0107, je\u015bli badacz ma du\u017c\u0105 wiedz\u0119 w tej dziedzinie.<\/p>\n

        Wreszcie, przy pr\u00f3bkowaniu warstwowym uzyskujemy pr\u00f3b\u0119, kt\u00f3ra jest bardziej reprezentatywna dla populacji ni\u017c w przypadku innych rodzaj\u00f3w pr\u00f3bkowania, poniewa\u017c zapewniamy uwzgl\u0119dnienie element\u00f3w z ka\u017cdej warstwy. Natomiast w innych pr\u00f3bkach uzyskana pr\u00f3bka nie mo\u017ce zawiera\u0107 element\u00f3w z \u017cadnej warstwy.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        W tym artykule wyja\u015bniamy, czym jest pr\u00f3bkowanie warstwowe i w jaki spos\u00f3b jest przeprowadzane. Tutaj znajdziesz wyja\u015bnienie podtyp\u00f3w pr\u00f3bkowania warstwowego i wreszcie, jakie s\u0105 zalety i wady pr\u00f3bkowania warstwowego. Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe? Dob\u00f3r warstwowy to metoda statystyczna stosowana do doboru element\u00f3w pr\u00f3by poprzez podzielenie populacji na grupy (zwane warstwami). Oznacza to, \u017ce w […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6],"tags":[],"class_list":["post-49","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statystyka"],"yoast_head":"\n\u25b7 Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe? Jak to si\u0119 robi?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe \u2013 Jak przeprowadza\u0107 pr\u00f3bkowanie warstwowe \u2013 Rodzaje pr\u00f3bkowania warstwowego \u2013 Przyk\u0142ady \u2013 Zalety i wady.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u25b7 Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe? Jak to si\u0119 robi?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe \u2013 Jak przeprowadza\u0107 pr\u00f3bkowanie warstwowe \u2013 Rodzaje pr\u00f3bkowania warstwowego \u2013 Przyk\u0142ady \u2013 Zalety i wady.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-08-06T01:14:35+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/echantillonnage-stratifie.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"7 minut\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/\",\"name\":\"\u25b7 Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe? Jak to si\u0119 robi?\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-08-06T01:14:35+00:00\",\"dateModified\":\"2023-08-06T01:14:35+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\"},\"description\":\"Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe \u2013 Jak przeprowadza\u0107 pr\u00f3bkowanie warstwowe \u2013 Rodzaje pr\u00f3bkowania warstwowego \u2013 Przyk\u0142ady \u2013 Zalety i wady.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Dom\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Pr\u00f3bkowanie warstwowe\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\",\"name\":\"Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"\u25b7 Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe? Jak to si\u0119 robi?","description":"Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe \u2013 Jak przeprowadza\u0107 pr\u00f3bkowanie warstwowe \u2013 Rodzaje pr\u00f3bkowania warstwowego \u2013 Przyk\u0142ady \u2013 Zalety i wady.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"\u25b7 Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe? Jak to si\u0119 robi?","og_description":"Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe \u2013 Jak przeprowadza\u0107 pr\u00f3bkowanie warstwowe \u2013 Rodzaje pr\u00f3bkowania warstwowego \u2013 Przyk\u0142ady \u2013 Zalety i wady.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-08-06T01:14:35+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/echantillonnage-stratifie.png"}],"author":"Benjamin Anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Benjamin Anderson","Szacowany czas czytania":"7 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/","name":"\u25b7 Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe? Jak to si\u0119 robi?","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website"},"datePublished":"2023-08-06T01:14:35+00:00","dateModified":"2023-08-06T01:14:35+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965"},"description":"Co to jest pr\u00f3bkowanie warstwowe \u2013 Jak przeprowadza\u0107 pr\u00f3bkowanie warstwowe \u2013 Rodzaje pr\u00f3bkowania warstwowego \u2013 Przyk\u0142ady \u2013 Zalety i wady.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/probkowanie-warstwowe\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Dom","item":"https:\/\/statorials.org\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Pr\u00f3bkowanie warstwowe"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/","name":"Statorials","description":"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965","name":"Benjamin Anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin Anderson"},"description":"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/pl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=49"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=49"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=49"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=49"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}