A matematikai statisztikában a zónás mintavétel (más néven réteges mintavétel ) az általános sokaságból történő mintavételezési módszer , amely javítja a statisztikai eredmények pontosságát, ha a teljes eseményteret több rétegrégióra osztjuk, és önállóan dolgozunk ezekkel a rétegekkel. Például minden réteg használhatja a saját szignifikancia-mintavételét .
Tegyük fel, hogy meg kell becsülnünk az egyes jelöltekre leadott szavazatok átlagos számát egy választáson. Tegyük fel, hogy egy országban 3 város van: A városban 1 millió gyári dolgozó, B városban 2 millió irodai dolgozó, C városban 3 millió nyugdíjas dolgozik. Dönthetünk úgy, hogy a teljes lakosságtól 60 szavazatból álló véletlenszerű mintát kapunk, de van némi esély arra, hogy a véletlenszerű minta rosszul lesz kiegyensúlyozva ezekben a városokban, ezért elfogult és kevéssé hasznos lesz („átlagos kórházi hőmérséklet ”), ami jelentős hatást okoz. hiba a becslésben . Ehelyett, ha az A, B és C városokból származó 10, 20 és 30 szavazatból álló egyszerű véletlenszerű mintát választunk, kisebb hibahatárt kaphatunk ugyanarra a teljes mintaméretre.
Okok a területi mintavétel használatára az egyszerű véletlenszerű mintavétel helyett [1] :
Ha a népsűrűség nagymértékben változik egy régión belül, a területi mintavétel biztosítja, hogy a becslések ugyanolyan pontossággal készüljenek a régió különböző részein, és hogy a szubregionális összehasonlítások azonos statisztikai erővel végezhetők el . Például Ontarióban egy egész tartományra kiterjedő vizsgálat a kevésbé lakott északi minta nagyobb hányadát használhatja fel , mivel az észak és dél közötti népességkülönbség olyan nagy, hogy a tartomány egészéből vett minta aránya csak nagyon kevés adat van északról.
Véletlenszerű rétegezést is használhat a populáció reprezentativitásának növelésére a vizsgálatban.