सांख्यिकी में क्लस्टर नमूनाकरण क्या है?

आंकड़ों में, चुननेवाली मेडिकल जांच एक संभाव्यता नमूनाकरण तकनीक है जहां शोधकर्ता अनुसंधान के लिए जनसंख्या को कई समूहों (समूहों) में विभाजित करते हैं। शोधकर्ता तब डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए एक सरल या व्यवस्थित यादृच्छिक नमूना तकनीक का उपयोग करके यादृच्छिक समूहों का चयन करते हैं।

दूसरे शब्दों में, क्लस्टर नमूनाकरण है a नमूनाकरण विधि जिसमें संपूर्ण अध्ययन आबादी को बाहरी सजातीय, लेकिन आंतरिक रूप से विषम समूहों में विभाजित किया जाता है, जिन्हें क्लस्टर कहा जाता है। अनिवार्य रूप से, प्रत्येक समूह पूरी आबादी का एक छोटा प्रतिनिधित्व है।

समूहों की पहचान करने के बाद, कुछ का चयन a. के माध्यम से किया जाता है सामान्य उद्देश्यरहित नमूनाजबकि अन्य एक अध्ययन में प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं। साथ ही, समूहों के चयन के बाद, एक शोधकर्ता को प्रत्येक चयनित समूह से आइटम का नमूना लेने के लिए उपयुक्त विधि का चयन करना चाहिए।

क्लस्टर नमूनाकरण प्रकार

क्लस्टर नमूनाकरण दो प्रकार के होते हैं, उनमें से हैं:

• एक-चरण क्लस्टर नमूनाकरण: इस प्रकार का क्लस्टर नमूनाकरण तब व्यवहार करता है जब कोई शोधकर्ता किसी समूह की पूरी आबादी के साथ यादृच्छिक रूप से चयन करके काम करता है।
• दो चरण: दूसरी ओर, दो-चरण क्लस्टर नमूनाकरण से संबंधित है जब एक शोधकर्ता एक निश्चित के साथ काम करता है व्यवस्थित यादृच्छिक नमूने के माध्यम से चुने गए प्रत्येक समूह के लिए संपूर्ण जनसंख्या के बीच मात्रा या सरल।

के लिए क्लस्टर नमूनाकरण करना, चरणों की एक श्रृंखला को पूरा किया जाना चाहिए। उनमें से है:

1. नमूना: लक्षित दर्शक और उसका आकार तय किया जाएगा।
2. नमूना फ्रेम का विकास और मूल्यांकन - मौजूदा एक का उपयोग करके या बनाकर एक नमूना फ्रेम बनाया जाता है एक नया और फिर समायोजन करके कवरेज और समूहीकरण के आधार पर उनका मूल्यांकन करें तदनुसार।
3. समूह निर्धारित करें: समूहों की संख्या प्रत्येक में सदस्यों की समान औसत संख्या को शामिल करके निर्धारित की जाएगी। प्रत्येक समूह एक दूसरे से भिन्न होना चाहिए।
4. समूहों का चयन करें: यादृच्छिक चयन लागू करके समूहों का चयन किया जाएगा।
5. उपप्रकार बनाएँ: दो-चरण और बहु-चरण उपप्रकारों को समूह बनाने के लिए शोधकर्ताओं द्वारा अनुसरण किए जाने वाले चरणों की संख्या के अनुसार विभाजित किया जाएगा।

क्लस्टर सैंपलिंग के फायदे और नुकसान

फायदे की ओर से हैं:

• कम संसाधन, जैसे लागत और समय
• यह अधिक व्यवहार्य है
• सुविधाजनक पहुंच
• अधिक सटीक डेटा
• नमूनाकरण को लागू करने में आसानी

नुकसान के संबंध में, हैं:

• उच्च नमूना त्रुटि: सामान्य तौर पर, पूलिंग विधि का उपयोग करके लिए गए नमूनों में अन्य नमूनाकरण विधियों का उपयोग करके लिए गए नमूनों की तुलना में अधिक नमूना त्रुटि होने की संभावना होती है।
• पक्षपाती नमूने: विधि पूर्वाग्रह से ग्रस्त है। यदि पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व करने वाले समूहों को एक पक्षपाती राय के तहत बनाया गया था, तो पूरी आबादी के बारे में निष्कर्ष भी पक्षपाती होंगे।

क्लस्टर और स्तरीकृत नमूने के बीच अंतर

स्तरीकृत नमूने में, जनसंख्या को कुछ चरों के अनुसार स्तरों में विभाजित किया जाता है, जिन्हें उन चरों से संबंधित माना जाता है जो हमारी रुचि रखते हैं। फिर प्रत्येक परत से एक नमूना लिया जाता है।

यह करने का इरादा है नमूना त्रुटि कम करें क्योंकि, यदि स्तर वास्तव में ब्याज के चर से संबंधित हैं, तो प्रत्येक स्तर अधिक सजातीय है (इसमें लक्ष्य चर में कम भिन्नता है)।

क्लस्टर सैंपलिंग में, आबादी को समूहों में विभाजित किया जाता है और उनसे एक नमूना लिया जाता है। लेकिन केवल कुछ समूहों को लिया जाता है। यह नमूनाकरण त्रुटि को बढ़ाता है क्योंकि समूह समान होते हैं।

यदि वे समान थे, तो समूह के भीतर एक से अधिक अवलोकन लेने का कोई मतलब नहीं होगा क्योंकि वे सभी समान होंगे। सटीकता का नुकसान समूहों के भीतर परिवर्तनशीलता से संबंधित है जिसे केवल नमूना लेने के बाद ही जाना जाता है।

सतह पर, समूहीकरण और स्तरीकरण समान हैं: दोनों में, जनसंख्या गैर-अतिव्यापी समूहों में विभाजित है। लेकिन वहाँ समानता समाप्त होती है। जबकि स्तरीकृत नमूनाकरण नमूनाकरण त्रुटि को कम कर सकता है, क्लस्टर नमूनाकरण इसे बढ़ाता है (समान नमूना आकार के लिए)।

हालाँकि, क्लस्टर नमूनाकरण अनुमति दे सकता है एक बड़ा नमूना प्राप्त करें उसी लागत के लिए, और लागत के संदर्भ में, हम अभी भी त्रुटि को कम करने की आशा करते हैं। आदर्श रूप से, स्तर के भीतर भिन्नता यथासंभव छोटी होनी चाहिए, जबकि भिन्नता समूहों के भीतर सबसे अच्छा संभव होना चाहिए (लेकिन हम बाद वाले को नियंत्रित नहीं कर सकते हैं और हमें इसे इस रूप में लेना होगा है)।

क्लस्टर नमूनाकरण कब चुनें?

जब आपको जनसंख्या के बारे में पूरी जानकारी नहीं मिल पाती है, लेकिन आप समूहों / समूहों के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं, तब आपको क्लस्टर सैंपलिंग का चयन करना चाहिए।

मान लें कि आपने क्लस्टर नमूनाकरण का निर्णय लिया है, तो आप बजट या समय की कमी के अधीन हो सकते हैं। उस स्थिति में, ऐसे लोगों या वस्तुओं का चयन करके क्लस्टर नमूने का उपयोग करना अधिक सुविधाजनक हो सकता है जो करीब हैं, तेजी से प्रतिक्रिया करते हैं, या पहुंचने के लिए सस्ते हैं।

क्लस्टर नमूनाकरण तब उपयोगी होता है जब: आपके पास जनसंख्या से तत्वों की सूची नहीं होती है, लेकिन समूहों की सूची प्राप्त करना आसान होता है। जब प्रेक्षणों को प्राप्त करने की लागत बढ़ जाती है क्योंकि दूरी तत्वों को अलग करती है