Nelle statistiche, il campionamento a grappolo è una tecnica di campionamento probabilistico in cui i ricercatori dividono la popolazione in più gruppi (cluster) per la ricerca. I ricercatori selezionano quindi gruppi casuali utilizzando una tecnica di campionamento casuale semplice o sistematica per la raccolta e l'analisi dei dati.
In altre parole, il campionamento a grappolo è a metodo di campionamento in cui l'intera popolazione in studio è suddivisa in gruppi esternamente omogenei, ma internamente eterogenei, detti cluster. In sostanza, ogni gruppo è una mini rappresentazione dell'intera popolazione.
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Dopo aver individuato i gruppi, alcuni vengono scelti mediante a campionamento casuale semplicementre gli altri non sono rappresentati in uno studio. Inoltre, dopo la selezione dei gruppi, un ricercatore deve scegliere il metodo appropriato per campionare gli elementi di ciascun gruppo selezionato.
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In questo articolo troverai:
Tipi di campionamento a grappolo
Esistono due tipi di campionamento a grappolo, tra cui:
- Campionamento cluster a una fase: Questo tipo di campionamento a grappolo si occupa di quando un ricercatore lavora con l'intera popolazione di un gruppo selezionandolo casualmente.
- A due stadi: D'altra parte, il campionamento a grappolo in due fasi si occupa di quando un ricercatore lavora con un certo quantità tra l'intera popolazione per ciascun gruppo selezionato mediante campionamento casuale sistematico o semplice.
In modo da eseguire un campionamento a grappolo, è necessario eseguire una serie di passaggi. Tra questi c'è:
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- Il campione: verrà deciso il pubblico di destinazione e la sua dimensione.
- Sviluppo e valutazione di frame di campionamento - Un frame di campionamento viene creato utilizzando uno esistente o creando uno nuovo e quindi valutarli in base alla copertura e al raggruppamento apportando modifiche corrispondente.
- Determinare i gruppi: il numero dei gruppi sarà determinato includendo in ciascuno lo stesso numero medio di membri. Ogni gruppo deve essere diverso l'uno dall'altro.
- Seleziona gruppi: i gruppi verranno scelti applicando una selezione casuale.
- Crea sottotipi: i sottotipi a due e più stadi saranno divisi in base al numero di passaggi seguiti dai ricercatori per formare i gruppi.
Vantaggi e svantaggi del campionamento a grappolo
Dalla parte dei vantaggi ci sono:
- Meno risorse, come costi e tempo
- È più fattibile
- Comodo accesso
- Dati più precisi
- Facilità di implementazione del campionamento
Per quanto riguarda gli svantaggi, ci sono:
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- Errore di campionamento elevato: in generale, i campioni prelevati utilizzando il metodo del pooling sono soggetti a errori di campionamento più elevati rispetto ai campioni prelevati utilizzando altri metodi di campionamento.
- Campioni distorti: il metodo è soggetto a bias. Se i gruppi che rappresentano l'intera popolazione fossero formati in base a un'opinione distorta, anche le inferenze sull'intera popolazione sarebbero distorte.
Differenze tra campionamento a grappolo e stratificato
Nel campionamento stratificato la popolazione è suddivisa in strati secondo alcune variabili che si considerano correlate alle variabili che ci interessano. Da ogni strato viene quindi prelevato un campione.
Questo è destinato a ridurre l'errore di campionamento perché, se gli strati sono realmente correlati alle variabili di interesse, allora ogni strato è più omogeneo (ha meno variazione nelle variabili target).
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Nel campionamento a grappolo, la popolazione viene suddivisa in gruppi e da essi viene prelevato un campione. Ma solo alcuni dei gruppi sono presi. Ciò tende ad aumentare l'errore di campionamento perché i gruppi tendono ad essere simili.
Se fossero identici, non avrebbe senso prendere più di un'osservazione all'interno del gruppo perché sarebbero tutti identici. La perdita di precisione è correlata alla variabilità all'interno dei gruppi che è nota solo dopo aver prelevato il campione.
In superficie i raggruppamenti e le stratificazioni sono simili: in entrambi la popolazione è suddivisa in gruppi non sovrapposti. Ma qui finisce la somiglianza. Mentre il campionamento stratificato può ridurre l'errore di campionamento, il campionamento a grappolo lo aumenta (per la stessa dimensione del campione).
Tuttavia, il campionamento a grappolo può consentire ottenere un campione più grande per lo stesso costo, e in termini di costo, speriamo ancora di ridurre l'errore. Idealmente, la variazione all'interno degli strati dovrebbe essere la più piccola possibile, mentre la variazione all'interno dei gruppi dovrebbe essere il migliore possibile (ma non possiamo controllare quest'ultimo e dobbiamo prenderlo come è).
Quando scegliere il campionamento a grappolo?
Quando non puoi ottenere informazioni complete sulla popolazione, ma puoi ottenere informazioni su gruppi/cluster, questo è il momento in cui dovresti scegliere il campionamento dei cluster.
Supponendo che tu abbia deciso il campionamento a grappolo, potresti essere soggetto a vincoli di budget o di tempo. In tal caso, potrebbe essere più conveniente utilizzare il campionamento a cluster selezionando persone o elementi che sono più vicini tra loro, rispondono più rapidamente o sono più economici da raggiungere.
Il campionamento a grappolo è utile quando: non si dispone di un elenco di elementi della popolazione, ma è facile ottenere un elenco di gruppi. Quando il costo per ottenere osservazioni aumenta man mano che la distanza separa gli elementi.
