Nas estatísticas, o amostras agrupadas é uma técnica de amostragem probabilística em que os pesquisadores dividem a população em vários grupos (clusters) para pesquisa. Os pesquisadores então selecionam grupos aleatórios usando uma técnica de amostragem aleatória simples ou sistemática para coleta e análise de dados.
Em outras palavras, a amostragem por conglomerados é um método de amostragem em que toda a população de estudo é dividida em grupos externamente homogêneos, mas internamente heterogêneos, denominados clusters. Essencialmente, cada grupo é uma mini-representação de toda a população.
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Depois de identificar os grupos, alguns são escolhidos por meio de um amostragem aleatória simplesenquanto os outros não estão representados em um estudo. Além disso, após a seleção dos grupos, o pesquisador deve escolher o método adequado para amostrar os itens de cada grupo selecionado.
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Neste artigo você encontrará:
Tipos de amostragem de cluster
Existem dois tipos de amostragem por conglomerados, entre eles:
- Amostragem de cluster em um estágio: Este tipo de amostragem por conglomerados trata quando um pesquisador trabalha com toda a população de um grupo selecionando-a aleatoriamente.
- Dois estágios: Por outro lado, a amostragem por conglomerados em dois estágios lida com quando um pesquisador trabalha com um determinado quantidade entre toda a população para cada grupo selecionado por meio de amostragem aleatória sistemática ou simples.
Em ordem de realizar amostragem por conglomerados, uma série de etapas deve ser realizada. Entre eles está:
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- A amostra: o público-alvo e seu tamanho serão decididos.
- Desenvolvendo e avaliando quadros de amostragem - Um quadro de amostragem é criado usando um existente ou criando um novo e, em seguida, avaliá-los com base na cobertura e agrupamento, fazendo ajustes correspondente.
- Determinar grupos: o número de grupos será determinado incluindo o mesmo número médio de membros em cada um. Cada grupo deve ser diferente um do outro.
- Selecionar grupos: os grupos serão escolhidos aplicando uma seleção aleatória.
- Criar subtipos: os subtipos de dois estágios e de vários estágios serão divididos de acordo com o número de etapas seguidas pelos pesquisadores para formar grupos.
Vantagens e desvantagens da amostragem por conglomerados
Por parte das vantagens, existem:
- Menos recursos, como custo e tempo
- É mais viável
- Acesso conveniente
- Dados mais precisos
- Facilidade de implementação de amostragem
Quanto às desvantagens, tem:
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- Erro de amostragem alto: Em geral, as amostras retiradas usando o método de pooling estão sujeitas a erros de amostragem maiores do que as amostras retiradas usando outros métodos de amostragem.
- Amostras tendenciosas: o método está sujeito a vieses. Se os grupos que representam toda a população fossem formados sob uma opinião tendenciosa, as inferências sobre toda a população também seriam tendenciosas.
Diferenças entre cluster e amostragem estratificada
Na amostragem estratificada, a população é dividida em estratos de acordo com algumas variáveis que se consideram relacionadas às variáveis que nos interessam. Uma amostra é então retirada de cada estrato.
Isso se destina a reduzir o erro de amostragem porque, se os estratos estão realmente relacionados às variáveis de interesse, então cada estrato é mais homogêneo (tem menos variação nas variáveis alvo).
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Na amostragem por conglomerados, a população é dividida em grupos e uma amostra é retirada deles. Mas apenas alguns dos grupos estão ocupados. Isso tende a aumentar o erro de amostragem porque os grupos tendem a ser semelhantes.
Se eles fossem idênticos, não faria sentido fazer mais de uma observação dentro do grupo porque eles seriam todos idênticos. A perda de precisão está relacionada à variabilidade dentro dos grupos que só é conhecida após a coleta da amostra.
Superficialmente, os agrupamentos e estratificações são semelhantes: em ambos, a população é dividida em grupos não sobrepostos. Mas aí termina a semelhança. Enquanto a amostragem estratificada pode reduzir o erro de amostragem, a amostragem por conglomerado aumenta-o (para o mesmo tamanho de amostra).
No entanto, a amostragem por conglomerados pode permitir pegue uma amostra maior pelo mesmo custo, e em termos de custo, ainda esperamos reduzir o erro. Idealmente, a variação dentro dos estratos deve ser tão pequena quanto possível, enquanto a variação dentro dos grupos deve ser o melhor possível (mas não podemos controlar o último e temos que considerá-lo Está).
Quando escolher a amostragem por conglomerados?
Quando você não pode obter informações completas sobre a população, mas pode obter informações sobre grupos / clusters, é quando você deve escolher a amostragem por conglomerados.
Supondo que você tenha decidido sobre a amostragem por conglomerados, você pode estar sujeito a restrições de orçamento ou tempo. Nesse caso, pode ser mais conveniente usar a amostragem por conglomerados, selecionando pessoas ou itens que estão mais próximos, respondem mais rapidamente ou são mais baratos de alcançar.
A amostragem por cluster é útil quando: você não tem uma lista de elementos da população, mas é fácil obter uma lista de grupos. Quando o custo de obtenção de observações aumenta à medida que a distância separa os elementos.
