În statistici, eșantionarea clusterelor este o tehnică de eșantionare a probabilității în care cercetătorii împart populația în mai multe grupuri (clustere) pentru cercetare. Cercetătorii selectează apoi grupuri aleatorii folosind o tehnică simplă sau sistematică de eșantionare aleatorie pentru colectarea și analiza datelor.
Cu alte cuvinte, eșantionarea cluster este o metoda de eșantionare în care întreaga populație studiată este împărțită în grupuri externe omogene, dar interne eterogene, numite clustere. În esență, fiecare grup este o mini reprezentare a întregii populații.
Reclame
După identificarea grupurilor, unele sunt alese prin intermediul unui eșantionare simplă aleatorieîn timp ce celelalte nu sunt reprezentate într-un studiu. De asemenea, după selectarea grupurilor, un cercetător trebuie să aleagă metoda adecvată pentru a testa eșantioanele din fiecare grup selectat.
Reclame
În acest articol veți găsi:
Tipuri de eșantionare cluster
Există două tipuri de eșantionare în cluster, printre care se numără:
- Eșantionarea clusterelor într-o etapă: Acest tip de eșantionare în cluster se ocupă atunci când un cercetător lucrează cu întreaga populație a unui grup, selectându-l aleatoriu.
- În două etape: Pe de altă parte, eșantionarea clusterelor în două etape se ocupă de momentul în care un cercetător lucrează cu un anumit cantitatea din întreaga populație pentru fiecare grup selectat prin eșantionare sistematică aleatorie sau simplu.
La efectuați o eșantionare în cluster, trebuie efectuate o serie de pași. Printre acestea se numără:
Reclame
- Eșantionul: publicul țintă și mărimea acestuia vor fi stabilite.
- Dezvoltarea și evaluarea cadrelor de eșantionare: se creează un cadru de eșantionare utilizând unul existent sau prin crearea una nouă și apoi evaluați-le în funcție de acoperire și grupare, făcând ajustări corespunzător.
- Determinați grupurile: numărul grupurilor va fi determinat prin includerea aceluiași număr mediu de membri în fiecare. Fiecare grup trebuie să fie diferit unul de celălalt.
- Selectați grupuri: grupurile vor fi alese prin aplicarea unei selecții aleatorii.
- Creați subtipuri: subtipurile în două etape și în mai multe etape vor fi împărțite în funcție de numărul de pași urmați de cercetători pentru a forma grupuri.
Avantajele și dezavantajele eșantionării în cluster
Din partea avantajelor pe care le aveți:
- Mai puține resurse, cum ar fi costul și timpul
- Este mai fezabil
- Acces convenabil
- Date mai precise
- Ușurința de implementare a eșantionării
În ceea ce privește dezavantajele, există:
Reclame
- Eroare mare de eșantionare: în general, eșantioanele extrase folosind metoda de colectare sunt predispuse la erori de eșantionare mai mari decât eșantioanele extrase utilizând alte metode de eșantionare.
- Eșantioane părtinitoare: metoda este predispusă la părtinire. Dacă grupurile care reprezintă întreaga populație s-ar forma sub o opinie părtinitoare, inferențele despre întreaga populație ar fi, de asemenea, părtinitoare.
Diferențe între eșantionare în grup și stratificat
În eșantionarea stratificată, populația este împărțită în straturi în funcție de unele variabile care sunt considerate legate de variabilele care ne interesează. Se prelevează apoi un eșantion din fiecare strat.
Acest lucru este destinat reduceți eroarea de eșantionare deoarece, dacă straturile sunt într-adevăr legate de variabilele de interes, atunci fiecare strat este mai omogen (are mai puține variații în variabilele țintă).
Reclame
În eșantionarea pe grupe, populația este împărțită în grupuri și se ia un eșantion din acestea. Dar doar unele dintre grupuri sunt luate. Acest lucru tinde să crească eroarea de eșantionare, deoarece grupurile tind să fie similare.
Dacă ar fi identici, nu ar avea sens să se ia mai mult de o observație în cadrul grupului, deoarece ar fi toți identici. Pierderea preciziei este legată de variabilitatea în cadrul grupurilor, care este cunoscută numai după prelevarea probei.
La suprafață, gruparea și stratificarea sunt similare: în ambele, populația este împărțită în grupuri care nu se suprapun. Dar acolo se termină asemănarea. În timp ce eșantionarea stratificată poate reduce eroarea de eșantionare, eșantionarea în grup o mărește (pentru aceeași dimensiune a eșantionului).
Cu toate acestea, eșantionarea în cluster poate permite obțineți un eșantion mai mare pentru același cost și din punct de vedere al costului, sperăm în continuare să reducem eroarea. În mod ideal, variația în straturi ar trebui să fie cât mai mică posibil, în timp ce variația în cadrul grupurilor ar trebui să fie cel mai bun posibil (dar nu putem controla aceste din urmă și trebuie să o luăm ca acest).
Când alegeți eșantionarea în cluster?
Când nu puteți obține informații complete despre populație, dar puteți obține informații despre grupuri / clustere, atunci trebuie să alegeți eșantionarea clusterelor.
Presupunând că v-ați decis cu privire la eșantionarea clusterelor, este posibil să vă supuneți bugetului sau constrângerilor de timp. În acest caz, ar putea fi mai convenabil să se utilizeze eșantionarea în cluster selectând persoane sau elemente care sunt mai apropiate, răspund mai repede sau sunt mai ieftine de atins.
Eșantionarea în cluster este utilă atunci când: nu aveți o listă de elemente din populație, dar este ușor să obțineți o listă de grupuri. Când costul obținerii observațiilor crește pe măsură ce distanța separă elementele.
