Kaj je vzorčenje grozdov v statistiki?

V statistiki je vzorčenje grozdov je tehnika vzorčenja z verjetnostjo, pri kateri raziskovalci populacijo razdelijo v več skupin (grozdov) za raziskovanje. Nato raziskovalci izberejo naključne skupine s preprosto ali sistematično tehniko naključnega vzorčenja za zbiranje in analizo podatkov.

Z drugimi besedami, vzorčenje grozdov je a metoda vzorčenja pri kateri je celotna študijska populacija razdeljena na zunanje homogene, a znotraj heterogene skupine, imenovane grozdi. V bistvu je vsaka skupina mini predstavitev celotne populacije.

Po določitvi skupin se nekatere izberejo s pomočjo preprosto naključno vzorčenjedrugi pa v študiji niso zastopani. Po izboru skupin mora raziskovalec izbrati ustrezno metodo za vzorčenje predmetov iz vsake izbrane skupine.

Vrste vzorčenja grozdov

Obstajata dve vrsti vzorčenja grozdov, med njimi sta:

• Enostopenjsko vzorčenje grozdov: Ta vrsta vzorčenja grozdov obravnava, ko raziskovalec dela s celotno populacijo skupine tako, da jo izbere naključno.
• Dvostopenjski: Po drugi strani pa dvostopenjsko vzorčenje grozdov obravnava, kdaj raziskovalec dela z določenim količina med celotno populacijo za vsako skupino, izbrano s sistematičnim naključnim vzorčenjem oz preprosto.

Da bi izvedite vzorčenje grozdov, treba je izvesti vrsto korakov. Med njimi je:

1. Vzorec: določi se ciljna publika in njena velikost.
2. Razvijanje in ocenjevanje vzorčnih okvirov - vzorčni okvir se ustvari z uporabo obstoječega ali z ustvarjanjem novega in jih nato s prilagoditvami ocenite na podlagi pokritosti in razvrščanja v skupine ustrezna.
3. Določi skupine: število skupin se določi tako, da se v vsako vključi enako povprečno število članov. Vsaka skupina se mora med seboj razlikovati.
4. Izberite skupine: skupine bodo izbrane z uporabo naključnega izbora.
5. Ustvari podvrste: Dvostopenjski in večstopenjski podtipi bodo razdeljeni glede na število korakov, ki jih bodo raziskovalci oblikovali v skupine.

Prednosti in slabosti vzorčenja grozdov

Del prednosti so:

• Manj sredstev, kot so stroški in čas
• To je bolj izvedljivo
• Priročen dostop
• Natančnejši podatki
• Enostavnost izvajanja vzorčenja

Glede slabosti obstajajo:

• Velika vzorčna napaka: Na splošno so vzorci, odvzeti z metodo združevanja, nagnjeni k večji vzorčni napaki kot vzorci, odvzeti z drugimi vzorčnimi metodami.
• Pristranski vzorci: Metoda je nagnjena k pristranskosti. Če bi bile skupine, ki zastopajo celotno populacijo, oblikovane po pristranskem mnenju, bi bili tudi sklepi o celotni populaciji pristranski.

Razlike med skupinskim in stratificiranim vzorčenjem

Pri stratificiranem vzorčenju je populacija razdeljena na sloje glede na nekatere spremenljivke, za katere velja, da so povezane s spremenljivkami, ki nas zanimajo. Nato se vzame vzorec iz vsakega sloja.

To naj bi zmanjša napako vzorčenja ker, če so sloji res povezani z zanimivimi spremenljivkami, je vsak sloj bolj homogen (ima manj variacij v ciljnih spremenljivkah).

Pri vzorčenju grozdov je populacija razdeljena na skupine in jim jemlje vzorec. Toda zajete so le nekatere skupine. To ponavadi poveča napako vzorčenja, ker so skupine ponavadi podobne.

Če bi bili enaki, ne bi bilo smiselno, če bi v skupini izvedli več opazovanj, ker bi bili vsi enaki. Izguba natančnosti je povezana s spremenljivostjo znotraj skupin, ki je znana šele po odvzemu vzorca.

Na površini sta si združevanje in razslojevanje podobna: v obeh je populacija razdeljena na skupine, ki se ne prekrivajo. A tam se podobnost konča. Medtem ko lahko stratificirano vzorčenje zmanjša napako vzorčenja, ga vzorčenje grozdov poveča (za enako velikost vzorca).

Vendar lahko vzorčenje grozdov dovoli dobite večji vzorec za enake stroške in glede stroškov še vedno upamo, da bomo napako zmanjšali. V idealnem primeru bi morale biti razlike v plasteh čim manjše, medtem ko bi bile razlike znotraj skupin mora biti najboljša možna (vendar slednje ne moremo nadzorovati in jo moramo vzeti kot to).

Kdaj izbrati vzorčenje grozdov?

Kadar ne morete dobiti popolnih informacij o populaciji, lahko pa dobite informacije o skupinah / grozdih, takrat morate izbrati vzorčenje grozdov.

Ob predpostavki, da ste se odločili za vzorčenje grozdov, boste morda predmet proračunskih ali časovnih omejitev. V tem primeru je morda bolj priročno uporabiti vzorčenje grozdov, tako da izberemo ljudi ali predmete, ki so bližje, se hitreje odzovejo ali jih je ceneje doseči.

Vzorčenje grozdov je koristno, če: nimate seznama elementov iz populacije, vendar je seznam skupin enostavno dobiti. Ko se stroški pridobivanja opazovanj povečajo, saj razdalja ločuje elemente.