การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ในสถิติคืออะไร?

ในสถิติ การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ เป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นที่นักวิจัยแบ่งประชากรออกเป็นหลายกลุ่ม (กลุ่ม) เพื่อการวิจัย จากนั้นนักวิจัยจะเลือกกลุ่มสุ่มโดยใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มหรือระบบอย่างง่ายสำหรับการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล

กล่าวอีกนัยหนึ่ง การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์คือ a วิธีการสุ่มตัวอย่าง ซึ่งประชากรที่ศึกษาทั้งหมดถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มที่เป็นเนื้อเดียวกันภายนอก แต่ภายในต่างกันเรียกว่ากระจุก โดยพื้นฐานแล้ว แต่ละกลุ่มเป็นตัวแทนขนาดเล็กของประชากรทั้งหมด

หลังจากระบุกลุ่มแล้ว บางส่วนจะถูกเลือกโดยวิธีa การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายในขณะที่คนอื่น ๆ ไม่ได้แสดงในการศึกษา นอกจากนี้ หลังจากเลือกกลุ่มแล้ว ผู้วิจัยต้องเลือกวิธีที่เหมาะสมในการสุ่มตัวอย่างรายการจากแต่ละกลุ่มที่เลือก

ประเภทการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์

การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์มีสองประเภท ได้แก่:

• การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แบบขั้นตอนเดียว
  : การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ประเภทนี้เกี่ยวข้องกับเวลาที่ผู้วิจัยทำงานกับประชากรทั้งหมดของกลุ่มโดยสุ่มเลือก
• สองขั้นตอน: ในทางกลับกัน การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์สองขั้นตอนเกี่ยวข้องกับเวลาที่นักวิจัยทำงานกับค่าบางอย่าง ปริมาณของประชากรทั้งหมดสำหรับแต่ละกลุ่มที่เลือกผ่านการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบหรือ เรียบง่าย

เพื่อที่จะ ดำเนินการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์จะต้องดำเนินการหลายขั้นตอน ในหมู่พวกเขาคือ:

1. ตัวอย่าง: กลุ่มเป้าหมายและขนาดของกลุ่มเป้าหมายจะถูกตัดสิน
2. การพัฒนาและประเมินเฟรมตัวอย่าง - เฟรมตัวอย่างถูกสร้างขึ้นโดยใช้เฟรมที่มีอยู่หรือโดยการสร้าง ใหม่แล้วประเมินตามความครอบคลุมและการจัดกลุ่มโดยทำการปรับปรุง ที่สอดคล้องกัน
3. กำหนดกลุ่ม: จำนวนกลุ่มจะถูกกำหนดโดยการรวมจำนวนสมาชิกเฉลี่ยเท่ากันในแต่ละกลุ่ม แต่ละกลุ่มจะต้องแตกต่างกัน
4. เลือกกลุ่ม: กลุ่มจะถูกเลือกโดยใช้การเลือกแบบสุ่ม
5. สร้างประเภทย่อย: ประเภทย่อยสองขั้นตอนและหลายขั้นตอนจะถูกแบ่งตามจำนวนขั้นตอนตามด้วยนักวิจัยเพื่อสร้างกลุ่ม

ข้อดีและข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์

ในส่วนของข้อดีคือ:

• ทรัพยากรน้อยลงเช่นค่าใช้จ่ายและเวลา
• เป็นไปได้มากกว่า
• เดินทางสะดวก
• ข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้น
• ความง่ายในการสุ่มตัวอย่าง

สำหรับข้อเสียมี:

• ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างสูง: โดยทั่วไป ตัวอย่างที่วาดโดยใช้วิธีการรวมกลุ่มมักมีข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างสูงกว่าตัวอย่างที่วาดโดยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างอื่นๆ
• ตัวอย่างที่มีอคติ: วิธีการนี้มีแนวโน้มที่จะมีอคติ หากกลุ่มที่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดเกิดขึ้นภายใต้ความคิดเห็นที่มีอคติ การอนุมานเกี่ยวกับประชากรทั้งหมดก็จะมีอคติเช่นกัน

ความแตกต่างระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์และแบบแบ่งชั้น

ในการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น ประชากรจะถูกแบ่งออกเป็นชั้นตามตัวแปรบางตัวที่พิจารณาว่าเกี่ยวข้องกับตัวแปรที่เราสนใจ จากนั้นจึงนำตัวอย่างจากแต่ละชั้น

นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ ลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง เพราะหากชั้นมีความเกี่ยวข้องกับตัวแปรที่น่าสนใจจริงๆ แต่ละชั้นก็จะมีความเป็นเนื้อเดียวกันมากขึ้น (มีความแตกต่างน้อยกว่าในตัวแปรเป้าหมาย)

ในการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ ประชากรจะถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มและสุ่มตัวอย่างจากพวกเขา แต่รับเฉพาะบางกลุ่มเท่านั้น มีแนวโน้มที่จะเพิ่มข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเนื่องจากกลุ่มมีแนวโน้มที่จะคล้ายคลึงกัน

หากเหมือนกัน ก็ไม่สมเหตุสมผลที่จะสังเกตมากกว่าหนึ่งรายการในกลุ่มเพราะทั้งหมดจะเหมือนกันทั้งหมด การสูญเสียความแม่นยำเกี่ยวข้องกับความแปรปรวนภายในกลุ่มที่ทราบหลังจากเก็บตัวอย่างเท่านั้น

บนพื้นผิว การจัดกลุ่มและการแบ่งชั้นมีความคล้ายคลึงกัน ในทั้งสองกลุ่ม ประชากรถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มที่ไม่ทับซ้อนกัน แต่มีความคล้ายคลึงกันสิ้นสุดลง แม้ว่าการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นสามารถลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างได้ การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ก็จะเพิ่มขึ้น (สำหรับขนาดตัวอย่างเดียวกัน)

อย่างไรก็ตาม การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์สามารถอนุญาต รับตัวอย่างขนาดใหญ่ขึ้น สำหรับค่าใช้จ่ายเท่าเดิม และในแง่ของต้นทุน เรายังคงหวังว่าจะลดข้อผิดพลาดลงได้ ตามหลักการแล้ว ความแปรผันภายในชั้นควรมีขนาดเล็กที่สุด ในขณะที่รูปแบบต่างๆ ภายในกลุ่มควรจะดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ (แต่เราไม่สามารถควบคุมอย่างหลังและเราต้องถือว่าเป็น take คือ).

ควรเลือกการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์เมื่อใด

เมื่อคุณไม่สามารถรับข้อมูลที่ครบถ้วนเกี่ยวกับประชากร แต่สามารถรับข้อมูลเกี่ยวกับกลุ่ม/คลัสเตอร์ได้ นี่คือเวลาที่คุณควรเลือกการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์

สมมติว่าคุณได้ตัดสินใจเลือกการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แล้ว คุณอาจอยู่ภายใต้ข้อจำกัดด้านงบประมาณหรือเวลา ในกรณีนั้น อาจสะดวกกว่าที่จะใช้การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์โดยการเลือกบุคคลหรือสิ่งของที่ใกล้ตัว ตอบสนองเร็วขึ้น หรือเข้าถึงได้ถูกกว่า

การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์มีประโยชน์เมื่อ: คุณไม่มีรายการองค์ประกอบจากประชากร แต่สามารถรับรายการกลุ่มได้ง่าย เมื่อค่าใช้จ่ายในการได้รับการสังเกตเพิ่มขึ้นเมื่อระยะทางแยกองค์ประกอบ