eșantionarea clusterelor Este un tip de metodă de eșantionare care este utilizată atunci când grupurile omogene sunt evidente într-o populație statistică, dar sunt eterogene intern. Este frecvent utilizat în cercetarea pieței.
Cu această metodă de eșantionare, în loc să selecteze imediat toți subiecții din întreaga populație, cercetătorul face mai mulți pași pentru a-și colecta eșantionul de populație. În primul rând, cercetătorul împarte populația totală în grupuri separate, numite clustere. Apoi selectați un eșantion simplu aleatoriu al grupurilor de populație. În cele din urmă, își efectuează analiza luând datele eșantionului acestor grupuri.
Pentru o dimensiune aleatorie fixă a eșantionului, eroarea așteptată este mai mică atunci când cea mai mare cantitate de variație a populației este prezentă intern în cadrul grupurilor și nu între grupuri..
Un motiv obișnuit pentru utilizarea eșantionării în cluster este reducerea costurilor prin creșterea eficienței eșantionării. Acest lucru diferă de eșantionarea stratificată, unde motivul este creșterea preciziei..
Indice articol
- Populația este împărțită în N grupuri, numite clustere.
- Cercetătorul selectează aleatoriu n grupuri pentru a le include în eșantion, unde n este mai mic decât N.
- Fiecare element al populației poate fi atribuit unui singur și unui singur grup.
- În mod ideal, populația dintr-un grup ar trebui să fie cât mai eterogenă posibil, dar ar trebui să existe o omogenitate între grupuri. Fiecare grup trebuie să fie o reprezentare a populației totale la scară mică.
Pentru a alege ce grupuri să includă în studiu, o tehnică de eșantionare aleatorie este utilizată în orice grup relevant..
În eșantionarea clusterelor într-o etapă, toate elementele din cadrul fiecărui grup ales sunt incluse în eșantion..
În eșantionarea clusterelor în două etape, un subset de elemente din grupurile selectate este selectat aleatoriu pentru a fi inclus în eșantion..
Ar trebui utilizat numai atunci când este justificat din punct de vedere economic, atunci când reducerea costurilor depășește pierderea de precizie. Acest lucru este mai probabil să apară în următoarele situații.
De exemplu, este posibil să nu fie posibilă listarea tuturor clienților unui lanț de magazine de hardware.
Cu toate acestea, ar fi posibil să selectați aleatoriu un subset de magazine (etapa 1) și apoi să intervievați un eșantion aleatoriu de clienți care vizitează acele magazine (etapa 2)..
De exemplu, pentru a efectua interviuri personale cu asistente medicale SAU, ar putea avea sens să selectăm aleatoriu un spital dintr-un eșantion de spitale (etapa 1) și apoi să intervievăm toate asistentele medicale SA din acel spital..
Folosind eșantionarea în grup, intervievatorul ar putea efectua multe interviuri într-o singură zi și într-un singur spital.
În schimb, eșantionarea simplă aleatorie poate necesita intervievatorul să petreacă întreaga zi călătorind pentru a efectua un singur interviu într-un singur spital..
Poate fi mai ieftin decât alte planuri de eșantionare, de exemplu costuri mai mici de călătorie și de administrare.
Această metodă de eșantionare ia în considerare populațiile mari. Deoarece aceste grupuri sunt atât de mari, implementarea oricărei alte metode de eșantionare ar fi foarte costisitoare.
În această metodă, o mare preocupare în ceea ce privește cheltuielile, cum ar fi călătoriile, este considerabil redusă..
De exemplu, compilarea informațiilor dintr-o investigație în fiecare gospodărie dintr-un oraș ar fi foarte costisitoare, în timp ce va fi mai ieftin să compilați informații în mai multe blocuri ale orașului. În acest caz, călătoriile vor fi foarte reduse.
Atunci când estimările sunt luate în considerare prin orice altă metodă, se observă o variabilitate redusă a rezultatelor. Este posibil să nu fie o situație ideală în orice moment.
Atunci când nu este disponibil un cadru de eșantionare pentru toate articolele, se poate utiliza doar eșantionarea în cluster.
Dacă grupul din populația eșantionată are o opinie părtinitoare, rezultă că întreaga populație are aceeași opinie. Este posibil să nu fie cazul real.
Există o eroare de eșantionare mai mare, care poate fi exprimată prin așa-numitul „efect de proiectare”.
Celelalte metode probabilistice dau mai puține erori decât această metodă. Din acest motiv nu este recomandat pentru începători.
Eșantionarea în grupuri este utilizată pentru a estima mortalitatea ridicată în cazuri precum războaie, foamete și dezastre naturale..
Un ONG dorește să stabilească un eșantion de copii în cinci orașe din apropiere pentru a le oferi educație.
Prin eșantionarea clusterelor într-o etapă, ONG-ul va putea selecta în mod aleator populații (grupuri) pentru a crea un eșantion pentru a ajuta copiii fără educație din aceste orașe..
Un proprietar de afaceri caută să afle performanța statistică a plantelor sale, care sunt distribuite în diferite părți ale Statelor Unite..
Luând în considerare numărul de plante, munca depusă în fiecare fabrică și numărul de angajați pe plantă, eșantionarea într-o etapă ar consuma mulți bani și timp..
Prin urmare, se decide efectuarea unei eșantionări în două etape. Proprietarul creează probe de muncitori din diferite plante pentru a forma grupurile. Apoi împărțiți-le în dimensiunea unei plante în stare operațională.
S-a format un eșantionare în cluster în două etape folosind alte tehnici de clusterizare, cum ar fi eșantionarea simplă aleatorie, pentru a începe calculele..
Eșantionarea clusterelor geografice este una dintre cele mai utilizate tehnici.
Fiecare cluster este o zonă geografică. Întrucât poate fi costisitor efectuarea unui sondaj într-o populație dispersată geografic, se poate obține o economie mai mare decât cu eșantionarea simplă aleatorie prin gruparea diferiților respondenți într-un cluster într-o zonă locală..
În general, obținerea unei precizii echivalente în estimări necesită creșterea dimensiunii eșantionului total, dar economiile de costuri pot face fezabilă o astfel de creștere a dimensiunii eșantionului..
De exemplu, o organizație intenționează să efectueze un sondaj pentru a analiza performanța smartphone-urilor din toată Germania..
Puteți împărți populația întregii țări în orașe (clustere) și, de asemenea, puteți selecta orașele cu cea mai mare populație. De asemenea, filtrați-le pe cele care utilizează dispozitive mobile.
Nimeni nu a comentat acest articol încă.