Definicja próbkowania klastra
Próbkowanie klastrów, metoda opłacalna w porównaniu z innymi metodami statystycznymi, odnosi się do wariantu metody próbkowania, w której badacze zamiast patrzeć na cały zestaw dostępnych danych, dzielą populację na poszczególne grupy zwane klastrami i wybierają losowo próbki z populacji w celu analizy i interpretacji wyników.
Wyjaśnienie
Ten rodzaj próbkowania jest stosowany w statystykach poprzez wybieranie losowych prób z populacji. W ramach tej metody, zamiast wybierać wszystkie osoby z populacji, badacze skupiają się tylko na kilku próbach. Badacze wybierają również cały klaster, a nie podzbiór z klastra. Najbardziej znanym klastrem używanym w statystykach jest klaster geograficzny.
Przykłady próbkowania klastrów
Istnieje wiele przykładów, jak gdyby badacz zdecydował się przeprowadzić badanie w celu przeglądu prezentacji studentów drugiego roku w kulturze biznesu w USA, więc nie jest możliwe zaangażowanie studentów drugiego roku w organizację badań na każdym uniwersytecie w USA. Korzystając z tej metody pobierania próbek, naukowcy mogą z łatwością połączyć wszystkie uniwersytety w USA, przy czym każde miasto jest zróżnicowane w jeden klaster. Klastry te określają liczbę studentów drugiego roku w kraju. Następnym krokiem jest wybranie klastrów do badań lub badań. Jednak stosując systematyczne lub proste pobieranie próbek, każdy wybrany klaster może zostać wybrany na studentów drugiego roku z każdego uniwersytetu w celu pomyślnego przeprowadzenia badań. Ta metoda jest wykonywana na próbce, która zawiera wiele parametrów, takich jak pochodzenie, nawyki, dane demograficzne lub inne atrybuty, które są podstawą badań.Technika ta uzasadnia, że zamiast wybierać wszystkie dane populacji, wybierz tylko dane rozwidlone, aby uzyskać większą skuteczność.
Innym przykładem jest sytuacja, w której organizacja bada wydajność smartfonów w Niemczech. Mogą zróżnicować całą populację na różne klastry, a następnie wybrać miasta, które mają największą populację. Aby naukowcy odfiltrowali ten za pomocą telefonów komórkowych. To wielokrotne próbkowanie nazywa się próbkowaniem klastrowym.
Rodzaje
Istnieją trzy typy, które są następujące:
- Jednostopniowy : na tym etapie samplowania będzie to zrobione tylko raz. Losowe próbki były wybierane tylko raz na raz. Na przykład organizacja pozarządowa chce wybrać próbki dziewcząt z sześciu sąsiednich miast, aby zapewnić im edukację. Wybierają losową próbę wybranych miast dziewcząt pozbawionych wykształcenia.
- Dwuetapowy: ten etap klastra jest lepszy niż klaster jednostopniowy, ponieważ pokazuje bardziej wiarygodne wyniki. W tej metodzie preferowanych jest więcej filtrów, co daje lepsze wyniki. Zamiast wybierać cały klaster, będzie działać na kilku skupieniach, które są niezbędne do pobierania próbek w drodze prostego lub systematycznego próbkowania losowego.
- Wiele etapów : ta metoda jest nieco skomplikowana w porównaniu z innymi etapami. W przypadku wielu obszarów geograficznych badania powinny być bardziej złożone i zostały przeprowadzone za pomocą wielostopniowej techniki próbkowania opartej na klastrach.
Wymagania
- Te elementy pobierania próbek powinny być niejednorodne. Badania populacji powinny obejmować wyraźną subpopulację zmienionych typów.
- Każdy klaster powinien być tworzony jako reprezentacja całej populacji próby.
- Każdy klaster powinien być ułożony w sposób wykluczający się wzajemnie, tak aby klaster nie mógł wystąpić w tym samym czasie.
Kiedy używać próbkowania klastrów?
Cluster Sampling jest używany przez badaczy w statystykach, gdy w populacji występują naturalne grupy. Cała populacja jest podzielona na skupienia w taki sposób, aby stworzyć losowanie. Jest stosowany zazwyczaj w badaniach rynku, gdzie badacz nie jest w stanie uzyskać informacji o całej populacji. Wręcz przeciwnie, mogą uzyskać informacje dotyczące klastrów.
Aplikacje
Ta metoda doboru próby jest stosowana zarówno w badaniach geograficznych, jak i ogólnie w badaniach rynku. Badania skupień geograficznych są kosztowne w porównaniu z innymi obszarami badań. W tym przypadku dla większej dokładności zwiększono liczbę próbek. Ta metoda jest również opłacalna dla naukowców. Ta technika jest używana w scenariuszach takich jak klęski żywiołowe i wojny. Zastosowanie tej metody jest na szeroką skalę podczas jej wdrażania przez badaczy.
Zalety
- Wymaga mniej zasobów: ta metoda jest najskuteczniejsza, ponieważ wymaga mniej zasobów do badań, ponieważ istnieje wybór pewnych klastrów z całej populacji. W związku z tym jest to metoda tańsza w porównaniu z innymi metodami pobierania próbek, a także uważana za opłacalną.
- Bardziej wykonalne: ta technika jest również bardziej wykonalna pod względem złożoności, ponieważ jest bardzo pomocna w badaniach geograficznych.
Niedogodności
- Próbki obciążone : to próbkowanie jest bardzo stronnicze, ponieważ klastry są wybierane losowo z całej populacji. Stworzyła również stronniczą opinię dotyczącą badań.
- Wysoki błąd próbkowania: Próbki są generalnie oparte na błędach w porównaniu z inną prostą metodą próbkowania.
Wniosek
Cluster Sampling to metoda doboru próby stosowana przez naukowców do badania danych geograficznych i badań rynku. Populacja jest podzielona na różne skupienia w celu losowego doboru próby. Jest to bardzo pomocna technika dla badaczy. Ma wiele zalet i wad, ale jest powszechnie używany w statystykach dla różnego rodzaju projektów. Ta metoda pobierania próbek jest niezawodna i niedroga dla naukowców.
