Definice vzorkování klastru
Cluster sampling, nákladově efektivní metoda ve srovnání s jinými statistickými metodami, odkazuje na variantu metody vzorkování, ve které vědci namísto pohledu na celou sadu dostupných dat rozdělí populaci do jednotlivých skupin známých jako klastry a vyberou náhodné vzorky z populace k analýze a interpretaci výsledků.
Vysvětlení
Tento typ vzorkování se používá ve statistikách výběrem náhodných vzorků mezi populací. Podle této metody se vědci místo výběru všech subjektů z populace zaměřují pouze na několik vzorků. Vědci se také rozhodnou pro celý klastr, nikoli pro podmnožinu z klastru. Nejznámějším klastrem používaným ve statistikách je geografický klastr.
Příklady vzorkování klastrů
Existuje mnoho příkladů, jako kdyby se výzkumný pracovník rozhodl provést studii, která by zhodnotila prezentaci druháka v obchodní kultuře v USA, takže není možné zapojit druhého ročníku do organizace výzkumu na každé univerzitě v USA. Pomocí této metody vzorkování mohou vědci snadno spojit všechny univerzity v USA s diverzifikací každého města do jednoho klastru. Tyto klastry specifikují veškerou druhou sílu studentů v zemi. Dalším krokem je vyzvednutí klastrů pro studium nebo výzkum. Pomocí systematického vzorkování nebo jednoduchého vzorkování však může být každý vybraný klastr vybrán pro druhé ročníky každé univerzity pro úspěšný výzkum. Tato metoda se provádí na vzorku, který obsahuje více parametrů, jako jsou pozadí, zvyky, demografické údaje nebo jiné atributy, které jsou jádrem výzkumu.Tato technika ospravedlní, že místo výběru celých dat populace vyberte pro větší efektivitu pouze rozdvojená data.
Dalším příkladem je situace, kdy organizace zkoumá výkon smartphonů v Německu. Mohou diverzifikovat celou populaci do různých klastrů a poté vybrat města, která mají nejvyšší počet obyvatel. Aby vědci filtrovali ten pomocí mobilních telefonů. Toto vícenásobné vzorkování se nazývá Cluster sampling.
Typy
Existují tři typy, které jsou následující:
- Single-Stage : V této fázi vzorkování bude provedeno pouze jednou. Náhodné vzorky byly vybrány pouze jednou najednou. Například nevládní organizace chce odebrat vzorky dívek ze šesti sousedních měst, aby poskytly vzdělání. Vybírají náhodný vzorek vybraných měst dívek, které byly zbaveny vzdělání.
- Dvoustupňové: Tato fáze clusteru je lepší než jednostupňový cluster, protože ukazuje spolehlivější výsledky. V rámci této metody je upřednostňováno více filtrů, což poskytuje vylepšené výsledky. Místo výběru celého klastru bude fungovat přes několik klastrů, které jsou nezbytné pro vzorkování prostřednictvím jednoduchého nebo systematického náhodného vzorkování.
- Vícenásobná fáze: Tato metoda je ve srovnání s jinými fázemi druhem komplikované. Pro více zeměpisných oblastí by měl být výzkum složitější a bylo to provedeno technikou vzorkování s více fázovými klastry.
Požadavky
- Tyto prvky pro odběr vzorků by měly být heterogenní. Výzkum populace by měl zahrnovat zřetelnou subpopulaci změněných typů.
- Každý klastr by měl být vytvořen jako reprezentace celé populace vzorku.
- Každý klastr by měl být uspořádán do vzájemně se vylučující povahy, aby nebylo možné, aby se klastr vyskytoval současně.
Kdy použít Cluster Sampling?
Cluster Sampling používají vědci ve statistikách, když jsou v populaci přirozené skupiny. Celá populace je rozdělena do klastrů tak, aby se vytvořil náhodný výběr. Obvykle se používá při průzkumu trhu, kde výzkumník není schopen získat informace týkající se celé populace. Naopak mohou získat informace o klastrech.
Aplikace
Tato metoda vzorkování se používá jak v geografickém, tak v průzkumu trhu. Výzkum geografických klastrů je ve srovnání s jinými oblastmi výzkumu nákladný. Počet vzorků byl v tomto případě zvýšen kvůli větší přesnosti. Tato metoda je také nákladově efektivní pro výzkumné pracovníky. Tato technika se používá ve scénářích, jako jsou přírodní pohromy a války. Aplikace této metody je ve velkém měřítku, zatímco ji provádějí vědci.
Výhody
- Vyžaduje méně zdrojů: Tato metoda je nejúčinnější, protože vyžaduje méně zdrojů na výzkum, protože existuje výběr určitých klastrů z celé populace. Jedná se tedy o levnější metodu ve srovnání s jinými metodami odběru vzorků, která je rovněž považována za nákladově efektivní.
- Realizovatelnější: Tato technika je proveditelnější také z hlediska složitosti, protože je velmi užitečná při geografickém výzkumu.
Nevýhody
- Předpjaté vzorky: Toto vzorkování je velmi zaujaté, protože klastry jsou vybírány z celé populace náhodně. Rovněž vytvořil zaujatý názor na výzkum.
- Vysoká chyba vzorkování: Vzorky jsou obecně založeny na chybách ve srovnání s jinou jednoduchou metodou vzorkování.
Závěr
Cluster Sampling je metoda vzorkování používaná výzkumnými pracovníky pro výzkum geografických dat a průzkum trhu. Populace je rozdělena do různých klastrů, aby byl vzorek vybrán náhodně. Pro vědce je to velmi užitečná technika. Má mnoho výhod a nevýhod, ale běžně se používá ve statistikách pro různé druhy projektů. Tato metoda vzorkování je pro vědce spolehlivá a cenově dostupná.
