Różnica między próbkowaniem warstwowym a próbkowaniem klastra

Próbkowanie warstwowe a próbkowanie klastra

W statystykach, szczególnie podczas przeprowadzania badań, ważne jest uzyskanie obiektywnej próby, aby wyniki i przewidywania dotyczące populacji były dokładniejsze. Ale w prostym losowym próbkowaniu istnieje możliwość wybrania elementów próby, która jest stronnicza; innymi słowy, nie reprezentuje populacji w uczciwy sposób. W związku z tym stosuje się próbkowanie warstwowe i próbkowanie skupiskowe, aby przezwyciężyć problemy wynikające z błędu systematycznego i wydajności prostego próbkowania losowego.

Próbkowanie warstwowe

Stratyfikowane losowe pobieranie próbek jest metodą próbkowania, w której populacja jest najpierw dzielona na warstwy (warstwa jest jednorodną podgrupą populacji). Następnie z każdej warstwy pobierana jest prosta próbka losowa. Wyniki z każdej połączonej warstwy stanowią próbkę. Poniżej podano przykłady możliwych warstw w populacjach

• Dla populacji warstw państwowych, męskich i żeńskich

• Dla osób pracujących w mieście, warstwach rezydentów i nierezydentów

• Dla studentów w college'u, warstwach białych, czarnych, latynoskich i azjatyckich

• Dla publiczności debaty dotyczącej warstw teologicznych, protestanckiej, katolickiej, żydowskiej i muzułmańskiej

W tym procesie, zamiast losowego pobierania próbek prosto z populacji, populację dzieli się na grupy przy użyciu nieodłącznej cechy pierwiastków (grupy jednorodne). Następnie losowe próbki są pobierane z grupy. Ilość losowych próbek pobranych z każdej grupy zależy od liczby elementów w grupie.

Pozwala to na pobieranie próbek bez próby jednej grupy większej niż liczba próbek wymaganych od tej konkretnej grupy. Jeśli liczba elementów z określonej grupy jest większa niż wymagana ilość, przekrzywienie w rozkładzie może prowadzić do błędnych interpretacji.

Próbkowanie warstwowe umożliwia stosowanie różnych metod statystycznych dla każdej warstwy, co pomaga w poprawie wydajności i dokładności oszacowania.

Próbkowanie klastra

Losowe próbkowanie klastra to metoda próbkowania, w której populacja jest najpierw dzielona na klastry (klaster to niejednorodna podgrupa populacji). Następnie pobierana jest prosta losowa próbka klastrów. Wszyscy członkowie wybranych klastrów razem stanowią próbkę. Ta metoda jest często stosowana, gdy naturalne grupy są oczywiste i dostępne.

Na przykład rozważ ankietę oceniającą zaangażowanie uczniów szkół średnich w zajęcia pozalekcyjne. Zamiast wybierania losowych studentów z populacji studentów, wybranie klasy jako próbki do badania jest próbkowaniem grupowym. Następnie przeprowadzany jest wywiad z każdym członkiem klasy. W tym przypadku zajęcia są skupieniami populacji studentów.

W próbkowaniu klastra losowo wybierane są klastry, a nie poszczególne osoby. Zakłada się, że każdy klaster sam w sobie jest obiektywną reprezentacją populacji, co oznacza, że ​​każdy klaster jest heterogeniczny.

Jaka jest różnica między próbkowaniem warstwowym a próbkowaniem klastra?

• W próbkowaniu warstwowym populacja jest dzielona na jednorodne grupy zwane warstwami, z wykorzystaniem atrybutu próbek. Następnie wybiera się członków z każdej warstwy, a liczba próbek pobranych z tych warstw jest proporcjonalna do obecności warstw w populacji.

• W próbkowaniu klastra populacja jest grupowana w klastry, głównie na podstawie lokalizacji, a następnie klaster jest wybierany losowo.

• W próbkowaniu skupień klaster jest wybierany losowo, natomiast w próbkowaniu warstwowym członkowie wybierani są losowo.

• W próbkowaniu warstwowym każda stosowana grupa (warstwy) obejmuje członków jednorodnych, podczas gdy w próbkowaniu klastrowym klaster jest niejednorodny.

• Próbkowanie warstwowe przebiega wolniej, natomiast próbkowanie skupień jest stosunkowo szybsze.

• Stratyfikowane próbki mają mniej błędów ze względu na faktoring w obecności każdej grupy w populacji i dostosowanie metod w celu uzyskania lepszej oceny.

• Próbkowanie w klastrze ma wyższy procent błędu.