Razlika između stratificiranog uzorkovanja i uzorkovanja klastera

Stratificirano uzimanje uzoraka i uzorkovanje klastera

U statističkim podacima, posebno pri provođenju anketa, važno je dobiti nepristrani uzorak, tako da su rezultat i predviđanja koja se odnose na stanovništvo točniji. Ali u jednostavnom nasumičnom uzorkovanju postoji mogućnost izbora članova pristranog uzorka; drugim riječima, to ne predstavlja populaciju pošteno. Stoga se stratificirano i klasterno uzorkovanje koriste za prevladavanje pristranosti i problema učinkovitosti jednostavnog slučajnog uzorkovanja.

Stratificirano uzorkovanje

Stratificirano nasumično uzorkovanje metoda je uzorkovanja u kojoj se populacija prvo dijeli na slojeve (Sloj je homogena podskupina populacije). Tada se iz svakog sloja uzima jednostavan slučajni uzorak. Rezultati iz svih slojeva zajedno čine uzorak. Slijede primjeri mogućih slojeva stanovništva

• Za populaciju države, muške i ženske slojeve

• Za ljude koji rade u gradu, stanovnike i nerezidentne slojeve

• Za studente na fakultetima, bijele, crne, latinoameričke i azijske slojeve

• Za publiku u kojoj se raspravlja o teologiji, protestantskim, katoličkim, židovskim, muslimanskim slojevima

U ovom se procesu, umjesto da se uzorci uzimaju nasumično izravno iz populacije, populacija razdvaja na skupine koristeći svojstvene karakteristike elemenata (homogene skupine). Potom se iz skupine uzimaju nasumični uzorci. Količina nasumičnih uzoraka uzetih iz svake skupine ovisi o broju elemenata u skupini.

To omogućava uzimanje uzoraka bez da uzorak jedne grupe bude veći od broja potrebnih uzoraka iz te određene skupine. Ako je broj elemenata iz određene skupine veći od zahtijevane količine, skok distribucije može dovesti do pogrešnih tumačenja.

Stratificirano uzorkovanje omogućava korištenje različitih statističkih metoda za svaki sloj, što pomaže u poboljšanju učinkovitosti i točnosti procjene.

Uzorkovanje klastera

Nasumično uzorkovanje klastera je metoda uzorkovanja u kojoj se populacija prvo dijeli na klastere (Klaster je heterogena podskupina populacije). Tada se uzima jednostavan slučajni uzorak klastera. Svi članovi odabranih klastera zajedno čine uzorak. Ova se metoda često koristi kada su prirodna grupiranja očita i dostupna.

Na primjer, razmotrite anketu za procjenu uključenosti srednjoškolaca u vannastavne aktivnosti. Umjesto odabira slučajnih učenika iz studentske populacije, izbor razreda kao uzorka za istraživanje je klasterno uzorkovanje. Tada se intervjuiše svaki član klase. U ovom slučaju, nastava je skupina studentske populacije.

U uzorkovanju klastera, klasteri su odabrani nasumično, a ne pojedinci. Pretpostavlja se da je svaki klaster sam po sebi nepristrani prikaz populacije, što implicira da je svaki od klastera heterogen.

Koja je razlika između stratificiranog uzorkovanja i uzorkovanja klastera?

• U stratificiranom uzorkovanju populacija se dijeli u homogene skupine koje se nazivaju slojevi, koristeći atribut uzoraka. Potom se odabiru članovi iz svakog sloja, a broj uzoraka uzetih iz tih slojeva proporcionalan je prisutnosti slojeva unutar populacije.

• U uzorkovanju klastera, populacija se grupira u klastere, pretežno na temelju lokacije, a zatim se klaster odabire nasumično.

• U uzorkovanju klastera, klaster se bira nasumično, dok se kod stratificiranih članova uzorkovanja bira nasumično.

• U stratificiranom uzorkovanju svaka korištena grupa (slojevi) uključuju homogene članove, dok je u uzorkovanju klastera klaster heterogen.

• Stratificirano uzorkovanje je sporije, dok je uzorkovanje klastera relativno brže.

• Stratificirani uzorci imaju manje pogreške zbog faktoringa u prisutnosti svake skupine unutar populacije i prilagođavanja metoda za dobivanje bolje procjene.

• Uzorkovanje klastera ima svojstven veći postotak pogreške.