Das Cluster-Sampling Es handelt sich um eine Art Stichprobenverfahren, das angewendet wird, wenn in einer statistischen Population homogene Gruppen erkennbar sind, diese jedoch intern heterogen sind. Es wird häufig in der Marktforschung eingesetzt.
Bei dieser Stichprobenmethode unternimmt der Forscher mehrere Schritte, um seine Bevölkerungsstichprobe zu entnehmen, anstatt sofort alle Probanden aus der gesamten Bevölkerung auszuwählen. Zunächst teilt der Forscher die Gesamtbevölkerung in separate Gruppen ein, die als Cluster bezeichnet werden. Wählen Sie dann eine einfache Zufallsstichprobe der Bevölkerungsgruppen aus. Schließlich führt es seine Analyse anhand der Probendaten dieser Gruppen durch.
Bei einer festen Zufallsstichprobengröße ist der erwartete Fehler geringer, wenn die größte Variation in der Population intern innerhalb der Gruppen und nicht zwischen den Gruppen vorhanden ist..
Ein häufiger Grund für die Verwendung von Cluster-Sampling ist die Senkung der Kosten durch Steigerung der Sampling-Effizienz. Dies unterscheidet sich von geschichteten Stichproben, bei denen das Motiv darin besteht, die Genauigkeit zu erhöhen..
Artikelverzeichnis
- Die Bevölkerung ist in N Gruppen unterteilt, die als Cluster bezeichnet werden.
- Der Forscher wählt zufällig n Gruppen aus, um sie in die Stichprobe aufzunehmen, wobei n kleiner als N ist.
- Jedes Element der Population kann einem und nur einem Cluster zugeordnet werden.
- Idealerweise sollte die Population innerhalb eines Clusters so heterogen wie möglich sein, es sollte jedoch eine Homogenität zwischen den Clustern bestehen. Jeder Cluster muss eine Darstellung der Gesamtbevölkerung in kleinem Maßstab sein.
Um auszuwählen, welche Cluster in die Studie aufgenommen werden sollen, wird in jedem relevanten Cluster eine Zufallsstichprobenmethode verwendet..
Bei der einstufigen Cluster-Stichprobe werden alle Elemente in jeder der ausgewählten Gruppen in die Stichprobe einbezogen..
Bei der zweistufigen Cluster-Stichprobe wird eine Teilmenge von Elementen innerhalb der ausgewählten Gruppen zufällig ausgewählt, um in die Stichprobe aufgenommen zu werden..
Es sollte nur verwendet werden, wenn dies wirtschaftlich gerechtfertigt ist und die Kostenreduzierung den Präzisionsverlust überwiegt. Dies tritt eher in den folgenden Situationen auf.
Beispielsweise ist es möglicherweise nicht möglich, alle Kunden einer Baumarktkette aufzulisten.
Es wäre jedoch möglich, eine Teilmenge der Geschäfte zufällig auszuwählen (Stufe 1) und dann eine zufällige Stichprobe von Kunden zu befragen, die diese Geschäfte besuchen (Stufe 2)..
Um beispielsweise persönliche Interviews mit OP-Krankenschwestern durchzuführen, kann es sinnvoll sein, ein Krankenhaus zufällig aus einer Stichprobe von Krankenhäusern auszuwählen (Stufe 1) und dann alle OP-Krankenschwestern in diesem Krankenhaus zu interviewen..
Mithilfe von Cluster-Stichproben konnte der Interviewer viele Interviews an einem einzigen Tag und in einem einzigen Krankenhaus durchführen.
Im Gegensatz dazu kann eine einfache Zufallsstichprobe erfordern, dass der Interviewer den ganzen Tag auf Reisen ist, um ein einzelnes Interview in einem einzelnen Krankenhaus durchzuführen..
Kann billiger sein als andere Stichprobenpläne, zum Beispiel weniger Reise- und Verwaltungskosten.
Diese Stichprobenmethode berücksichtigt große Populationen. Da diese Gruppen so groß sind, wäre die Implementierung einer anderen Stichprobenmethode sehr teuer.
Bei dieser Methode wird ein großes Problem bei Ausgaben wie Reisen erheblich reduziert..
Zum Beispiel wäre das Zusammenstellen der Informationen aus einer Untersuchung in jedem Haushalt in einer Stadt sehr teuer, während es billiger ist, Informationen in mehreren Blöcken der Stadt zusammenzustellen. In diesem Fall werden die Fahrten stark reduziert.
Wenn Schätzungen mit einer anderen Methode berücksichtigt werden, wird eine verringerte Variabilität der Ergebnisse beobachtet. Dies ist möglicherweise nicht immer eine ideale Situation.
Wenn kein Stichprobenrahmen für alle Elemente verfügbar ist, kann nur die Cluster-Stichprobe verwendet werden.
Wenn die Gruppe in der Stichprobenpopulation eine voreingenommene Meinung hat, folgt daraus, dass die gesamte Bevölkerung die gleiche Meinung hat. Dies ist möglicherweise nicht der Fall.
Es liegt ein höherer Abtastfehler vor, der sich im sogenannten "Design-Effekt" ausdrücken lässt..
Die anderen probabilistischen Methoden ergeben weniger Fehler als diese Methode. Aus diesem Grund wird es Anfängern nicht empfohlen.
Cluster-Stichproben werden verwendet, um die hohe Sterblichkeit in Fällen wie Kriegen, Hungersnöten und Naturkatastrophen abzuschätzen..
Eine NGO möchte eine Stichprobe von Kindern in fünf nahe gelegenen Städten einrichten, um ihnen Bildung zu ermöglichen.
Durch einstufige Cluster-Stichproben kann die NRO zufällig Populationen (Gruppen) auswählen, um eine Stichprobe für ungebildete Kinder in diesen Städten zu erstellen..
Ein Geschäftsinhaber möchte die statistische Leistung seiner Anlagen ermitteln, die in verschiedenen Teilen der USA vertrieben werden..
Unter Berücksichtigung der Anzahl der Werke, der in jedem Werk geleisteten Arbeit und der Anzahl der Mitarbeiter pro Werk würde die Probenahme in einer Phase viel Geld und Zeit kosten..
Daher wird beschlossen, eine Probenahme in zwei Schritten durchzuführen. Der Eigentümer erstellt Stichproben von Arbeitern aus verschiedenen Werken, um die Cluster zu bilden. Teilen Sie sie dann in die Größe einer Anlage im Betriebszustand ein.
Eine zweistufige Cluster-Stichprobe wurde unter Verwendung anderer Clustering-Techniken, wie beispielsweise einer einfachen Zufallsstichprobe, gebildet, um die Berechnungen zu beginnen..
Geografische Cluster-Stichproben sind eine der am weitesten verbreiteten Techniken.
Jeder Cluster ist ein geografisches Gebiet. Da die Durchführung einer Umfrage in einer geografisch verteilten Bevölkerung teuer sein kann, kann eine größere Wirtschaftlichkeit erzielt werden als mit einer einfachen Zufallsstichprobe, indem die verschiedenen Befragten in einem Cluster innerhalb eines lokalen Gebiets zusammengefasst werden..
Um eine gleichwertige Genauigkeit bei Schätzungen zu erreichen, muss im Allgemeinen die Gesamtstichprobengröße erhöht werden. Kosteneinsparungen können jedoch eine solche Erhöhung der Stichprobengröße möglich machen..
Beispielsweise beabsichtigt eine Organisation, eine Umfrage durchzuführen, um die Leistung von Smartphones in ganz Deutschland zu analysieren..
Sie können die Bevölkerung des gesamten Landes in Städte (Cluster) aufteilen und auch die Städte mit der höchsten Bevölkerung auswählen. Filtern Sie auch diejenigen, die mobile Geräte verwenden.
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