Cluster-Sampling-Definition
Die Cluster-Stichprobe, eine kostengünstige Methode im Vergleich zu anderen statistischen Methoden, bezieht sich auf eine Variante der Stichprobenmethode, bei der die Forscher, anstatt den gesamten Satz der verfügbaren Daten zu betrachten, die Population in einzelne Gruppen, sogenannte Cluster, verteilen und zufällig auswählen Proben aus der Bevölkerung zur Analyse und Interpretation der Ergebnisse.
Erläuterung
Diese Art der Stichprobe wird in der Statistik verwendet, indem Zufallsstichproben aus der Grundgesamtheit ausgewählt werden. Bei dieser Methode konzentrieren sich die Forscher nicht auf alle Probanden aus der Bevölkerung, sondern nur auf wenige Stichproben. Die Forscher entscheiden sich auch für den gesamten Cluster und nicht für die Teilmenge des Clusters. Der bekannteste in der Statistik verwendete Cluster ist der geografische Cluster.
Beispiele für Cluster-Sampling
Es gibt viele Beispiele, als ob ein Forscher eine Studie durchführen würde, um die Darstellung des zweiten Studienjahres in der Unternehmenskultur in den USA zu überprüfen. Daher ist es nicht möglich, das zweite Studienjahr einzubeziehen, um die Forschung an jeder Universität der USA zu organisieren. Mit dieser Stichprobenmethode können Forscher problemlos alle Universitäten der USA zusammenfassen, wobei jede Stadt in einen Cluster unterteilt wird. Diese Cluster spezifizieren die gesamte Stärke der Studenten im zweiten Jahr im Land. Der nächste Schritt ist das Aufnehmen von Clustern für die Studie oder Forschung. Durch systematische Stichproben oder einfache Stichproben kann jedoch jeder ausgewählte Cluster für Studenten jeder Universität für eine erfolgreiche Forschung ausgewählt werden. Diese Methode wird an einer Stichprobe durchgeführt, die mehrere Parameter wie Hintergrund, Gewohnheiten, Demografie oder andere Attribute enthält, die den Kern der Forschung bilden.Diese Technik rechtfertigt, dass anstelle der Auswahl der gesamten Daten der Population nur die gegabelten Daten ausgewählt werden, um eine höhere Effektivität zu erzielen.
Ein anderes Beispiel ist, wenn eine Organisation die Leistung von Smartphones in Deutschland untersucht. Sie können die gesamte Bevölkerung in verschiedene Cluster unterteilen und dann die Städte mit der höchsten Bevölkerungszahl auswählen. Damit Forscher die mit Handys filtern. Diese Mehrfachabtastung wird als Clusterabtastung bezeichnet.
Typen
Es gibt drei Arten:
- Einstufig : In dieser Phase der Probenahme wird dies nur einmal durchgeführt. Zufallsstichproben wurden jeweils nur einmal ausgewählt. Zum Beispiel möchte eine NGO eine Stichprobe von Mädchen in sechs benachbarten Städten durchführen, um Bildung zu gewähren. Sie wählen eine zufällige Auswahl ausgewählter Städte von Mädchen, denen die Bildung entzogen wurde.
- Zweistufig : Diese Stufe eines Clusters ist besser als eine einstufige Stufe, da sie zuverlässigere Ergebnisse zeigt. Bei diesem Verfahren werden mehr Filter bevorzugt, was zu verbesserten Ergebnissen führt. Anstatt den gesamten Cluster auszuwählen, wird über die Handvoll Cluster gearbeitet, die für die Stichprobe durch einfache oder systematische Zufallsstichprobe erforderlich sind.
- Mehrstufig: Diese Methode ist im Vergleich zu anderen Stufen etwas kompliziert. Für mehrere Regionen sollte die Forschung komplexer sein, und sie wurde durch mehrstufige Cluster-Stichprobenverfahren durchgeführt.
Bedarf
- Diese Stichprobenelemente sollten heterogen sein. Die Forschung der Bevölkerung sollte eine eindeutige Subpopulation veränderter Typen umfassen.
- Jeder Cluster sollte als Repräsentation der gesamten Grundgesamtheit der Stichprobe erstellt werden.
- Jeder Cluster sollte sich gegenseitig ausschließen, damit der Cluster nicht gleichzeitig auftreten kann.
Wann wird Cluster Sampling verwendet?
Cluster Sampling wird von Forschern in der Statistik verwendet, wenn natürliche Gruppen in der Bevölkerung vorhanden sind. Die gesamte Population ist so in Cluster unterteilt, dass eine zufällige Stichprobe erstellt wird. Es wird normalerweise in der Marktforschung verwendet, wo der Forscher nicht in der Lage ist, Informationen über die gesamte Bevölkerung zu erhalten. Im Gegenteil, sie können Informationen zu Clustern erhalten.
Anwendungen
Diese Stichprobenmethode wird sowohl in der geografischen als auch in der Marktforschung eingesetzt. Die Erforschung geografischer Cluster ist im Vergleich zu anderen Forschungsbereichen teuer. Die Anzahl der Proben wurde in diesem Fall zur Erhöhung der Genauigkeit erhöht. Diese Methode ist auch für Forscher kostengünstig. Diese Technik wird in Szenarien wie Naturkatastrophen und Kriegen eingesetzt. Die Anwendung dieser Methode erfolgt in großem Umfang, während sie von Forschern umgesetzt wird.
Vorteile
- Benötigt weniger Ressourcen: Diese Methode ist die effektivste, da weniger Ressourcen für die Forschung benötigt werden, da bestimmte Cluster aus der gesamten Bevölkerung ausgewählt werden. Daher ist es im Vergleich zu anderen Probenahmemethoden eine billigere Methode und wird auch als kostengünstig angesehen.
- Machbarer: Diese Technik ist auch in Bezug auf die Komplexität praktikabler, da sie in der geografischen Forschung sehr hilfreich ist.
Nachteile
- Voreingenommene Stichproben: Diese Stichprobe ist sehr voreingenommen, da Cluster zufällig aus der gesamten Population ausgewählt werden. Es hat sich auch eine voreingenommene Meinung zur Forschung gebildet.
- Hoher Stichprobenfehler: Die Stichproben basieren im Allgemeinen auf Fehlern im Vergleich zu einer anderen einfachen Stichprobenmethode.
Fazit
Cluster Sampling ist die Stichprobenmethode, mit der die Forscher geografische Daten und Marktforschung untersuchen. Die Population wird in verschiedene Cluster unterteilt, um die Stichprobe zufällig auszuwählen. Es ist eine sehr hilfreiche Technik für Forscher. Es hat viele Vor- und Nachteile, wird jedoch häufig in Statistiken für verschiedene Arten von Projekten verwendet. Diese Probenahmemethode ist für die Forscher zuverlässig und erschwinglich.
