Різниця між стратифікованою та кластерною вибіркою

• 2019

У нашій попередній статті ми обговорювали ймовірність і неімовірність вибірки, в якій ми зустрічали типи вірогідності вибірки, тобто стратифікована вибірка та кластерна вибірка. У техніці стратифікованої вибірки вибірка створюється з випадкового вибору елементів з усіх верств під час вибірки кластера, всі одиниці випадково вибраних кластерів утворюють вибірку.

У стратифікованій вибірці виконується двоступеневий процес для поділу населення на підгрупи або страти. На відміну від цього, у кластерній вибірці спочатку розбиття об'єктів дослідження робиться на взаємовиключні та колективно вичерпні підгрупи, відомі як кластер. після цього вибирається випадкова вибірка кластера на основі простого випадкового відбору.

У цій статті витяг, ви можете знайти всі відмінності між стратифікованої і кластерної вибірки, так що прочитайте.

Діаграма порівняння

Основа для порівняння	Стратифікована вибірка	Кластерна вибірка
Значення	Стратифікована вибірка є такою, в якій популяція ділиться на однорідні сегменти, а потім зразок випадково відбирається з сегментів.	Кластерна вибірка відноситься до методу вибірки, при якому члени популяції вибираються випадковим чином, з природних груп, що називаються «кластером».
Зразок	Випадково вибрані особи взяті з усіх шарів.	Всі особи взяті з випадково вибраних кластерів.
Вибір елементів населення	Індивідуально	Колективно
Гомогенність	Всередині групи	Між групами
Гетерогенність	Між групами	Всередині групи
Біфуркація	Нав'язується дослідником	Природні групи
Мета	Збільшити точність і уявлення.	Для зниження витрат і підвищення ефективності.

Визначення стратифікованої вибірки

Стратифікована вибірка є типом імовірнісної вибірки, в якій передусім населення розгалужується в різні взаємовиключні, однорідні підгрупи (страти), після чого суб'єкт вибирається випадковим чином з кожної групи (шару), які потім об'єднують у форму єдиний зразок. Прошарок - це не що інше, як однорідна підгрупа населення, і коли весь шар береться разом, він відомий як шар.

Загальними факторами, за якими населення розділене, є вік, стать, дохід, раса, релігія тощо. Важливо пам'ятати, що страти повинні бути колективно вичерпними, щоб жодна особа не була виключена, а також не перекривалася, оскільки перекриття призводять до збільшення шансів вибору деяких елементів населення. Підтипи стратифікованої вибірки:

• Пропорційна стратифікована вибірка
• Непропорційна стратифікована вибірка

Визначення кластерної вибірки

Кластерна вибірка визначається як методика вибірки, в якій населення поділяється на вже існуючі групи (кластери), а потім вибірка кластера вибирається випадковим чином з населення. Термін кластер відноситься до природного, але гетерогенного, цілісного угруповання членів населення.

Найбільш поширеними змінними, що використовуються в популяції кластеризації, є географічна зона, будівлі, школа тощо. Неоднорідність кластера є важливою особливістю ідеального дизайну кластерів. Нижче наведено типи кластерної вибірки:

• Одноступінчаста кластерна вибірка
• Двухступінчаста кластерна вибірка
• Багатоступінчаста кластерна вибірка

Основні відмінності між стратифікованою та кластерною вибіркою

Відмінності між стратифікованою та кластерною вибіркою можна чітко викласти на таких підставах:

1. Процедура вибіркової вибірки, при якій населення розділяється на різні однорідні сегменти, що називаються «стратами», а потім вибірка вибирається з кожної прошарку випадково, називається стратифікованою вибіркою. Кластерна вибірка є методикою вибірки, в якій одиниці населення вибираються випадковим чином з вже існуючих груп, які називаються "кластером".
2. У стратифікованій вибірці особи обираються випадковим чином з усіх шарів, щоб утворити зразок. З іншого боку, вибірка кластера формується, коли всі особи взяті з випадково вибраних кластерів.
3. У кластерній вибірці елементи популяції вибираються в агрегатах, однак у випадку стратифікованої вибірки елементи населення обираються індивідуально з кожної страти.
4. У стратифікованій вибірці існує однорідність в межах групи, тоді як у випадку кластерної вибірки однорідність виявляється між групами.
5. Неоднорідність виникає між групами в стратифікованих вибірках. Навпаки, члени групи є неоднорідними в кластерній вибірці.
6. Коли метод відбору зразків, прийнятий дослідником, розшаровується, то категорії накладаються ним. Навпаки, категорії вже є існуючими групами в кластерній вибірці.
7. Стратифікована вибірка спрямована на підвищення точності та представництва. На відміну від кластерної вибірки, метою якої є підвищення ефективності витрат та оперативної ефективності.

Висновок

Щоб завершити обговорення, можна сказати, що кращою ситуацією для стратифікованої вибірки є те, що ідентичність в межах окремої страти і страти означає змінюватися один від одного. З іншого боку, стандартна ситуація для вибірки кластерів полягає в тому, що різноманітність у кластерах і кластері не повинна відрізнятися один від одного.

Крім того, помилки вибірки можуть бути зменшені в стратифікованій вибірці, якщо міжгрупові відмінності між стратами збільшуються, тоді як міжгрупові відмінності між кластерами повинні бути мінімізовані, щоб зменшити помилки вибірки в кластерній вибірці.