ВИБІРКА КЛАСТЕРІВ: ХАРАКТЕРИСТИКИ ТА ПРИКЛАДИ - ДУДИ - 2025

Кластерна вибірка представляє собою тип способу відбору проб використовуються при статистичній сукупності однорідних груп очевидні, але внутрішньо неоднорідні. Він часто використовується в дослідженнях ринку.

За допомогою цього методу вибірки дослідник замість негайного відбору всіх суб'єктів з усієї сукупності робить кілька кроків для збору своєї вибірки населення. По-перше, дослідник ділить загальну сукупність на окремі групи, які називаються кластерами. Потім виберіть просту випадкову вибірку з груп населення. Нарешті, він виконує свій аналіз, беручи вибіркові дані з цих груп.

Джерело: pixabay.com

Для фіксованого випадкового розміру вибірки очікувана помилка є нижчою, коли найбільша кількість варіацій у сукупності присутня всередині груп, а не між групами.

Поширеною причиною використання кластерної вибірки є зниження витрат за рахунок підвищення ефективності вибірки. Це відрізняється від стратифікованої вибірки, де мотивом є підвищення точності.

характеристики

- Населення поділяється на N груп, які називаються конгломератами.

- Дослідник випадковим чином вибирає n груп, щоб включити їх до вибірки, де n менше N.

- Кожен елемент сукупності може бути віднесений до одного, і лише до одного кластеру.

- В ідеалі популяція всередині кластера повинна бути максимально неоднорідною, але повинна бути однорідність між кластерами. Кожен кластер повинен бути представником всієї сукупності в невеликих масштабах.

Види методів

Для вибору, які кластери слід включити до дослідження, використовується метод випадкового відбору проб у будь-якому відповідному кластері.

Відбір проб на одній стадії

При одностадійному кластерному відборі відбирають вибірку всі елементи в межах кожної із вибраних груп.

Двоступеневий відбір проб

У двоступеневій кластерній вибірці підгрупа елементів у вибраних групах вибирається випадковим чином для включення до вибірки.

Коли його використовувати

Його слід використовувати лише тоді, коли економічно виправдано, коли зниження витрат переважає втрати точності. Це частіше трапляється в наступних ситуаціях.

Складно скласти повний перелік предметів у складі населення важко, дорого чи неможливо

Наприклад, можливо, неможливо перерахувати всіх клієнтів мережі мережевих магазинів.

Однак можна було б випадково вибрати підмножину магазинів (етап 1), а потім взяти інтерв'ю у випадкової вибірки клієнтів, які відвідують ці магазини (етап 2).

Населення зосереджено в "природних" конгломератах (міста, школи, лікарні тощо).

Наприклад, щоб провести особисте інтерв'ю з медсестрами АБО, може бути доцільним вибір випадкового вибору лікарні з вибірки лікарень (стадія 1), а потім співбесіда з усіма медичними сестрами в цій лікарні.

Використовуючи кластерний вибірки, інтерв'юер міг провести безліч інтерв'ю за один день та в одній лікарні.

На відміну від простого випадкового відбору зразків може знадобитися інтерв'юер провести цілий день у подорожах, щоб провести єдине опитування в одній лікарні.

Перевага

Це може бути дешевше, ніж інші плани вибірки, наприклад, менші витрати на поїздки та адміністрацію.

Життєздатність

Цей метод вибірки враховує великі групи населення. Оскільки цих груп настільки багато, реалізація будь-якого іншого методу відбору проб була б дуже дорогою.

Економіка

У цьому методі значно скорочується велике занепокоєння у витратах, таких як подорожі.

Наприклад, збирання інформації з розслідування в кожному домогосподарстві в місті було б дуже дорого, тоді як зібрати інформацію в декількох кварталах міста буде дешевше. У цьому випадку подорож значно зменшиться.

Зменшення мінливості

Коли оцінки розглядаються будь-яким іншим методом, в результатах спостерігається зменшена варіабельність. Це може бути ідеальною ситуацією не завжди.

Первинне використання

Якщо кадр вибірки з усіма елементами недоступний, може використовуватися лише кластерна вибірка.

Недоліки

Об'єднані зразки

Якщо група в вибірковій групі має упереджену думку, то випливає, що все населення має однакову думку. Це може бути не справжній випадок.

Помилки

Існує більш висока помилка вибірки, яка може виражатися в так званому "дизайнерському ефекті".

Інші ймовірнісні методи дають менше помилок, ніж цей метод. З цієї причини не рекомендується для початківців.

Приклади

Кластерний відбір проб використовується для оцінки високої смертності у випадках, таких як війни, голод та стихійні лиха.

Відбір проб на одній стадії

НУО хоче встановити вибірку дітей у п'яти сусідніх містах, щоб забезпечити їм освіту.

Через одноетапну вибірку кластерів НУО зможе випадковим чином відбирати популяції (кластери) для створення вибірки і таким чином надавати допомогу неосвіченим дітям у цих містах.

Двоступеневий відбір проб

Власник бізнесу прагне з’ясувати статистичні показники роботи своїх заводів, які розповсюджені в різних куточках США.

Враховуючи кількість заводів, виконану роботу на кожному заводі та кількість працівників на одному заводі, відбір проб за один етап буде трудомістким та дорогим.

Тому прийнято відбір проб проводити у два етапи. Власник створює зразки працівників з різних заводів для формування кластерів. Потім ви поділяєте їх на розмір установки в робочому стані.

Було сформовано двоступеневий вибірковий кластер, в якому для початку обчислень застосовували інші методи кластера, такі як прості випадкові вибірки.

Багатоступеневий відбір проб

Вибірка географічних кластерів - одна з найбільш широко застосовуваних методів.

Кожен кластер - це географічна область. Оскільки проведення обстеження в географічно розселеній сукупності може бути дорогим, можна досягти більшої економіки, ніж при простому випадковому вибірці шляхом кластеризації різних респондентів у місцевій місцевості.

Загалом, досягнення еквівалентної точності в оцінках вимагає збільшення загального обсягу вибірки, однак економія витрат може зробити таке збільшення розміру вибірки можливим.

Наприклад, організація має намір провести опитування для аналізу продуктивності смартфонів по всій Німеччині.

Ви можете розділити населення всієї країни на міста (кластери), а також вибрати міста з найбільшою кількістю населення. Також фільтруйте ті, які використовують мобільні пристрої.

Список літератури

1. Вікіпедія, безкоштовна енциклопедія (2019). Кластерна вибірка. Взято з: en.wikipedia.org.
2. Стат Трек. (2019). Що таке кластерна вибірка? Взято з: stattrek.com.
3. Досліджуваний (2019). Вибірка кластерів. Взято з: explorable.com.
4. Аді Бхат (2019). Вибірка кластерів: визначення, метод та приклади. Питання Про. Взяте з: questionpro.com.
5. CFI (2019). Вибірка кластерів. Взято з: corporatefinanceinstitute.com.