Różnica pomiędzy próbkowaniem warstwowym a klastrem

• 2019

W naszym wcześniejszym artykule omówiliśmy próbkowanie prawdopodobieństwa i braku prawdopodobieństwa, w którym natrafiliśmy na typy próbkowania prawdopodobieństwa, tj. Próbkowanie warstwowe i Próbkowanie klastra. W technice stratyfikacji warstwowej próbka jest tworzona z losowej selekcji elementów ze wszystkich warstw, podczas gdy w próbkowaniu klastra wszystkie jednostki losowo wybranych klastrów tworzą próbkę.

W warstwowym pobieraniu próbek stosuje się dwuetapowy proces dzielenia populacji na podgrupy lub warstwy. W odróżnieniu od tego, początkowo w próbkach skupień podział obiektów badawczych przekształca się w wzajemnie wykluczające się i zbiorowo wyczerpujące podgrupy, zwane klastrami. następnie wybiera się losową próbkę klastra, w oparciu o proste losowe próbkowanie.

W tym fragmencie artykułu można znaleźć wszystkie różnice między próbkami warstwowymi i próbkami klastra, więc przeczytaj.

Wykres porównania

Podstawa do porównania	Próbkowanie warstwowe	Pobieranie próbek klastra
Znaczenie	Próbkowanie warstwowe to takie, w którym populacja jest podzielona na jednorodne segmenty, a następnie próbka jest losowo pobierana z segmentów.	Próbkowanie klastra odnosi się do metody pobierania próbek, w której członkowie populacji są wybierani losowo, z naturalnie występujących grup zwanych "klastrem".
Próba	Losowo wybrane osoby są pobierane ze wszystkich warstw.	Wszystkie osoby są pobierane z losowo wybranych klastrów.
Wybór elementów populacyjnych	Indywidualnie	Wspólnie
Jednorodność	W grupie	Pomiędzy grupami
Niejednorodność	Pomiędzy grupami	W grupie
Rozwidlenie	Narzucony przez badacza	Naturalnie występujące grupy
Cel	Aby zwiększyć precyzję i reprezentację.	Aby obniżyć koszty i poprawić efektywność.

Definicja warstwowego próbkowania

Próbkowanie warstwowe jest rodzajem probabilistycznego próbkowania, w którym najpierw populację dzieli się na różne wzajemnie wykluczające się, jednorodne podgrupy (warstwy), po czym osobnik wybiera się losowo z każdej grupy (warstwy), które następnie łączy się w celu utworzenia pojedyncza próbka. Warstwa jest tylko jednorodnym podzbiorem populacji, a kiedy cała warstwa jest wzięta razem, jest znana jako warstwa.

Wspólnymi czynnikami podziału populacji są: wiek, płeć, dochód, rasa, religia itd. Ważnym punktem, który należy zapamiętać, jest to, że warstwy powinny być kolektywnie wyczerpujące, aby żadna osoba nie została pominięta, a także nie zachodziła na siebie, ponieważ pokrywająca się warstwa może powodują wzrost szans selekcji niektórych elementów populacji. Podtypy warstwowego próbkowania są następujące:

• Proporcjonalne próbki warstwowe
• Niewspółmiernie warstwowy próbkowanie

Definicja pobierania próbek klastra

Próbkowanie klastra definiuje się jako technikę próbkowania, w której populacja jest podzielona na już istniejące grupy (klastry), a następnie próbka klastra jest wybierana losowo z populacji. Termin "klaster" odnosi się do naturalnego, ale niejednorodnego, nienaruszonego grupowania członków populacji.

Najpowszechniejszymi zmiennymi używanymi w populacji klastrów są: obszar geograficzny, budynki, szkoła itp. Niejednorodność klastra jest ważną cechą idealnego projektu próbki skupień. Rodzaje próbkowania klastra podano poniżej:

• Jednostopniowe próbkowanie klastra
• Dwustopniowe próbkowanie klastra
• Wielopłatowe próbkowanie klastra

Kluczowe różnice między próbkowaniem warstwowym a klastrem

Różnice między próbkowaniem warstwowym a próbkami skupień można wyraźnie wyciągnąć z następujących przyczyn:

1. Procedura próbkowania prawdopodobieństwa, w której populacja jest podzielona na różne jednorodne segmenty zwane "warstwami", a następnie próbka jest wybierana losowo z każdej warstwy, nazywana jest próbkowaniem warstwowym. Próbkowanie klastra jest techniką próbkowania, w której jednostki populacji są losowo wybierane z już istniejących grup zwanych "klastrem".
2. W warstwowym pobieraniu próbek osoby losowo wybiera się ze wszystkich warstw, aby utworzyć próbkę. Z drugiej strony próbkowanie klastra, próbka jest tworzona, gdy wszystkie osobniki są pobierane z losowo wybranych klastrów.
3. W próbkowaniu klastra elementy populacji są wybierane w agregatach, jednak w przypadku próbkowania warstwowego elementy populacji są wybierane indywidualnie z każdej warstwy.
4. W próbkowaniu warstwowym w grupie występuje jednorodność, podczas gdy w przypadku próbkowania w klastrach jednorodność występuje między grupami.
5. Niejednorodność występuje pomiędzy grupami w warstwowej próbce. Wręcz przeciwnie, członkowie grupy są heterogeniczni w próbowaniu skupień.
6. Kiedy metoda pobierania próbek przyjęta przez naukowca jest podzielona na straty, kategorie są narzucane przez niego. Natomiast kategorie są już istniejącymi grupami w próbkowaniu klastra.
7. Próbkowanie warstwowe ma na celu poprawę precyzji i reprezentacji. W przeciwieństwie do próbkowania klastrów, których celem jest poprawa efektywności kosztowej i wydajności operacyjnej.

Wniosek

Kończąc dyskusję, możemy powiedzieć, że preferowaną sytuacją dla warstwowego próbkowania jest to, że identyczność w obrębie pojedynczej warstwy i warstw oznacza, że ​​różnią się od siebie. Z drugiej strony, standardowa sytuacja próbkowania klastra ma miejsce, gdy różnorodność w klastrach i klastrze nie powinna się od siebie różnić.

Co więcej, błędy próbkowania mogą być zmniejszone w próbkowaniu warstwowym, jeśli różnice pomiędzy grupami między warstwami są zwiększone, podczas gdy różnice między grupami między klastrami powinny zostać zminimalizowane, aby zmniejszyć błędy próbkowania w próbkowaniu w klastrach.