Cluster-sampling

In diesem Artikel erklären wir, was Cluster-Sampling ist und wie es durchgeführt wird. Sie finden ein Beispiel für Cluster-Sampling und die Unterarten des Cluster-Samplings. Abschließend erfahren Sie, welche Vor- und Nachteile das Cluster-Sampling hat und wann diese Art des Samplings eingesetzt werden sollte.

Was ist Cluster-Sampling?

Cluster-Sampling ist eine statistische Methode zur Auswahl von Elementen einer Population, die Teil der Stichprobe einer Studie sein werden.

Das Hauptmerkmal der Cluster-Stichprobe besteht darin, dass sie sich die Existenz natürlicher Cluster (Gruppen) in der Population zunutze macht, um nur bestimmte Cluster und nicht alle Individuen in der Population zu untersuchen.

Um eine Cluster-Stichprobe durchzuführen , müssen die Gruppen (oder Cluster), in die die Bevölkerung aufgeteilt wird, logischerweise repräsentativ für die Bevölkerung sein .

Auf diese Weise wird die Studie vereinfacht, da dieselbe Analyse durchgeführt wird, jedoch an viel weniger Personen, und die erhaltenen Ergebnisse dann auf die statistische Grundgesamtheit extrapoliert werden. Dies bedeutet geringere wirtschaftliche Kosten, aber auch einen Verlust an Präzision. Im Folgenden betrachten wir alle Vor- und Nachteile des Cluster-Samplings.

Cluster-Sampling wird auch Cluster-Sampling, Cluster-Sampling oder Flächen-Sampling genannt.

Es ist zu beachten, dass sich Cluster-Stichproben von geschichteten Stichproben unterscheiden . Bei der Cluster-Stichprobe werden alle Personen einer Gruppe ausgewählt, während bei der geschichteten Stichprobe einige Personen aus allen Gruppen ausgewählt werden.

So führen Sie Cluster-Sampling durch

Die Schritte zum Durchführen einer Cluster-Stichprobe sind wie folgt:

1. Definieren Sie die Zielgruppe.
2. Bestimmen Sie die gewünschte Stichprobengröße zur Durchführung der statistischen Studie.
3. Cluster definieren. Mit anderen Worten: Teilen Sie die Grundgesamtheit in vollständige und nicht überlappende Mengen auf.
4. Wählen Sie nach dem Zufallsprinzip die Konglomerate aus , die die Stichprobe für die statistische Studie bilden.

Es ist zu beachten, dass eine gängige Methode zur Entscheidung, in welche Gruppen die Bevölkerung eingeteilt wird, die geografische Verteilung ist, d. h. die geografisch nächstgelegenen Orte bilden eine Gruppe. Wenn wir beispielsweise ein Land statistisch analysieren möchten, könnten wir die Provinzen des Landes gruppieren.

Es ist wichtig, dass die Cluster repräsentativ sind, da die statistische Untersuchung sonst unzuverlässige Ergebnisse liefert. Wenn wir wie im vorherigen Beispiel die Provinzen des Landes gruppieren, müssen wir sicherstellen, dass jede Provinz Merkmale aufweist, die denen der Gesamtbevölkerung sehr ähnlich sind.

Darüber hinaus müssen wir sicherstellen, dass alle Cluster die gleiche Wahrscheinlichkeit haben, ausgewählt zu werden, da sonst die Zufälligkeit der Stichprobe beeinträchtigt würde.

Beispiel für Cluster-Sampling

Nachdem wir die Definition des Cluster-Samplings kennengelernt haben, zeigen wir Ihnen im Folgenden ein Beispiel dafür, wie ein solches Sampling durchgeführt werden würde.

• Ziel ist es, die Zufriedenheit der Kunden eines Landesunternehmens im vergangenen Jahr statistisch zu analysieren. Offensichtlich erfordert die Durchführung einer Zufriedenheitsumfrage für jeden Kunden viel Zeit und Geld, weshalb man sich für die Durchführung einer Cluster-Stichprobe entschieden hat. Im Folgenden wird erläutert, wie das Cluster-Sampling durchgeführt wird.

Um eine Cluster-Stichprobe durchzuführen, müssen wir zunächst die Studienpopulation in Cluster gruppieren. Da es sich in diesem Fall um ein auf ein einziges Land fokussiertes Unternehmen handelt, werden wir die Kunden nach ihrer Provinz gruppieren.

Auf diese Weise werden die Konglomerate heterogen, da jeder Kunde ein anderes Alter, einen anderen Geschmack, andere Gewohnheiten usw. haben kann. Das einzige, was die Individuen eines Konglomerats gemeinsam haben, ist der Ort, an dem sie leben.

Nachdem wir die Cluster erstellt haben, müssen wir einige zufällig auswählen. Die Anzahl der ausgewählten Cluster sollte groß genug sein, um eine repräsentative Stichprobe zu bilden, aber auch klein genug, um die eingesetzten Ressourcen zu schonen.

Schließlich können wir Interviews mit allen Personen führen, aus denen die ausgewählten Gruppen bestehen, und die gesammelten Daten statistisch auswerten. Allerdings könnten wir jetzt auch einfache Zufallsstichproben oder systematische Stichproben durchführen, um die Stichprobengröße weiter zu reduzieren. Im nächsten Abschnitt werden wir diese Möglichkeit weiter untersuchen.

Arten der Cluster-Stichprobe

Arten der Cluster-Stichprobe werden nach der Anzahl der Schritte klassifiziert:

• Einstufige Cluster-Stichprobe : Im gesamten Prozess wird nur eine Stichprobe durchgeführt.
• Zweistufige Cluster-Stichprobe : Zur Gewinnung der Stichprobe werden zwei Cluster-Stichproben durchgeführt.
• Mehrstufige Cluster-Stichprobe : Wenn die Cluster-Stichprobe mehr als zwei Stufen erfordert, um die statistische Stichprobe zu erhalten.

Die Durchführung von mehr als einem Schritt in einer Cluster-Stichprobe trägt zur Reduzierung der Stichprobengröße bei und ist in großen Studien sehr nützlich. Wenn wir beispielsweise eine statistische Studie über ein ganzes Land durchführen möchten, können wir zunächst Cluster von Provinzen des Landes erstellen und, sobald wir eine Provinz zufällig ausgewählt haben, eine weitere Cluster-Stichprobe durchführen, indem wir die Provinz in Gemeinden aufteilen.

Abhängig von den Merkmalen der Cluster kann die Cluster-Stichprobe manchmal mit anderen Stichprobenarten kombiniert werden. Beispielsweise kann zuerst eine Cluster-Stichprobe durchgeführt werden, dann eine einfache Zufallsstichprobe oder eine systematische Stichprobe .

Vor- und Nachteile von Cluster-Sampling

Cluster-Sampling hat die folgenden Vor- und Nachteile:

Logischerweise reduziert die Verwendung von Cluster-Stichproben die für die Stichprobendurchführung erforderlichen Ressourcen, da eine kleinere Gruppe untersucht wird und daher weniger Zeit und Geld erforderlich sind.

Allerdings ist die Genauigkeit, die man durch die statistische Analyse eines Clusters erhält, geringer, als wenn man die gesamte Population untersucht. Darüber hinaus muss darauf geachtet werden, dass die Cluster heterogen sind, damit sie die Gesamtpopulation korrekt abbilden und so unzuverlässige Ergebnisse vermieden werden.

Ein weiterer Vorteil der Cluster-Stichprobe besteht darin, dass Sie sie mit anderen Stichprobenarten kombinieren können und sogar zwei oder mehr Cluster-Stichproben in derselben Stichprobe durchführen können. Wie oben erläutert, kann nach der Cluster-Stichprobe eine einfache Zufallsstichprobe oder eine systematische Stichprobe durchgeführt werden.

Andererseits besteht ein weiterer Nachteil der Cluster-Stichprobe darin, dass im Vergleich zu anderen Stichprobenarten in der Regel weniger repräsentative Stichproben gewonnen werden. Beispielsweise sind die Variationen in der Regel viel größer als bei einfachen Zufallsstichproben.

Wann sollte Cluster-Sampling verwendet werden?

Die Verwendung von Cluster-Stichproben ist sehr nützlich, wenn die Population, die Sie untersuchen möchten, sehr groß ist oder über ein sehr großes geografisches Gebiet verteilt ist, da Sie mit Cluster-Stichproben die Anzahl der zu untersuchenden Personen und Gebiete reduzieren können.

Es ist zu bedenken, dass diese Art der Wahrscheinlichkeitsstichprobe dann sinnvoll ist, wenn für die Durchführung der Studie aufwendige Techniken wie persönliche Interviews eingesetzt werden müssen, da sich die Anzahl der durchzuführenden Interviews dann erheblich reduziert.

Wenn die Daten jedoch mit anderen Methoden, beispielsweise einem Online-Formular, gesammelt werden, ist die Verwendung von Cluster-Stichproben wahrscheinlich keine gute Idee, da durch die Verwendung einer anderen Stichprobenart möglicherweise mehr Informationen in kürzerer Zeit gesammelt werden könnten.