Cluster-Sampling<\/strong> ist eine statistische Methode zur Auswahl von Elementen einer Population, die Teil der Stichprobe einer Studie sein werden.<\/p>\n Das Hauptmerkmal der Cluster-Stichprobe besteht darin, dass sie sich die Existenz nat\u00fcrlicher Cluster (Gruppen) in der Population zunutze macht, um nur bestimmte Cluster und nicht alle Individuen in der Population zu untersuchen.<\/p>\n Um eine Cluster-Stichprobe durchzuf\u00fchren , m\u00fcssen die Gruppen (oder Cluster), in die die Bev\u00f6lkerung aufgeteilt wird, logischerweise repr\u00e4sentativ f\u00fcr die Bev\u00f6lkerung sein<\/strong> . <\/p>\n Auf diese Weise wird die Studie vereinfacht, da dieselbe Analyse durchgef\u00fchrt 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 Pr\u00e4zision. Im Folgenden betrachten wir alle Vor- und Nachteile des Cluster-Samplings.<\/p>\n Cluster-Sampling wird auch Cluster-Sampling, Cluster-Sampling oder Fl\u00e4chen-Sampling genannt.<\/p>\n Es ist zu beachten, dass sich Cluster-Stichproben von geschichteten Stichproben unterscheiden<\/strong> . Bei der Cluster-Stichprobe werden alle Personen einer Gruppe ausgew\u00e4hlt, w\u00e4hrend bei der geschichteten Stichprobe einige Personen aus allen Gruppen ausgew\u00e4hlt werden. <\/p>\n Die Schritte zum Durchf\u00fchren einer Cluster-Stichprobe sind wie folgt:<\/p>\n Es ist zu beachten, dass eine g\u00e4ngige Methode zur Entscheidung, in welche Gruppen die Bev\u00f6lkerung eingeteilt wird, die geografische Verteilung ist, d. h. die geografisch n\u00e4chstgelegenen Orte bilden eine Gruppe. Wenn wir beispielsweise ein Land statistisch analysieren m\u00f6chten, k\u00f6nnten wir die Provinzen des Landes gruppieren.<\/p>\n Es ist wichtig, dass die Cluster repr\u00e4sentativ sind, da die statistische Untersuchung sonst unzuverl\u00e4ssige Ergebnisse liefert. Wenn wir wie im vorherigen Beispiel die Provinzen des Landes gruppieren, m\u00fcssen wir sicherstellen, dass jede Provinz Merkmale aufweist, die denen der Gesamtbev\u00f6lkerung sehr \u00e4hnlich sind.<\/p>\n Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen wir sicherstellen, dass alle Cluster die gleiche Wahrscheinlichkeit haben, ausgew\u00e4hlt zu werden, da sonst die Zuf\u00e4lligkeit der Stichprobe beeintr\u00e4chtigt w\u00fcrde. <\/p>\n Nachdem wir die Definition des Cluster-Samplings kennengelernt haben, zeigen wir Ihnen im Folgenden ein Beispiel daf\u00fcr, wie ein solches Sampling durchgef\u00fchrt werden w\u00fcrde.<\/p>\n Um eine Cluster-Stichprobe durchzuf\u00fchren, m\u00fcssen wir zun\u00e4chst 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.<\/p>\n 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.<\/p>\n Nachdem wir die Cluster erstellt haben, m\u00fcssen wir einige zuf\u00e4llig ausw\u00e4hlen. Die Anzahl der ausgew\u00e4hlten Cluster sollte gro\u00df genug sein, um eine repr\u00e4sentative Stichprobe zu bilden, aber auch klein genug, um die eingesetzten Ressourcen zu schonen.<\/p>\n Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir Interviews mit allen Personen f\u00fchren, aus denen die ausgew\u00e4hlten Gruppen bestehen, und die gesammelten Daten statistisch auswerten. Allerdings k\u00f6nnten wir jetzt auch einfache Zufallsstichproben oder systematische Stichproben durchf\u00fchren, um die Stichprobengr\u00f6\u00dfe weiter zu reduzieren. Im n\u00e4chsten Abschnitt werden wir diese M\u00f6glichkeit weiter untersuchen. <\/p>\n Arten der Cluster-Stichprobe werden nach der Anzahl der Schritte klassifiziert:<\/p>\n Die Durchf\u00fchrung von mehr als einem Schritt in einer Cluster-Stichprobe tr\u00e4gt zur Reduzierung der Stichprobengr\u00f6\u00dfe bei und ist in gro\u00dfen Studien sehr n\u00fctzlich. Wenn wir beispielsweise eine statistische Studie \u00fcber ein ganzes Land durchf\u00fchren m\u00f6chten, k\u00f6nnen wir zun\u00e4chst Cluster von Provinzen des Landes erstellen und, sobald wir eine Provinz zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlt haben, eine weitere Cluster-Stichprobe durchf\u00fchren, indem wir die Provinz in Gemeinden aufteilen.<\/p>\n Abh\u00e4ngig von den Merkmalen der Cluster kann die Cluster-Stichprobe manchmal mit anderen Stichprobenarten kombiniert werden. Beispielsweise kann zuerst eine Cluster-Stichprobe durchgef\u00fchrt werden, dann eine einfache Zufallsstichprobe<\/a><\/span> oder eine systematische Stichprobe<\/a><\/span> . <\/p>\n Cluster-Sampling hat die folgenden Vor- und Nachteile: <\/p>\n Logischerweise reduziert die Verwendung von Cluster-Stichproben die f\u00fcr die Stichprobendurchf\u00fchrung erforderlichen Ressourcen, da eine kleinere Gruppe untersucht wird und daher weniger Zeit und Geld erforderlich sind.<\/p>\n Allerdings ist die Genauigkeit, die man durch die statistische Analyse eines Clusters erh\u00e4lt, geringer, als wenn man die gesamte Population untersucht. Dar\u00fcber hinaus muss darauf geachtet werden, dass die Cluster heterogen sind, damit sie die Gesamtpopulation korrekt abbilden und so unzuverl\u00e4ssige Ergebnisse vermieden werden.<\/p>\n Ein weiterer Vorteil der Cluster-Stichprobe besteht darin, dass Sie sie mit anderen Stichprobenarten kombinieren k\u00f6nnen und sogar zwei oder mehr Cluster-Stichproben in derselben Stichprobe durchf\u00fchren k\u00f6nnen. Wie oben erl\u00e4utert, kann nach der Cluster-Stichprobe eine einfache Zufallsstichprobe oder eine systematische Stichprobe durchgef\u00fchrt werden.<\/p>\n Andererseits besteht ein weiterer Nachteil der Cluster-Stichprobe darin, dass im Vergleich zu anderen Stichprobenarten in der Regel weniger repr\u00e4sentative Stichproben gewonnen werden. Beispielsweise sind die Variationen in der Regel viel gr\u00f6\u00dfer als bei einfachen Zufallsstichproben. <\/p>\n Die Verwendung von Cluster-Stichproben ist sehr n\u00fctzlich, wenn die Population, die Sie untersuchen m\u00f6chten, sehr gro\u00df ist oder \u00fcber ein sehr gro\u00dfes geografisches Gebiet verteilt ist, da Sie mit Cluster-Stichproben die Anzahl der zu untersuchenden Personen und Gebiete reduzieren k\u00f6nnen.<\/p>\n Es ist zu bedenken, dass diese Art der Wahrscheinlichkeitsstichprobe dann sinnvoll ist, wenn f\u00fcr die Durchf\u00fchrung der Studie aufwendige Techniken wie pers\u00f6nliche Interviews eingesetzt werden m\u00fcssen, da sich die Anzahl der durchzuf\u00fchrenden Interviews dann erheblich reduziert.<\/p>\n 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 m\u00f6glicherweise mehr Informationen in k\u00fcrzerer Zeit gesammelt werden k\u00f6nnten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In diesem Artikel erkl\u00e4ren wir, was Cluster-Sampling ist und wie es durchgef\u00fchrt wird. Sie finden ein Beispiel f\u00fcr Cluster-Sampling und die Unterarten des Cluster-Samplings. Abschlie\u00dfend 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 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[14],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"Cluster-Sampling\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/echantillonnage-en-grappes.png\")
<\/figure>\n<\/span> So f\u00fchren Sie Cluster-Sampling durch<\/span><\/h2>\n
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<\/span> Beispiel f\u00fcr Cluster-Sampling<\/span><\/h2>\n
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<\/span> Arten der Cluster-Stichprobe<\/span><\/h2>\n
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<\/span> Vor- und Nachteile von Cluster-Sampling<\/span><\/h2>\n
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\n \n Vorteil<\/th>\n Nachteile<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n Cluster-Sampling reduziert den Ressourcen-, Zeit- und Geldaufwand f\u00fcr die Forschung.<\/td>\n Wenn die Cluster nicht heterogen sind, werden verzerrte Ergebnisse erhalten.<\/td>\n<\/tr>\n \n Dies ist sehr einfach zu bewerkstelligen, wenn die Cluster geografisch definiert sind<\/td>\n Hohe Wahrscheinlichkeit eines Stichprobenfehlers.<\/td>\n<\/tr>\n \n Dies erm\u00f6glicht die Einbeziehung anderer Arten der Probenahme in den Prozess.<\/td>\n Durch andere Arten der Probenahme k\u00f6nnen repr\u00e4sentativere Proben gewonnen werden.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n <\/span> Wann sollte Cluster-Sampling verwendet werden?<\/span><\/h2>\n