2 段階のクラスターサンプリング: 定義と例

によるベンジャミン・アンダーソン博士 7月 26, 2023 ガイド 0コメント

クラスターサンプリングは、 母集団をクラスターに分割し、特定のクラスターをランダムに選択し、それらのクラスターのすべてのメンバーをサンプルに含めるサンプリング方法の一種です。

たとえば、ホエールウォッチングツアーを提供する会社が顧客にアンケートを実施したいと考えているとします。 1 日に提供する 10 件のツアーの中からランダムに 4 件を選択し、各顧客に体験について尋ねます。

これはクラスターサンプリングの例です。

この方法の拡張は2 段階クラスターサンプリングとして知られており、次の手順を使用します。

ステップ 1:母集団をクラスターに分割し、ランダムにいくつかを選択します。

ステップ2:選択した各クラスター内で、アンケートに含めるメンバーをランダムに選択します。

たとえば、ホエールウォッチング会社はランダムに 4 つのツアーを選択し、その後、それらの各ツアー内で調査に含める顧客のサブセットをランダムに選択する場合があります。

2 段階のクラスターサンプリング

この特定の例では、4 つのクラスターをランダムに選択し、各クラスター内で 7 人の顧客のうち 4 人をランダムに選択して調査に含めます。

クラスターサンプリングの利点は、特に母集団のメンバーが地理的に広い範囲に分散している場合に、他の確率サンプリング方法と比較してサンプルを収集するための非常に便利な方法が提供されることです。

2 段階のクラスターサンプリングでは、ランダムに選択された各クラスターの一部のメンバーのみを最終サンプルの一部として含めることで、さらに一歩進んでいます。

たとえば、特定のトピックについてカリフォルニアの教師の意見を調査したいとします。

カリフォルニアは非常に広いため、最初に州をグループ (おそらく「郡」) に分割し、次に各郡の特定の学校のみから教師をランダムに選択して調査に含めると役立つ場合があります。

このアプローチにより、カリフォルニア州のすべての教師の単純な無作為サンプルよりもはるかに迅速にサンプルを集めることができます。

また、クラスターサンプリングは確率サンプリング手法であるため (つまり、対象母集団の各メンバーがサンプルに含まれる確率が等しい)、一般母集団の代表的なサンプルを生成する確率が高くなります。

ボーナス: 2 段階クラスターサンプリングの実際の例については、2 段階クラスターサンプリングを使用してサンプルを取得し、イラクでの死亡率を推定するこの研究をご覧ください。

私はベンジャミンです。退職した統計教授から、専任の Statorials 教育者になりました。統計分野における豊富な経験と専門知識を活かして、私は Statorials を通じて学生に力を与えるために自分の知識を共有することに尽力しています。もっと知る