集落抽出

この記事では、クラスター サンプリングとは何か、およびそれがどのように実行されるかを説明します。クラスター サンプリングの例とクラスター サンプリングのサブタイプが見つかります。最後に、クラスター サンプリングの長所と短所、およびこのタイプのサンプリングをいつ使用する必要があるかを確認できます。

クラスターサンプリングとは何ですか?

クラスター サンプリングは、研究のサンプルの一部となる母集団の要素を選択するための統計的手法です。

クラスター サンプリングの主な特徴は、母集団内の自然なクラスター (グループ) の存在を利用して、母集団内のすべての個人ではなく特定のクラスターのみを研究することです。

論理的には、クラスター サンプリングを実行するには、母集団を分割するグループ (またはクラスター) が母集団を代表するものでなければなりません。

このようにして、同じ分析がはるかに少ない個人に対して実行されるため、研究が簡素化され、得られた結果が統計母集団に外挿されます。これは、経済的コストの低下を意味しますが、精度の低下も意味します。以下では、クラスター サンプリングの長所と短所をすべて見ていきます。

クラスター サンプリングは、クラスター サンプリング、クラスター サンプリング、エリア サンプリングとも呼ばれます。

クラスターサンプリングは層化サンプリングとは異なることに注意してください。クラスターサンプリングでは、グループ内のすべての個人が選択されますが、層化サンプリングでは、すべてのグループから一部の個人が選択されます。

クラスターサンプリングの方法

クラスター サンプリングを実行する手順は次のとおりです。

1. 対象集団を定義します。
2. 統計調査を実行するために必要なサンプル サイズを決定します。
3. クラスターを定義します。言い換えれば、母集団を重複しないセットに分割します。
4. 統計調査のサンプルを構成する複合企業をランダムに選択します。

人口をどのグループに分けるかを決定する一般的な方法は、地理的分布、つまり地理的に最も近い場所がグループを形成することであることに注意してください。たとえば、国を統計的に分析したい場合は、その国の州をグループ化できます。

クラスターが代表的なものであることが重要です。そうでない場合、統計的研究では信頼性の低い結果が得られます。前の例と同様に、国の州をクラスター化する場合、各州が人口全体と非常によく似た特性を持っていることを確認する必要があります。

さらに、すべてのクラスターが選択される確率が同じであることを確認する必要があります。そうしないと、サンプリングのランダム性が損なわれてしまいます。

クラスターサンプリングの例

クラスター サンプリングの定義を理解したら、以下にこのタイプのサンプリングがどのように実行されるかの例を示します。

• 目標は、過去 1 年間に国内企業の顧客が受けた満足度を統計的に分析することです。当然のことながら、顧客ごとに満足度調査を行うには多大な時間と費用がかかるため、クラスターサンプリングを実施することにしました。以下にクラスタサンプリングがどのように行われるかを説明します。

クラスターサンプリングを実行するために最初に行う必要があるのは、調査対象母集団をクラスターにグループ化することです。この場合、単一の国に焦点を当てたビジネスであるため、顧客を州ごとにグループ化します。

このようにして、各顧客は異なる年齢、異なる好み、異なる習慣を持っている可能性があるため、複合企業は異質なものになります。複合企業の個人に共通する唯一のことは、住んでいる場所です。

クラスターを作成したら、いくつかをランダムに選択する必要があります。選択されるクラスターの数は、代表的なサンプルを構成するのに十分な数である必要がありますが、使用されるリソースを節約できるほど十分に小さい必要もあります。

最後に、選択したグループを構成するすべての人々にインタビューを実施し、収集したデータを統計的に研究します。ただし、サンプルサイズをさらに減らすために、単純なランダムサンプリングや系統的サンプリングを行うこともできるようになりました。次のセクションでは、この可能性をさらに検討します。

クラスターサンプリングの種類

クラスター サンプリングのタイプは、ステップ数に応じて分類されます。

• シングルステージクラスターサンプリング: プロセス全体で 1 つのサンプリングのみが実行されます。
• 2 段階のクラスター サンプリング: サンプルを取得するために 2 つのクラスター サンプリングが実行されます。
• 多段階クラスター サンプリング: クラスター サンプリングで統計サンプルを取得するために 3 段階以上が必要な場合。

クラスター サンプルで複数のステップを実行すると、サンプル サイズの削減に役立ち、大規模な研究に非常に役立ちます。たとえば、国全体の統計調査を行いたい場合は、まずその国の州のクラスターを実行し、州をランダムに選択したら、その州を自治体に分割して別のクラスター サンプリングを行うことができます。

場合によっては、クラスターの特性に応じて、クラスター サンプリングを他のタイプのサンプリングと組み合わせることができます。たとえば、クラスター サンプリングを最初に実行し、次に単純なランダム サンプリングまたは系統的なサンプリングを実行できます。

クラスターサンプリングの長所と短所

クラスター サンプリングには次のような利点と欠点があります。

論理的には、クラスター サンプリングを使用すると、より小さなグループが調査されるため、サンプリングの実行に必要なリソースが削減され、必要な時間と費用が少なくなります。

ただし、クラスターを統計的に分析することで得られる精度は、母集団全体を調査した場合よりも低くなります。さらに、クラスターが母集団全体を正確に表すようにクラスターが異種であることを確認し、信頼性の低い結果を避けるように注意する必要があります。

クラスター サンプリングのもう 1 つの利点は、他のタイプのサンプリングと組み合わせて、同じサンプリングで 2 つ以上のクラスター サンプリングを実行できることです。上で説明したように、クラスター サンプリングの後に、単純なランダム サンプリングまたは系統的サンプリングを実行できます。

一方、クラスター サンプリングのもう 1 つの欠点は、通常、他のタイプのサンプリングと比較して、代表的なサンプルがあまり得られないことです。たとえば、変動は通常、単純なランダムサンプリングよりもはるかに大きくなります。

クラスター サンプリングを使用する場合

クラスター サンプリングを使用すると、調査する個人と地域の数を減らすことができるため、調査対象の母集団が非常に大きい場合、または非常に広い地理的エリアに分散している場合にクラスター サンプリングを使用すると非常に便利です。

研究を実施するために個人面接などの面倒な手法を導入しなければならない場合には、実施する面接の回数が大幅に減るため、このタイプの確率サンプリングが適切であることに留意する必要があります。

ただし、オンライン フォームなどの他の方法を使用してデータが収集される場合は、別の種類のサンプリングを使用すると、より短い時間でより多くの情報を収集できる可能性があるため、クラスター サンプリングを使用することはおそらく得策ではありません。