클러스터 샘플링

이번 글에서는 클러스터 샘플링이 무엇인지, 그리고 어떻게 수행되는지 설명합니다. 클러스터 샘플링의 예와 클러스터 샘플링의 하위 유형을 찾을 수 있습니다. 마지막으로 클러스터 샘플링의 장점과 단점이 무엇인지, 이러한 유형의 샘플링을 사용해야 하는 경우를 확인할 수 있습니다.

클러스터 샘플링이란 무엇입니까?

클러스터 샘플링은 연구 샘플의 일부가 될 모집단 요소를 선택하기 위한 통계적 방법입니다.

군집추출의 주요 특징은 모집단 내 자연적인 군집(그룹)의 존재를 활용하여 모집단의 모든 개인이 아닌 특정 군집만을 연구한다는 점입니다.

논리적으로 군집 샘플링을 수행하려면 모집단이 나누어지는 그룹(또는 군집)이 모집단을 대표해야 합니다 .

이러한 방식으로, 동일한 분석이 더 적은 수의 개인을 대상으로 수행되고 얻은 결과가 통계적 모집단에 추정되므로 연구가 단순화됩니다. 이는 경제적 비용이 낮아지지만 정밀도가 떨어짐을 의미합니다. 아래에서는 클러스터 샘플링의 모든 장단점을 살펴보겠습니다.

클러스터 샘플링은 클러스터 샘플링, 클러스터 샘플링 또는 영역 샘플링이라고도 합니다.

클러스터 샘플링은 계층화된 샘플링과 다르다는 점에 유의해야 합니다. 클러스터 샘플링에서는 그룹의 모든 개인이 선택되는 반면, 계층화 샘플링에서는 모든 그룹에서 일부 개인이 선택됩니다.

클러스터 샘플링을 수행하는 방법

클러스터 샘플링을 수행하는 단계는 다음과 같습니다.

1. 대상 모집단을 정의합니다.
2. 통계 연구를 수행하기 위해 원하는 샘플 크기를 결정합니다.
3. 클러스터를 정의합니다. 즉, 모집단을 완전하고 겹치지 않는 세트로 나눕니다.
4. 통계조사를 위한 표본을 구성할 대기업을 무작위로 선택합니다 .

인구를 어떤 그룹으로 나눌 것인지 결정하는 일반적인 방법은 지리적 분포, 즉 지리적으로 가장 가까운 장소가 그룹을 형성하는 것입니다. 예를 들어, 국가를 통계적으로 분석하려면 해당 국가의 지방을 그룹화할 수 있습니다.

클러스터가 대표성을 갖는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 통계 연구에서 신뢰할 수 없는 결과가 제공됩니다. 이전 예와 마찬가지로 해당 국가의 지방을 클러스터링하는 경우 각 지방이 전체 인구와 매우 유사한 특성을 갖도록 해야 합니다.

또한 모든 클러스터가 선택될 확률이 동일한지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 샘플링의 무작위성이 손상될 수 있습니다.

클러스터 샘플링의 예

클러스터 샘플링의 정의를 확인한 후 아래에서는 이 유형의 샘플링이 수행되는 방법에 대한 예를 보여줍니다.

• 지난 1년간 국내 기업의 고객이 받은 만족도를 통계적으로 분석하는 것이 목표입니다. 당연히 고객별 만족도 조사를 실시하려면 많은 시간과 비용이 필요하기 때문에 클러스터 샘플링을 실시하기로 결정했습니다. 다음은 클러스터 샘플링이 어떻게 수행되는지 설명합니다.

클러스터 샘플링을 수행하기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 연구 모집단을 클러스터로 그룹화하는 것입니다. 이 경우 단일 국가에 초점을 맞춘 비즈니스이므로 지역별로 고객을 그룹화합니다.

이처럼 대기업은 고객마다 연령도 다르고, 취향도 다르고, 습관도 다르기 때문에 이질적일 수밖에 없다… 대기업 개개인의 공통점은 사는 곳뿐이다.

클러스터를 생성한 후에는 무작위로 몇 개를 선택해야 합니다. 선택한 클러스터 수는 대표 샘플을 구성할 수 있을 만큼 커야 하지만 사용되는 리소스를 절약할 수 있을 만큼 작아야 합니다.

마지막으로 선택된 그룹을 구성하는 모든 사람들과 인터뷰를 수행하고 수집된 데이터를 통계적으로 연구할 수 있습니다. 그러나 이제는 단순 무작위 샘플링이나 체계적 샘플링을 수행하여 표본 크기를 더욱 줄일 수도 있습니다. 다음 섹션에서는 이 가능성을 더 자세히 살펴보겠습니다.

클러스터 샘플링 유형

클러스터 샘플링 유형은 단계 수에 따라 분류됩니다.

• 단일 단계 클러스터 샘플링 : 전체 프로세스에서 단 한 번의 샘플링만 수행됩니다.
• 2단계 클러스터 샘플링 : 샘플을 얻기 위해 두 번의 클러스터 샘플링이 수행됩니다.
• 다단계 클러스터 샘플링 : 클러스터 샘플링이 통계 샘플을 얻기 위해 두 단계 이상 필요한 경우입니다.

클러스터 표본에서 두 단계 이상을 수행하면 표본 크기를 줄이는 데 도움이 되며 대규모 연구에서 매우 유용합니다. 예를 들어, 국가 전체에 대한 통계 연구를 수행하려면 먼저 해당 국가의 지방 클러스터를 수행할 수 있으며, 일단 임의의 지방을 선택한 후 해당 지방을 지방 자치 단체로 나누어 또 다른 클러스터 샘플링을 수행할 수 있습니다.

때로는 클러스터의 특성에 따라 클러스터 샘플링을 다른 유형의 샘플링과 결합할 수 있습니다. 예를 들어 클러스터 샘플링을 먼저 수행한 다음 단순 무작위 샘플링 또는 체계적 샘플링을 수행할 수 있습니다.

클러스터 샘플링의 장점과 단점

클러스터 샘플링에는 다음과 같은 장점과 단점이 있습니다.

논리적으로 클러스터 샘플링을 사용하면 더 작은 그룹을 연구하므로 샘플링을 수행하는 데 필요한 리소스가 줄어들고 따라서 시간과 비용이 덜 필요합니다.

그러나 클러스터를 통계적으로 분석하여 얻은 정밀도는 전체 모집단을 연구하는 경우보다 낮습니다. 또한 클러스터가 이질적이어서 전체 모집단을 올바르게 대표하여 신뢰할 수 없는 결과를 피할 수 있도록 주의를 기울여야 합니다.

클러스터 샘플링의 또 다른 장점은 이를 다른 유형의 샘플링과 결합할 수 있고 동일한 샘플링에서 두 개 이상의 클러스터 샘플링을 수행할 수도 있다는 것입니다. 위에서 설명한 것처럼 클러스터 샘플링 이후에는 단순 무작위 샘플링이나 체계적 샘플링을 수행할 수 있습니다.

반면, 클러스터 샘플링의 또 다른 단점은 다른 유형의 샘플링에 비해 일반적으로 덜 대표성 있는 샘플을 얻을 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 변동은 일반적으로 단순 무작위 샘플링보다 훨씬 큽니다.

클러스터 샘플링을 사용하는 경우

클러스터 샘플링을 사용하면 연구할 개인 수와 영역을 줄일 수 있기 때문에 연구하려는 인구가 매우 크거나 매우 넓은 지리적 영역에 분산되어 있는 경우 클러스터 샘플링을 사용하는 것이 매우 유용합니다.

연구를 수행하기 위해 개인 인터뷰와 같은 힘든 기술을 구현해야 하는 경우 수행할 인터뷰 횟수가 상당히 줄어들기 때문에 이러한 유형의 확률 샘플링이 적합하다는 점을 명심해야 합니다.

그러나 온라인 양식 등 다른 방법을 사용하여 데이터를 수집하는 경우 클러스터 샘플링을 사용하는 것은 아마도 좋은 생각이 아닐 것입니다. 다른 유형의 샘플링을 사용하면 더 짧은 시간에 더 많은 정보를 수집할 수 있기 때문입니다.