Próbkowanie klastrów

W tym artykule wyjaśniamy, czym jest próbkowanie klastrowe i jak jest przeprowadzane. Znajdziesz przykład próbkowania klastrów i podtypy próbkowania klastrów. Na koniec będziesz mógł zobaczyć, jakie są zalety i wady próbkowania klastrowego i kiedy należy stosować ten rodzaj próbkowania.

Co to jest próbkowanie klastrów?

Próbkowanie skupieniowe to statystyczna metoda selekcji elementów populacji, które będą częścią próby badawczej.

Główną cechą próbkowania skupień jest to, że wykorzystuje ono istnienie naturalnych skupień (grup) w populacji do badania tylko niektórych skupień, a nie wszystkich osobników w populacji.

Logicznie rzecz biorąc, aby przeprowadzić próbkowanie skupień , grupy (lub skupienia), na które populacja jest podzielona, muszą być dla niej reprezentatywne .

W ten sposób badanie jest uproszczone, gdyż tę samą analizę przeprowadza się na znacznie mniejszej liczbie osób, a uzyskane wyniki ekstrapoluje się na populację statystyczną. Oznacza to niższy koszt ekonomiczny, ale także utratę precyzji. Poniżej przyjrzymy się wszystkim zaletom i wadom próbkowania klastrów.

Próbkowanie klastrów nazywane jest także próbkowaniem klastrów, próbkowaniem klastrów lub próbkowaniem obszaru.

Należy zauważyć, że próbkowanie klastrowe różni się od próbkowania warstwowego . W próbkowaniu klastrowym wybierane są wszystkie osoby w grupie, natomiast w próbkowaniu warstwowym wybrane osoby ze wszystkich grup.

Jak wykonać próbkowanie klastrów

Procedura próbkowania klastra jest następująca:

1. Zdefiniuj populację docelową.
2. Określ pożądaną wielkość próby do przeprowadzenia badania statystycznego.
3. Zdefiniuj klastry. Innymi słowy, podziel populację na zbiory wyczerpujące i niezachodzące na siebie.
4. Należy losowo wybrać konglomeraty , które będą stanowić próbę do badania statystycznego.

Należy zauważyć, że powszechnym sposobem decydowania o tym, na jakie grupy zostanie podzielona populacja, jest rozmieszczenie geograficzne, co oznacza, że najbliższe geograficznie miejsca tworzą grupę. Na przykład, jeśli chcemy przeprowadzić analizę statystyczną kraju, możemy pogrupować województwa tego kraju.

Ważne jest, aby skupienia były reprezentatywne, w przeciwnym razie badanie statystyczne da niewiarygodne wyniki. Podobnie jak w poprzednim przykładzie, jeśli grupujemy prowincje kraju, musimy upewnić się, że każda prowincja ma cechy bardzo podobne do całej populacji.

Ponadto musimy zadbać o to, aby wszystkie klastry miały takie samo prawdopodobieństwo wybrania, w przeciwnym razie zagrożona byłaby losowość doboru próby.

Przykład próbkowania klastrów

Kiedy już zapoznaliśmy się z definicją próbkowania klastrów, poniżej pokażemy przykład, w jaki sposób przeprowadzane byłoby pobieranie próbek tego typu.

• Celem jest statystyczna analiza satysfakcji, jaką uzyskali klienci krajowej firmy w ciągu ostatniego roku. Oczywiście przeprowadzenie badania satysfakcji każdego klienta wymaga dużo czasu i pieniędzy, dlatego zdecydowano się na przeprowadzenie losowania klastrów. Poniżej wyjaśniono, w jaki sposób będzie przeprowadzane pobieranie próbek przez klastry.

Pierwszą rzeczą, którą musimy zrobić, aby przeprowadzić próbkowanie klastrów, jest pogrupowanie badanej populacji w klastry. W tym przypadku, ponieważ jest to firma skupiona na jednym kraju, pogrupujemy klientów według prowincji.

W ten sposób konglomeraty będą heterogeniczne, gdyż każdy klient może mieć inny wiek, inne upodobania, inne przyzwyczajenia… Jedyne, co łączy poszczególne osoby konglomeratu, to miejsce, w którym mieszkają.

Po utworzeniu klastrów musimy wybrać kilka losowo. Liczba wybranych klastrów powinna być na tyle duża, aby stanowiły reprezentatywną próbę, ale jednocześnie powinna być na tyle mała, aby oszczędzać wykorzystane zasoby.

Wreszcie możemy przeprowadzić wywiady ze wszystkimi osobami tworzącymi wybrane grupy i poddać statystycznej analizie zebrane dane. Jednakże moglibyśmy teraz przeprowadzić proste pobieranie losowe lub systematyczne pobieranie próbek, aby jeszcze bardziej zmniejszyć wielkość próby. W następnej sekcji przyjrzymy się bliżej tej możliwości.

Rodzaje próbkowania klastrów

Rodzaje próbkowania klastrów są klasyfikowane według liczby kroków:

• Jednoetapowe pobieranie próbek klastra : w całym procesie przeprowadzane jest tylko jedno pobieranie próbek.
• Dwustopniowe próbkowanie klastrów : W celu uzyskania próbki przeprowadza się dwa próbkowania klastrów.
• Wieloetapowe próbkowanie klastrów : gdy próbkowanie klastrów wymaga więcej niż dwóch etapów w celu uzyskania próby statystycznej.

Wykonanie więcej niż jednego etapu w próbie klastra pomaga zmniejszyć wielkość próby i jest bardzo przydatne w dużych badaniach. Przykładowo, jeśli chcemy przeprowadzić badanie statystyczne dla całego kraju, możemy najpierw wykonać skupienia województw kraju, a po losowym wybraniu województwa możemy przeprowadzić kolejne dobór skupień, dzieląc województwo na gminy.

Czasami, w zależności od charakterystyki klastrów, próbkowanie klastrów można łączyć z innymi rodzajami próbkowania. Na przykład najpierw można przeprowadzić próbkowanie klastrowe, a następnie proste pobieranie losowe lub systematyczne pobieranie próbek .

Zalety i wady próbkowania klastrów

Próbkowanie klastrów ma następujące zalety i wady:

Logicznie rzecz biorąc, korzystanie z próbkowania klastrowego zmniejsza zasoby wymagane do przeprowadzenia próbkowania, ponieważ badana jest mniejsza grupa, a zatem potrzeba mniej czasu i pieniędzy.

Jednak precyzja uzyskana poprzez analizę statystyczną klastra jest mniejsza niż w przypadku badania całej populacji. Ponadto należy zadbać o to, aby skupienia były heterogeniczne, tak aby prawidłowo reprezentowały całą populację, co pozwoli uniknąć niewiarygodnych wyników.

Kolejną zaletą próbkowania klastrowego jest to, że umożliwia łączenie go z innymi rodzajami próbkowania, a nawet umożliwia wykonanie dwóch lub więcej próbkowania klastrowego w tym samym próbkowaniu. Jak wyjaśniono powyżej, po próbkowaniu grupowym można przeprowadzić proste pobieranie losowe lub systematyczne pobieranie próbek.

Z drugiej strony kolejną wadą próbkowania klastrowego jest to, że zwykle uzyskuje się mniej reprezentatywne próbki w porównaniu z innymi rodzajami próbkowania. Na przykład różnice są zwykle znacznie większe niż proste losowe pobieranie próbek.

Kiedy stosować próbkowanie klastrów

Próbkowanie klastrowe jest bardzo przydatne, gdy populacja, którą chcesz zbadać, jest bardzo duża lub rozciąga się na bardzo dużym obszarze geograficznym, ponieważ próbkowanie klastrowe pozwala na zmniejszenie liczby osobników i obszarów podlegających badaniu.

Należy mieć na uwadze, że tego typu dobór prawdopodobieństwa jest odpowiedni, jeśli w celu przeprowadzenia badania musimy zastosować pracochłonne techniki, takie jak wywiady osobiste, gdyż wówczas znacznie zmniejsza się liczba przeprowadzanych wywiadów.

Jeśli jednak dane są zbierane przy użyciu innych metod, np. formularza internetowego, prawdopodobnie nie jest dobrym pomysłem stosowanie próbkowania klastrowego, ponieważ zastosowanie innego rodzaju próbkowania mogłoby pozwolić na zebranie większej ilości informacji w krótszym czasie.