Pr\u00f3bkowanie skupieniowe<\/strong> to statystyczna metoda selekcji element\u00f3w populacji, kt\u00f3re b\u0119d\u0105 cz\u0119\u015bci\u0105 pr\u00f3by badawczej.<\/p>\n G\u0142\u00f3wn\u0105 cech\u0105 pr\u00f3bkowania skupie\u0144 jest to, \u017ce wykorzystuje ono istnienie naturalnych skupie\u0144 (grup) w populacji do badania tylko niekt\u00f3rych skupie\u0144, a nie wszystkich osobnik\u00f3w w populacji.<\/p>\n Logicznie rzecz bior\u0105c, aby przeprowadzi\u0107 pr\u00f3bkowanie skupie\u0144 , grupy (lub skupienia), na kt\u00f3re populacja jest podzielona, musz\u0105 by\u0107 dla niej reprezentatywne<\/strong> . <\/p>\n W ten spos\u00f3b badanie jest uproszczone, gdy\u017c t\u0119 sam\u0105 analiz\u0119 przeprowadza si\u0119 na znacznie mniejszej liczbie os\u00f3b, a uzyskane wyniki ekstrapoluje si\u0119 na populacj\u0119 statystyczn\u0105. Oznacza to ni\u017cszy koszt ekonomiczny, ale tak\u017ce utrat\u0119 precyzji. Poni\u017cej przyjrzymy si\u0119 wszystkim zaletom i wadom pr\u00f3bkowania klastr\u00f3w.<\/p>\n Pr\u00f3bkowanie klastr\u00f3w nazywane jest tak\u017ce pr\u00f3bkowaniem klastr\u00f3w, pr\u00f3bkowaniem klastr\u00f3w lub pr\u00f3bkowaniem obszaru.<\/p>\n Nale\u017cy zauwa\u017cy\u0107, \u017ce pr\u00f3bkowanie klastrowe r\u00f3\u017cni si\u0119 od pr\u00f3bkowania warstwowego<\/strong> . W pr\u00f3bkowaniu klastrowym wybierane s\u0105 wszystkie osoby w grupie, natomiast w pr\u00f3bkowaniu warstwowym wybrane osoby ze wszystkich grup. <\/p>\n Procedura pr\u00f3bkowania klastra jest nast\u0119puj\u0105ca:<\/p>\n Nale\u017cy zauwa\u017cy\u0107, \u017ce powszechnym sposobem decydowania o tym, na jakie grupy zostanie podzielona populacja, jest rozmieszczenie geograficzne, co oznacza, \u017ce najbli\u017csze geograficznie miejsca tworz\u0105 grup\u0119. Na przyk\u0142ad, je\u015bli chcemy przeprowadzi\u0107 analiz\u0119 statystyczn\u0105 kraju, mo\u017cemy pogrupowa\u0107 wojew\u00f3dztwa tego kraju.<\/p>\n Wa\u017cne jest, aby skupienia by\u0142y reprezentatywne, w przeciwnym razie badanie statystyczne da niewiarygodne wyniki. Podobnie jak w poprzednim przyk\u0142adzie, je\u015bli grupujemy prowincje kraju, musimy upewni\u0107 si\u0119, \u017ce ka\u017cda prowincja ma cechy bardzo podobne do ca\u0142ej populacji.<\/p>\n Ponadto musimy zadba\u0107 o to, aby wszystkie klastry mia\u0142y takie samo prawdopodobie\u0144stwo wybrania, w przeciwnym razie zagro\u017cona by\u0142aby losowo\u015b\u0107 doboru pr\u00f3by. <\/p>\n Kiedy ju\u017c zapoznali\u015bmy si\u0119 z definicj\u0105 pr\u00f3bkowania klastr\u00f3w, poni\u017cej poka\u017cemy przyk\u0142ad, w jaki spos\u00f3b przeprowadzane by\u0142oby pobieranie pr\u00f3bek tego typu.<\/p>\n Pierwsz\u0105 rzecz\u0105, kt\u00f3r\u0105 musimy zrobi\u0107, aby przeprowadzi\u0107 pr\u00f3bkowanie klastr\u00f3w, jest pogrupowanie badanej populacji w klastry. W tym przypadku, poniewa\u017c jest to firma skupiona na jednym kraju, pogrupujemy klient\u00f3w wed\u0142ug prowincji.<\/p>\n W ten spos\u00f3b konglomeraty b\u0119d\u0105 heterogeniczne, gdy\u017c ka\u017cdy klient mo\u017ce mie\u0107 inny wiek, inne upodobania, inne przyzwyczajenia\u2026 Jedyne, co \u0142\u0105czy poszczeg\u00f3lne osoby konglomeratu, to miejsce, w kt\u00f3rym mieszkaj\u0105.<\/p>\n Po utworzeniu klastr\u00f3w musimy wybra\u0107 kilka losowo. Liczba wybranych klastr\u00f3w powinna by\u0107 na tyle du\u017ca, aby stanowi\u0142y reprezentatywn\u0105 pr\u00f3b\u0119, ale jednocze\u015bnie powinna by\u0107 na tyle ma\u0142a, aby oszcz\u0119dza\u0107 wykorzystane zasoby.<\/p>\n Wreszcie mo\u017cemy przeprowadzi\u0107 wywiady ze wszystkimi osobami tworz\u0105cymi wybrane grupy i podda\u0107 statystycznej analizie zebrane dane. Jednak\u017ce mogliby\u015bmy teraz przeprowadzi\u0107 proste pobieranie losowe lub systematyczne pobieranie pr\u00f3bek, aby jeszcze bardziej zmniejszy\u0107 wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by. W nast\u0119pnej sekcji przyjrzymy si\u0119 bli\u017cej tej mo\u017cliwo\u015bci. <\/p>\n Rodzaje pr\u00f3bkowania klastr\u00f3w s\u0105 klasyfikowane wed\u0142ug liczby krok\u00f3w:<\/p>\n Wykonanie wi\u0119cej ni\u017c jednego etapu w pr\u00f3bie klastra pomaga zmniejszy\u0107 wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by i jest bardzo przydatne w du\u017cych badaniach. Przyk\u0142adowo, je\u015bli chcemy przeprowadzi\u0107 badanie statystyczne dla ca\u0142ego kraju, mo\u017cemy najpierw wykona\u0107 skupienia wojew\u00f3dztw kraju, a po losowym wybraniu wojew\u00f3dztwa mo\u017cemy przeprowadzi\u0107 kolejne dob\u00f3r skupie\u0144, dziel\u0105c wojew\u00f3dztwo na gminy.<\/p>\n Czasami, w zale\u017cno\u015bci od charakterystyki klastr\u00f3w, pr\u00f3bkowanie klastr\u00f3w mo\u017cna \u0142\u0105czy\u0107 z innymi rodzajami pr\u00f3bkowania. Na przyk\u0142ad najpierw mo\u017cna przeprowadzi\u0107 pr\u00f3bkowanie klastrowe, a nast\u0119pnie proste pobieranie losowe<\/a><\/span> lub systematyczne pobieranie pr\u00f3bek<\/a><\/span> . <\/p>\n Pr\u00f3bkowanie klastr\u00f3w ma nast\u0119puj\u0105ce zalety i wady: <\/p>\n Logicznie rzecz bior\u0105c, korzystanie z pr\u00f3bkowania klastrowego zmniejsza zasoby wymagane do przeprowadzenia pr\u00f3bkowania, poniewa\u017c badana jest mniejsza grupa, a zatem potrzeba mniej czasu i pieni\u0119dzy.<\/p>\n Jednak precyzja uzyskana poprzez analiz\u0119 statystyczn\u0105 klastra jest mniejsza ni\u017c w przypadku badania ca\u0142ej populacji. Ponadto nale\u017cy zadba\u0107 o to, aby skupienia by\u0142y heterogeniczne, tak aby prawid\u0142owo reprezentowa\u0142y ca\u0142\u0105 populacj\u0119, co pozwoli unikn\u0105\u0107 niewiarygodnych wynik\u00f3w.<\/p>\n Kolejn\u0105 zalet\u0105 pr\u00f3bkowania klastrowego jest to, \u017ce umo\u017cliwia \u0142\u0105czenie go z innymi rodzajami pr\u00f3bkowania, a nawet umo\u017cliwia wykonanie dw\u00f3ch lub wi\u0119cej pr\u00f3bkowania klastrowego w tym samym pr\u00f3bkowaniu. Jak wyja\u015bniono powy\u017cej, po pr\u00f3bkowaniu grupowym mo\u017cna przeprowadzi\u0107 proste pobieranie losowe lub systematyczne pobieranie pr\u00f3bek.<\/p>\n Z drugiej strony kolejn\u0105 wad\u0105 pr\u00f3bkowania klastrowego jest to, \u017ce zwykle uzyskuje si\u0119 mniej reprezentatywne pr\u00f3bki w por\u00f3wnaniu z innymi rodzajami pr\u00f3bkowania. Na przyk\u0142ad r\u00f3\u017cnice s\u0105 zwykle znacznie wi\u0119ksze ni\u017c proste losowe pobieranie pr\u00f3bek. <\/p>\n Pr\u00f3bkowanie klastrowe jest bardzo przydatne, gdy populacja, kt\u00f3r\u0105 chcesz zbada\u0107, jest bardzo du\u017ca lub rozci\u0105ga si\u0119 na bardzo du\u017cym obszarze geograficznym, poniewa\u017c pr\u00f3bkowanie klastrowe pozwala na zmniejszenie liczby osobnik\u00f3w i obszar\u00f3w podlegaj\u0105cych badaniu.<\/p>\n Nale\u017cy mie\u0107 na uwadze, \u017ce tego typu dob\u00f3r prawdopodobie\u0144stwa jest odpowiedni, je\u015bli w celu przeprowadzenia badania musimy zastosowa\u0107 pracoch\u0142onne techniki, takie jak wywiady osobiste, gdy\u017c w\u00f3wczas znacznie zmniejsza si\u0119 liczba przeprowadzanych wywiad\u00f3w.<\/p>\n Je\u015bli jednak dane s\u0105 zbierane przy u\u017cyciu innych metod, np. formularza internetowego, prawdopodobnie nie jest dobrym pomys\u0142em stosowanie pr\u00f3bkowania klastrowego, poniewa\u017c zastosowanie innego rodzaju pr\u00f3bkowania mog\u0142oby pozwoli\u0107 na zebranie wi\u0119kszej ilo\u015bci informacji w kr\u00f3tszym czasie.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" W tym artykule wyja\u015bniamy, czym jest pr\u00f3bkowanie klastrowe i jak jest przeprowadzane. Znajdziesz przyk\u0142ad pr\u00f3bkowania klastr\u00f3w i podtypy pr\u00f3bkowania klastr\u00f3w. Na koniec b\u0119dziesz m\u00f3g\u0142 zobaczy\u0107, jakie s\u0105 zalety i wady pr\u00f3bkowania klastrowego i kiedy nale\u017cy stosowa\u0107 ten rodzaj pr\u00f3bkowania. Co to jest pr\u00f3bkowanie klastr\u00f3w? Pr\u00f3bkowanie skupieniowe to statystyczna metoda selekcji element\u00f3w populacji, kt\u00f3re b\u0119d\u0105 cz\u0119\u015bci\u0105 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6],"tags":[],"class_list":["post-51","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statystyka"],"yoast_head":"\n![\"pr\u00f3bkowanie](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/echantillonnage-en-grappes.png\")
<\/figure>\n<\/span> Jak wykona\u0107 pr\u00f3bkowanie klastr\u00f3w<\/span><\/h2>\n
\n
<\/span> Przyk\u0142ad pr\u00f3bkowania klastr\u00f3w<\/span><\/h2>\n
\n
<\/span> Rodzaje pr\u00f3bkowania klastr\u00f3w<\/span><\/h2>\n
\n
<\/span> Zalety i wady pr\u00f3bkowania klastr\u00f3w<\/span><\/h2>\n
\n\n
\n \n korzy\u015b\u0107<\/th>\n Niedogodno\u015bci<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n Pr\u00f3bkowanie klastr\u00f3w zmniejsza zasoby, czas i pieni\u0105dze potrzebne do bada\u0144.<\/td>\n Je\u015bli skupienia nie s\u0105 heterogeniczne, uzyskane wyniki zostan\u0105 obci\u0105\u017cone.<\/td>\n<\/tr>\n \n Jest to bardzo proste, je\u015bli klastry s\u0105 zdefiniowane geograficznie<\/td>\n Wysokie prawdopodobie\u0144stwo b\u0142\u0119du pr\u00f3bkowania.<\/td>\n<\/tr>\n \n Umo\u017cliwia to w\u0142\u0105czenie do procesu innych rodzaj\u00f3w pobierania pr\u00f3bek.<\/td>\n Bardziej reprezentatywne pr\u00f3bki mo\u017cna uzyska\u0107 stosuj\u0105c inne rodzaje pobierania pr\u00f3bek.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n <\/span> Kiedy stosowa\u0107 pr\u00f3bkowanie klastr\u00f3w<\/span><\/h2>\n