Кластерная выборка и стратифицированная выборка: в чем разница?

В статистике двумя наиболее часто используемыми методами получения выборок из совокупности являются кластерная выборка и стратифицированная выборка .

В этом руководстве представлено краткое объяснение двух методов выборки, а также сходств и различий между ними.

Выборочное обследование

Кластерная выборка — это тип метода выборки, при котором мы делим совокупность населения на кластеры, затем случайным образом выбираем определенные кластеры и включаем в выборку всех членов этих кластеров.

Например, предположим, что компания, предлагающая туры по наблюдению за китами, хочет опросить своих клиентов. Из десяти туров, которые они предлагают в день, они случайным образом выбирают четыре тура и расспрашивают каждого клиента об их впечатлениях.

Это пример кластерной выборки .

Стратифицированная выборка

Стратифицированная выборка — это тип метода выборки, при котором мы делим совокупность населения на группы, а затем случайным образом отбираем некоторых членов каждой группы для включения в выборку.

Например, предположим, что директор средней школы хочет провести опрос, чтобы собрать мнения учащихся. Сначала студенты делятся на четыре группы в зависимости от их уровня: первокурсники, второкурсники, младшие и старшие классы, а затем отбирается простая случайная выборка из 50 студентов каждого уровня для включения в опрос.

Это пример стратифицированной выборки .

Сходства и различия

Кластерная выборка и стратифицированная выборка имеют следующие общие черты:

• Оба метода являются примерами методов вероятностной выборки : каждый член генеральной совокупности имеет равную вероятность быть выбранным для включения в выборку.
• Оба метода делят популяцию на отдельные группы (кластеры или страты).
• Оба метода, как правило, являются более быстрыми и экономичными способами получения выборки населения по сравнению с простой случайной выборкой.

Кластерная выборка и стратифицированная выборка имеют следующие различия:

• Кластерная выборка делит совокупность на группы, а затем включает всех членов некоторой случайно выбранной группы.
• Стратифицированная выборка делит совокупность на группы, а затем включает некоторых членов всех групп.

Когда использовать каждый метод выборки

Существует простое практическое правило, которое мы можем использовать, чтобы решить, использовать ли кластерную или стратифицированную выборку:

Если популяция неоднородна (то есть между особями существуют естественные различия), лучше всего использовать стратифицированную выборку для получения случайной выборки.

• В нашем предыдущем примере с учениками старших классов учащиеся естественным образом могут быть разделены на четыре группы в зависимости от их уровня обучения. Поэтому имело смысл включить в выборку несколько учащихся каждого года обучения, чтобы получить репрезентативную выборку всех учащихся школы.

Если популяция однородна (то есть между особями нет заметных различий), то для получения выборки лучше всего использовать кластерную выборку .

• В нашем предыдущем примере туров по наблюдению за китами не было четких различий между одной группой гостей и другой. Поэтому имело смысл случайным образом выбрать несколько групп и включить в выборку всех клиентов из этих выбранных групп.

Помните об этом практическом правиле, решая, использовать ли стратифицированную выборку или кластерную выборку.

Дополнительные ресурсы

Введение в методы отбора проб
Что такое многоступенчатая выборка?
Что такое двухэтапная кластерная выборка?
Что такое изменчивость выборки?