Кластерная выборка в r: с примерами

Исследователи часто берут образцы из популяции и используют данные выборки, чтобы сделать выводы о популяции в целом.

Обычно используемым методом выборки является кластерная выборка , при которой совокупность делится на кластеры и все члены определенных кластеров выбираются для включения в выборку.

В этом руководстве объясняется, как выполнить кластерную выборку в R.

Пример: кластерная выборка в R

Допустим, компания, предлагающая экскурсии по городу, хочет опросить своих клиентов. Из десяти туров, которые они предлагают в день, они случайным образом выбирают четыре тура и просят каждого клиента оценить свои впечатления по шкале от 1 до 10.

Следующий код показывает, как создать поддельный фрейм данных в R для работы:

 #make this example reproducible
set.seed(1)

#create data frame
df <- data.frame(tour = rep(1:10, each=20),
                 experience = rnorm(200, mean=7, sd=1))

#view first six rows of data frame
head(df)

  tour experience
1 1 6.373546
2 1 7.183643
3 1 6.164371
4 1 8.595281
5 1 7.329508
6 1 6.179532

Следующий код показывает, как получить выборку клиентов, случайным образом выбрав четыре посещения и включив в выборку каждого участника этих посещений:

 #randomly choose 4 tour groups out of the 10
clusters <- sample( unique (df$tour), size=4, replace= F )

#define sample as all members who belong to one of the 4 tour groups
cluster_sample <- df[df$tour %in% clusters, ]

#view how many customers came from each tour
table(cluster_sample$tour)

 2 7 8 10 
20 20 20 20 

По результату мы видим, что:

• В выборку вошли 20 клиентов туристической группы №2.
• В выборку вошли 20 клиентов тургруппы №7.
• В выборку вошли 20 клиентов тургруппы №8.
• В выборку вошли 20 клиентов тургруппы №10.

Таким образом, данная выборка состоит из 80 клиентов из 4 различных туристических групп.

Связано: Как использовать оператор %in% в R

Дополнительные ресурсы

Понимание различных типов методов отбора проб
Стратифицированная выборка в R
Систематическая выборка в R