Выборочное обследование

В этой статье мы объясним, что такое кластерная выборка и как она осуществляется. Вы найдете пример кластерной выборки и ее подтипы. Наконец, вы сможете увидеть, каковы преимущества и недостатки кластерной выборки и когда следует использовать этот тип выборки.

Что такое кластерная выборка?

Кластерная выборка — это статистический метод отбора элементов совокупности, которые будут частью выборки исследования.

Основная характеристика кластерной выборки заключается в том, что она использует существование естественных кластеров (групп) в популяции для изучения только определенных кластеров, а не всех особей в популяции.

Логично, что для выполнения кластерной выборки группы (или кластеры), на которые делится совокупность, должны быть репрезентативными для совокупности .

Таким образом, исследование упрощается, поскольку тот же анализ проводится, но на гораздо меньшем количестве людей, а полученные результаты затем экстраполируются на статистическую совокупность. Это подразумевает более низкие экономические затраты, но также и потерю точности. Ниже мы рассмотрим все плюсы и минусы кластерной выборки.

Кластерную выборку также называют кластерной выборкой, кластерной выборкой или выборкой по площади.

Следует отметить, что кластерная выборка отличается от стратифицированной выборки . При кластерной выборке отбираются все особи в группе, тогда как при стратифицированной выборке некоторые особи отбираются из всех групп.

Как сделать кластерную выборку

Шаги для выполнения кластерной выборки следующие:

1. Определите целевую группу населения.
2. Определите желаемый размер выборки для проведения статистического исследования.
3. Дайте определение кластерам. Другими словами, разделите совокупность на исчерпывающие и непересекающиеся множества.
4. Случайным образом выберите конгломераты , которые составят выборку для статистического исследования.

Следует отметить, что общепринятым способом принятия решения о том, на какие группы будет разделено население, является географическое распределение, то есть географически ближайшие места образуют группу. Например, если мы хотим статистически проанализировать страну, мы можем сгруппировать провинции страны.

Важно, чтобы кластеры были репрезентативными, иначе статистическое исследование даст недостоверные результаты. Как и в предыдущем примере, если мы группируем провинции страны, мы должны гарантировать, что каждая провинция имеет характеристики, очень похожие на общее население.

Кроме того, нам необходимо убедиться, что все кластеры имеют одинаковую вероятность быть выбранными, иначе случайность выборки будет нарушена.

Пример кластерной выборки

После того, как мы ознакомились с определением кластерной выборки, ниже мы покажем вам пример того, как будет осуществляться выборка этого типа.

• Цель состоит в том, чтобы статистически проанализировать удовлетворенность, которую получили клиенты национальной компании за последний год. Очевидно, что проведение исследования удовлетворенности каждого клиента требует много времени и денег, поэтому было решено провести кластерную выборку. Ниже объясняется, как будет осуществляться кластерная выборка.

Первое, что нам необходимо сделать для проведения кластерной выборки, — это сгруппировать исследуемую совокупность в кластеры. В этом случае, поскольку это бизнес, ориентированный на одну страну, мы сгруппируем клиентов по их провинциям.

Таким образом, конгломераты будут неоднородными, поскольку у каждого клиента может быть разный возраст, разные вкусы, разные привычки… Единственное, что общего у индивидуумов конгломерата, — это место, где они живут.

После того, как мы создали кластеры, нам нужно выбрать несколько случайным образом. Число выбранных кластеров должно быть достаточно большим, чтобы составить репрезентативную выборку, но также должно быть достаточно небольшим, чтобы сэкономить используемые ресурсы.

Наконец, мы можем провести интервью со всеми людьми, входящими в выбранные группы, и статистически изучить собранные данные. Однако теперь мы могли бы также использовать простую случайную выборку или систематическую выборку, чтобы еще больше уменьшить размер выборки. В следующем разделе мы рассмотрим эту возможность подробнее.

Типы кластерной выборки

Виды кластерной выборки классифицируются в зависимости от количества этапов:

• Одноэтапная кластерная выборка : за весь процесс выполняется только одна выборка.
• Двухэтапная кластерная выборка : для получения выборки проводятся две кластерные выборки.
• Многоэтапная кластерная выборка : когда кластерная выборка требует более двух этапов для получения статистической выборки.

Выполнение более одного шага в кластерной выборке помогает уменьшить размер выборки и очень полезно в крупных исследованиях. Например, если мы хотим провести статистическое исследование всей страны, мы можем сначала создать кластеры провинций страны, а после того, как мы выбрали провинцию случайным образом, мы можем сделать еще одну кластерную выборку, разделив провинцию на муниципалитеты.

Иногда, в зависимости от характеристик кластеров, кластерную выборку можно комбинировать с другими видами выборки. Например, сначала можно выполнить кластерную выборку, а затем простую случайную выборку или систематическую выборку .

Преимущества и недостатки кластерной выборки

Кластерная выборка имеет следующие преимущества и недостатки:

Логично, что использование кластерной выборки сокращает ресурсы, необходимые для проведения выборки, поскольку изучается меньшая группа, следовательно, требуется меньше времени и денег.

Однако точность, полученная при статистическом анализе кластера, меньше, чем если бы мы изучали всю совокупность. Кроме того, необходимо позаботиться о том, чтобы кластеры были гетерогенными и правильно представляли всю совокупность, избегая, таким образом, ненадежных результатов.

Еще одним преимуществом кластерной выборки является то, что она позволяет комбинировать ее с другими типами выборки и даже выполнять две или более кластерных выборки в одной выборке. Как объяснялось выше, после кластерной выборки можно выполнить простую случайную выборку или систематическую выборку.

С другой стороны, еще одним недостатком кластерной выборки является то, что обычно получаются менее репрезентативные выборки по сравнению с другими видами выборки. Например, вариации обычно намного больше, чем простая случайная выборка.

Когда использовать кластерную выборку

Очень полезно использовать кластерную выборку, когда совокупность, которую вы хотите изучить, очень велика или распространена на очень обширной географической территории, поскольку кластерная выборка позволяет сократить количество лиц и территорий для изучения.

Следует иметь в виду, что этот тип вероятностной выборки подходит, если для проведения исследования нам приходится применять трудоемкие методы, такие как личное интервью, поскольку в этом случае количество проводимых интервью значительно сокращается.

Однако если данные собираются с использованием других методов, таких как онлайн-форма, использование кластерной выборки, вероятно, не является хорошей идеей, поскольку использование другого типа выборки может позволить собрать больше информации за меньшее время.