Кластерна вибірка

У цій статті ми пояснюємо, що таке кластерна вибірка та як вона здійснюється. Ви знайдете приклад кластерної вибірки та підтипи кластерної вибірки. Нарешті, ви зможете побачити переваги та недоліки кластерної вибірки та коли слід використовувати цей тип вибірки.

Що таке кластерна вибірка?

Кластерна вибірка — це статистичний метод відбору елементів сукупності, які будуть частиною вибірки дослідження.

Основною характеристикою кластерної вибірки є те, що вона використовує переваги існування природних кластерів (груп) у популяції для вивчення лише певних кластерів замість усіх індивідів у популяції.

Логічно, щоб виконати кластерну вибірку , групи (або кластери), на які ділиться сукупність, повинні бути репрезентативними для сукупності .

Таким чином, дослідження спрощується, оскільки той самий аналіз проводиться, але на значно меншій кількості осіб, а отримані результати потім екстраполюються на статистичну сукупність. Це означає меншу економічну вартість, але також і втрату точності. Нижче ми розглянемо всі плюси та мінуси кластерної вибірки.

Кластерна вибірка також називається кластерною вибіркою, кластерною вибіркою або районною вибіркою.

Слід зазначити, що кластерна вибірка відрізняється від стратифікованої вибірки . При кластерній вибірці відбираються всі особи в групі, тоді як при стратифікованій вибірці деякі особини відбираються з усіх груп.

Як зробити кластерну вибірку

Кроки для виконання кластерної вибірки такі:

1. Визначте цільову групу населення.
2. Визначте бажаний розмір вибірки для проведення статистичного дослідження.
3. Дайте визначення кластерам. Іншими словами, розділіть сукупність на вичерпні та неперекриваючі набори.
4. Випадково виберіть конгломерати , які становитимуть вибірку для статистичного дослідження.

Слід зазначити, що загальним способом визначення груп, на які буде розділено населення, є географічний розподіл, тобто географічно найближчі місця утворюють групу. Наприклад, якщо ми хочемо статистично проаналізувати країну, ми можемо згрупувати провінції країни.

Важливо, щоб кластери були репрезентативними, інакше статистичне дослідження дасть недостовірні результати. Як і в попередньому прикладі, якщо ми згрупуємо провінції країни, ми повинні переконатися, що кожна провінція має характеристики, дуже подібні до загального населення.

Крім того, ми повинні переконатися, що всі кластери мають однакову ймовірність бути обраними, інакше випадковість вибірки буде порушена.

Приклад кластерної вибірки

Ознайомившись із визначенням кластерної вибірки, нижче ми покажемо вам приклад того, як здійснюватиметься вибірка цього типу.

• Мета полягає в статистичному аналізі задоволеності, яку отримали клієнти національної компанії протягом минулого року. Очевидно, що проведення дослідження задоволеності кожного клієнта потребує багато часу та коштів, тому було вирішено провести кластерну вибірку. Далі пояснюється, як здійснюватиметься кластерна вибірка.

Перше, що нам потрібно зробити, щоб провести кластерну вибірку, це згрупувати досліджувану сукупність у кластери. У цьому випадку, оскільки це бізнес, зосереджений на одній країні, ми групуватимемо клієнтів за їхніми регіонами.

Таким чином, конгломерати будуть неоднорідними, оскільки кожен клієнт може мати різний вік, різні смаки, різні звички… Єдине, що об’єднує окремих осіб конгломерату – це місце, де вони живуть.

Після того, як ми створили кластери, нам потрібно випадково вибрати кілька. Кількість обраних кластерів має бути достатньо великою, щоб становити репрезентативну вибірку, але також має бути достатньо малою, щоб заощадити використані ресурси.

Нарешті, ми можемо провести інтерв’ю з усіма людьми, які входять до обраних груп, і статистично вивчити зібрані дані. Однак тепер ми також можемо робити просту випадкову вибірку або систематичну вибірку, щоб ще більше зменшити розмір вибірки. У наступному розділі ми докладніше розглянемо цю можливість.

Типи кластерної вибірки

Типи кластерної вибірки класифікуються за кількістю кроків:

• Одноетапна кластерна вибірка : у всьому процесі виконується лише одна вибірка.
• Двоетапна кластерна вибірка : Для отримання вибірки проводяться дві кластерні вибірки.
• Багатоетапна кластерна вибірка : коли кластерна вибірка вимагає більше двох етапів для отримання статистичної вибірки.

Виконання більш ніж одного кроку в кластерній вибірці допомагає зменшити розмір вибірки та є дуже корисним у великих дослідженнях. Наприклад, якщо ми хочемо провести статистичне дослідження цілої країни, ми можемо спочатку зробити кластери провінцій країни, а коли ми виберемо провінцію випадковим чином, ми можемо зробити ще одну кластерну вибірку, розділивши провінцію на муніципалітети.

Іноді, залежно від характеристик кластерів, кластерну вибірку можна комбінувати з іншими типами вибірки. Наприклад, спочатку можна провести кластерну вибірку, потім просту випадкову вибірку або систематичну вибірку .

Переваги та недоліки кластерної вибірки

Кластерна вибірка має такі переваги та недоліки:

Логічно, використання кластерної вибірки зменшує ресурси, необхідні для проведення вибірки, оскільки досліджується менша група, отже, потрібно менше часу та грошей.

Однак точність, отримана шляхом статистичного аналізу кластера, менша, ніж якби ми вивчали всю сукупність. Крім того, слід подбати про те, щоб кластери були гетерогенними, щоб вони правильно представляли всю сукупність, таким чином уникаючи ненадійних результатів.

Ще одна перевага кластерної вибірки полягає в тому, що вона дозволяє поєднувати її з іншими типами вибірки, і ви навіть можете виконувати дві або більше кластерних вибірок в одній вибірці. Як пояснювалося вище, просту випадкову вибірку або систематичну вибірку можна проводити після кластерної вибірки.

З іншого боку, ще одним недоліком кластерної вибірки є те, що зазвичай отримують менш репрезентативні вибірки порівняно з іншими типами вибірки. Наприклад, варіації зазвичай набагато більші, ніж проста випадкова вибірка.

Коли використовувати кластерну вибірку

Дуже корисно використовувати кластерну вибірку, коли популяція, яку ви бажаєте вивчити, є дуже великою або поширюється на дуже широку географічну територію, оскільки кластерна вибірка дозволяє зменшити кількість індивідуумів і територій для дослідження.

Слід мати на увазі, що цей тип ймовірнісної вибірки є доцільним, якщо для проведення дослідження ми повинні застосувати трудомісткі методи, такі як особисті інтерв’ю, оскільки кількість інтерв’ю, яке потрібно провести, тоді значно зменшується.

Однак, якщо дані збираються за допомогою інших методів, таких як онлайн-форма, можливо, не варто використовувати кластерну вибірку, оскільки використання іншого типу вибірки може дозволити зібрати більше інформації за менший час.