Próbkowanie klastrowe – co to jest, definicja i pojęcie

Spisie treści:

Anonim

Próbkowanie skupień polega na podzieleniu populacji na zbiory bez nakładania się i wyczerpujące. Aby każdy z nich reprezentował całą możliwą zmienność.

W przypadku próbkowania skupień tworzymy zatem mniejsze grupy populacji, które mają wszystkie cechy tej populacji.

Dzięki temu, gdy już je mamy, możemy wybrać niektóre z nich jako próbkę i łatwiej je przeanalizować.

Dlaczego warto wykonywać próbkowanie klastrowe

Ten rodzaj pobierania próbek jest odpowiedni w pewnych okolicznościach, w których konieczne jest przeprowadzenie analizy. W rzeczywistości inne, takie jak ta systematyczna, służą na inne okazje.

Aby lepiej poznać koncepcję, przyjrzyjmy się jej zaletom i wadom:

  • Jest najbardziej odpowiedni dla dużych obszarów geograficznych ze względu na swoją prostotę i niejednorodność klastrów.
  • Można użyć dużych próbek. To zaleta, ponieważ klastry są gotowe i wystarczy wybrać tylko kilka z nich.
  • Jest to bardzo przydatne, gdy chcemy zbadać pewne cechy w bardzo dużej populacji. Wybieramy klastry i na nich przeprowadzamy analizę. Na przykład ankieta.
  • Wśród jego wad można wyróżnić konieczność poznania szczegółowych informacji o populacji. W rzeczywistości te grupy czasami nie reprezentują go skutecznie. Co więcej, jego błąd próbkowania jest zwykle wyższy niż np. w przypadku prostego doboru losowego.

Kroki wykonywania próbkowania klastrowego

Proces wykonywania próbkowania klastrowego jest stosunkowo prosty, chociaż wymaga spełnienia pewnych warunków wstępnych.

To powiedziawszy, zobaczmy, jak to zrobić:

  • Poznaj populację. W tym przypadku potrzebujemy dużo informacji o populacji. Dzieje się tak, ponieważ będziemy budować klastry w oparciu o te informacje. Zmienne społeczno-demograficzne nabierają szczególnego znaczenia.
  • Wybór klastra: Z drugiej strony, kiedy już wiemy, od czego zaczynamy, musimy zdecydować, jak utworzyć klastry. W tym przypadku położenie geograficzne jest jednym z najczęstszych zasobów.
  • Dobór próbek: Kiedy już mamy te klastry, musimy wybrać te, które posłużą jako próbka. W tym celu możemy użyć prostego doboru losowego lub systematycznego.
  • Próbkowanie dwuetapowe: Istnieje opcja zwana dwustopniowym pobieraniem próbek. Polega to na wybraniu mniejszej próby z samego klastra.
  • Analiza: Na koniec ta próbka jest analizowana i po uzyskaniu wyników sprawdzamy, czy możemy wnioskować w populacji.

Przykład próbkowania klastra

Wyobraźmy sobie, że chcemy poznać występowanie tytoniu w populacji danego kraju. Jak to logiczne, byłoby to bardzo trudne dla wszystkich jego mieszkańców. Na przykład w Meksyku z nieco ponad 126 milionami. Dlatego na podstawie wcześniejszych badań, które wykazują pewną jednorodność terytorialną, wybieramy tylko niektóre obszary.

Następnie zobaczmy proces:

  1. Jak widać, najpierw badamy niektóre z istotnych zmiennych populacji.
  2. Dzięki tym informacjom tworzymy różne konglomeraty.
  3. Następnie wybieramy te, które nas interesują i na nich przeprowadzamy analizę.
  4. Ostatnim etapem próbkowania skupień jest wnioskowanie o populacji.